Genomes are so five minutes ago. Personalized medicine is all about phenomes now.

OK, that’s an exaggeration. But plenty of genetic disorders do result in distinctive facial phenotypes (Down syndrome is probably the best known example). Many of these disorders are quite rare and thus not easily recognized by clinicians. This lack of familiarity can cause the patients with the disorders (and their parents) to endure a long and traumatic diagnostic odyssey before they figure out what ails them. While they may be uncommon individually, in aggregate, these rare disorders are not that rare: they affect eight percent of the population.

FDNA is a genomics/AI company that aims to “capture, structure and analyze complex human physiological data to produce actionable genomic insights.” They’ve made a facial-image-analysis framework, called DeepGestalt, that can diagnose genetic conditions based on facial images with a higher accuracy than doctors can. Results are published in Nature Medicine.

To train its algorithm, the company relied on a data set of 500,000 facial images of 10,000 subjects culled from the Internet. When this data set was compiled back in 2014, it was larger than any known similar data set except for Facebook’s privately held one.

They then tested it by seeing how well it could identify faces of people with one particular genetic disorder when they were mixed in with faces of people with several other disorders—a situation a clinician or genetic counselor could very feasibly find herself in. They did two tests of this type, one with Cornelia de Lange syndrome and the other with Angelman syndrome. Both are developmental disorders with cognitive and motor impairments. In both cases, DeepGestalt achieved accuracies above 90 percent—better than experts, who were closer to 70 or 75 percent accurate.

Another test examined if DeepGestalt could distinguish between a small pool of people with the same disorder but different genotypes by showing it images of people with Noonan syndrome, which has a variable impact depending on which of five different genes is mutated. It only achieved 64 percent accuracy this time, but that’s better than the 20 percent predicted by chance. Especially since “two dysmorphologists concluded that facial phenotype alone was insufficient to predict the genotype.”

The last test was to diagnose hundreds of images of faces spanning 216 different disorders. It was 90 percent accurate.

The algorithm works by cropping the face into multiple regions, assessing how much each region corresponds to each syndrome, and then aggregating the regions to see which syndrome is the best fit. Hence Gestalt. But the authors note that “DeepGestalt, like many artificial intelligence systems, cannot explicitly explain its predictions and provides no information about which facial features drove the classification.”

It’s a black box; it can surpass experts in making a genetic diagnosis based on phenotype, but it can’t teach them how to do what it does.

Nature Medicine, 2019. DOI: 10.1038/s41591-018-0279-0 (About DOIs).

https://arstechnica.com/?p=1437235

Google’s DeepMind—the group that brought you the champion game-playing AIs AlphaGo and AlphaGoZero—is back with a new, improved, and more-generalized version. Dubbed AlphaZero, this program taught itself to play three different board games (chess, Go, and shogi, a Japanese form of chess) in just three days, with no human intervention.

A paper describing the achievement was just published in Science. “Starting from totally random play, AlphaZero gradually learns what good play looks like and forms its own evaluations about the game,” said Demis Hassabis, CEO and co-founder of DeepMind. “In that sense, it is free from the constraints of the way humans think about the game.”

Chess has long been an ideal testing ground for game-playing computers and the development of AI. The very first chess computer program was written in the 1950s at Los Alamos National Laboratory, and in the late 1960s, Richard D. Greenblatt’s Mac Hack IV program was the first to play in a human chess tournament—and to win against a human in tournament play. Many other computer chess programs followed, each a little better than the last, until IBM’s Deep Blue computer defeated chess grand master Garry Kasparov in May 1997.

As Kasparov points out in an accompanying editorial in Science, these days your average smartphone chess playing app is far more powerful than Deep Blue. So AI researchers turned their attention in recent years to creating programs that can master the game of Go, a hugely popular board game in East Asia that dates back more than 2,500 years. It’s a surprisingly complicated game, much more difficult than chess, despite only involving two players with a fairly simple set of ground rules. That makes it an ideal testing ground for AI.

AlphaZero is a direct descendent of DeepMind’s AlphaGo, which made headlines worldwide in 2016 by defeating Lee Sedol, the reigning (human) world champion in Go. Not content to rest on its laurels, AlphaGo got a major upgrade last year, becoming capable of teaching itself winning strategies with no need for human intervention. By playing itself over and over again, AlphaGo Zero (AGZ) trained itself to play Go from scratch in just three days and soundly defeated the original AlphaGo 100 games to 0. The only input it received was the basic rules of the game.

The secret ingredient: “reinforcement learning,” in which playing itself for millions of games allows the program to learn from experience. This works because AGZ is rewarded for the most useful actions (i.e., devising winning strategies). The AI does this by considering the most probable next moves and calculating the probability of winning for each of them. AGZ could do this in 0.4 seconds using just one network. (The original AlphaGo used two separate neural networks: one determined next moves, while the other calculated the probabilities.) AGZ only needed to play 4.9 million games to master Go, compared to 30 million games for its predecessor.

“Instead of processing human instructions and knowledge at tremendous speed, AlphaZero generates its own knowledge.”

AGZ was designed specifically to play Go. AlphaZero generalizes this reinforced-learning approach to three different games: Go, chess, and shogi, a Japanese version of chess. According to an accompanying perspective penned by Deep Blue team member Murray Campbell, this latest version combines deep reinforcement learning (many layers of neural networks) with a general-purpose Monte Carlo tree search method.

“AlphaZero learned to play each of the three board games very quickly by applying a large amount of processing power, 5,000 tensor processing units (TPUs), equivalent to a very large supercomputer,” Campbell wrote.

“Instead of processing human instructions and knowledge at tremendous speed, as all previous chess machines, AlphaZero generates its own knowledge,” said Kasparov. “It does this in just a few hours, and its results have surpassed any known human or machine.” Hassabis, who has long been passionate about chess, says that the program has also developed its own new dynamic style of play—a style Kasparov sees as much like his own.

