Nel prossimo futuro, cinque settori tradizionali potrebbero distinguersi grazie all'apprendimento tramite interazione uomo-computer

Nel corso degli anni, l'apprendimento automatico è comparso in classifiche di tendenza tecnologiche di ogni dimensione. Ma a partire da quest'anno, è tempo per noi di imparare dalle macchine nell'interazione uomo-computer, invece di essere solo "insegnanti".

Blaise Aguera y Arcas, responsabile della divisione machine intelligence di Google, ha affermato in un articolo pubblicato su Medium: "L'intelligenza artificiale non solo ci consente di comprendere meglio l'ambiente esterno, ma ci offre anche una migliore comprensione delle nostre capacità cognitive".

Nella primavera del 2016, il programma AlphaGo di Google basato sull’apprendimento automatico ha sconfitto il più grande giocatore di Go del mondo, Lee Sedol, in una partita di Go. Questa vittoria rappresenta un traguardo importante per una tecnologia chiamata "reti neurali profonde", più simile al modo di pensare degli esseri umani rispetto ad altre tecniche di intelligenza artificiale.

Per perfezionare questo programma, il team di AlphaGo ha provato ogni trucco possibile: AlphaGo ha giocato 30 milioni di partite e si è scontrato più volte con giocatori umani altamente qualificati. Sebbene Google intendesse che AlphaGo imparasse a giocare a scacchi, accadde qualcosa di inaspettato: gli scacchisti che inizialmente volevano solo insegnare ad AlphaGo a giocare a scacchi non si aspettavano che anche le loro abilità scacchistiche sarebbero migliorate. Il lavoro di Google non solo ci mostra come il pensiero umano influisce sull'apprendimento automatico, ma ci consente anche di iniziare a immaginare un futuro: un mondo in cui l'apprendimento automatico influisce anche sul pensiero umano. In effetti, abbiamo imparato indirettamente dalle macchine in vari campi: quando Spotify utilizza degli algoritmi per consigliarci la musica, anche i nostri gusti musicali saranno influenzati dalle opere consigliate; osservando il processo di apprendimento del sistema nervoso, abbiamo acquisito anche una comprensione più approfondita del cervello.

Cosa accadrebbe se, invece di considerare le macchine come una minaccia, credessimo che esseri umani e macchine possano imparare gli uni dagli altri e collaborare tra loro? Osservare il modo in cui i computer comprendono le relazioni tra le parole potrebbe renderci più creativi nella nostra scrittura? Quando insegniamo a qualcuno una nuova lingua, i computer possono migliorare anche le sue capacità di traduzione? Abbiamo sentito molto parlare di apprendimento automatico, ma oggi parliamo dell'apprendimento tramite interazione uomo-computer.

In effetti, l'apprendimento interattivo uomo-macchina potrebbe trasformare rapidamente alcuni settori e plasmare il nostro futuro.

1. Istruzione

L'istruzione è uno dei settori con il maggiore potenziale per l'apprendimento interattivo uomo-computer. Ad esempio, l'apprendimento adattivo utilizza le macchine per progettare servizi di apprendimento personalizzati per gli studenti. Dal colosso Pearson alla startup DuoLingo, molte aziende del settore dell'istruzione hanno iniziato a utilizzare questa tecnologia. Non solo, DuoLingo e software simili stanno anche iniziando a migliorare la qualità della traduzione automatica attraverso l'inserimento di informazioni da parte di persone. Con la diffusione dell'istruzione online e dell'apprendimento multicanale, le aziende che utilizzano tecnologie di interazione uomo-computer avranno un vantaggio; Queste aziende all'avanguardia ci stanno aiutando a ridefinire il termine "apprendimento", sia per gli esseri umani che per le macchine.

Come potrebbe essere il futuro?

Gli studenti avranno piani di studio personalizzati, più adatti alle loro abitudini, proprio come un termostato che regola automaticamente la temperatura dell'aria alla giusta temperatura. Non solo, questo servizio personalizzato fornirà agli studenti suggerimenti su cosa imparare dopo, proprio come Netflix consiglia i video agli utenti. Questo nuovo metodo di insegnamento personalizzerà la progettazione tenendo conto di questioni personali, come ad esempio quante volte gli studenti hanno bisogno di rivedere i propri appunti per ricordarli, se sono studenti visivi e se apprendono meglio in piccoli gruppi. Pertanto, le piattaforme di apprendimento adattivo possono mettere in contatto studenti, educatori, scienza e tecnologia, consentendo loro di collaborare tra loro.

2. Risorse umane

Le risorse umane implicano una serie di processi, dal reclutamento alla gestione, ed è molto appropriato sviluppare l'apprendimento dell'interazione uomo-computer in questo campo. Infatti, startup come Belong e Prophecy Sciences hanno già consentito alle macchine di partecipare al processo di reclutamento dell'azienda; Anche i team People Operations e simili di Google hanno assunto un ruolo guida nell'utilizzo dei dati per ottimizzare le risorse umane. Possiamo quindi utilizzare le macchine per identificare e prevedere le tendenze di sviluppo e le esigenze del capitale umano, e quindi consentire ad algoritmi e dipendenti di comprendersi a vicenda.

