CODING….ma a cosa serve?
Pietro LeoExecutive Architect & CTO Responsabile Scientifico Research and Business, IBM ItalyIBM Academy of Technology Leadership
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Come preparare i nostri figli per un lavoro che i genitori non conoscono ancora?
Cosa sta succedendo?
Perché abbiamo bisogno di giocare con il CODINGoltre checon la battaglia navale?
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William Lee di Calveston
I timori di essere sostituiti nel lavoro da macchine sono vecchie quanto le macchine.
William Lee cercò di brevettare l’invenzione del telaio ma Elisabetta I d’Inghilterra gli negò il brevetto per queste paure
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1900 1999
Lavoratori in Agricoltura US40% (Disoccupati: 5%)
Lavoratori in Agricoltura US2% (Disoccupati: 4.3%)
Falsi Miti
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http://www.oxfordmartin.ox.ac.uk/downloads/academic/The_Future_of_Employment.pdf
47%Totale delle professioni in USA a rischio estinzione (2033)
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Distribuzione dei lavori a rischio di automazione o computerizzazione all’interno dei paesi dell’Unione Europea
Source: BBC, Future of Employment adapted for UK market
Stima dei lavori a rischio automazione, per disciplina
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Esempi diLavori a Rischio
• Operatore Call Center• Resp. Erogazione Prestiti• Cassiere• Assistente Legale• Autista Taxi• Cuoco in Fast Food
99% 98%
97% 94%
89% 81%
Source: Future of Employment, Frey & Osbone2013
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Esempi diLavori a Rischio
• Operatore Call Center• Resp. Erogazione Prestiti• Cassiere• Assistente Legale• Autista Taxi• Cuoco in Fast Food
99% 98%
97% 94%
89% 81%
Source: Future of Employment, Frey & Osbone2013
Quanto siamodistanti dallarealtà?
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Esempi diLavori a Rischio
• Operatore Call Center• Resp. Erogazione Prestiti• Cassiere• Assistente Legale• Autista Taxi• Cuoco in Fast Food
Source: Future of Employment, Frey & Osbone2013
99%@pieroleo
www.pieroleo.com
Source: Soul Machine - https://www.youtube.com/watch?v=fNWjKtVWToc
14@pieroleo
www.pieroleo.comSource: Soul Machine - https://www.youtube.com/watch?v=0tUSsqOLZC8
Sphie
Source Sophie Soule Machine - https://www.youtube.com/watch?v=JiYANsW2F5A
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Esempi diLavori a Rischio
• Operatore Call Center• Resp. Erogazione Prestiti• Cassiere• Assistente Legale• Autista Taxi• Cuoco in Fast Food
89%Source: Future of Employment, Frey & Osbone2013
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Source: https://www.cnbc.com/2017/09/29/self-driving-taxis-like-uber-will-disrupt-public-transport-study.html
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Esempi diLavori a Rischio
• Operatore Call Center• Resp. Erogazione Prestiti• Cassiere• Assistente Legale• Autista Taxi• Cuoco in Fast Food
81%Source: Future of Employment, Frey & Osbone2013
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Source: Pizza Delivery - https://www.youtube.com/watch?v=JoP1lvgGLys
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D’atra parte ci sono decine di esempi di sistemi che integrano intelligenza artificiale e capacità di analizzare dati e che tocchiamo tutti I giorni!navigatore GPS e Aspirapolvere Intelligente
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Come èpossibile tuttociò?