There are some caveats. Like its immediate predecessor, AlphaZero’s basic algorithm really only works for problems where there are a countable number of actions one can take. It also requires a strong model of its environment, i.e., the rules of the game. In other words, Go is not the real world: it’s a simplified, highly constrained version of the world, which means it is far more predictable.

“[AlphaZero] is not going to put chess coaches out of business just yet,” Kasparov writes. “But the knowledge it generates is information we can all learn from.” David Silver, lead researcher of the AlphaZero project, has high hopes for future applications of that knowledge. “My dream is to see the same kind of system applied not just to board games but to all kinds of real-world applications, [such as] drug design, material design, or biotech,” he said.

Poker is one contender for future AIs to beat. It’s essentially a game of partial information—a challenge for any existing AI. As Campbell notes, there have been some programs capable of mastering heads-up, no-limit Texas Hold ‘Em, when only two players are left in a tournament. But most poker games involve eight to 10 players per table. An even bigger challenge would be multi-player video games, such as Starcraft II or Dota 2. “They are partially observable and have very large state spaces and action sets, creating problems for Alpha-Zero like reinforcement learning approaches,” he writes.

One thing seems clear: chess and Go are no longer the gold standard for testing the capabilities of AIs. “This work has, in effect, closed  a multi-decade chapter in AI research,” Campbell writes. “AI researchers need to look to a new generation of games to provide the next set of challenges.”

DOI: Science, 2018. 10.1126/science.aar6404  (About DOIs).

https://arstechnica.com/?p=1422731

Nov 30, 2018 Marco Schiaffino In evidenza, News, RSS, Tecnologia 0

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Le tecniche di offuscamento usate dai pirati richiedono nuovi strumenti per individuare il codice malevolo. L’esempio di G Data DeepRay.

La velocità con cui i cyber-criminali sviluppano e distribuiscono varianti dei loro malware è in continua ascesa e le tecniche tradizionali di rilevamento automatico (dalle signature ai sistemi di analisi gestiti dal software) faticano a stare al passo.

Risultato: sempre più spesso diventa necessario ricorrere all’intervento umano, indubbiamente più efficace ma anche meno tempestivo. La soluzione per compensare questo gap esiste e ha un nome che riempie sempre più spesso le pagine Internet dei siti di sicurezza: Intelligenza Artificiale.

Il concetto di Intelligenza Artificiale (AI), però, è qualcosa di estremamente ampio e la sua implementazione a livello di sicurezza può avvenire in modo diverso.

L’uso più comune dell’AI è infatti quello di utilizzarla in maniera centralizzata per analizzare i campioni “a monte” per catalogare i sample individuati dagli endpoint ed estrarre indicatori che vengono utilizzati in seguito per rilevare i malware sugli endpoint.

Dalle parti di Bochum, dove ha sede G Data, hanno deciso però di forzare i tempi e utilizzare l’Ai in maniera decisamente più spinta, integrando il sistema di intelligenza artificiale direttamente sul motore dell’antivirus.

La tecnologia si chiama DeepRay e, spiegano i ricercatori, è “un sistema proprietario di self-learning basato sull’AI, capace di individuare anche i malware meglio camuffati direttamente sul computer dell’utente”.

Insomma: la tecnica messa a punto da G Data consente in buona sostanza di tagliare un passaggio e consentire all’antivirus di utilizzare tecniche di analisi che prendono in considerazione diversi parametri per “imparare” a riconoscere i malware anche quando adottano sofisticate tecniche di offuscamento.

Nel dettaglio, G Data spiega che il sistema sfrutta una rete neurale composta da numerosi percettroni che identificano e analizzano i processi sospetti.

Un’innovazione che Andreas Lüning, fondatore e CEO di G DATA considera rivoluzionaria: “Con DeepRay, abbiamo stravolto le regole del gioco e privato i cybercriminali dei loro profitti economici” ha dichiarato.

“Grazie a questa nuova tecnologia siamo in grado di analizzare il vero contenuto di file che contengono malware camuffati e respingiamo in modo efficace i nuovi attacchi”.

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https://www.securityinfo.it/2018/11/30/ai-di-nuova-generazione-contro-le-tecniche-di-mimetizzazione-dei-malware/

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https://arstechnica.com/?p=1401013

Il DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency), l’agenzia del Pentagono americano che si occupa di ricerca tecnologica, ha annunciato un investimento di 2 miliardi di dollari per lo sviluppo di nuove soluzioni di Intelligenza Artificiale.

“E’ il momento giusto per alimentare il campo dell’AI – ha detto John Everett, vice direttore dell’Information Innovation Office del Darpa a CnnMoney – pensiamo di poter accelerare in cinque anni i progressi dei prossimi 20 anni”.

L’Intelligenza artificiale, che consente alle macchine di svolgere attività che di norma vengono sbrigate da uomini in carne ed ossa, è un trend topic tecnologico in questo periodo. Ha fatto scalpore, ad esempio, la dimostrazione di una sistema di AI di Google che telefonicamente ha prenotato un ristorante con una voce all’apparenza del tutto umana.

Le potenzialità dell’AI sono sotto gli occhi di tutti e le prime applicazioni reali che vanno dagli assistenti vocali come Alexa di Amazon, Siri di Apple e le auto senza pilota di Waymo, che hanno già percorso 9mila miglia sulle strade Usa, si stanno diffondendo a macchia d’olio sul mercato.

Diversi paesi stanno accelerando gli investimenti in nuovi sistemi di AI, in prima linea Canada, Cina, India e Francia, che vedono nell’AI la nuova frontiera economica del futuro prossimo. La Cina soprattutto ci punta molto e vuole diventare il primo paese globale su questo fronte entro il 2030.

In questo contesto, l’investimento del DARPA è finalizzato a realizzare sistemi che consentano al governo di automatizzare i controlli di sicurezza, testare software e sistemi AI sempre più autonomi, in grado di spiegarsi con le loro stesse parole.

