Kenneth Cukier: Big data is better data

Traduttore: Debora Serrentino Revisore: Anna Cristiana Minoli

America's favorite pie is?

Qual è la torta preferita dagli americani?

Pubblico:Quella di mele.

Audience: Apple. Kenneth Cukier: Apple. Of course it is.

Kenneth Cukier: Quella di mele. Ovviamente.

How do we know it?

Come lo sappiamo?

Because of data.

Grazie ai dati.

You look at supermarket sales.

Guardate le vendite dei supermercati.

Guardate le vendite dei supermercati

You look at supermarket sales of 30-centimeter pies

relative alle torte surgelate di 30 centimetri.

that are frozen, and apple wins, no contest.

la torta di mele vince, non c'è gara.

The majority of the sales are apple.

La maggior parte delle vendite è di torte di mele.

But then supermarkets started selling

Poi i supermercati hanno iniziato a vendere

smaller, 11-centimeter pies,

torte più piccole da 11 centimetri

and suddenly, apple fell to fourth or fifth place.

e improvvisamente la torta di mele cade al quarto o quinto posto.

Why? What happened?

Perché? Cos'è successo?

Okay, think about it.

Pensateci.

When you buy a 30-centimeter pie,

Quando comprate una torta da 30 centimetri

the whole family has to agree,

tutta la famiglia deve essere d'accordo

and apple is everyone's second favorite.

e la torta di mele è la seconda preferita di tutti.

(Laughter)

(Risate)

But when you buy an individual 11-centimeter pie,

Tuttavia quando comprate una torta da 11 centimetri

you can buy the one that you want.

potete acquistare quella che preferite.

You can get your first choice.

Potete avere la vostra prima scelta.

You have more data.

Avete più dati.

You can see something

Potete vedere qualcosa

that you couldn't see

che non potreste vedere

when you only had smaller amounts of it.

con un quantitativo minore di dati.

Now, the point here is that more data

Qui il punto è che più dati

doesn't just let us see more,

non ci fanno semplicemente vedere di più,

more of the same thing we were looking at.

ma di più della stessa cosa che stiamo osservando.

More data allows us to see new.

Più dati ci permettono di vedere il nuovo.

It allows us to see better.

Ci permettono di vedere meglio.

It allows us to see different.

Ci permettono di vedere in modo diverso.

In this case, it allows us to see

In questo caso ci permettono di vedere

what America's favorite pie is:

che la torta preferita dagli americani è:

not apple.

non la torta di mele.

Now, you probably all have heard the term big data.

Probabilmente avete tutti sentito parlare di Big Data.

Anzi, probabilmente siete stanchi di sentir nominare la parola

In fact, you're probably sick of hearing the term

big data.

Big Data.

It is true that there is a lot of hype around the term,

È vero che c'è stato molto clamore sull'argomento

and that is very unfortunate,

ed è un vero peccato

because big data is an extremely important tool

perché i Big Data sono uno strumento veramente importante

by which society is going to advance.

grazie al quale la società progredirà.

In the past, we used to look at small data

In passato siamo stati abituati a guardare ai piccoli dati

pensando a cosa potesse dire

and think about what it would mean

to try to understand the world,

a cercare di capire il mondo

and now we have a lot more of it,

e adesso ne abbiamo molti di più,

more than we ever could before.

molti di più di quanti ne abbiamo mai avuti prima.

Scopriamo che quando abbiamo

What we find is that when we have

a large body of data, we can fundamentally do things

un gran quantitativo di dati, possiamo fare certe cose

that we couldn't do when we only had smaller amounts.

che non potevamo fare quando ne avevamo di meno.

Big data is important, and big data is new,

I Big Data sono importanti, i Big Data sono nuovi

and when you think about it,

e se ci pensate

the only way this planet is going to deal

l'unico modo che il pianeta avrà di gestire

with its global challenges —

la sua sfida globale

to feed people, supply them with medical care,

di nutrire le persone, fornire loro cure mediche,

supply them with energy, electricity,

energia, elettricità,

and to make sure they're not burnt to a crisp

ed essere certi che non saranno carbonizzate

because of global warming —

a causa del riscaldamento globale

is because of the effective use of data.

è grazie ad un uso efficace dei dati.

So what is new about big data? What is the big deal?

Cosa c'è di nuovo sui Big Data? Qual è il punto?

