December 13, 2016

Machine learning

Economia

Disegnare politiche di sostegno ai senza tetto, prevenire il crimine e la recidività dei reati, individuare la terapia più corretta per curare una malattia complessa come il tumore ai polmoni, affidandosi ad un algoritmo.

Sono ancora allo stadio sperimentale, ma le applicazioni del machine learning, la progettazione di algoritmi in grado di apprendere automaticamente dai dati che vengono man mano sottoposti, potrebbero diventare uno strumento imprescindibile di governo e amministrazione del bene pubblico. L’apprendimento automatico è uno dei principali filoni di studio sull’intelligenza artificiale che permette, appunto, alle macchine di apprendere quando esposte a nuovi dati senza doverle riprogrammare.

Per esempio, partendo dal presupposto che le aree meno illuminate nel mondo sono anche quelle meno sviluppate e le più povere, un team di ricerca di Stanford ha sottoposto a potenti calcolatori i dati di osservazione del fenomeno per “imparare” da questi e disegnare una mappa della povertà nel mondo e tenerla aggiornata. Allo stesso modo Deepmind, la divisione di Google che progetta algoritmi per l’apprendimento automatico, sta lavorando con l’University College di Londra per aiutare i medici a intervenire più efficacemente sui malati che devono essere sottoposti a radioterapia.

E ancora, si potrebbe calcolare la probabilità che un cittadino londinese ha di restare senzatetto nei prossimi anni a Londra, oppure individuare, più prosaicamente, quali ristoranti di Boston siano meno diligenti e rispettosi delle norme igieniche… informazioni del tutto eterogenee tra loro, ma fondamentali per chi amministra un territorio, un comune, un quartiere.  Più accurate sono le informazioni e più efficiente in teoria dovrebbe essere il processo decisionale. Se le imprese utilizzano i big data e i sistemi di apprendimento automatico per conoscere meglio le abitudini di acquisto dei propri consumatori e intercettare le tendenze, perché non dovrebbero farlo una pubblica amministrazione o un governo, garantendo così un servizio pubblico più mirato, più efficiente e forse, in ultima analisi, un contesto più equilibrato e propizio allo sviluppo economico.

Un caso concreto? In india, racconta l’Economist, Microsoft collabora con le scuole locali mettendo a punto un sistema per individuare gli studenti che sono più a rischio di abbandono scolastico, riducendone così l’incidenza e quindi il numero di eventuali disoccupati. Le potenzialità del machine learning sono affascinanti e suggestive, ma certo tutto dipende dai dati che si analizzano e soprattutto dalla correttezza dell’algoritmo iniziale, ovviamente ideato dall’intelligenza umana.

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