Watson, Eni e il Big Data

Watson, Eni e il Big Data

La nuova frontiera dei sistemi cognitivi e la ricerca di un percorso di conoscenza coerente con uno scenario digitale Big Data

di: Piero Macrì del 28/02/2014 16:57

Big Data & Analytics
 
Quale può essere il percorso tecnologico ideale per riuscire a migliorare la conoscenza? Nel corso del workshop organizzato da Eni, in partnership con Ibm, l’attenzione è stata posta sul Cognitive Computing, un concetto nato all’interno dei laboratori Ibm intorno al quale è stata sviluppata una soluzione, o piattaforma tecnologica, nota oggi come Watson.
In termini generali potremmo definire Watson e  i sistemi cognitivi come una modalità di accesso alla conoscenza e all’informazione basata su regole e metodologie del tutto diverse da quelle finora adottate nell’ambito dell’analisi dei dati. E' quanto afferma Gianlugi Castelli, secondo il quale, le tecniche innovative nate per rispondere a esigenze Big Data, pur affermatisi di recente, rientrano in uno schema sostanzialmente algoritmico.



Le radici del modello Watson vanno ricercate in quello che ha sinora rappresentato l’intelligenza artificiale e i sistemi esperti,
ambiti in cui si è sempre mirato a far sì che il computer assorbisse le qualità proprie dell’intelligenza umana e riuscisse a stabilire un'interazione uomo-macchina basata sul linguaggio naturale, senza dover rispettare particolari strutture nella formulazione delle domande.
La diversità di fondo tra i due paradigmi sta appunto nel modo di interagire: il primo sfutta un’intelligenza che potremmo definire di tipo computazionale, il secondo quella cognitiva, privilegiando  un approccio naturale. Lo sforzo di Ibm è stato mettere assieme i contributi più disparati che erano presenti all’interno di diverse aree tecnologiche e progetti sperimentali. Watson è in buona sostanza il figlio di Deep Blue, ovvero high performance computing declinato al nuovo millennio per rispondere alle sfide poste dal Big Data.
La ricerca di nuova conoscenza come afferma Gianluigi Castelli, CIO di Eni, deve essere contestualizzata in una dimensione di business e vita reale sempre più digitale. “Esiste un universo di dati e informazioni che sono conseguenza di questo fenomeno nei confronti del quale è opportuno trovare la migliore soluzione per riuscire a creare nuova conoscenza. Senza nulla togliere al mondo degli analytics, i sistemi cognitivi indirizzano la ricerca di informazioni attraverso percorsi meno rigidi, intesi ad aggiungere intelligenza umana alla pura potenza tecnologica.
Ecco, quindi, la critica alla ragion pura del Big Data così come espressa da Castelli. “Se da un lato i Big Data contengono in sé la promessa di un patrimonio informativo di grande valore, dall’altra occorrono strumenti efficaci per estrarre le informazioni necessarie a capire meglio le situazioni complesse. Oggi la complessità dei Big Data richiede capacità di apprendimento, di ragionamento deduttivo e induttivo, di interazione semplice ed efficace tra i computer e gli esseri umani nel modo più naturale e meno specialistico possibile…. Nonostante l’enfasi posta sui cosiddetti analytics, esistono moltissimi casi in cui è necessario spingersi oltre nella capacità di correlare e di analizzare, in altri termini di fornire risposte a domande espresse in linguaggio naturale”.
Ovviamente creare soluzioni basate su sistemi cognitivi richiede acquisizione di nuove skill. Chiunque, così come ha deciso da fare Eni, dovrà attrezzarsi per rendere fattibile la realizzazione di nuovi strumenti di conoscenza. Il cognitive computing richiede – come spiega Castelli - un importante sforzo iniziale per costruire le ontologie, ovvero le rappresentazioni formali, condivise ed esplicite della concettualizzazione di un dominio di interesse,e le tassonomie, cioè le classificazioni delle informazioni volte a popolare le ontologie, che costituiscono la conoscenza di dominio.I
In definitiva con Watson avvia una nuova fase nella ricerca di conoscenza che può essere applicata nella dimensione del business. E’ un qualcosa che prescinde dall’analisi dei dati, dalla business intelligence e dai modelli di computing che si sono andati creando nel solco dell’Information Technology più tradizionale. La logica cognitiva aggiunge al quoziente intellettivo degli analytics una componente emotiva, semantica che travalica il confine del pure computing per avvicinarsi a una intelligenza in grado di comprendere al meglio il significato che si cela dietro informazioni di carattere multimediale, testuale, vocale e sonoro che contestualizzano la frontiera del Big Data.
Come affermano in Ibm, i sistemi disponibili fino ad oggi hanno facilitato enormemente l’evoluzione del business e della società, consentendo l'elaborazione e la programmazione computazionale. Le macchine di domani – i sistemi cognitivi - cambieranno per sempre il modo in cui le persone potranno interagire con i sistemi informatici e consentiranno all’uomo di estendere le sue competenze su qualsiasi dominio di conoscenza e di poter prendere, in tempi rapidissimi, decisioni complesse che coinvolgono straordinari volumi di dati. Questa è la promessa dei sistemi cognitivi. Una categoria di tecnologie che utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale e dell’apprendimento automatico per consentire alle persone e alle macchine di interagire in modo più naturale, estendendo e potenziando le competenze e le capacità cognitive umane.   
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