Perché il digitale ha soppiantato l'analogico? e perché si va verso l'IA?

 Le due domande di questo post:

1] perché il digitale ha soppiantato l'analogico

2] perché si va verso l' uso massiccio di IA

richiederebbero pagine e pagine di risposte. Tuttavia, provo a rispondere con le DUE ragioni principali. Una ragione per la prima domanda, una ragione per la seconda domanda.

Perché il digitale ha soppiantato l'analogico?

Chiariamo subito che il mondo che ci circonda é analogico, cioé é permeato da segnali (onde radio, suoni, colori, etc) che é possibile tracciare come una linea continua su un foglio, senza mai staccare la matita dal foglio. In natura, non esistono segnali digitali, cioé segnali che assumono due valori, che convenzionalmente associamo a Zero e Uno. Non esiste che si salti da un valore ad un altro con la matita che lascia il foglio per spostarsi in un altro punto. Non nel mondo macroscopico che viviamo quotidianamente (a livello atomico é un altro discorso, ma divaghiamo).

D'ora in poi faró l'esempio di un segnale sonoro, per esempio un brano musicale

Abbiamo deciso che era conveniente trasformare un segnale analogico sonoro in un segnale fatto di zeri e uni perché nel secondo segnale, detto digitale, é facile 

a] discriminare fra due valori diversi

b] copiare l'informazione senza errori

c] scalare l'informazione all'infinito

Dovete immaginare che un segnale perfetto non esiste. Tutto é sommato a rumore. Anche in una stanza perfettamente insonorizzata, il battito del vostro cuore, il respiro, sono rumore che diminuiscono la sensibilitá del vostro udito a captare i suoni piú lievi. 

Nel mondo digitale, occorre molto ERRORE per trasformare un zero in un uno, e questo errore, anche se avviene, é controllabile e si puó rimuovere in un segnale digitale. Mentre l'errore che affligge un segnale analogico te lo tieni, non si puó rimuovere del tutto, e non é controllabile altrettanto facilmente. La matrice di un vinile é soggetta a deterioramento del materiale, abrasione, contaminazione: tutti aspetti che rendono una matrice del 33 giri inutilizzabile dopo alcuni anni. Se anche viene copiato su un altro vinile, la qualitá del vinile iniziale NON PUÖ essere preservata. Invece un brano mp3, o wav per i puristi del suono, é copiabile all'infinito senza perdere di qualitá iniziale passando da tecnologie completamente differenti fra di loro (hard disk magnetico, memoria SSD, memoria volatile RAM, etc)

Fateci caso: i miglioramenti di album in vinile sono fatti in digitale (brani "rimasterizzati"). Con il digitale si puó anche eliminare l'informazione non necessaria che viene ricostruita a partire dall'informazione essenziale memorizzata, che so, su una chiavetta USB.

Siccome é possibile fare in modo che l'errore di un segnale digitale é controllabile, si puó copiare all'infinito l'informazione senza perdita di qualitá. Quindi si parla di economia di scala a costi irrisori. 

Per inciso, anche l'informazione della vita é digitale: il DNA ha quattro marcatori fondamentali, chiamati dalle loro iniziali A,G,T,C, e con questi codifica le proteine, i geni e quindi la vita. 

Perché si va verso l' uso massiccio di IA?

Tutti parlano di IA, ma attualmente l'IA piú che intelligente é piuttosto stupida. L'uso di Intelligenza Artificale é la naturale evoluzione del digitale. Grazie all'aumento della potenza di calcolo. é possibile fare in modo che sistemi automatizzati riconoscano dei "pattern", cioé similitudini tra i dati oppure trend, andamenti chiari in una mole di numeri, molto ma molto piú velocemente di quanto possa fare un umano in una intera vita.

L'uso di IA é di fatto volta a ridurre considerevolmente il fattore "errore umano" e a velocizzare il tempo che si impiega ad essere operativi sul campo.

Facciamo un esempio banale, terra terra: supponiamo che vi sia una radiografia di un osso rotto. Se l'IA é stata addestrata a riconoscere un particolare pattern di puntini di una immagine che riconducono ad una frattura, anche se infinitesima, perché é stata addestrata con milioni di radiografie e relative diagnosi, essa sará in grado di produrre una diagnosi con una accuratezza stimata e quantificabile. Che so, 99% di probabilitá di una frattura. E il sistema ordina gesso, garze, prende appuntamento con lo specialista, informa l'assicurazione sanitaria del paziente etc.

Un sistema del genere, una volta "addestrato", é vendibile a tutti gli ospedali del mondo dietro licenza. L'aggiornamento del "medico di livello 1"digitale si fa da internet. Istantaneamente si ha un "dottore di livello 1" disponibile in uno smartphone.

Un altro esempio? pensiamo a delle saldature delle tubature, oppure a delle tomografie per verificare lo stato di integritá di processori nell'ordine dei nanometri. I difetti vengono rilevati prima che si passi allo step successivo nella produzione. Si risparmiano milioni di euro, e si ha anche un miglior controllo delle cause primigenie dei difetti, per ridurle. 

In tutto ció, la velocitá e la accuratezza delle diagnosi, si ottengono eliminando il fattore umano, che giocoforza deve spostarsi verso attivitá a maggiore valore aggiunto.

Perché il digitale sta diventando una parte sempre piú consistente dei PIL delle nazioni? perché é accurato, controllabile e scalabile con costi marginali ridottissimi rispetto al valore aggiunto. 

Quali sono i limiti? in primis, addestrare una IA richiede quantitá spasmodiche di energia elettrica. Occorre un ripensamento TOTALE dell'elettronica attuale per superare il problema. In secundis, se l'IA sbaglia, sbaglia di grosso, prende veramente lucciole per lanterne,  ed é per questo che per funzioni critiche, dove in ballo c'é la safety o la security del personale, la IA non puó operare in isolamento ma esistono comunque barriere umane di controllo. Infine, l'IA cerca quello che le dici di cercare, anomalie "strane" mai viste prima non é in grado di rilevarle, a meno che non venga addestrata anche per questo. Insomma, non sa gestire "incognite sconosciute", ma solo "incognite conosciute". 

_____________________________________---

Sono stato molto sintetico, ma avete pochi concetti da ricordare: controllo degli errori a livello del segnale, scalabilitá delle architetture industriali, riduzione del fattore umano per ottenere ripetibilitá e controllo della qualitá del prodotto finale in produzioni seriali ad alto volume.