
Sviluppo dell’Intelligenza Artificiale e del Machine Learning in Africa
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“Go West young men”! Era il messaggio per coloro (soprattutto giovani) che volevano realizzare il “sogno americano”, cioè, in sostanza, quello di un’esistenza migliore.
Cosa c’entra questo con l’Intelligenza Artificiale ed il Machine Learning? Beh, sicuramente l’AI ed il ML sono una “nuova frontiera”, stimolante, promettente, ma anche piena di rischi. Ma non è tutto qui.
Un ponte verso l’Africa
Mi trovo in questi giorni in Kenya, appena sotto l’equatore. Non sono venuto per visitare i grandi parchi nazionali o fare il bagno nell’Oceano Indiano e neppure per trovare un anticipo di estate: sono venuto per verificare la possibilità di aprire un partenariato tra l’eLabor ed alcune strutture locali proprio nell’ambito dell’ICT e dell’IA/ML, ed ho avuto una piena conferma che qui è tutto pronto per aprire una nuova entusiasmante frontiera, ma l’idea può andare ben oltre il solo Kenya ed abbracciare tutta l’East Africa (che poi si sta allargando, visto che anche la Repubblica Democratica del Congo, paese enorme, grande oltre 8 volte l’Italia, che geograficamente si affaccia sull’Oceano Atlantico e che ha una storia completamente diversa, viene oramai considerata come membro di quest’area).
L’innovazione digitale e le sue sfide
Cosa significa che tutto è pronto?
Significa che ci sono ambiti in Kenya, come quelli della produzione di energia da fonti rinnovabili, della salute e dell’agricoltura, che già stanno facendo grandi passi verso la digitalizzazione e la trasformazione digitale, ma che fanno fatica a trovare le giuste tecnologie e le giuste competenze. Ma non è che tecnologie e competenze manchino: il problema è l’immaturità ancora della proposta tecnologica disponibile da parte di aziende locali.
Se parliamo di tecnologie, ovviamente possiamo riferirci quanto meno a quelle Open Source, immediatamente disponibili per tutti, mentre se parliamo di competenze, dobbiamo pensare che la popolazione keniana è in grandissima parte giovane e desiderosa di apprendere competenze per inserirsi da protagonista nello sviluppo del proprio paese. Due sono i limiti che incontra: il costo della formazione, improponibile per la maggior parte della popolazione, e la mancanza di sbocchi lavorativi, sicuramente in crescita, ma largamente insufficiente.
Con tutto questo, in questi giorni ho parlato, tra gli altri, con un dirigente dell’Autorità per le Telecomunicazioni, che mi ha assicurato con forza che il governo vuole spingere molto sulle tecnologie ICT e IA, come testimoniato anche dalla creazione di diversi “digital hub” in tutto il paese.

Storie di Successo e Ambizione
Che dire di Sebby, che, grazie ad un finanziamento della Regione, fu nostro ospite all’eLabor una quindicina di anni fa, dove poté approfondire le sue conoscenze informatiche e che oggi è un imprenditore di successo e cura la presenza sui canali social del Presidente?
E di John, che al tempo era il suo capo, con cui sviluppammo un’applicazione, allora avveniristica, per fare “bridging” tra email e SMS ed oggi è molto attivo nel campo della gestione dell’acqua e dell’agricoltura avanzata, supportata da energia fotovoltaica?
Che dire di Evans e Charles, che conducono una scuola di formazione ICT nell’ambito di un progetto internazionale, totalmente africano, di contrasto alle guerre e di costruzione della pace (ICT = pace? Forse non ci avevamo pensato), oppure di James, studente in cerca di lavoro, con cui ho fatto una lunga chiacchierata?
Tutti mi hanno dato questo segnale: siamo pronti! Abbiamo solo bisogno di qualcuno che creda in noi e che decida di investire con noi, condividendo risorse e conoscenze e possiamo fare grandi cose, per noi e per voi.
Che dire poi di padre Odomaro, gesuita, un tipo piccolo e tondo che parla in continuazione … e che sa maledettamente bene cosa dice, con cui puoi parlare per ore di educazione, formazione, ICT e IA, come del Toyota Productive System e di un milione di altre cose. Ha fondato un istituto di altra formazione che permetterà di sfornare giovani altamente preparati, pronti per contribuire allo sviluppo del loro paese.