Un ostacolo da superare, oggi come oggi, riguarda la complessità dei sistemi di machine learning che al momento non garantiscono ancora l’automazione sufficiente per consentire alle macchine di apprendere da sé alla stessa velocità di un essere umano. Ad esempio, se dici ad una macchina di mettere a posto le cose in salotto, il rischio che raccolga e sposti oggetti che sono già al loro posto è concreto. E’ per questo che una nuova generazione più avanzata di sistemi AI è attesa a supporto dei robot domestici.

Il DARPA vuole quindi sperimentare metodi di AI che siano simili alle modalità di apprendimento propriamente umane visto che un essere umano a volte è in grado di capire come funziona una cosa vedendola una volta sola.

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L’Intelligenza Artificiale porterà al collasso il sistema finanziario globale? L’allarme arriva dal World Economic Forum (WEF), che in un report recente sulle trasformazioni legate all’avvento dell’AI mette in guardia dal rischio di una crisi globale che potrebbe scoppiare prima ancora che ce ne rendiamo conto.

Il problema, secondo il report del WEF, sta nel modo in cui i mercati finanziari globali stanno adottando e implementando le nuove tecnologie di machine learning e AI.

“Le nuove dinamiche di machine learning creano un forte incentivo alla digitalizzazione del back office – si legge nel report realizzato da Jesse McWaters, responsabile AI dei Financial Services Project del WEF – Un mondo più connesso e reticolare è più vulnerabile al rischio cybersecurity e inoltre crea maggiori rischi di concentrazione dei network”.

In parole povere, il sistema fiannziario sta sì implementando una rete con meno punti di accesso a rischio di attacchi cibernetici, ma così facendo rende il network globale più vulnerabile ad eventuali attacchi che potrebbero mettere in ginocchio l’intero sistema dei mercati.

Mentre i servizi decentralizzati basati sulla blockchian, come il bitcoin, sono fondati sulla condivisione di dati decentralizzati, banche e istituzioni finanziarie globali stanno realizzando sempre più prodotti basati su AI e machine learning che risidedono sul cloud.

Un trend in grande crescita, che coinvolge ormai migliaia di banche e istituti finanziari, che sfruttano tutti lo stesso metodo di accesso attraverso gli stessi strumenti, vale a dire un punto centrale di accesso a tutti i servizi conservati in cloud, che rappresenta un target molto appettibile per i cybercriminali. Senza considerare che l’intero sistema potrebbe un giorno o l’altro crollare sotto il peso di se stesso.

Un rischio già ventialto nel 2013 da Andrew Lo, professore alla Sloan School of Management del MIT, che mise in guardai appunto dal pericolo che un sistema così congegnato potrebbe semplicemente collassare prima o poi, come un castello di carte, sotto il peso della sua complessità. “Eventuali choc ad un singolo nodo dell’enorme network globale di computer, reti di telecomunicazioni e potenza di calcolo potrebbero propagarsi facilmente e in maniera rapida e imprevedibile ad altre parti del network”, ha detto Lo.

Il tutto senza considerare un altro aspetto preso in considerazione dal WEF, vale a dire la crescente fragilità delle tech company. Il WEF solleva dubbi sull’ingresso delle grandi tech company sul mercato dei servizi finanziari, con il conseguente rischio di un rapporto simbiotico e dannoso per il mercato con le grandi aziende del settore Finance. Un allarme confermato dai fatti, visto il caso appena esploso sull’accordo segreto sotto la lente del anche del Garante Privacy fra Google e Mstercard per lo sfruttamento indebito dei dati di acquisto di 2 miliardi di clienti americani del colosso delle carte di credito a scopi commerciali senza consenso.

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“Virtualizzare è meglio che digitalizzare”. E’ lo slogan emerso dalle riflessioni dell’evento nazionale degli Stati Generali dell’Innovazione, svoltosi in Umbria a Bevagna (PG) dal 6 all’8 luglio 2018, un weekend di full-immersion tra dialoghi generativi e confronti con iniziative e progetti tecnologici presso il Centro Studi Città di Foligno.

 

A distanza di un semestre dall’insediamento dei nuovi vertici, soci e simpatizzanti di Stati Generali dell’Innovazione (SGI) hanno fatto il punto della situazione in una adunanza sulle colline umbre, tra Bevagna e Foligno (PG) dal 6 all’8 luglio u.s.. Nel primo dei tre giorni di lavoro (venerdì 6 luglio) è stato discusso il tema “virtualizzazione–vs-digitalizzazione”, affrontando l’interpretazione corretta del processo di Trasformazione Digitale. Non un approccio intellettuale astratto, ma una necessità pratica talvolta trascurata, con il compito di ragionare sulla definizione corretta dei concetti di “digitale” e “dato spaziale”.

In generale si tendono a ridurre le potenzialità della Trasformazione Digitale ad un processo di digitalizzazione concepito come “digi-copiatura” di oggetti e processi materiali in termini di informazioni gestibili al computer. Una diretta conseguenza di questo approccio mentale è la tendenza a operare su due mondi separati, che, ad esempio, crea grossi problemi nella gestione delle relazioni con le generazioni più giovani che assolutamente non percepiscono tale separazione. Questo fenomeno è stato ben evidenziato e discusso durante il recente Symposium “Connecting the Dots: Young People, Social Inclusion and Digitalisation”, organizzato dalla Youth Partnership between Council of Europe and European Union. Simili difficoltà si incontrano nel caso del patrimonio culturale, dove il digitale viene definito dal Consiglio d’Europa come una ‘terza categoria’ a fianco di quello tangibile e intangibile, creando grandi difficoltà a livello di pensiero e di linguaggio.

La discussione all’interno dell’Associazione ha esplorato le positive conseguenze del riconoscere la natura assolutamente materiale del digitale in quanto energia, resa manipolabile dalla tecnologia in modo tale da consentire la creazione dei più disparati modelli di rappresentazione per via numerica. Come è percepito istintivamente dalla generazioni più giovani, dal punto di vista logico non c’è differenza nel processo di creazione di una immagine dipinta ad olio o raffigurata attraverso i pixel di uno schermo. Si crea significato per la mente umana manipolando nel primo caso la massa dei colori, nel secondo l’energia richiesta per generare la codifica numerica voluta.

