WUD 2020 Perugia

WUD 2020 Perugia: Human Centered IA

Tema trasversale del WUD 2020 è la Human Centered AI che connette i vari eventi internazionali e le quattro giornate italiane distribuite tra Perugia, Milano, Torino, Roma e Bologna.


Torna il World Usability Day con un tema complesso, come quello dell’intelligenza artificiale, che apre a futuri possibili di progresso o di distopia, a meno che non sia “reliable, trusted, and safe”, ovvero human-centered.

La prima giornata della maratona italiana del WUD 2020 – con la regia di Silvia Gilotta di SIE Piemonte – parte da Perugia, coordinata da Angelo Rondi Presidente della SIE Umbria e Marche, sezione regionale della Società Italiana di Ergonomia e Fattori Umani

WUD 2020 Peurgia: gli speakers

 

Etica, ecologia e inclusione, Tommaso Bellandi (SIE)

Il discorso di benvenuto di Tommaso Bellandi, coordinatore nazionale della SIE,  tocca macro-temi,  etica, ecologia e inclusione,  dal punto dell’ergonomia suggerendo come possano essere significativi e strategici alla luce di un approccio efficente, efficace, ma soprattutto human-centered, nella sfida che l’Interlligenza artificiale (AI) ci pone.

Etica
Coinvolge gli aspetti più sensibili nel nostro rapporto con l’artificialità che vanno dal corpo di cui disponiamo in termini di scelta e autonomia su di esso, fino ai processi cognitivi superiori, al centro sono al centro del dibattico rispetto alla AI.

Ecologia
Non si può non considerare l’impatto ambientale delle soluzioni tecnologiche, gli scarti, i residui o la produzioni di rifiuti – più o meno tangibili – ma anche come i sistemi e gli strumenti si inseriscono armonicamento negli ambienti di vita e di lavoro. È un tema che, con l’irrompere della pandemia, pone sfide drammatiche ed entusiasmanti in termini di  opportunità.

Inclusione
In un momento di segregazione e di limitazione della nostra mobilità, le tecnologie ci offrono strumenti di connessione e presenza. Nel lock-down sono state luogo dei rapporti interpersonali: ci hanno permesso di mantenere un legame tra famigliari e ricoverati, di parlare con gli anziani e le persone fragili e a richio, piattaforma per la formazione a distanza di ragazzi e bambini. Queste tecnologie e, a maggior ragione l’intelligenza artificiale, devono essere inclusive. Le persone da considerare non sono quelle che rientrano statisticamente nella “metrica” antropometrica, anzi, forse la misura quantitavita non è sufficiente a descriverne le esigenze e i bisogni in termini fragilità e di partecipazione.


Quando l’AI fa la differenza, Silvia Bernardini (Skywalker, SIE Umbria Marche) e Gennaro Calì (Open AI)

Il rapporto tra realtà e virtualità è uno ambito di esplorazione e dibattito nato negli anni ’80 a partire soprattutto dall’evoluzione della robotica, come ci ricorda Silvia Bernardin. In questa prima fase, il tentativo è quello di imitare le capacità ed il pensiero umani. La simulazione, dunque, è alla base della AI, che però aggiunge velocità di calcolo e risposta. In ambito anziendale questo apre scenari di possibilità, come nel caso del progetto OpenMall, social ecommerce basato su XR, AI e assitenti virtuali che offre sia agli utenti finali, sia ai merchant una esperienza personalizzata. La metafora di interazione adottata è quella della esplorazione e fruizione spaziale: le persone si muovono in uno spazio tridimensionale simulativo (meglio se esperito con visori di VR) affiancate da assistenti virtuali antropomorfi con cui possono dialogare (di assistenti conversionali se ne parla anche al WUD 2020 di  Bologna). Questi ultimi offrono una esperienza inclusiva e demandano a livechat o a una conversazione reale in una logica di normalità.

Let’s open the open data, Matteo Moretti (Sheldon Studio)

Capire i dati significa capire meglio la realtà. Questo l’assunto da cui parte Matteo Moretti per illustrare tre progetti sviluppati in ambito di collaborazioni interdisicplinari con il proprio studio che hanno come focus gli open data e la loro lettura. Non basta, infatti, che i dati siano open, pubblici, ma non sono accessibili, se non ad un pubblico di addetti ai lavori. Lo scopo del progetto, dunque, è restituire delle esperienze informative, progetti che tendono a trasformare l’informazione in una vera e propria esperienza immersiva attraverso linguaggi multimediali e approcci di gamification che coinvolgano e permettano di comprendere la complessità della realtà, che abilitino. Poiché la realtà è complessa, la sua rappresentazione deve restituire quante più sfumature intermedie e non solo la polarizzazione degli opposti.