Well, to answer that question, let's think about

Per rispondere alla domanda, pensiamo

what information looked like,

all'aspetto delle informazioni,

physically looked like in the past.

a come si presentavano fisicamente in passato.

In 1908, on the island of Crete,

Nel 1908 sull'isola di Creta

archaeologists discovered a clay disc.

gli archeologi hanno scoperto un disco di argilla.

They dated it from 2000 B.C., so it's 4,000 years old.

L'hanno datato intorno al 2000 a.C., ha quindi circa 4000 anni.

Now, there's inscriptions on this disc,

Su questo disco c'è un'iscrizione

but we actually don't know what it means.

che effettivamente non sappiamo cosa significhi.

It's a complete mystery, but the point is that

È un completo mistero,

ma il punto è

this is what information used to look like

che questo è l'aspetto che avevano le informazioni

4,000 years ago.

4000 anni fa.

This is how society stored

È il modo in cui la civiltà archiviava

and transmitted information.

e trasmetteva informazioni.

Now, society hasn't advanced all that much.

La civiltà non è poi così progredita.

We still store information on discs,

Immagazziniamo ancora informazioni su dischi

but now we can store a lot more information,

solo che oggi possiamo immagazzinare molte più informazioni

more than ever before.

come mai prima d'ora.

Searching it is easier. Copying it easier.

Ricercarle è più semplice. Copiarle è più semplice.

Sharing it is easier. Processing it is easier.

Condividerle è più semplice. Elaborarle è più semplice.

And what we can do is we can reuse this information

Inoltre possiamo riutilizzare queste informazioni

for uses that we never even imagined

per scopi che non avremmo mai immaginato

when we first collected the data.

quando per la prima volta abbiamo raccolto dati.

In this respect, the data has gone

A questo proposito, i dati sono passati

from a stock to a flow,

da un blocco ad un flusso,

from something that is stationary and static

da qualcosa di immobile e statico

to something that is fluid and dynamic.

a qualcosa di fluido e dinamico.

There is, if you will, a liquidity to information.

C'è, se volete, una liquidità nelle informazioni.

The disc that was discovered off of Crete

Il disco scoperto a Creta

that's 4,000 years old, is heavy,

vecchio di 4000 anni, è pesante,

it doesn't store a lot of information,

non può immagazzinare molta informazione

and that information is unchangeable.

e le informazioni non si possono modificare.

By contrast, all of the files

Invece tutti i file

that Edward Snowden took

che Edward Snowden ha preso

from the National Security Agency in the United States

dalla National Security Agency negli Stati Uniti

fits on a memory stick

sono contenuti in una chiavetta USB

the size of a fingernail,

delle dimensioni di un unghia

and it can be shared at the speed of light.

e possono essere condivisi alla velocità della luce.

More data. More.

Più dati. Di più.

Una ragione per cui abbiamo così tanti dati nel mondo oggi

Now, one reason why we have so much data in the world today

is we are collecting things

è che raccogliamo cose

that we've always collected information on,

delle quali abbiamo sempre raccolto informazioni,

but another reason why is we're taking things

ma un'altra ragione è che stiamo prendendo cose

that have always been informational

che sono sempre state esplicative

but have never been rendered into a data format

ma non le abbiamo mai rappresentate in forma di dati

and we are putting it into data.

e le stiamo trasformando in dati.

Think, for example, the question of location.

Pensate, ad esempio, alla questione della localizzazione.

Take, for example, Martin Luther.

Prendete, ad esempio, Martin Lutero.

If we wanted to know in the 1500s

Se nel 1500 avessimo voluto sapere

where Martin Luther was,

dove fosse Martin Lutero

we would have to follow him at all times,

avremmo dovuto seguirlo tutto il tempo

maybe with a feathery quill and an inkwell,

probabilmente con una penna d'oca e un calamaio

and record it,

per documentarlo,

but now think about what it looks like today.

pensate a come funziona oggi.

You know that somewhere,

Sapete che da qualche parte

probably in a telecommunications carrier's database,

nel database di un operatore delle telecomunicazioni

there is a spreadsheet or at least a database entry

c'è un foglio o perlomeno un database

that records your information

che raccoglie le vostre informazioni

of where you've been at all times.

di dove siete in qualunque momento.

If you have a cell phone,

Se avete un cellulare

and that cell phone has GPS, but even if it doesn't have GPS,

e quel cellulare ha il GPS, ma anche se non ha il GPS,

it can record your information.

può registrare le vostre informazioni.