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Data ScienceIntelligenza ArtificialeMachine Learning
Internet delle Cose
Cyber Security
Robotica
Dati
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Dati
SiamoSempre più immersi in una nuvoladi dati
Stile di Vita
Codice Postale
Mare/MontagnaResidenza
Genere
StipendioEtà
Carte Fedeltà
Stadio della viata
Tipo di Lavoro
Città
Stato Coniugale
Generazione
Dimensione FamigliaProdotti Acquistati
Formazione
Informazioni Legali
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AbbonamentoData di Accesso al sito
Lista Desideri
Dimensione NetworkAcquisti
App usate
Numero delle App
Depositi/Prelievi
Utilizzo del CellulareStoria d’acquisto
Video Visti
Like su Foto
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Mi Piace
Hashtag usati
History of HashtagsSequenza visite
Time/Day log in
Pagine Visitate e tempo speso
Parole Ricercate
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Tono
EdonismoGrado di EstroversioneRiconoscimento Facciale
AperturaCapacità di Colloquio
Analisi delle domande
Stato Emozionale
Strategie di Ragionamento
Language Modeling
Dialogo / ConversazioneIntenti
Fonemi
Analisi Ontologica
Analisi Linguistica
Analisi VisualeMultimodal Analysis
Analisi della Voce
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Source: http://www.bloomberg.com/video/meet-the-world-s-most-connected-man-Vs~LzkbkR7yhjza~7nji1g.html
Saremo tutti come lui?L‘uomo piùConnesso al mondo
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Image source: http://personalexcellence.co/blog/ideal-beauty/
City
Lifestyle
ZIPcode
Costal vs Inland Marital status
Generation
Location
Family Size
Gender
Income Level
Competitors
Age
Loyalty & CardActivity
Revenue Size
Life Stages
Eductation
Legal status
Sector
Industry
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Check-ins
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Device UsagePurchase History
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Extroversion
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Colloquialism
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Language Modeling
DialogIntent
Latent Semantic Analysis
Phonemes
Ontology Analysis
Linguistics Image Tags
Question Analysis
Self-transcendent
Affective Status
DNA
Proteome
Microbiome
Clinical/Biochemical Data
Steps
Nutrition
Genetics
Runs
X-rays (CT scans) sound (ultrasound), magnetism (MRI), Radioactive (SPECT, PET)light (endoscopy, OCT)
Environment
Bio-Images
Source: Bipartisan Policy Center, “F” as in Fat: How Obesity Threatens America’s Future (TFAH/RWJF, Aug. 2013)
La nostra nuvola di dati sa molto di noi, anche di come siamo fatti
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I computer sono MACCHINE e servono per gestire, cercare ed analizzare DATI
I computer ci aiutano a valutare
i DATI per prendere
DECISIONI PROFESSIONALI
più PRECISE E RAPIDE
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Radiologo Oncologo
Commesso Consulente Fiscale
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Sono queste professioni “infallibili”?
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Perchè essere Precisi? Ci sono spazi di miglioramento per
commettere meno errori?
Errori Medici
-British Medical
Journal: Ogni anno le
morti a causa di errori medici in
USA sono stimate tra
25k(*)-250k(**)
Source(**) Makary MA, Daniel M. Medical error-the third leading cause of death in the US. BMJ 2016;353:i2139.(*) Kaveh G Shojania, Mary Dixon-Woods BMJ Estimating deaths due to medical error: the ongoing controversy and why it matters - DOI: 10.1136/bmjqs-2016-006144
Il Medico
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Indice di Massa Corporea
Massa (Peso- Kg) / Altezza (cm) x Altezza (cm)
Sei ”normo-peso” Se l’indice è compreso tra18.5 e 24.99
Adolphe Quetelet, 1832 Source Foto: https://it.wikipedia.org/wiki/Adolphe_Quetelet
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• L’indice di massa corporea è un segnale forte e indipendente per misurare il rischio di insorgenza del diabete di tipo 2
• Il rischio dell’insorgenza del diabete di tipo 2 aumenta nei soggetti con un alto indice di massa corporea
La precisione è relativa: Le nostre decisioni possono dipendere da pochi dati, semplici.
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Le macchine restano macchine, quando sono
addestrate male
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…possono far commettere errori
Source: https://www.theguardian.com/technology/2016/sep/08/artificial-intelligence-beauty-contest-doesnt-like-black-people
Source: http://www.ted.com/talks/sherry_turkle_alone_together
Sherry Turkle:Connected, but alone?