La trasformazione digitale necessita che, al centro del dibattito, il concetto di “virtualizzazione” sostituisca quello più limitato di “digitalizzazione”, come individuazione e descrizione algoritmica della “vis” ovvero dell’essenza dei processi che osserviamo intorno a noi. Tanto più ove si dedichi attenzione ad un particolare aspetto della trasformazione digitale, la cosiddetta Geospatial Revolution, il fenomeno evolutivo della cultura geografica che si fa strada e si accompagna con la trasformazione digitale della società contemporanea.

 

La Geospatial Revolution

Adottando una sorta di flashback, cioè esplorando a ritroso le condizioni che hanno favorito la nascita dell’Homo Geographicus, abbiamo immaginato che l’individuo delle prossime generazioni – l’Homo Virtualis – sarà intrinsecamente localizzato e permanentemente connesso nel multi-spazio analogico (Biosfera) + digitale (Rete). In ragione di sollecitazioni evolutive, la sua mente avrà ampliato le capacità della propria intelligenza spaziale, acquisendo competenze nell’uso del pensiero spaziale adeguate per vivere consapevolmente in tale multi-spazio – senza soluzione di continuità temporale – traendone vantaggi per se stesso e per i suoi rapporti sociali, ma sapendo anche interpretare con equilibrio le problematiche psicologiche ed etiche indotte da questa trasformazione antropologica. L’Homo Virtualis sarà anche Homo Geographicus.

Allo scopo di approfondire i temi principali della “Rivoluzione Geo-digitale” – tenendo incidentalmente presenti i 17 Sustainable Development Goals (SDG) dell’Agenda ONU 2030 per lo Sviluppo Sostenibile, e il miglioramento del contesto della nostra vita – tre soci SGI – Fulvio Ananasso, Sergio Farruggia e Monica Sebillo (Presidentessa di AMFM GIS Italia) – curano dallo scorso anno una rubrica divulgativa mensile su TechEconomy, che ha prodotto sinora 9 contributi: 1. La rivoluzione Geo-Digitale; 2. Informazione geografica: quali profili professionali? 3. Uno sguardo al mercato globale del settore geospaziale; 4. Il mercato del settore geospaziale: quale il ruolo dell’Italia? 5. Geo-spatial revolution: opportunità, mercato e prospettive di sviluppo; 6. Tecnologie e applicazioni GIS per smart communities; 7. GeoDigital Transformation: e l’Italia? 8. Rapporto GeoBuiz: il mercato globale del settore geospaziale; 9. Geospatial Digital Transformation: verso la Società 5.0. Un decimo contributo è previsto a breve (“Il mercato del settore geospaziale – Un aggiornamento sul ruolo dell’Italia”). Inoltre, anche in riconoscimento del contributo fornito nel redigere la norma UNI relativa ai profili professionali per il settore della Geo-ICT, Stati Generali dell’Innovazione è stata riconosciuta come Socio Onorario UNINFO.

Sappiamo – e ne stiamo constatando gli effetti – che la diffusione dell’impiego delle tecnologie geospaziali avviene in numerosi ambiti delle Information & Communication Technologies (ICT): Internet of Things (IoT), Artificial Intelligence, Cloud, Big Data, Wireless e Broadband rivestono un ruolo di driver di questo processo. Contaminazioni che rendono sempre più evanescente il confine tra “Geo-matica” e l’universo ICT — V. nanotecnologie, micro-satelliti, self-driving car, gamification, ologrammi / realtà virtuale, ….

In questo quadro, il mercato geospaziale globale presenta valori economici importanti. Lo studio GEOBUIZ Geospatial Industry Outlook & Readiness Index prevede che il settore passi dai 299,2 miliardi di dollari del 2017 ai 439,2 miliardi di dollari nel 2020, con un tasso annuo di crescita nel periodo (Compound Annual Growth Rate, CAGR) del 13,6% e una accelerazione di oltre due punti percentuali rispetto al periodo precedente 2013-2017. Ragguardevole risulta l’impatto economico generato dall’utilizzo delle informazioni e tecnologie geospaziali, che si estende oltre i confini dell’industria geospaziale. Lo studio indica un progresso dai 1.188,7 miliardi di dollari del 2013 ai 2.210,7 miliardi di dollari del 2017, con un CAGR del 20.9%. Ciò dà ragione del ruolo delle tecnologie geospaziali come elemento trainante nella diffusione dell’innovazione digitale.

L’industria geospaziale europea ha una quota di mercato stimata di quasi il 26%, con un volume di 77,7 miliardi di dollari nel 2017. Sempre secondo lo studio citato, il mercato europeo dovrebbe crescere tra il 2017 e il 2020 ad un tasso dell’11,7%, inferiore quindi alla media del 13,6% a livello globale, indicata sopra. Conseguentemente, la quota di mercato UE complessiva dovrebbe ridursi al 24,6% entro il 2020.

Per quanto riguarda i vari Paesi, possiamo riportare la posizione assegnata all’Italia nell’ambito di una analisi comparativa tra 50 nazioni, volta a valutare il grado di maturità e propensione all’utilizzo delle tecnologie geospaziali di ognuna, espressa in termini di Geospatial Readiness Index (GRI). Il GRI è concepito per riassumere – attraverso l’assegnazione di un punteggio finale – la capacità di sfruttare le opportunità offerte dalle tecnologie geospaziali espressa da una nazione. Il nostro Paese risulta essere 18° su 50, preceduto da tutte le nazioni del G7 e, per una posizione, anche dalla Russia. L’Italia si colloca al 14° posto tra i 36 stati membri dell’OCSE.

