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<div>Microsoft annuncia l'invasione dei robot per una disoccupazione sempre più imperante</div>

I nomi pi grossi del mercato informatico hanno gi dato il via alla rivoluzione futura dei dispositivi tecnologici. Questa sar nel nome del machine learning, caratteristica che pu essere accostata all'intelligenza
artificiale. Ma perch questa possa contribuire attivamente nello sviluppo della tecnologia, necessario che sia fruibile in maniera semplice anche dall'utente comune. Ed qui che arriva l'intuizione di Microsoft. La compagnia di Redmond ha annunciato quella che chiama "la nuova evoluzione del machine learning", il machine teaching. possibile intuire gli obiettivi del progetto traducendo letteralmente le due parole: se il significato di learning apprendimento, quello di teaching insegnamento. Insomma, Microsoft vuole dare anche all'utente poco pratico ed esperto la capacit di creare una macchina in grado di apprendere per portare la funzionalit alle masse. Un po' il concetto di evoluzione che portava avanti Henry Ford, ma che ha consegnato il successo anche a Microsoft ed Apple alcune decadi fa. La societ di Nadella utilizza su parecchi servizi svariati algoritmi di machine learning, cos come molte altre societ che migliorano di giorno in giorno l'efficacia degli stessi per consegnare il miglior risultato possibile. Ma questo approccio ad oggi non ha garantito un'affidabilit esemplare. Sono parecchio recenti i casi di Google Foto e Flickr, che hanno segnalato come primati alcuni uomini e donne di colore. L'approccio di Microsoft non risolver per questo problema, almeno non lo far inizialmente. Offrendo strumenti pensati per gli utenti non esperti, Microsoft non migliorer l'affidabilit degli algoritmi odierni, ma consegner l'intelligenza artificiale potenzialmente in qualsiasi settore, anche quelli pi lontani dalla tecnologia. Facciamo alcuni esempi: i medici potrebbero sfruttare algoritmi complessi per analizzare le cartelle cliniche, i ristoratori potrebbero attingere a dati precisi per prevedere la domanda, preparare il proprio personale e gestire l'inventario. Varie societ hanno sfruttato algoritmi di machine learning per diverse operazioni, come indovinare gli esiti di partite e show televisivi, riconoscere i volti dalle foto o per la traduzione da lingue differenti. Gli stessi principi che hanno condotto alla internet di oggi, sempre pi in grado di rispondere alle esigenze dell'utenza, potranno essere consegnati alla vita di tutti i giorni e ai settori sensibili. Certo che le previsioni distopiche di Bill Gates stanno per avverarsi, con la "software automation" che potrebbe sostituire a breve tantissimi lavoratori in carne ed ossa.

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