Tecnologia

Il direttore delle risorse umane di Volkswagen, Horst Neumann, sul quotidiano "Suddeutsche Zeitung" ha sostenuto senza mezzi termini che il turn-over nel campo dell’automazione industriale è di fatto finito. Perché? Semplicemente perché al posto di coloro che stanno andando in pensione “prenderemo i robot”, ha affermato.

Non deve certo meravigliare un'ipotesi del genere, che si regge su due elementi oggettivi pesanti: il contenimento delle spese e l'evoluzione della tecnologia: “Non potremo rimpiazzare tutti i lavoratori con altri assunti perché il costo del lavoro in Germania è superiore ai 40 euro all’ora, nell’Europa dell’est è a undici, in Cina siamo persino sotto i 10”, ha scritto Neumann.

Inoltre, i robot di nuova generazione possono effettuare attività ripetitive con una velocità e una precisione ben superiori rispetto agli esseri umani.

Non è certo una scoperta della casa automobilistica tedesca. La Foxconn, azienda taiwanese che assembla dispositivi elettronici per la maggior parte dei big dell'hi-tech e tristemente nota per i suicidi dei propri operai, introdurrà nei prossimi anni migliaia di robot per sostituire gli umani. Questi robot sarebbero già in fase finale di test e presto potrebbere essere utilizzati nei vari stabilimenti dell'azienda.

Il principale meccanismo di apprendimento di un computer si basa sul processo di memorizzazione delle informazioni.

Il tipo di codifica porta a stati del tipo tutto o niente, ma utilizzando una logica fuzzy si può memorizzare informazioni di tipo “sfumato” che consentono di gestire variabili soggette a incertezza e a conoscenza incompleta.

L'introduzione di algoritmi di tipo caotico consentono di rendere il sistema imprevedibile fornendo quella caratteristica tipicamente umana della contingenza e irripetibilità delle risposte. Le regole computazionali, con cui le connessioni tra i dati che costituiscono la memoria sono elaborati, potrebbero essere rafforzate o indebolite in modo da migliorare le prestazioni globali secondo criteri determinati dall'ambiente esterno.

È possibile utilizzare tecniche analoghe a quelle tipiche degli algoritmi genetici, in cui vi è una selezione naturale tra differenti procedure algoritmiche: l'algoritmo più efficace nasce per una specie di sopravvivenza del più adatto. In aggiunta vi possono essere elementi casuali incorporati nel modo in cui la macchina deve modificare le proprie prestazioni. In particolare è possibile utilizzare la variabile temporale per ottenere, tramite processi caotici, un effetto di pura casualità.

L'apprendimento può essere controllato da un esperto umano oppure basato su algoritmi di coerenza e non contraddizione. In particolare possono esistere due tipi di input: quello artificiale e quello naturale.

Le persone possono cercare di spiegare questo evento almeno in una mezza dozzina di modi, ma la linea di fondo è quello che è stato profetizzato migliaia di anni fa.

Il marchio della bestia. È quello che è e, aspettavamo. Ciò che i venditori vi diranno, sarà più o meno così: se non lo avrai, non potrai comperare.

Il fatto è che fa molto male e, sarà mortale.

Al momento, a quanto pare, nessun altra istituzione sulla terra ha la concentrazione del potere del cervello accoppiata con il denaro, la tecnologia, e la libertà di inseguire i sogni che hanno alimentato un secolo di fantascienza speculativa.

Se la nostra coscienza sogna, Google potrebbe finire per conoscerla artificialmente molto prima di noi e, conoscere la nostra coscienza, molto meglio di quello che noi la conosciamo.

Nell'esportare la nostra intelligenza a Google, la domanda che dovremmo porci è: