Intelligenza artificiale. Come l’intelligenza delle macchine sta cambiando l’economia americana | Big Think

Le macchine, i robot, l’ intelligenza artificiale che ormai ne guida tante, saranno sempre più pervasive nelle economie mondiali. Certamente lo sono in quella americana, che è ancora, e lo sarà per diverso tempo, la più grande e la più all’avanguardia. Michael Li, data scientist tra i più famosi ed apprezzati, spiega quanto tutto ciò sia vero ma, soprattutto, perché.

Introduzione

Ascoltiamo molto sulla scienza dei dati, l’intelligenza artificiale, l’apprendimento automatico.

Queste sono tutte cose che sono in discussione in questo momento. Fondamentalmente puntano alla stessa idea, allo stesso concetto, intorno ad un qualcosa che potrebbe chiamarsi intelligenza della macchina – dove si tratta di come si usano i computer e la grande quantità di dati che è là fuori, quel tipo di big data; e quindi sfruttare questa mole di dati per prendere decisioni più intelligenti come organizzazioni, come governi, come no-profit.

Le cause

Ciò deriva in realtà da alcune delle principali tendenze secolari che stanno accadendo.

Una è il crollo del costo del calcolo e il crollo del costo dello storage. Così ora abbiamo la capacità di archiviare tali dati in modo relativamente economico ed essere in grado di elaborare tali dati in modo relativamente economico.

E poi l’altra tendenza importante è che tutti vanno in giro con gli smartphone. Ognuno sta interagendo con Internet per gran parte della giornata. E così siamo in grado di catturare enormi parti dell’esperienza umana e digitalizzare tali informazioni e memorizzarle nel cloud.

Quindi, quando abbiamo tutti questi dispositivi collegati che ci misurano, si può effettivamente dire molto sul comportamento umano. E questo è davvero davvero, davvero affascinante. E da quel momento siamo stati in grado di creare prodotti, servizi che sono molto più ricchi e molto più personalizzati di quanto siamo stati in grado di fare prima.

Esempio

Quindi, se si pensa forse all’esempio più semplice, potrebbe essere qualcosa come Netflix, con un motore di consigli che è in grado di pubblicare contenuti in modo molto mirato così che ci diano, ci mostrino dalla loro libreria (probabilmente di milioni di video possibili da guardare) da cinque a dieci che sia più probabile che noi si voglia vedere.

E possono farlo grazie a quella che viene chiamata “analisi di somiglianza“, in cui guardano quali altre persone, che abbiano visto una serie di video simile a quella che si sia scelta; a come essi abbiano valutato quei video. Quanto hanno apprezzato quei video. E poi guardano quali altri video abbiano apprezzato quelle persone, ma che non si siano ancora guardati. E probabilmente saranno buoni candidati per un video che potremmo guardare.

Quindi, quel tipo di analisi simile allo sguardo – o, se sei un data scientist, probabilmente lo si chiama un motore di raccomandazione – in realtà è una tecnica molto potente, ed è fondamentale per un’azienda che ha decine di milioni di video, e sanno che stasera ne guarderemo solo uno.

Come si fa a scegliere un buon video in modo che non sia un problema di ricerca così grande per un consumatore, ma in realtà è un’esperienza piacevole per loro? E questo fatto ha implicazioni ben oltre Netflix.

Conclusioni

Se si pensa a un’azienda come Amazon, è incredibilmente importante per loro. Hanno miliardi di articoli nel loro negozio. Bisogna essere in grado di capire cosa comprare, e così possono dirci l’oggetto giusto che può, forse, farci comprare qualcosa che altrimenti non avremmo acquistato. E questo ha un impatto diretto sulla loro bottom line. Rende anche i consumatori più felici, giusto?

Ci aiuta a ridurre la quantità di tempo che trascorriamo alla ricerca di prodotti e servizi. Quindi, si pens che questo tipo di servizi abilitati ai dati in cui le aziende possono darci quello che vogliamo quando lo vogliamo, sta diventando sempre più potente all’interno del mercato dei consumatori, e sta diventando sempre più lo standard.

Quello che abbiamo visto è che per un sacco di aziende che non sono native digitali, che non sono state in grado di abbracciare dati e scienza dei dati, ci sia quasi una sorta di relazione contraddittoria tra il consumatore e quel prodotto o servizio, dove si sta dicendo, come consumatore: “Ehi, ho questa grande esperienza quando sto interagendo con Google o Netflix. Sembrano darmi quello che voglio. Perché non puoi darmi quello che voglio? ”

 

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