Ulteriori informazioni circa i punti di forza e le criticità del nostro Paese rispetto alla readiness per le tecnologie geospaziali possono essere ricavate prendendo in considerazione la posizione assegnata all’Italia per ognuno dei cinque aspetti considerati (pillar) nell’ambito della metodologia adottata per valutare tale indice GRI. Sinteticamente, l’Italia si trova – secondo lo studio citato – in posizione favorevole per quanto riguarda l’adozione di un quadro normativo adeguato delle policy (7^a su 50) e la capacità del tessuto industriale geospaziale (11^a su 50). Risulta invece assai arretrata rispetto ai Paesi leader (e non solo) per quanto concerne la disponibilità e qualità di Spatial Data Infrastructure (SDI) e il livello di adozione della tecnologia geospaziale da parte degli utenti — per entrambi questi aspetti all’Italia è stata assegnata la 20^a posizione su 50. Infine, il nostro Paese risulta 24^a su 50 rispetto alla capacità istituzionale (formazione e specializzazioni disponibili).

 

Le competenze geospaziali

Prendendo come riferimento l’ultimo aspetto citato, la discussione tra i soci SGI ha affrontato i requisiti necessari per formare individui consapevolmente abilitati all’utilizzo della tecnologia geospaziale, prendendo spunto dalla norma UNI 11621-5 “Attività professionali non regolamentate – Profili professionali per l’ICT – Parte 5: Profili professionali relativi all’informazione geografica”, pubblicata lo scorso 26 aprile.

È importante sottolineare che l’approccio metodologico adottato per giungere alla definizione dei profili è replicabile e scalabile. Ciò implica che il processo realizzato e descritto nella norma può essere ripetuto e opportunamente adattato ad ulteriori esigenze, per arrivare alla definizione di nuovi profili in risposta ai prevedibili progressi tecnologici e alla crescente domanda di professionalità inerenti l’Informazione Geografica.

Tuttavia, l’approfondimento sul tema, anche tenendo presente la dinamicità del progresso delle ICT, ha messo in evidenza l’esigenza di porre ulteriore attenzione, in fase di applicazione della norma, al legame tra profili e competenze, nonché tra queste e le conoscenze. È fondamentale stabilire un metodo adeguato nell’ambito del processo formativo propedeutico – sia per il professionista “geografo-digitale” che, più in generale, per l’individuo spatially-enabled – per:

• la corretta profilatura degli utenti
• la definizione di percorsi formativi modulari
• stabilire il sistema di certificazione.

 

Nuovi valori dei dati geospaziali

Procedendo a un’analisi più sostanziale, l’influenza reciproca tra tecnologie dell’informazione e concetti spaziali assume maggiore rilievo rispetto alla convergenza tecnologica. I dati geografici digitali hanno assunto un nuovo valore, oltre a quello legato alla descrizione del territorio, delle sue caratteristiche naturali e delle attività antropiche. Infatti, essi detengono anche un forte ruolo di connettore e aggregatore di altre fonti di dati, funzione ormai indispensabile per creare e condividere nuove informazioni e conoscenze nella Rete.

Gli esempi riconducibili a questa convergenza sono molteplici. Ad esempio, il ruolo della componente geografica è significativo nell’ambito delle tecniche di data mining, dell’applicazione dei modelli semantici al web o, ancora, delle tecniche di visualizzazione, il cui approccio – nei suoi fondamenti – è anch’esso spaziale. Un esempio classico della convergenza tra spazializzazione e visualizzazione è la tecnica analitica di multi-dimensional scaling (MDS), tecnica di analisi statistica usata spesso per mostrare graficamente le differenze o somiglianze tra elementi di un insieme. Interessanti esempi di applicazione sono forniti da EURAC Research, un centro di ricerca privato con sede a Bolzano e ricercatori interdisciplinari provenienti da varie parti del mondo. In “Nuove geografie delle Alpi: Lo spazio distorto​​”, EURAC Research mostra un esempio di applicazione di questa tecnica statistica e della rappresentazione spaziale dei risultati, nell’ambito di uno studio riguardante gli effetti della realizzazione dei corridoi ferroviari TEN-T promossi dall’Unione Europea. Attraverso lo scaling multidimensionale (MDS), le coordinate geografiche delle stazioni ferroviarie (starting point) sono state ri-scalate in relazione alla matrice dei tempi di percorrenza futuri, generando nuovi punti (ending point) con coordinate geografiche diverse. Le ‘mappe anamorfiche’ (distance cartogram) riportate nel resoconto dei ricercatori EURAC visualizzano l’area geografica d’interesse (Regione Alpina) sulla base dei tempi di percorrenza futuri necessari a raggiungere le diverse città, e non sulla base delle distanze fisiche. In sintesi, questa tecnica di rappresentazione cartografica consente di visualizzare in maniera effettiva le variazioni dei tempi di percorrenza, distorcendo la realtà sulla base della dimensione temporale e visualizzando cosi le nuove geografie alpine.

Questa convergenza tra concetti riguardanti lo spazio e l’ICT significa che sempre più spesso i problemi saranno posti in termini spaziali, e risolti ricorrendo all’uso di astrazioni spaziali. Ne conseguirà che agli individui si presenteranno opportunità – ovvero situazioni in cui si troveranno nella necessità – di pensare spazialmente. Se già ora, ad esempio:

• nel quotidiano utilizziamo dispositivi per generare indicazioni stradali,
• in ambito professionale sono adottati sistemi di visualizzazione per instradare il movimento di persone, mezzi o merci,
• in campo scientifico si utilizzano rappresentazioni spaziali prodotte da strumenti di data mining,

tale scenario va considerato soprattutto in prospettiva, legandolo all’ampio impiego dei dati geografici nel contesto di tecnologie in rapido sviluppo.

Scenario che può essere oggi immaginato richiamando paradigmi come l’Internet of Everything / Everywhere (IoE), intervenendo senza indugi per contrastare un handicap che tende ad amplificarsi rapidamente: un ulteriore “digital divide”, la disparità tra chi possiede e chi non ha la capacità di accedere e impiegare dati geografici, tra chi è in grado di trarne vantaggi e chi resta relegato ai margini della comunità intelligente.

 

La Società 5.0

Una comunicazione efficace sulle ricadute nel territorio dei dati geografici in ambito digital transformation deve evidenziare a tutta la collettività le dinamiche evolutive della società, che si sta muovendo verso una sovrapposizione di spazi fisici e digitali che mettono al centro l’uomo, secondo il paradigma della “Società 5.0” — una nuova società intelligente che aiuta a risolvere i problemi sociali piuttosto che semplicemente migliorare la produttività.

