Il Principale Blocco allo Sviluppo del Machine Learning Sono le Persone

O meglio, la carenza di persone qualificate. L’Apprendimento Automatico, ovvero Machine Learning, é un nuovo campo dell’informatica, talmente nuovo da non avere un bacino d’utenza dal quale attingere per avere nuovi sviluppatori. Dagli anni ’90 ad oggi il ML ha fatto un’impennata e noi umani non siamo riusciti a rimanere al passo con le nostre stesse creazioni. Infatti, questo settore si trova davanti a un vero e proprio blocco, di cui la principale causa é il fatto che non esistano discipline di studio mirate a preparare futuri sviluppatori.

 

Il tutto é abbastanza ironico quando pensiamo a quanti timori che “le macchine ci levassero il lavoro” siano emersi dal boom digitale. Fatto sta che le macchine, senza le persone, non potranno mai funzionare.

Anche in un campo come il Machine Learning, gli sviluppatori devono decidere quali dati fornire alla macchina stessa. Tramite l‘Intelligenza Artificiale la macchina é in grado di estrapolare pattern, trarre conclusioni, insomma dare un senso ai dati ricevuti. Chiaramente, questo implica che gli scienziati che stanno lavorando in questo ambito debbano provenire da degli studi piú eclettici della singola materia o facoltá, necessitando conoscenze matematice, informatiche, statistiche e molto di piú; addirittura c’é chi consiglia di prendere filosofi in squadra.

La figura richiesta in questo campo é talmente interdisciplinare (e mirata a questi studi senza simili) che il 27% degli sviluppatori di modelli di Apprendimento Automatico sono autodidatti. Lo studio di Kaggle che fornisce questo dato ci dice anche che, sempre in questo campo, il 32% ha seguito appositi corsi online, 20% ha studiato Scienze dei Dati all’Universitá e il 18% proviene dai campi di Matematica o Statistica.

Lo stesso, chiaramente, vale anche per il Deep Learning (Apprendimento Approfondito) e il Adaptive Learning (Apprendimento Adattativo), che sono due sviluppi del ML. Peraltro, anche se oggi stesso si fondasse una Facoltá Interdisciplinare dell’Apprendimento Automatico, la crescita del campo é talmente veloce da far sí che i neo-laureati avrebbero comunque conoscenze obsolete.