Come potrebbe essere il futuro?

Le risorse umane saranno rinominate "Risorse uomo-macchina": per aiutare i dipendenti a sviluppare meglio la propria carriera, oltre al loro supervisore avranno anche un insegnante che insegnerà loro le nozioni di apprendimento automatico.

3. Capitale di rischio

Negli ultimi cinque anni, le società di capitale di rischio hanno investito sempre di più nelle startup di intelligenza artificiale, ma non hanno ancora provato a utilizzare le macchine per aiutarle a prendere decisioni di investimento. In effetti, i capitalisti di rischio hanno ottimi contatti, conoscenze approfondite e un acuto intuito imprenditoriale. Se riuscissero anche a utilizzare l'identificazione e l'analisi quantitativa delle tendenze, capacità in cui sono brave le macchine, si potrebbe affermare che questa sarebbe una combinazione ideale per l'apprendimento interattivo uomo-computer.

Come potrebbe essere il futuro?

Nascerà un servizio di incubazione per startup chiamato AI Combinator, che analizzerà le ultime dinamiche degli investimenti informali e le tendenze del settore con l'aiuto dei principali capitalisti di rischio e delle macchine per scoprire nuove opportunità di mercato. Lavorando con le macchine, i capitalisti di rischio potrebbero riuscire a elaborare nuove strategie di investimento e scoprire nuove opportunità di investimento.

4. Psicologia e scienze comportamentali

Secondo un nuovo studio del MIT, gli algoritmi possono prevedere il nostro comportamento in modo più rapido e accurato di quanto potremmo fare noi stessi. Con il continuo progresso dell'apprendimento automatico, possiamo comprendere meglio i nostri pensieri e comportamenti e, di conseguenza, possiamo modificare il nostro comportamento in base alle nostre necessità, sempre e ovunque. Che si tratti di psicoterapia, fitness o investimenti pensionistici, tutti gli strati sociali possono trarre beneficio da questo tipo di "intervento comportamentale".

Come potrebbe essere il futuro?

Nascerà un dispositivo chiamato HaBit con funzioni simili a Fitbit: registra il comportamento delle persone e fornisce incentivi personalizzati e servizi di feedback per aiutarle a cambiare il proprio comportamento nei momenti chiave e ad acquisire buone abitudini.

5. Arte

Può sembrare difficile da immaginare, ma l'apprendimento tramite l'interazione uomo-computer ha il potenziale per cambiare il nostro modo di creare. Oltre all'analisi, l'apprendimento automatico fornisce anche nuove informazioni basate sui risultati dell'analisi. Può distinguere tra immagini (ad esempio, un gatto e un muffin ai mirtilli), ma può anche generare nuovi contenuti, come nuove immagini o musica. Di recente, il team di Google Brain, diventato famoso per aver completamente sovvertito la tecnologia di intelligenza artificiale di Google, ha lanciato il progetto Magenta, che mira a verificare se le persone possono "creare eccellenti opere artistiche e musicali" con l'aiuto delle macchine. Tuttavia, il progetto ha un'ambizione più grande: vuole comprendere come gli esseri umani utilizzano le informazioni creative fornite dalle macchine e, nel frattempo, come possiamo imparare dalle macchine per migliorare i nostri processi creativi.

Come potrebbe essere il futuro?

Emergerà la co-creazione, ovvero opere realizzate congiuntamente da artisti e algoritmi. Musicisti, scrittori e artisti saranno profondamente influenzati dalle macchine, le vedranno come dei partner e inizieranno a sperimentare diverse tecniche creative.

Oggi è riconosciuto che l'apprendimento automatico avrà un impatto su ogni settore e cambierà la natura del nostro lavoro. Tuttavia, mentre le macchine svolgono alcuni compiti per noi, quale impatto avrà la collaborazione con le macchine sul nostro pensiero, sul nostro apprendimento e sulla nostra creazione? In ogni caso, ci aspettiamo che gli esseri umani e l'apprendimento automatico diventino reciprocamente solidali, che tale collaborazione avvenga durante una lezione, un dipinto o una riunione.

Vincitore del Qingyun Plan di Toutiao e del Bai+ Plan di Baijiahao, del Baidu Digital Author of the Year 2019, del Baijiahao's Most Popular Author in the Technology Field, del Sogou Technology and Culture Author 2019 e del Baijiahao Quarterly Influential Creator 2021, ha vinto numerosi premi, tra cui il Sohu Best Industry Media Person 2013, il China New Media Entrepreneurship Competition Beijing 2015, il Guangmang Experience Award 2015, il China New Media Entrepreneurship Competition Finals 2015 e il Baidu Dynamic Annual Powerful Celebrity 2018.