Il rischio è quello di alimentare ulteriormente il divario tra percezione e realtà, con rischiose derive per i processi democratici. Le percezioni distorte possono rappresentare un problema a livello politico, per la democrazia, quando i dati  – vengono usati don fini manipolatori e di consenso quando sono assertivi rispetto alle nostre tesi.

Tre gli esempi che M. porta a supporto dell’idea dei dati aperti come bene comune e a supporto delle comunità:

CoviDash! Nato nella prima fase dell’emergenza corona virus, il progetto parte dall’approccio mobile first offre una fruizione dei dati accessibile tramite smartphone. L’idea nasce guardando la prima dashboard pubblicata dalla John Hopkins University, ma non fruibile in modalità mobile. I dati, in questo caso, riportati costantemente nei notiziari, dai giornalisti e nelle conferenze stampa quotidiane durante tutta la pandemia, son sì disponibili e aperti, ma in formati – CSV e Json – non direttamente accessibili e leggibili. Nata da una esigenza “personale” di comprensione, i materiali realizzati con il coinvolgimento anche di CAST, e Maurizio Napolitano della fondazione Bruno Kessler di Trento, sono disponibili su Github.

Global climate change parte dai dati aperti   di copernicus.eu che registra longitudinalmente 40 anni di temperature europee e dalla realtà delle zone montuose dove il fenomeno del cambiamento climatico ha l’impatto più evidente e drammatico e li rende esplorabili tramite scrollyitelling e con una navigazione per “carotaggi” dal micro al macro e viceversa.

Portale opendata di matera 2019 In questo caso, lo scopo è restituire i dati a tutti coloro che hanno contribuito a produrli. La narrazione gioca su più piani linguistici (testi) visualizzazioni semplici e accessibili (grafici ad alveare per pubblici poco alfabetizzati graficamente) e video/foto testimonianze. Diversi anche i livelli di restituzione: forme più accessibili, per un livello introduttivo, un corner di dataset asis e dataset ripuliti per operatori intermedi – come designer e data journalist – e l’opendatacenter con i dati grezzi (raw/non aggregati)  distribuito su Github.

L’ausilio delle “macchine pensanti” nella definizione degli scenari futuri, Alessandro Augusto (Skyrunner)

Futuro, previsione e anticipazione, queste le parole chiave dell’intervento di Alessandro Augusto che identifica nella AI human-centered la possibilità di prefigurare futuri possibili e preferibili.

Spesso la previsione sono solo una proiezioni del nostro presente: riguardano il nostro tempo e il nostro momento. Invece, l’anticipazione ci porta da una dimensione reattiva – sono gli eventi che ci trascinano nella nuova realtà o contesto – ad una attiva. Anticipare significa fare prima: è la capacita di immaginare scenari futuri per poi prendere decisioni nel presente.  Futuri, al plurale, perché non sono oracoli, bensì sono possibili, probabili, palusibili. È lo Strategic Forsight, che non considera solo i proseguimenti o gli sviluppi dell’esistente, ma immagina i cambiamenti sociali di contesto, tecnologici considerando che possono sopravvenire condizioni in cui il nostro presente non ha piu senso, come l’introdizione di una nuova normativa, o l’emergere di una tecnologia.

Bill Sharpe nel suo Future literacy,  propone il metodo dei 3 orizzonti:

  1. Mindset presente quello del manager, del esistente
  2. Mindset di transizione quello dell’imprenditore
  3. Mindset futuro quello del visionario

Lo costruzione di scenari, contestualmentea questi mindset, permette di capire le interazioni e di definire la road map per realizzarli. L’AI arriva a colmare le difficolta nell’elaborare interrelazioni, sfruttando il machine learning, l’aspeto della AI che forse maggiormente usa le caratteristiche umane, ovvero la capactià di apprendere. Nel prevedere gli effetti di comportamenti che non avremmo potuto prevedere, simulando tramite la variazione di parametri, i comportamenti nel mondo fisico, nell’ambiente economico, per comprendere quale mondo puo essere raggiunto, se voluto, se etico, inclusivo ed ecologico nel senso più ampio. Che si tratti di mobilità urbana, di stesstest finanziari, possiamo progeettare il futuro per noi preferibili.

Il valore, dunque, che la AI può offrire, a supporto del processo di prefigurazione, sta nella:

  • interpretazione dei dati: ovvero la capacitò di leggere i segnali deboli, rumori di sottofondo che si sta gia verificando, al posto di occuparsi dei trend.
  • calcolo delle probabilità e loro impatto: aiuta soprattutto nella fase previsionale
  • simulazione: se io immgino un certo ambiente e/o comportamento delle persone, la tecnologia della AI mi aiuta a capire la coerenza di quanto progettato

Questi marginalia non coprono tutti gli interventi, tutti i video però sono in streaming e disponibili sul canale Youtube di SIE Piemonte, per il contributo di Bianconi & Filippucci, invece, speriamo che ci sia ampio spazio all’interno di uno degli Ergowebinar 😉


Per saperne di più:

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