I telefoni sempre disponibili nelle nostre tasche e nella nostre teste stanno cambiando le nostre menti e influenzano il modo di pensare e pongono nuove sfide e RISCHI:
1) Possiamo porre la nostra attenzione dove vogliamo
2) Possiamo essere sempre “ascoltati”3) Non saremo mai lasciati soli
Quali sono le competenze e le abilità resistenti a questi cambiamenti?
I dati digitali sono il nuovo petrolio, tutte le nuove professioni si stanno adattando
Produciamo dati e consumiamo dati per scopi sempre più precisi e mirati
Source: Future of Employment – Unione Europea
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Source: Future of Employment – Unione Europea
CODING?
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DUE FORME DI CODING• Costruire algoritmi per le
macchine, per lavorare con i DATI
• Addestrare le macchine con i DATI
Il CODING è comeCuocere le Castagne al forno
Source: http://ricette.giallozafferano.it/Castagne-al-forno.html @pieroleowww.pieroleo.com
Il CODING è comeCuocere le Castagne al forno
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PER FARE UNALGORITOMOCI VOGLIONOGLI INGREDIENTIDU CUI AGIRE: I DATI
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UN ALGORITOMOE’ FATTO DI PASSI OPERATIVI, DA ESEGUIRE TENEDO CONTO DI DATI
I PASSI OPERATIVI DI UN ALGORITMO TRASFORMANO I DATI AD OGNI PASSO ED AGISCONO SU TUTTI I DATI ASSIEME O SU CIASCUN DATO ELEMENTARE RIPETUTAMENTE
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I RISULTATI DI UN ALGORITOMO POSSONO DIPENDERE DA L’USO CHE NE VERRA’ FATTO!
http://www.foodandwine.com/fwx/food/oven-knows-what-food-you-re-cooking-and-how-cook-it
Addestrareun Forno a riconoscere il cibo e cucinare il cibo
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CODING = - Scrivere una ricetta- Addestrare un Forno a
riconoscere il cibo
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CODING• Costruire
algoritmi per le macchine
• Addestrare le macchine
• Esempio di ambienti di coding - I
• Scratch Junior• Scratch
• Esempio di ambienti di coding - II• Chatbot• Riconoscimento di Immagini
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Con Scratch puoi programmare storie interattive, giochi e animazioni — e puoi condividere le tue creazioni con gli altri membri della comunità.
Scratch insegna ai giovani a pensare in maniera creativa, a ragionare in modo sistematico e a lavorare in maniera collaborativa — queste sono tutte capacità essenziali per chi vive nel 21mo secolo.Scratch è un progetto del Lifelong Kindergarten
Group dei Media Lab del MIT. È reso disponibile in maniera completamente gratuita.
L’obiettivo di Scratch è quello di aiutare gli studenti a sviluppare le loro capacità di ragionamento creativo
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Praticare CODING significa sviluppare il pensieroComputazionale per affrontare problemi.
Il CODING è anche un’attività collaborativa
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Creare Storie Interattive
Creare Animazioni
Creare Giochi
Creare Store Musicali
Creare Immagini ed effettiartistici
5-7 anni6-14 anni
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AMBIENTE 1 AMBIENTE 2
SITO DI RIFERIMENTO: http://www.scratchjr.org/
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SITO DI RIFERIMENTO: http://scratch.mit.edu/
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https://resources.scratch.mit.edu/www/cards/en/ScratchCardsAll.pdf
Scaricare le Schede scratch
Sono 11 Tutorial che guidanoPasso passo a realizzareattività
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Materiale Utile
https://www.slideshare.net/maffucci/lalfabeto-di-scratch-lezione-1
https://www.slideshare.net/maffucci/lalfabeto-di-scratch-lezione-2
https://www.slideshare.net/maffucci/lalfabeto-di-scratch-lezione-3
Lezioni del Prof. Maffucci introduttive a Scratch
Pietro LeoExecutive Architect - Chief Scientist of IBM Italy Research and Business UnitIBM Academy of Technology LeadershipHead of IBM Italy Center of Advanced Studies
Grazie!
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