Questo termine è stato usato per la prima volta in Giappone, e non è un caso se si pensa a come la cultura nipponica metta sempre al centro di ogni attività pervasiva la persona. Mentre le industrie europee si stanno ancora confrontando con il paradigma “Impresa 4.0” e con i cambiamenti che esso sta provocando, il Giappone supera questo concetto e investe sull’economia finalizzata al benessere della popolazione, una “super smart Society”, dove l’Intelligenza Artificiale s’innesta pervasivamente in sempre maggiori ambiti applicativi dell’ICT, per creare un’alta qualità della vita in cui la collaborazione tra uomo e macchina possa basarsi efficacemente su valori sia etici che economici derivanti dalla digitalizzazione.

Va infatti sottolineato come le soluzioni big data, cognitive computing, intelligenza artificiale, … (con conseguenti associate possibilità di user profiling) pongano nuove sfide etiche che richiedono un processo di maturazione ed evoluzione dei criteri di valutazione – V. ad es. iniziative autonome dei giganti del web negli USA, Acceptable Intelligence with Responsibility (AIR, Giappone), ecc.

Questo nuovo modello di società 5.0, così come viene interpretato in Giappone a partire dall’evoluzione storica del concetto di società, è illustrato in “Innovation for SDGs – Road to Society 5.0” – da cui è tratta la figura.

Secondo la Keidanren – la ‘Confindustria’ giapponese -, esistono cinque diversi impedimenti che ostacolano il raggiungimento della Società super smart, nello specifico: (i) difficoltà in ambito amministrativo, (ii) legali, (iii) di conoscenze in tema di digitalizzazione, (iv) di capacità delle maestranze del settore e, infine, (v) riguardanti l’accettazione da parte della popolazione.

Tutte criticità che ritroviamo nella situazione del nostro Paese, ma rispetto a questo nuovo paradigma potremmo fare leva sulla cultura umanistica, vasto patrimonio della nostra comunità nazionale, tenendo presente la raccomandazione del Manifesto di una Società 5.0 presentato dalla Geoknowledge Foundation, documento che invita all’azione per “contribuire alla realizzazione della visione del nostro futuro secondo un ideale umanistico”. Come già osservato in un precedente contributo sul recente Convegno di Stati Generali dell’Innovazione, il mondo sta cambiando così rapidamente che si sente l’esigenza di un afflato filosofico-umanistico piuttosto che ingegneristico. “La società ipertecnologica non ha bisogno di tecnici, ma di ibridi”,  sottolinea l’amico e socio SGI Piero Dominici, docente di Comunicazione pubblica e Attività di Intelligence all’Università degli Studi di Perugia. Egli ha coniato il termine “società ipercomplessa”, con cui identifica in maniera sintetica una società nella quale, rispetto al passato, prevalgono due fattori: l’Economia e un contesto storico-sociale dominato dalla Comunicazione. Occorre formulare nuovi programmi di formazione, e iniziative di educazione e istruzione pensate per le sfide dell’ipercomplessità in un – ancora sconosciuto – ecosistema della connessione continua, iniziative fortemente orientate al superamento della separazione tra saperi, discipline, competenze.

Occorre fermarsi a riflettere, e rispolverare aspetti e competenze sociologiche, filosofiche, matematiche, statistiche, … più che (soltanto) strettamente tecnologico-ingegneristiche. Stati Generali dell’Innovazione, con la sua intrinseca natura e composizione trans-disciplinare, è fortemente impegnata affinché il nostro Paese giochi un ruolo importante a livello globale al riguardo, e saluta chiunque voglia associarsi e contribuire con le proprie competenze allo sviluppo di settori estremamente rilevanti per il futuro della nostra Società.

Troppa (e solo) “tecnologia” rischia di stritolarci…

 

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The Internet changes rapidly, which means marketers and business leaders must hurry to change with it. While most Internet searches were once done on laptops and desktops, people are now using their smartphones with similar devices to conduct searches for information, local businesses, products, and services.

That shift was closely followed by another somewhat more distinctive shift called artificial intelligence (AI)-assisted voice search.

In the past, a smartphone user would need to type a question or phrase into Google or another search engine to get a set of results to sift through. Now, AIs like Siri and Alexa – which reside in smart speakers and on smartphones, tablets, and laptops – have changed the way users are searching for the information, products, and services they need.

You can conduct searches with nothing more than the sound of your voice. And that’s rapidly changing the SEO landscape.

How voice-assisted search is changing searches

Most people have smartphones these days, and the vast majority of smartphones have voice-assisted search capabilities. According to 2017 data from the Pew Research Center, 77% of Americans now own smartphones. Among 18–29-year-olds, that same figure is 92%.

This means an enormous share of the general public is able to use voice-assisted AI search. When users of smartphones and smart speakers ask those devices for an answer to a query, that leaves the job of searching to certain AI like Siri and Alexa.

While Amazon’s Alexa will not deliver the answer to a voice search query unless it has been proven accurate, Google Voice Search tech (Google Home and Android devices) reports top results from Google. It doesn’t report results lower down on the search engine results page (SERP) or on subsequent results pages.

This makes being at the top of Google’s results more important than ever.

The language of voice search

As voice search through AI becomes more prevalent, the language of search changes.

When typing a phrase or question into Google, a searcher might use a non-sentence, such as “Indian restaurant Houston”, but when conducting a voice search through Alexa or Siri, the searcher will likely use full sentences and grammatically correct language:

“Siri, where is a good Indian restaurant in Houston?”

AI platforms try to respond to such queries in a human way, and they use the text of pages in search results to do so. Content should be optimized for conversational language with clear, grammatically correct answers to specific questions, such as who, what, where, when, and why.

Location and navigation searches

Thanks to voice search, mobile-friendly sites are becoming more important than ever. That’s because many people who use voice-assisted search do so on their smartphones.

