I Big Data hanno ancora bisogno di noi

La promettente tecnologia, secondo l'Economist, non è ancora in grado di operare indipendentemente e necessita dell'intervento umano

Big Data scheme

Di Big Data si è parlato a lungo negli ultimi tempi (e si continuerà a parlare): insieme al cloud computing ed ai container erano stati infatti inseriti a fine 2014 fra i “trend tecnologici” dell’anno che ci apprestiamo a salutare tra circa due settimane. Come osservato anche da Google, buona parte delle aspettative che nutrivamo nei confronti dei Big Data sono andate disattese: che cosa non ha funzionato?

In un recente articolo di Techcrunch, che a sua volta ha citato l’altrettanto noto Economist, è stato presentato un sintetico punto della situazione sullo stato dei Big Data ed i possibili sviluppi futuri della tecnologia. Vediamo meglio di cosa si tratta.

L’analisi dell’editorialista parte naturalmente da “lontano”, più precisamente dagli USA. Il sito data.gov, nel quale sono resi disponibili oltre 200.000 set di dati provenienti da 170 fonti diverse, è il perfetto esempio di come questa tecnologia possa rivelarsi estremamente utile. La corposa raccolta, prosegue, ha ad esempio aiutato diverse startup a crescere e ad avere successo, ma questo non basta. La quantità di dati disponibili pubblicamente è ancora insufficiente e, soprattutto, non abbiamo ancora compreso come sfruttare con efficacia la mole di informazioni.

Nessi logici, analogie ed interpretazioni

I dati sono un elemento “inerte” e “neutrale”: abbiamo sopravvalutato le capacità dei Big Data ed al contempo sottovalutato le nostre. Si è riposta troppa fiducia nella tecnologia, a tal punto da autoconvincersi che potesse essere in grado di risolvere autonomamente ogni nostro problema.

Come hanno dimostrato anche i tragici avvenimenti del 13 Novembre 2015 o ancora dell’11 Settembre 2001, è inutile disporre di una mole sconfinata di informazioni se non si è in grado di individuare nessi logici, collegamenti ed analogie tra i dati – per trarre quindi qualcosa di effettivamente utile. Nelle ben note al pubblico italiano, e non solo, “serie crime”, disporre di una traccia di DNA rappresenta solo il punto di partenza dell’investigazione che viene portata avanti alla “classica maniera” dal protagonista di turno (sopralluoghi, interrogatori etc.)  e senza l’aiuto di tecnologie mirabolanti.

Per l’editorialista, il futuro dei Big Data è quindi legato alle “straordinarie abilità intellettive del genere umano” –  e sono citati un paio di esempi: da un gruppo di giocatori di scacchi dilettanti che, con l’aiuto di alcuni computer, sono riusciti ad avere la meglio sulla macchina in grado di battere il campione del mondo fino alle politiche del Dipartimento della Difesa, intenzionato ad affiancare sul campo le macchine ai soldati.

 Machine learning permettendo, i Big Data non potranno ancora operare autonomamente e saranno sfruttati per migliorare le nostre capacità.

 

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