In this respect, location has been datafied.

In questo senso la localizzazione è stata datificata.

Now think, for example, of the issue of posture,

Pensate ora, ad esempio, alla questione della postura

the way that you are all sitting right now,

il modo in cui tutti voi siete seduti ora,

the way that you sit,

come sei seduto tu,

the way that you sit, the way that you sit.

come sei seduto tu, come sei seduto tu.

It's all different, and it's a function of your leg length

Cambia in funzione della lunghezza delle vostre gambe,

and your back and the contours of your back,

della vostra schiena, della forma della vostra schiena,

and if I were to put sensors, maybe 100 sensors

se io mettessi dei sensori magari 100 sensori

into all of your chairs right now,

su ognuna delle vostre sedie proprio adesso

I could create an index that's fairly unique to you,

potrei creare un indice unico per voi,

sort of like a fingerprint, but it's not your finger.

una sorta di impronta digitale, ma non del vostro dito.

So what could we do with this?

Cosa potremmo farci?

Researchers in Tokyo are using it

Dei ricercatori a Tokyo li stanno utilizzando

as a potential anti-theft device in cars.

per un potenziale dispositivo antifurto delle auto.

The idea is that the carjacker sits behind the wheel,

L'idea è che il ladro d'auto sieda dietro al volante,

tries to stream off, but the car recognizes

cerchi di avviare l'auto, ma lei riconosce

that a non-approved driver is behind the wheel,

che dietro al volante c'è un guidatore non approvato

and maybe the engine just stops, unless you

il motore si fermerà, a meno che voi

type in a password into the dashboard

non digitiate una password sul cruscotto

to say, "Hey, I have authorization to drive." Great.

che dica "Hey, ho l'autorizzazione a guidare". Grandioso.

What if every single car in Europe

Cosa succederebbe se ogni singola auto in Europa

had this technology in it?

avesse questa tecnologia?

What could we do then?

Cosa potremmo fare allora?

Maybe, if we aggregated the data,

Forse, aggregando i dati

maybe we could identify telltale signs

potremmo identificare i segnali rivelatori

that best predict that a car accident

che predicano al meglio che un incidente automobilistico

is going to take place in the next five seconds.

sta per avvenire nei prossimi cinque secondi.

And then what we will have datafied

Quello che avremmo datificato

is driver fatigue,

sarebbe l'affaticamento del guidatore

and the service would be when the car senses

e la funzione sarebbe che quando l'auto rileva

that the person slumps into that position,

che la persona sta crollando in una certa posizione

automatically knows, hey, set an internal alarm

sa automaticamente di dover attivare un allarme interno

that would vibrate the steering wheel, honk inside

che faccia vibrare il volante e suonare un clacson interno

to say, "Hey, wake up,

per dire "Hei svegliati

pay more attention to the road."

fai attenzione alla strada".

These are the sorts of things we can do

Questo è il tipo di cose che possiamo fare

when we datafy more aspects of our lives.

quando datifichiamo più aspetti delle nostre vite.

So what is the value of big data?

Quindi, qual è il valore dei Big Data?

Well, think about it.

Pensateci.

You have more information.

Avete più informazioni.

You can do things that you couldn't do before.

Potete fare cose che non avete mai potuto fare prima.

One of the most impressive areas

Una delle aree più impressionanti

where this concept is taking place

dove questo concetto sta prendendo piede

is in the area of machine learning.

è nell'area dell'apprendimento automatico.

Machine learning is a branch of artificial intelligence,

L'apprendimento automatico è una branca dell'intelligenza artificiale

which itself is a branch of computer science.

che è a sua volta una branca dell'informatica.

The general idea is that instead of

L'idea generale è che invece

instructing a computer what do do,

di dire ad un computer cosa fare

we are going to simply throw data at the problem

dovremmo semplicemente inviargli i dati del problema

and tell the computer to figure it out for itself.

e dire al computer di risolverlo da solo.

And it will help you understand it

Per comprenderlo, vi aiuterà

by seeing its origins.

vederne le origini.

In the 1950s, a computer scientist

Nel 1950 l'informatico

at IBM named Arthur Samuel liked to play checkers,

dell'IBM Arthur Samuel, al quale piaceva giocare a dama

so he wrote a computer program

scrisse un programma

so he could play against the computer.

per poter giocare contro il computer.

He played. He won.

