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Fisica della conoscenza

L’informatica e l’elettronica restano il fondamento tecnico della rivoluzione digitale. Ma la complessità delle dinamiche che si sono avviate su internet richiedono un approccio strategico e una capacità di astrazione e modellizzazione che hanno portato in prima fila i fisici, i matematici, i logici. Del resto i principali linguaggi di programmazione oggi sono fatti per persone che abbiano coltivato questi approcci alla conoscenza.

Ovviamente, le conseguenze sull’occupazione potrebbero farsi sentire, aprendo la strada ancor più di quanto non sia già successo finora, appunto a fisici, matematici e filosofi.

Lo scopo di queste nuove professionalità è appunto la gestione della complessità. Che può essere affrontata soltanto se viene prima di tutto riconosciuta come tale.

Da un lato, la complessità è fatta di tecnologie convergenti sempre più interrelate: cloud computing, big data, deep learning, sensoristica, internet delle cose, cybersicurezza… Dall’altro lato, la complessità è fatta dalla interazione tra questa dimensione tecnologica e tutte le dimensioni sociali che la rete incontra e riorganizza.

Il valore a questo punto si concentra sulla conoscenza, che a sua volta si esprime in due modalità piuttosto diverse: da un lato genera progetti di gestione della complessità per “banalizzazione” algoritmica (è il caso dell’algoritmo di Facebook per gestire l’information overload che si basa sulla regola “se ti è piaciuto in passato ti piacera anche in futuro”), dall’altro lato genera progetti di gestione della complessità per semplificazione sintetica (un approccio che non nega la complessità ma coglie il senso della relazione tra una comunità e il suo contesto).

Evidentemente, oltre ai fisici, ai matematici e ai logici, a questo punto servono anche storici, narratori, filosofi che si occupano di etica, estetica, epistemologia…

Mentre per le aziende è già una grande innovazione ammettere di aver bisogno di scienziati, non passerà molto tempo perché diventi indispensabile pensare a squadre aperte anche agli umanisti. Certo, nessuna persona potrà portare tutte queste conoscenze insieme: dunque a tenere insieme queste persone occorreranno manager nuovi, che comprendano il valore di tutte queste figure, le facciano giocare bene in squadra e conservino la freddezza razionale per vedere la strategia e guidare l’insieme nella complessità.

Ma questo è il segreto del valore. L’automazione genera poco valore unitario e ha dunque bisogno di economie di scala per ripagarsi. La creatività che consente di gestire la complessità in modo plurale, dinamico, innovativo, evolutivo invece genera alto valore aggiunto anche per nicchie di mercato.

Alla Bocconi hanno introdotto i corsi di coding per tutti e riacceso i corsi di epistemologia. Al Politecnico di Milano e al Politecnico di Torino si lavora per introdurre la consapevolezza umanistica che è sempre più necessaria nella formazione degli ingegneri. Segni, non isolati (impossibile citare tutti), che la consapevolezza e la lungimiranza si stanno facendo strada. Nonostante le apparenze, in Italia c’è chi guarda lontano.

Letture:
Neuroscience-Inspired Artificial Intelligence (Neuron)
A general reinforcement learning algorithm that masters chess, shogi and Go through self-play (Science); un post riassuntivo con accesso libero al paper è sul blog di DeepMind.
Retraining and reskilling workers in the age of automation (McKinsey)

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Luca De Biase

Knowledge and happiness economy Media and information ecology

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