Abbiamo creato l’Artificial Intelligence (AI). L’idea è di rendere le macchine in grado di simulare capacità tipicamente umane come il ragionamento, l’apprendimento, la pianificazione, per raggiungere determinati obiettivi.

La domanda sorge spontanea: siamo riusciti nell’intento?

Ragioniamo insieme pensando a una persona che parla (A) e una che ascolta (B). La seconda riceve dei dati dalla prima, ma saprà catalogarli, comprenderli e memorizzarli solo se conosce la stessa lingua e usa il medesimo registro di A. In caso contrario il messaggio di chi parla, non verrà capito dall’ascoltatore. Immaginiamo una condizione ottimale in cui le due persone si comprendono perfettamente: il presupposto sta nel tipo di dati che passano da A à B.

Quando si tratta di Artificial Intelligence, l’elemento che definisce la condizione ottimale è la Data Intelligence.

 

Cos’è la Data Intelligence

Per Data Intelligence intendiamo quel metodo che parte dalla creazione dei dati e arriva alla loro estrazione e interpretazione. Lo scopo ultimo è quello di dare il via a delle azioni che portino valore all’organizzazione.  Il presupposto quando si vuole creare un dato deve necessariamente partire da alcune domande:

  • Perché lo sto creando?
  • A cosa mi servirà?
  • Come comunicherà con gli altri dati?

Inoltre i dati che creiamo devono essere:

  • Strutturati
  • Completi
  • Correlati
  • Catalogati
  • Classificati

Solo così si avranno dati che possiamo trasformare in informazioni utili per apportare valore all’organizzazione.

Che succederebbe se noi umani agissimo sulla base di dati di cui non capiamo il significato?

Da Machine Learning a Data Intelligence Learning

Continuiamo con l’esempio di A e B che comunicano tra loro: chi ascolta non si limita solo a registrare dati, bensì li collega ad altri presenti nella sua memoria che derivano da esperienze passate. Il vero valore sta nell’arricchimento di informazioni che ne deriva.

Nell’Artificial Intelligence, abbiamo provato a simulare l’apprendimento attraverso ciò che si definisce Machine Learning. L’idea di partenza è che i sistemi possano imparare dai dati, da elaborazioni precedenti e prendere decisioni con un intervento umano ridotto. La sfida da affrontare sta proprio nella qualità e il tipo di dati che passano per la macchina. Se sono dati “sporchi” o che il sistema non riconosce e non sa catalogare, non restituirà mai un’informazione corretta. Ecco perché la necessità di partire dalla Data Intelligence.

Potremmo definire, quindi, l’apprendimento dell’AI come Data Intelligence Learning.

 

La sfida dell’Artificial Intelligence

La vera sfida risiede nel passaggio tra dati scritti in linguaggio umano e l’elaborazione dell’Artificial Intelligence. Per esempio se in un BigData una persona al posto di “Ingegnere” ha scritto “Ing.”, la macchina non saprà come interpretare quel dato se alla base non c’è un algoritmo di Data Intelligence.

È quest’ultima che permette alla macchina di prendere l’informazione mancante dove “Ing.” è collegato a “Ingegnere”.

Fino a quando le componenti hardware saranno su base ferro silicio, avremo la necessità di creare un flusso uomo-macchina-uomo che sia fluido e che permetta la transizione dei dati fino alla loro trasformazione in informazioni. Solo così miglioreremo la sinergia tra persone e tecnologia. Tutto però deve partire dalla Data Intelligence e dall’euristica. In tale visione la naturale evoluzione dell’Artificial Intelligence sta in quella che possiamo definire Transitive Intelligence, che racchiude quanto detto fino ad ora.

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