Le competenze trasversali salveranno il mondo

Le competenze trasversali salveranno il mondo

Una riflessione sul perché la mente umana, grazie alla trasversalità delle competenze, sarà sempre superiore all’intelligenza artificiale. 

Nonostante possa sembrare una blasfemia nell’era dello sviluppo dell’intelligenza artificiale, è possibile affermare con certezza che gli algoritmi non saranno mai in grado (probabilmente?) di gestire problemi complessi come l’uomo fa da molto tempo. Perché tutta questa fiducia nel primo grande computer mai apparso sulla faccia della Terra: il mitico cervello umano? Andiamo con ordine.

Innanzitutto è necessaria una premessa: la nostra è l’era degli algoritmi digitaliTutti, nella propria quotidianità, entrano in contatto con un algoritmo di qualche tipo: banalmente, basti pensare al funzionamento dei social network, basati integralmente (o quasi) su algoritmi che decidono quali contenuti favorire e quali contenuti penalizzare. 

Ma cos’è un algoritmo? Possiamo definire un algoritmo in senso molto ampio come la soluzione ad un problema, articolato in un numero finito di passaggi. Questa definizione permette di arrivare a una semplice anche se non scontata conclusione: l’algoritmo è un elemento umano prima che digitale

Basti pensare semplicemente ad una costruzione di celebri mattoncini “Lego”: sono necessari una serie di passaggi per risolvere un problema, ossia l’ottenimento della costruzione fatta e finita. Anche una ricetta può essere considerata un algoritmo (sicuramente semplice, ma il cui risultato finale è certamente più invitante di un qualunque algoritmo digitale), così come un libretto di istruzioni o un tutorial. Insomma, l’algoritmo, prima dell’era digitale, era una cosa puramente umana.

Tuttavia, rispetto ad un passato nel quale gli algoritmi erano svolti da persone in carne ed ossa, attualmente quelli digitali sono legati all’automazioneL’intelligenza artificiale è un qualcosa di estremamente complesso e in continua evoluzione. Una tecnologia non solo in grado di svolgere azioni tipiche della mente e dell’abilità umana, ma anche di apprendere, attraverso quel processo definito machine learning

Una tecnologia in continuo miglioramento, sempre più smart e sempre più vicina al cervello umano in termini operativi. Tuttavia, mancano ancora alcuni step fondamentali per poter sovrapporre in tutto e per tutto l’intelligenza artificiale e l’intelligenza umana: passaggi figli delle cosiddette competenze trasversali che solo l’uomo attraverso il cervello è in grado di apprendere e comprendere.

Quali sono, quindi, queste competenze trasversali dove le macchine rimangono al palo? Innanzitutto, il link learning. È vero che le macchine sono in grado di apprendere, ma non sono in grado di apprendere per approfondimento e propagazione al pari del cervello umano. Avete presente Leonardo Da Vinci, il genio italiano? Ecco un perfetto esempio di link learner, o polymath, come è più giusto definirlo. 

Vengono definiti polymath quegli “uomini universali” in grado di eccellere contemporaneamente in diversi campi grazie alle loro competenze trasversali: la loro mente è in grado di dare vita ad un circolo virtuoso di continuo apprendimento che porta tali grandi menti a invenzioni epocali. In generale si può anche parlare di uomini “contaminati”, in grado di cambiare più volte contesto portandosi dietro conoscenze pregresse acquisite: questa trasversalità di campi di applicazione di conoscenze provenienti da ambiti molto diversi (letteratura, arte, scienza) permette di raggiungere risultati straordinari.

Gli esempi contemporanei di link learning e applicazione delle conoscenze in campi diversi sono molteplici. Basti pensare a tantissime innovazioni nel mondo dell’imprenditoria: uno o più neofiti sono in grado di applicare in determinate modalità elementi che fino ad allora non erano stati presi in considerazione in quel determinato modo. Tipicamente, gli start upper agiscono secondo il tipo di apprendimento “modalità calabrone”, definito tale sulla base del detto “un calabrone non potrebbe volare per caratteristiche fisiche, ma non lo sa e quindi vola”Alcuni metodi di pagamento elettronico sono frutto del link learning: start up che hanno applicato tecnologie già in possesso delle grandi banche, che per motivi di compliance, non hanno mai osato applicare tali tecnologie in modalità differenti. 