Con tutte queste persone, ed altre ancora, cercheremo nei prossimi mesi di capire come costruire questo “ponte” tra competenze e mercato, tra Italia e Kenya (o, forse, tra Europa e Africa), tra un mondo anziano ed uno giovane che hanno bisogno l’uno dell’altro.
Go South old men!

Cosa sono le Reti Neurali e a cosa servono
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Indice
- Storia delle Reti Neurali
- Cosa sono le reti Neurali?
- A cosa servono le reti neurali
- Reti neurali profonde
- Conclusione
Più si va avanti e più la tecnologia fa dei passi importanti, si evolve, e con essa anche gli strumenti che ne derivano. Le reti neurali ad esempio, sono fondamentali per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale e del machine learning e non sono altro che algoritmi computazionali ispirati al cervello umano che imitano il sistema neurale biologico.
In questo articolo approfondiremo la loro storia, il loro funzionamento e le reti neurali profonde.
Storia delle Reti Neurali
Tutto ha inizio con la pubblicazione di “A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity” nel 1943, quando Warren Sturgis McCulloch e Walter Pitts (rispettivamente neurofisiologo e matematico), provano a modellare un neurone artificiale. L’articolo da loro pubblicato presentava un modello di neurone artificiale nonché un’estrazione matematica delle cellule nervose reali presenti nel cervello.
Tale pubblicazione, ha introdotto il concetto dell’attivazione dei neuroni in base a un insieme di ingressi e ha descritto la trasmissione di segnali attraverso connessioni sinaptiche. Inutile specificare che questo articolo ebbe un impatto significativo nel campo delle reti neurali e dell’intelligenza artificiale.
Nel 1949, lo psicologo canadese Donald Holding Hebb, iniziò a spiegare i modelli complessi del cervello e ad estrapolare le prime ipotesi di apprendimento delle reti neurali. A lui è dovuto il merito di aver introdotto “L’apprendimento Hebbiano” , si basa sul principio che se due neuroni si attivano contemporaneamente, la loro interconnessione deve essere rafforzata.
Nel 1958 venne presentato il primo schema di rete neurale chiamato Perceptron, presentato dallo psicologo e computer scientist americano Frank Rosenblatt. Lo schema sostanzialmente indica una rete con uno strato di ingresso e uno di uscita, inoltre vi è un ulteriore strato intermedio basato sull’algoritmo “error back-propagation”.
Nel 1986 David Rumelhart introdusse il terzo strato delle reti neurali, il cosiddetto algoritmo di retropropagazione dell’errore, algoritmo oggi utilizzato nell’apprendimento con supervisione.
Dagli anni ’80 in poi il percorso di avanzamento non si è più arrestato e ad oggi si sta già lavorando ai chip neuromorfici che imitano il funzionamento del cervello umano.
Cosa sono le reti neurali?
Le reti neurali sono dei modelli matematici che si ispirano al funzionamento biologico del cervello, sono costituite da un insieme di elaborazioni chiamate neuroni artificiali che sono connesse tra loro da pesi sinaptici.
A cosa servono le reti neurali?
Le reti neurali sono progettate per apprendere da esempi e dati di addestramento al fine di fare previsioni o prendere delle decisioni. Durante la fase di addestramento, viene utilizzato l’algoritmo introdotto da David Rumelhart (di retropropagazione dell’errore) per regolare le prestazioni complessive.
Reti Neurali profonde
Le reti neurali profonde chiamate anche DNN (Deep Neural Networks) sono un tipo di rete neurale caratterizzata da più strati nascosti di neuroni artificiali, e da qui deriva la differenza con le reti neurali tradizionali. Le DNN infatti, possono avere addirittura centinaia di strati nascosti rispetto alle reti neurali normali, che gli permettono di apprendere rappresentazioni di dati più complesse e di risolvere una maggiore quantità di problemi. Uno dei vantaggi delle DNN è quello dell’ “Apprendimento profondo”, consiste nell’ambito della visione artificiale (come nel caso del nostro software ADR-flow), di superare anche l’uomo nella classificazione delle immagini.
Conclusione
Le reti neurali sono di fondamentale importanza per lo sviluppo nell’ambito dell’apprendimento automatico e dell’intelligenza artificiale, hanno portato progressi significativi in molti settori e il loro sviluppo continuerà ad aprire nuove prospettive nel campo dell’AI.
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