Piero Savastano è un data scientist di cui seguo il canale youtube dedicato al mondo del data science e machine learning. Ho deciso di intervistarlo e di invitarlo sul blog perché è una persona molto chiara nelle sue spiegazioni. Nei suoi video parla di cos’è il machine learning, come funzionano le reti neurali e promette di approfondire ancora tanti altri temi. Penso dunque che sia una persona e un professionista che vale la pena seguire.

Come sa chi mi segue da più tempo, ogni tanto, qui sul blog o sulla pagina facebook, accenno all’intelligenza artificiale. Ma personalmente non me ne occupo e non la studio. Sull’intelligenza artificiale mi informo solamente, leggendo e seguendo gli studi di altri. Piero Savastano è per me un ottima fonte. Competente, senza darsi troppe arie, e che sa spiegare bene le cose.

Cos’è un data scientist

Mi pare doveroso, prima di iniziare l’intervista, spiegare cosa sia un data scientist. Prendo a prestito la definizione che Hal Varian, chief economist di Google, ha dato di questo lavoro.

Raccogliere, analizzare, elaborare e interpretare enormi quantità di dati, così da fornire indicazioni utili alla definizione delle strategie aziendali.

Insomma, è il “mago” dei big data: li studia per aiutare le imprese a orientarsi.

I numeri secondo Piero Savastano

Cosa sono i numeri per te?

I numeri sono parte di un linguaggio universale che trascende lo spazio e il tempo. Sono le celle di un noioso foglio di calcolo che diventano forme e colori, sono relazioni. Sono l’unica possibilità per afferrare la natura e un tentativo disperato di dominarla.

Musica

Che musica ascolti? Musica e matematica hanno molte relazioni tra di loro. È un caso che sul tuo blog ci sia una immagine di un uomo che collega cervello e cuore con delle corde di chitarra?

Ascolto musica elettronica, mi piace sentire suoni totalmente nuovi che prendono spunto dal passato e vengono distorti a suggerire il futuro.
Un buon collegamento tra cervello e cuore è un sogno che coltivo, perchè dimentico spesso di ascoltare l’uno o l’altro. La musica sicuramente aiuta.

Machine Learning

Ti occupi di machine learning, spieghi anche a noi? In uno degli ultimi video anticipi che inizierai a parlare di deep learning. Ci spieghi le differenze con il machine learning?

Ci sono due approcci per fare in modo che un computer faccia qualcosa: 1) impartire istruzioni esplicite oppure 2) presentare una marea di esempi (leggi dati) e fare in modo che trovi il modo di risolvere il compito da sè. Il machine learning rientra in questo secondo approccio, e pur essendo roba vecchia di almeno 30 anni sta ritornando alla ribalta: abbiamo ora a disposizione un oceano di dati e maggiore potenza di calcolo.
Il deep learning è un sottoramo del machine learning, in cui il computer apprende dagli esempi secondo un meccanismo ispirato vagamente al funzionamento del cervello.

Scrivi sul blog: “Il machine learning è uno strumento per l’automazione (occhio a non confondere come il fine)” Quale potrebbe essere il fine?

Il fine è la soluzione di problemi pratici che fanno parte del quotidiano. C’è una tendenza pericolosa a voler usare il machine learning anche quando non è necessario, oppure a farne un’attività fine a sè stessa, un po’ come avere il martello e andare in giro a cercare i chiodi.
Il machine learning è uno strumento in più per ridurre la necessità che le persone svolgano compiti mentali ripetitivi, così come la macchina a vapore ha ridotto lo sforzo fisico ripetitivo. Mi concentrerei sulla riorganizzazione del lavoro a seguito dell’automazione e allo sviluppo di una società più armoniosa, è quello l’obiettivo a lungo termine.

La teoria dei grafi

Parli spesso della teoria dei grafi. Come architetto dell’informazione la cosa mi interessa. La rete è un grafo. All’interno di questo grafo ci muoviamo per instaurare relazioni, creare ecosistemi. Che ci puoi dire sulla teoria dei grafi e quali sviluppi per l’Internet?

La teoria dei grafi è affascinante proprio per l’importanza che da alle relazioni, è difficile definire il significato di qualsiasi cosa senza ridursi a considerarne le relazioni. Gli esperimenti di sociologia sui gradi di separazione hanno dimostrato quanto sia facile navigare nel grafo sociale e mettere in relazione persone di tutti i tipi. Studi di matematica e fisica evidenziano da tempo alcune proprietà strutturali delle reti che si applicano alle persone e qualsiasi altra rete di entità in relazione tra di loro: opere d’arte, impianti idraulici, reti stradali, il web. Suggerisco di dare un’occhiata alle “small world networks”, c’è da restare senza fiato.

Per quanto riguarda internet dobbiamo tenere d’occhio e partecipare al trend dei linked data: così come negli anni ’90 abbiamo abbandonato l’enciclopedia nel CD per costruire un ipertesto distribuito di scala mondiale (che chiamiamo web), il progetto linked data prevede di fare la stessa cosa per i dati. La potenzialità di questa tecnologia che combina grafi, dati e web è sottovalutatissima a mio avviso. La visione che c’è dietro, che dobbiamo al genio di Tim Berners Lee, è che una volta assegnato un link a qualsiasi cosa (inclusi link per le relazioni) possiamo costruire agenti artificiali in grado di navigare questo grafo di dati e cercare risposte (forse anche domande) meglio di come facciamo ora.
Ho scritto un tutorial sui principi dei linked data

Chatbot e assistenti vocali

Cosa ne pensa un data scientist dei chatbot e degli assistenti vocali? Sei tra gli entusiasti o tra gli scettici?

