La vecchia generazione ha sfruttato la Seconda guerra mondiale regalando all’umanità il radar e il calcolatore, ci ha portato sulla Luna con metodi e strumenti al limite. Oggi, di fronte al coronavirus adottiamo pratiche di 100 anni fa: qualcosa non funziona? È ora di riprendere la marcia nella rivoluzione digitale e non tentare di imbrigliarla adattandola a schemi evolutivi. Un cavallo da corsa non può essere utilizzato come un cavallo da soma. Vediamo qualche aspetto su cui riflettere.
Otto punti da riformare
Economics
Il capitalismo non è mai stazionario, scriveva Schumpeter nel secolo scorso. Ed in effetti è venuta l’ora di ridefinire le posizioni dominanti nel settore di maggior sviluppo: il mondo digitale. Abbiamo fatto arricchire i nuovi titani, GAFA (Google, Amazon, Facebook, Apple), Microsoft, Oracle, Alibaba, Tencent, ed epigoni vari. Hanno fatto i loro quattrini, hanno fatto il loro tempo, è ora di emanciparsi e progredire. Non è necessaria neanche una deregulation per farlo, come era prassi nel vecchio mondo. Servono nuove strade, già tracciate ma non utilizzate a fondo: nuovi modelli di business basati sulla tecnologia, Open software, etc.
Internet e www
Partiamo da Internet e dal web. Internet: dopo circa 40 anni sembra arrivata l’ora di cambiare i protocolli del cosiddetto “calice di Stoccarda”, ovvero i protocolli ISO/OSI degli anni ’80. Così come è necessario rivedere a fondo l’ingegnoso ma farraginoso sistema del Cern “www”. Ormai appare superato nei fatti, con l’entrata in arena della sensoristica e dell’IoT.
Search
È ora di mandare a riposo la Google search col suo indexing bibliotecario per passare a una robusta Master classification knowledge oriented e una conversation based search. Open software, GitHub, blockchain & data base distribuiti, non gerarchici (più MongoDb che Oracle, per capirci), metodologie di classificazione diverse da Warnier, IsA, tutto l’armamentario caro agli ingegneri software.
AI
Con l’avvento di chip come quelli Sony per la vision and image recognition, si può ragionevolmente riprendere il percorso serio nel machine learning superando l’approccio statistico e brute force approach legato alle neural network. Si può tornare a parlare di probabilità, di bayesian network e di reasoning. Ora che la perception sembra aver dato qualche frutto, torniamo al reasoning, learning autentico: by doing or by being told, alla Good Old Fashioned Artificial Intelligence.
Robotica
È ora di un nuovo Rodney A. Brooks, con un nuovo paradigma simile a quello descritto nel suo scritto di svolta degli anni ’80: “Fast, cheap, out of control”. Oggi la biologia ci offre questi modelli, algoritmi e altre possibilità. La robotica umanoide deve guidare verso tale traguardo, sulla base dei molti decenni di cultura basata essenzialmente sui controlli automatici, sui sistemi di equazioni differenziali descrittive dei sistemi a 16 o 17 gradi di libertà: l’ingegneria meccanica è qualcosa di più della matematica e delle equazioni differenziali. Largo alle idee della AI nella costruzione di robot.
Microelettronica
Con l’attuale stato dell’arte delle nanotecnologie, ci vuole un altro Federico Faggin che ci traghetti dal chip al microprocessore, dal microprocessore a… la strada dei chip customs e dei microprocessori per tutti è un buon inizio: largo alla fantasia.
Education
Un altro tipo di Università oggi è possibile, più vicina alle idee pedagogiche di Piaget, Papert, Schank. La rivoluzione deve partire dalle elementari e accompagnare la riforma in ogni ordine e grado. I vecchi compartimenti, per materie differenziate, peraltro massacrati negli ultimi decenni da alcune riforme universitarie, o si ristrutturano o muoiono.
Comunicazione
Sganciamo il pubblico dagli influencer! Le scuole di comunicazione che hanno prodotto una popolazione di disoccupati/disadattati non devono più inventare immagine, fake news, per sopravvivere. Quando non si ha niente da comunicare, si deve tacere (Wittgenstein)
Conclusioni
È ora di mettere mano a una crescita su basi diverse: guardare oltre il profitto! Va ora aperta una riflessione scientifica seria.