Owing to the mobile nature of smartphone use, a large portion of voice requests through Alexa, Siri, and similar AI technologies deal with navigation and location. Integration with Google Maps means an opportunity for greater traffic for businesses with a local search presence.

For instance, a person may conduct a voice search for a “dentist near me” rather than doing a typed general search for top-rated dentists.

AIs process the spoken search query while keeping the user’s location in mind. This places further importance on business integration with Google Maps and creating optimized landing pages with location references.

To put it simply, voice requests lead to a SERP, where local businesses will want to rank. Claiming and maintaining Google My Business listings will become more important as voice search gains popularity.

Why FAQ pages work for voice search

Frequently asked questions (FAQ) pages appear to serve voice search purposes well. Long-tail keywords formulated as complete and conversational questions, answers to those questions, or location (“near me”) searches are becoming more important because they often answer voice search queries.

While a text-based search may seek broad information, a voice search generally seeks key information that can be concisely communicated, such as hours of operation, location, and directions.

Creating landing pages with this key information in mind is likely to improve placement in SERPs for AI-assisted voice searches.

Smartphone search vs. smart speaker

Smartphones are everywhere, but smart speakers are gaining traction quickly. In fact, around 39 million Americans own one of these devices, according to a January 2018 poll from Edison Research and NPR. As smart speakers like Google Home and Amazon Echo become more popular and available, people are beginning to use them to conduct searches.

As smart speakers aren’t linked to a screen or display of any kind, users only receive a verbal response to voice searches. That response is often based on a single search result – chosen by the AI assistant in an unseen selection process that takes only a few seconds.

Developers of these devices and AIs want the single result delivered to the user to answer the question or query fully and concisely. A business that is not highly ranked is not likely to be included in the limited results delivered by AI-assisted voice search.

Looking forward

Whether they’re aware of it or not, AIs like Alexa and Siri are changing SEO, and it’s up to marketers and businesses to adapt. From opting for conversational content to fully integrating businesses with Google Maps, there are plenty of steps to take to capture the benefits of this new type of search.

While AI-assisted voice search brings new goals and challenges to the table, the ultimate goal of SEO remains the same, whether you’re involved in SEO for law firms, restaurants, doctors’ office, or any other business. To convince AIs to include your content in their very limited answers to voice searches, you still need to occupy the top of the SERPs.

A page two or even top five ranking isn’t what it used to be. As voice search gains traction, being number one becomes more important than ever.

 

This article was originally published on our sister site, ClickZ.

 

https://searchenginewatch.com/2018/07/30/how-alexa-and-siri-are-changing-seo-ai-and-voice-search/

Dopo l’audizione di ieri del ministro del Lavoro e dello Sviluppo Economico Luigi Di Maio in Commissione Trasporti e Telecomunicazioni, dove ha illustrato le linee programmatiche del Governo in materia di digitale e Tlc, cresce l’attesa per la fase operativa del programma di Governo. Tanti i temi sul tavolo, dalla blockchain all’Intelligenza Artificiale, passando per l’asta 5G confermata entro settembre, passando per il tema sempre strategico della banda ultralarga in vista della fase 2 del piano nazionale e per il delicato percorso di migrazione delle Tv locali dalla banda 700. Ne abbiamo parlato con Mirella Liuzzi, deputata del M5S, Segretario di Presidenza della Camera, esperta di Tlc e Digitale, già Segretario della Commissione Trasporti e Telecomunicazioni nella scorsa legislatura.

  

Key4biz. In audizione il ministro Di Maio ha annunciato la creazione di ‘avamposti digitali’ nei Ministeri. Qual è il suo punto di vista?

 

Mirella Liuzzi. L’istituzione di avamposti digitali è ormai una scelta imprescindibile per l’azione di governo. Questo a prescindere dall’istituzione o meno di un ministero per il digitale che tuttavia auspichiamo. Ogni ministero deve avere una strategia digitale di sviluppo unitario.

 

Key4biz. Il ministro Di Maio, in linea con la Ue, ha detto che apprezza il modello di operatore di rete ‘wholesale only’. Sarà questa la rete del futuro?

 

Mirella Liuzzi. Sul tema wholesale only c’è una grande attenzione, non solo in Italia. Un modello che aiuta a rispondere a problematiche inedite che il 5G porrà rispetto al precedente. Si tratta, peraltro, di uno scenario che il nuovo codice delle comunicazioni elettroniche europee incoraggia e sul quale la posizione del M5S è sempre stata molto chiara già durante la campagna elettorale. Wholesale only significa anche investimenti in fibra e guardare al futuro condizionando in positivo anche le scelte tecnologiche. Ad esempio, la fibra porta a un risparmio energetico notevole rispetto al rame come la Fondazione Ugo Bordoni ha del resto indicato in un suo recente studio.

 

Key4biz. Ritiene il piano di separazione della rete presentato da Tim all’Agcom adeguato oppure in contrasto con quanto auspicato in audizione? Secondo lei cosa deve comprendere lo scorporo?

 

Mirella Liuzzi. Come ho già avuto modo di dire in passato, occorre comprendere quali siano le reali intenzioni di Tim. Se ovviamente stiamo parlando di ultimo miglio, quello dalle centrali in giù, è solo un primo passo che non soddisfa la nostra idea di scorporo della rete. Quello a cui puntiamo, invece, è realizzare quanto già stato fatto nei settori energia e gas da Terna e Snam, ovvero una grande rete di distribuzione a maggioranza pubblica e universale.

 

Key4biz. Il ministro Di Maio ha parlato di un piano nazionale su A.I. in cosa consiste questa strategia?

