Intelligenza artificiale o stupidità naturale?

La Sfida della Tecnologia in Italia

Vorrei iniziare da uno dei maggiori problemi presenti in Italia prima di parlare di Innovazione e Blockchain: il rapporto della nostra società con la tecnologia. Abbiamo difficoltà a comprendere a fondo i processi di costruzione dei dati e ci troviamo di fronte a una capacità di apprendimento dell’uomo che oggi è più lenta rispetto alla capacità di archiviazione dei dati. È una situazione simile a quando in un territorio libero si vede galoppare una mandria di Mustang: per domarli, devi saltare sulla loro schiena e guidarli. Se il cavallo fosse più intelligente, non si farebbe mai dominare dall’uomo, in quanto la sua forza è maggiore. Anche noi dobbiamo, se ne saremo capaci, controllare e gestire questa immensa forza di calcolo che stanno sviluppando le macchine.

Negli ultimi mesi ho notato che molte figure preposte ai ruoli strategici delle aziende si ritraggono spaventate e smarrite di fronte all’Intelligenza Artificiale. Tutti ne parlano, pochi la usano… ed è un peccato. È un’occasione incredibile di sviluppo se ne consideriamo la potenzialità e se non ci nascondiamo per paura di non saperla gestire.

Uno dei progetti che ci sta più a cuore si chiama H&N Labs, un sistema avanzato fondato su Intelligenza Artificiale e Machine Learning per fornire ai clienti analisi di altissimo profilo e grande rilevanza. Questo progetto mira a utilizzare reti neurali profonde per identificare pattern e tendenze nascoste nei dati dei clienti, che sfuggirebbero alla convenzionale analisi umana. Queste reti permettono di prevedere comportamenti di acquisto, ottimizzare i cicli di produzione e personalizzare le esperienze degli utenti con una precisione senza precedenti.

Dall’altro lato, la blockchain agisce come una colonna portante per la sicurezza e la trasparenza di queste operazioni. La sua architettura decentralizzata garantisce che ogni transazione o dato analizzato sia registrato in modo immutabile, rendendo praticamente impossibile qualsiasi tentativo di frode o manipolazione. Nei nostri progetti, implementiamo smart contracts per automatizzare processi complessi, garantendo efficienza e affidabilità.

La blockchain è fondamentale per stabilizzare i dati e impedire che lo sviluppo tecnologico ci metta nella posizione di dover verificare errori scoperti troppo tardi. Stiamo inoltre esplorando il potenziale degli oracoli decentralizzati, che permettono ai nostri sistemi AI di interagire con dati esterni alla blockchain in modo sicuro e verificabile. Questo apre possibilità incredibili per un’automazione intelligente e sicura in settori critici come la finanza, la logistica e la sanità.

Il nostro impegno verso l’innovazione ci spinge a esplorare anche i computer quantistici. Anche se ancora agli albori, le potenzialità di elaborare informazioni a una velocità e con una complessità inimmaginabili rappresentano sicuramente il prossimo orizzonte per l’AI e l’analisi dei dati. Integrare queste capacità con la blockchain potrebbe rendere le nostre infrastrutture crittografiche ancora più sicure e performanti.

Tuttavia, l’adozione di queste tecnologie avanzate non è priva di sfide, soprattutto in termini di complessità di integrazione e di comprensione da parte delle parti interessate. Per superare questi ostacoli, non solo dobbiamo perfezionare le tecnologie stesse, ma anche colmare il divario di conoscenza, dimostrando come l’innovazione possa essere accessibile e vantaggiosa per tutti e creando strumenti di controllo veloci quanto l’evoluzione delle macchine.

Il Machine Learning e la Blockchain sono strumenti tecnologici straordinari. Anziché banalizzare il loro valore con affermazioni moralistiche, vorrei sottolineare che sono tecnologie che esistono da decenni. Già nel 1958, Frank Rosenblatt teorizzò il percettore, il tassello di base del Deep Learning. La tecnologia di base è rimasta sostanzialmente la stessa per decenni, fino a quando una manciata di persone in OpenAI decise di utilizzare l’architettura dei Transformers, teorizzata da un gruppo di ricercatori di Google, per creare ChatGPT 3. La rivelazione delle sue capacità ha scosso il mondo, cambiando la percezione di cosa sia possibile per le macchine.

Per comprendere il rapporto fra la teoria e la sua applicazione, possiamo paragonarlo alla scoperta della penicillina da parte di Alexander Fleming. Scoperta nel 1929, è rimasta inutilizzata per dieci anni fino a quando un gruppo di scienziati, guidati da Howard Florey, ne ha sviluppato la produzione durante la Seconda Guerra Mondiale. La fiducia e il finanziamento della Rockefeller Foundation hanno permesso la sua applicazione pratica.

Generalizzando, prima c’è l’ideazione di qualcosa di nuovo (possibilità) e poi, quando abbastanza persone e risorse ci credono, c’è la sua applicazione (atto). In mezzo ci sono i pionieri. Il mondo è imperfetto finché non lo si corregge.

In conclusione, il nostro compito, come umani ed innovatori dovrebbe essere guidato dalla convinzione che solo attraverso la sperimentazione audace e l’applicazione pratica possiamo realizzare il pieno potenziale dell’I.A. e della blockchain. È un percorso che richiede visione, determinazione e, soprattutto, un impegno a superare le barriere della comprensione e dell’accettazione. Solo così possiamo sperare di disegnare un futuro in cui la tecnologia agisca come un vero acceleratore del progresso umano e sociale.