Giocò. Vinse.

He played. He won.

Giocò. Vinse.

He played. He won,

Giocò. Vinse

because the computer only knew

perché il computer sapeva soltanto

what a legal move was.

quali fossero le mosse consentite.

Arthur Samuel knew something else.

Arthur Samuel conosceva qualcos'altro.

Arthur Samuel knew strategy.

Arthur Samuel conosceva la strategia.

Così scrisse un piccolo sub-programma da affiancare al primo,

So he wrote a small sub-program alongside it

operating in the background, and all it did

che lavorava in background. Tutto quello che faceva

was score the probability

era registrare la probabilità

that a given board configuration would likely lead

che una certa configurazione della scacchiera portasse

to a winning board versus a losing board

ad un risultato vincente o perdente

after every move.

dopo ogni mossa.

He plays the computer. He wins.

Giocò con il computer. Vinse.

He plays the computer. He wins.

Giocò con il computer. Vinse.

He plays the computer. He wins.

Giocò con il computer. Vinse.

And then Arthur Samuel leaves the computer

Quindi Arthur Samuel lascio il computer

to play itself.

a giocare da solo.

It plays itself. It collects more data.

Giocò da solo. Raccolse più dati.

It collects more data. It increases the accuracy of its prediction.

Raccolse più dati. Migliorò l'accuratezza delle proprie previsioni.

And then Arthur Samuel goes back to the computer

Quindi Arthr Samuel ritornò al computer

and he plays it, and he loses,

giocò e perse,

and he plays it, and he loses,

giocò e perse,

and he plays it, and he loses,

giocò e perse.

and Arthur Samuel has created a machine

Arthur Samuel aveva creato una macchina

that surpasses his ability in a task that he taught it.

in grado di superarlo in un compito che gli aveva insegnato.

And this idea of machine learning

Questa idea dell'apprendimento automatico

is going everywhere.

sta arrivando ovunque.

How do you think we have self-driving cars?

Cosa ne pensate delle automobili che si guidano da sole?

Are we any better off as a society

Saremmo una società migliore

enshrining all the rules of the road into software?

racchiudendo tutto il codice stradale in un software?

No. Memory is cheaper. No.

No. La memoria è più economica. No.

Algorithms are faster. No. Processors are better. No.

Gli algoritmi sono più rapidi. No, i processori sono migliori. No.

All of those things matter, but that's not why.

Tutte queste cose sono importanti, ma non è il motivo.

It's because we changed the nature of the problem.

È perché abbiamo cambiato la natura del problema.

We changed the nature of the problem from one

Abbiamo cambiato la natura del problema da uno

in which we tried to overtly and explicitly

in cui abbiamo tentato di spiegare apertamente ed esplicitamente

explain to the computer how to drive

al computer come guidare

to one in which we say,

a uno in cui diciamo,

"Here's a lot of data around the vehicle.

"Qui ci sono un sacco di dati sul veicolo.

You figure it out.

Devi capire.

You figure it out that that is a traffic light,

Capisci che quello è un semaforo

that that traffic light is red and not green,

che il semaforo è rosso e non verde

that that means that you need to stop

il che significa che devi fermarti

and not go forward."

e non andare avanti."

Machine learning is at the basis

L'apprendimento automatico è alla base

of many of the things that we do online:

di molte delle cose che facciamo online:

search engines,

motori di ricerca,

Amazon's personalization algorithm,

gli algoritmi personalizzati di Amazon,

computer translation,

traduzione computerizzata,

voice recognition systems.

sistemi di riconoscimento vocale.

Researchers recently have looked at

I ricercatori hanno recentemente osservato

the question of biopsies,

il problema delle biopsie,

cancerous biopsies,

delle biopsie tumorali,

and they've asked the computer to identify

hanno chiesto al computer di identificare,

by looking at the data and survival rates

osservando i dati e le statistiche di sopravvivenza,

to determine whether cells are actually

di determinare se le cellule sono veramente

cancerous or not,

tumorali oppure no

and sure enough, when you throw the data at it,

e sicuramente quando mettendoci i dati,

through a machine-learning algorithm,

attraverso un algoritmo per l'apprendimento automatico

the machine was able to identify

la macchina è in grado di identificare

the 12 telltale signs that best predict

i 12 segni distintivi che predicono al meglio

that this biopsy of the breast cancer cells

che la biopsia delle cellule tumorali del seno

sono effettivamente tumorali.

are indeed cancerous.