Una seconda competenza nel quale le macchine non riescono è sicuramente il complex problem solving: in breve, quando il gioco si fa duro, le macchine non giocano, o meglio continuano a giocare come sempre hanno giocato. In un sistema complesso non esiste un’unica soluzione migliore di tutte a causa dell’enorme numero di variabili. Per come ragiona un algoritmo, questo cercherà sempre un’unica soluzione, sbagliando talvolta.

È il caso della celebre disputa intorno alla foto simbolo della guerra del Vietnam in cui è ritratta Kim Phúc, bambina vietnamita ritratta nuda e ustionata in fuga dal suo villaggio devastato dal napalm. Tale foto veniva oscurata dall’algoritmo di Facebook perché riconosciuta come immagine pedopornografica: questo ha creato una disputa tra il colosso americano e il governo norvegese, in quanto, per la prima volta, era stato censurato un post di un primo ministro.

Erna Solberg, primo ministro norvegese, aveva deciso di pubblicare la foto in seguito ad una polemica sulla libertà di espressione nata tra Facebook e un celebre scrittore scandinavo (che qualche tempo prima si era visto censurare un post ritraente la foto in questione). La grande polemica sollevata portò il colosso americano ad agire sull’algoritmo, modificandolo per evitare ulteriori censure su foto di quel tipo. Morale della favola: l’algoritmo non era in grado di individuare l’eccezionalità della foto. Una cosa banale se pensiamo al cervello umano, una cosa estremamente complessa per un algoritmo. 

I problemi che siamo obbligati ad affrontare nel mondo moderno sono estremamente complessi: a livello aziendale, ad esempio, con una semplice e-mail siamo in grado di influenzare il lavoro di altri venti teamIncredibile, ma vero: per questa complessità la trasversalità dell’intelligenza umana sarà sempre necessaria.

Infine, la terza competenza che manda in tilt l’intelligenza artificiale: la capacità di fare rete, esclusiva della mente umana. Solo l’uomo è in grado di essere un centro nevralgico contaminato: non sono le competenze, ma è il contesto ad essere prezioso. Basti pensare al caso di Rosa Banks, la vera e propria “miccia” per il contrasto alle leggi razziste presenti negli Stati Uniti negli anni 60’. Il suo arresto poiché si era seduta nel posto sbagliato su un bus creò una vera e propria rivolta a Montgomery.  

Perché tutto questo clamore per un fatto accaduto più volte? Semplice: Rosa era una networker, anima pulsante della sua cittadina, amica di persone di diverse classi sociali che mai sarebbero entrate in contatto fra di loro. Aveva una rete di persone che mai e poi mai una macchina sarebbe stata in grado di generare. La trasversalità è dunque la risposta umana all’era dell’algoritmo: nonostante le velocità incredibili di adattamento degli algoritmi digitali, mai e poi mai questi sapranno connettere tutti i puntini come solo la mente umana sa fare.

Alcune aziende e università lo hanno capito. Ad esempio la LIS (London Interdisciplinary School), lanciata nel 2020, che ha come missione l’apprendimento interdisciplinare; il Centre for Science and the Imagination della Arizona State University, che riunisce scrittori, artisti, scienziati e ingegneri; il Minerva Project, università start up la cui idea di fondo è l’immersitività culturale. Progetti innovativi e trasversali, per un futuro nel quale la trasversalità delle competenze sarà assoluta protagonista.

di Federico Stassi

Fonti: 

  • “Il caso. Tra algoritmi e social network. Facebook censura la bimba al napalm”, in Avvenire, 2016
  • “La sfida dei Polymath, protagonisti del nostro tempo: i talenti che connettono saperi, discipline e culture”, Webinar AIDP Lombardia, 2020, Relatore: Giulio Xhaet

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