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<p>Cosi` ha parlato il CEO di Nvidia Jensen Huang il 3 marzo scorso alla sua <a href="http://www.gputechconf.com/">GTC 2015</a>.<br>
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L’attenzione di Huang si e` concentrata sul deep learning e come le deep neural networks negli ultimi anni abbiano compiuto progressi impressionanti tali da superare il cervello umano nei test di analisi immagine.</p>
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<p>Molta della ricerca negli ultimi anni, in particolare dal 2012 ad oggi, si sta concentrando sul programmare algoritmi tali da consentire alle intelligenze artificiali di processare dati in maniera gerarchica e organizzata tramite l’apprendimento progressivo dei livelli di rappresentazione.<br>
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E` una scienza che acquista un’importanza fondamentale, anzi diventa un requisito necessario nel campo dei Big Data.</p>
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gratis: il paradosso del Web 2.0
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<p>Come possono mantenersi in vita aziende come Google, Facebook, Twitter e moltissime altre che gratuitamente offrono agli utenti finali servizi?<br>
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I dati sono la risposta economica a: “Iscriviti, e’ gratis e lo sarà sempre” e lo sfruttamento di essi rende possibile le ricerche di marketing, la progettazione di gadget e sopratutto le previsioni a breve termine di trend economici, flessioni di mercato, insomma il futuro della societa’.</p>
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<p>I dati cosi` raccolti pero` nella maggior parte dei casi sono non organizzati e a risolvere questo dilemma interviene il deep learning che si occupa di gestire, ordinare ed integrare i dati provenienti dalle sorgenti analizzate. Perfezionare il deep learning significa poter integrare e comprendere ogni singolo flusso di dati all’interno del grande mare dei big data.</p>
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<p>Jensen continua il suo discorso affermando che: “Oggi c’e` una mole di dati troppo estesa per poter comprendere cosa stia accadendo. Un super computer grazie al deep learning potra` in futuro offrirci previsioni quanto piu` attendibili, previsioni che l’uomo non potrebbe nemmeno percepire. In futuro grazie a tutti i dispositivi connessi in internet avremo dati di qualsiasi genere. Anche quelli piu’ impensabili: in base ai dati raccolti potremo dire, per esempio, se in un determinato luogo si sta svolgendo una rapina od una sommossa.”</p>
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<p>Questa informazione per me rappresenta un lapsus ed e` l’aspetto piu` critico dei big data: l’abbattimento di ogni riservatezza personale tramite la concessione indiscriminata di dati abbatte ogni limite alla possibilita` di tecnocontrollo sul presente e sul futuro.</p>
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<p><a href="https://hbr.org/2014/11/with-big-data-comes-big-responsibility">With Big Data Comes Big Responsibility</a> afferma l’Harvard Business Center; ma davvero tutti i nostri dati generati dalle nostre attivita’ in rete sono esclusivamente proprieta` dei giganti del Web? E’ giusto che anche le nostre attivita` al di fuori del Web, come i nostri <a href="http://www.bloomberg.com/bw/articles/2013-08-08/your-medical-records-are-for-sale">registri medici</a> siano venduti e sfruttati commercialmente o a fini di controllo sociale? </p>
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<a class="owner-name truncate" href="https://www.flickr.com/photos/adactio/" title="Go to Jeremy Keith's photostream">Jeremy Keith</a>
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<p>E` inutile chiedere regolamentazione ai governi che purtroppo sembrano ignorare le implicazioni etiche di queste pratiche oppressive, anzi in alcuni casi le sfruttano in proprio favore. E` utopico pensare di poter convincere le aziende a rinunciare a questi dati che rappresentano la loro linfa vitale.</p>
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<p>La via di uscita sembra essere una sola, anche se poco desiderabile: <a href="http://en.wikipedia.org/wiki/Opt-out">l’opt out</a> ovvero la rinuncia consapevole da parte dell’utente al servizio.</p>
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Francesco Mecca
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</div></description><category>anonimato</category><category>Big data</category><category>Deep learning</category><category>huang</category><category>PesceWanda</category><category>privacy</category><guid>francescomecca.eu/blog/2015/4/5/il-big-bang-dei-big-data/</guid><pubDate>Sun, 05 Apr 2015 22:44:00 GMT</pubDate></item></channel></rss> |