 

Mirella Liuzzi. L’intelligenza artificiale è già una realtà, non possiamo permetterci di restare indietro: in Danimarca, ad esempio, sistemi di intelligenza artificiale sono già usati per consentire ai soccorsi di diagnosticare un arresto cardiaco sulla base del suono della voce di chi sta telefonando per chiedere l’intervento medico. In Austria, aiuta i radiologi nella individuazione dei tumori, attraverso una comparazione istantanea tra i risultati della radiografia e un enorme quantità di dati medici. Nel nostro programma abbiamo dedicato un capitolo specifico al tema dell’Intelligenza Artificiale e della robotica e alle loro possibili utilizzazioni nel settore pubblico. L’intelligenza artificiale e la robotica permetteranno un nuovo approccio all’erogazione dei servizi che può essere definito “machine-to-machine”: nell’immediato futuro, infatti, molti servizi offerti dai privati e dalla pubblica amministrazione saranno forniti ai cittadini attraverso un’interazione diretta tra oggetti, senza necessità d’intervento umano. Proprio per questo come hanno fatto paesi come la Francia e l’Inghilterra è necessario realizzare una strategia complessiva nel campo dell’A.I. non solo relativa allo sviluppo per la P.A., sul quale è stato già fatto un lavoro da parte di Agid, ma anche per le imprese e per i servizi ai cittadini. Ci auguriamo che in questo modo l’Italia possa essere protagonista di questo epocale cambiamento senza tralasciare gli aspetti etici che dovranno essere affrontati in questa legislatura.

  

Key4biz. Quali sono gli ambiti su cui si dovrebbe focalizzare la strategia nazionale su A.I.?

 

Mirella Liuzzi. Anche in linea con le indicazioni che ci vengono dall’Europa, gli ambiti d’intervento dovrebbero essere tre: rafforzare la ricerca lab-to-market: investimenti in progetti nelle aree chiave come salute, veicoli autonomi, energia. Favorire l’accesso delle piccole-medie imprese e della P.A. ai sistemi di intelligenza artificiale: sviluppo di una piattaforma “AI on demand” come unico punto di accesso per tutte le risorse rilevanti in tema di Intelligenza Artificiale: conoscenze, database, capacità di calcolo, strumenti, algoritmi. Sviluppo di Digital innovation hub focalizzati sull’intelligenza artificiale.

 

Key4biz. L’Agcom, nei suoi rilievi al Governo sull’asta 5G, ha segnalato fra le criticità la riserva di un terzo delle frequenze per le Tv locali. Lei cosa ne pensa?

 

Mirella Liuzzi. Va detto che già nel 2014 Agcom, con la delibera 480/14/CONS (e successivamente con la delibera AGCOM 402/15/CONS), aveva evidenziato che la riserva a favore dei contenuti locali fosse stata disposta dalla legge, ben prima che si iniziasse il processo di digitalizzazione del servizio televisivo e con il chiaro intento di salvaguardare la realtà di mercato esistente nel mondo analogico. Ciò che ci consegna la realtà, a digitalizzazione avvenuta, è che la capacità trasmissiva riservata alle emittenti locali, appare in molti casi largamente sovrabbondante rispetto alla disponibilità di contenuti locali da diffondere. Si tratta ormai di una norma anacronistica. Dunque, va opportunamente valutata la possibilità di un superamento della riserva così come concepita attualmente, in termini rigidi ed assoluti. Le emittenti locali svolgono un ruolo fondamentale per il pluralismo, come ha ricordato il Ministro Di Maio, e occorre distinguere le situazioni in cui sono offerti contenuti da quelle in cui c’è una semplice occupazione di spazio trasmissivo.

 

Key4biz. Di Maio ipotizza l’Italia come paese leader nella sperimentazione della Blockchain. Come reputa l’affermazione di aderire alla partnership europea?

 

Mirella Liuzzi. L’Italia non era fra i 21 paesi UE che avevano firmato la Dichiarazione sull’Istituzione di un Partenariato Europeo per la Blockchain. Il ministro Di Maio ha dichiarato l’intenzione di partecipare, si tratta di un’adesione particolarmente importante perché questo partenariato rappresenterà uno strumento per la cooperazione tra gli Stati membri per lo scambio di esperienze e competenze in campo tecnico e normativo e preparerà il lancio di applicazioni Blockchain a livello UE, attraverso il mercato unico digitale a beneficio dei settori pubblico e privato. Ciò dovrebbe garantire che l’Europa continui a svolgere un ruolo di primo piano nello sviluppo e nella diffusione delle tecnologie Blockchain. La Commissione europea ha già investito oltre 80 milioni di euro in progetti a sostegno dell’uso della Blockchain nelle aree tecniche e sociali e circa 300 milioni di euro in più saranno investiti entro il 2020. Ci prepariamo quindi a recitare un ruolo fondamentale, vorremmo creare le condizioni normative e amministrative perché si possano sviluppare dei Blockchain district per attirare le migliori competenze e fare dell’Italia un laboratorio sperimentale di questa nuova tecnologia evitando la diaspora delle migliori energie di questo paese.

 

Key4biz. In ottica di spectrum review, dopo l’asta 5G che si terrà a settembre, alcuni operatori presto potranno tornare in partita. Anche Di Maio ha fatto riferimento alla circostanza, ma in che modo?

 

Mirella Liuzzi. Non è mai stata fatta una spectrum review e, a maggior ragione, con l’avvento della tecnologia 5G tale revisione è assolutamente necessaria per rispettare gli impegni europei. Da una prima analisi è emerso che nella banda 3.4 – 3.6 ghz ci sarebbe un’ampia parte di spettro di rilevante interesse commerciale occupata attualmente dal Ministero della Difesa. Sono in corso delle analisi per valutarne la destinazione d’uso tramite un’ulteriore gara, a cui potrebbero partecipare anche alcuni operatori esclusi dalla precedente asta. Una stima precisa dell’introito sarà possibile solo dopo l’espletamento della gara 5G.

 

Key4biz. La sperimentazione del Mise per il 5G sarà allargata a Genova, Roma e Torino. Aumenteranno i fondi per la sperimentazione?

 

Mirella Liuzzi. Durante l’audizione ho chiesto al ministro Di Maio che anche le città che hanno avviato in autonomia la sperimentazione sul 5G (fuori dal bando MISE) possano beneficiare delle misure di incentivazione previste dalla legge di stabilità e delle future che saranno predisposte dal nuovo governo.

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