Sono pragmatico, per me il cuore di quello che sta avvenendo è da ricondursi all’avvento dell’economia dei dati, di cui chatbot e assistenti vocali sono dei sintomi affascinanti.

Al momento la promozione e regolamentazione dello scambio commerciale di dati è di primario interesse per l’Unione Europea (https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/policies/building-european-data-economy). Non è un caso: chi possiede dati e potenza di calcolo ha un futuro roseo all’orizzonte. Diversa la questione che si pone per il grosso della popolazione, che invece è intenta a cedere dati personali ai giganti del digitale (peraltro di altri continenti) in cambio dell’uso gratuito di social network e servizi di ricerca.

I nostri dati personali hanno un valore immenso ed è lì che vanno gran parte delle mie speranze e preoccupazioni. Per dirla in altre parole, mi da più pensiero che fine facciano le domande che pongo al chatbot piuttosto che se sia in grado di rispondere o meno.

Intelligenza artificiale bioispirata

Intanto cosa è l’intelligenza artificiale bioispirata, di cui sei esperto, e l’intelligenza artificiale? E poi volevo che chiarissi ai miei lettori a che punto è lo sviluppo dell’intelligenza artificiale.

Il deep learning di cui parlavamo prima è ispirato al tessuto nervoso biologico, quindi appartiene alla IA bioispirata – come ogni aproccio che trae spunti dalla natura. Ce ne sono tanti altri, tra cui gli algoritmi genetici, che imitano il meccanismo della selezione naturale per evolvere artificialmente agenti intelligenti.
Lo sviluppo dell’IA, che puoi vedere come uno sforzo di creare macchine “intelligenti”, è frammentato e tende a essere altalenante. Il deep learning è una versione 2.0 delle reti neurali degli anni ’80, che prima del 2005 erano praticamente dimenticate. Ci sono una marea di tecniche da rispolverare e combinare. Ad esempio AlphaGo, IA sviluppata da Deep Mind in grado di superare il campione del mondo nel gioco GO, è un ibrido di deep learning e tecniche di IA tradizionali – quelle usate da Deep Blue di IBM che negli anni ’90 ha battuto il campione del mondo di scacchi. E se mi chiedi chi è il giocatore di scacchi che preferisco, senza ombra di dubbio Alekhine.

Etica e macchine

Un data scientist come si relaziona ai problemi etici che si presenteranno nell’umanizzare le macchine?

Li vede lontani, non ancora a portata di mano. Prevedo che buona parte dei problemi etici sarà sostituito da compromessi pratici: esempio, se le macchine autoguidate causano una percentuale di morti minore delle macchine guidate da persone, sarà più facile accettarle.
La tecnologia è uno strumento e in quanto tale la scelta etica sta nell’utilizzatore e non nello strumento stesso. Prendiamo gli arei consapevoli di avere una piccolissima possibilità di precipitare, ma è un rischio che siamo disposti a correre per muoverci velocemente da una parte all’altra del pianeta.

Piero Savastano e Youtube

Io ti ho conosciuto attraverso i tuoi video e il tuo canale youtube. Credo che in italiano non si trovi molto sul tema. Quanto tempo dedichi al canale? Come è nata l’idea e come procedono i video?

Dedico tanto tempo e continuerò a farlo. I video sono il risultato di anni di studi tecnici combinati ad anni di improvvisazione teatrale, che è uno dei miei hobby. Per me è innanzitutto un modo di esprimere la creatività e celebrare la bellezza dell’intelligenza artificiale.
L’idea è nata dalla necessità di farmi conoscere come professionista del settore: invece di gettarmi in una sterile iniziativa di marketing “da disturbo” ho pensato di farmi conoscere in questo modo. Alcuni colleghi mi rimproverano di regalare competenze, ma sono convinto che il valore ceduto ritornerà in qualche modo che ora non posso prevedere.

Come è nato Pollo, il personaggio che ti fa compagnia nei tuoi video?

Pollo è nato prima di me, e credo vivrà a lungo anche dopo. Il suo sguardo intenso e i suoi profondi silenzi mi aiutano a trovare la forza di andare avanti e dare il meglio. Farò un video sulla sua biografia.
Scherzi a parte, il nome Pollo Watzlawick richiama per assonanza Paul Watzlawick, brillante psicologo che ha enunciato gli assiomi della comunicazione umana.

Matematici o umanisti?

Per il nostro futuro di intelligenze naturali, avremo bisogno più di matematici o di umanisti?

Di matematici che si cimentano in esercizi di stile narrativi, e umanisti in grado di smanettare col Python.
Seduti allo stesso tavolo per fare in modo che le macchine intelligenti siano uno strumento di progresso diffuso piuttosto che l’ennesima manifestazione del potere.

Grazie a Piero Savastano!

Ringrazio Piero Savastano per le belle e chiarificatrici risposte che ha condiviso con noi. Lo ringrazio anche per aver risposto in tempi record e con un entusiasmo che rivela essere una bella persona.

Anche Piero, come Chiara Luzzana è una persona che conosco solo virtualmente, tramite il loro lavoro e le loro mail. Per cui, anche in questo caso, spero di incontrarlo presto e continuare la piacevole chiacchierata iniziata sul blog.

Grazie e alla prossima!

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