The problem: The medical literature

Il problema: la letteratura medica

only knew nine of them.

ne conosce soltanto nove.

Three of the traits were ones

Tre dei tratti erano

that people didn't need to look for,

quelli che non si cercavano,

but that the machine spotted.

ma che la macchina ha individuato.

Now, there are dark sides to big data as well.

Nei Big Data ci sono anche dei lati oscuri.

It will improve our lives, but there are problems

Miglioreranno le nostre vite, ma ci sono dei problemi

that we need to be conscious of,

dei quali dobbiamo essere consapevoli

and the first one is the idea

e il primo è l'idea

that we may be punished for predictions,

che potremmo essere puniti per le previsioni,

that the police may use big data for their purposes,

che la polizia potrebbe utilizzare i Big Data per i propri scopi

a little bit like "Minority Report."

un po' come in "Minority Report".

Now, it's a term called predictive policing,

Viene definita sorveglianza predittiva

or algorithmic criminology,

o criminologia algoritmica,

and the idea is that if we take a lot of data,

l'idea è che se prendiamo molti dati,

for example where past crimes have been,

per esempio dove sono avvenuti i crimini in passato,

we know where to send the patrols.

sappiamo dove inviare le pattuglie.

That makes sense, but the problem, of course,

Questo ha senso, però il problema, ovviamente,

is that it's not simply going to stop on location data,

è che tutto questo non si fermerà semplicemente ai dati di localizzazione

it's going to go down to the level of the individual.

arriverà a livello individuale.

Why don't we use data about the person's

Perché non utilizzare i dati scolastici

high school transcript?

delle persone?

Maybe we should use the fact that

Forse potremmo usare il fatto

they're unemployed or not, their credit score,

che siano disoccupate o meno, il loro punteggio,

their web-surfing behavior,

whether they're up late at night.

il loro comportamento su internet,

se stanno svegli fino a tardi la notte.

Their Fitbit, when it's able to identify biochemistries,

Il loro Fitbit quando sarà in grado di identificare la biochimica

will show that they have aggressive thoughts.

ci mostrerà che hanno pensieri aggressivi.

We may have algorithms that are likely to predict

Potremmo avere algoritmi in grado di prevedere

what we are about to do,

cosa stiamo per fare

and we may be held accountable

e potremmo essere ritenuti responsabili

before we've actually acted.

prima di aver effettivamente fatto qualcosa.

Privacy was the central challenge

La privacy era la sfida centrale

in a small data era.

nell'era dei piccoli dati.

In the big data age,

All'epoca dei grandi dati

the challenge will be safeguarding free will,

la sfida sarà la salvaguardia del libero arbitrio,

moral choice, human volition,

della scelta morale, della decisione umana,

human agency.

dell'azione umana.

There is another problem:

C'è anche un altro problema:

Big data is going to steal our jobs.

i Big Data ci ruberanno il lavoro.

Big data and algorithms are going to challenge

i Big Data e gli algoritmi metteranno alla prova

white collar, professional knowledge work

i colletti bianchi, il lavoro di concetto

in the 21st century

del 21° secolo

in the same way that factory automation

nello stesso modo in cui l'automazione industriale

and the assembly line

e le linee di assemblaggio

challenged blue collar labor in the 20th century.

hanno messo alla prova il lavoro dei colletti blu nel 20° secolo.

Think about a lab technician

Pensate ai tecnici di laboratorio

who is looking through a microscope

che guardano in un microscopio

at a cancer biopsy

ad una biopsia per il cancro

and determining whether it's cancerous or not.

per determinare se è tumorale oppure no.

The person went to university.

Questa persona è andata all'università.

The person buys property.

Questa persona acquista proprietà.

He or she votes.

Lui o lei votano.

He or she is a stakeholder in society.

Lui o lei è un azionista della società.

And that person's job,

Il lavoro di questa persona,

as well as an entire fleet

così come quello di un intero gruppo

of professionals like that person,

di professionisti come quella persona,

is going to find that their jobs are radically changed

si rivelerà radicalmente cambiato

or actually completely eliminated.

oppure del tutto eliminato.

Now, we like to think

Ci piace pensare

that technology creates jobs over a period of time

che la tecnologia crei lavoro nel tempo

after a short, temporary period of dislocation,

dopo un breve, temporaneo periodo di crisi

and that is true for the frame of reference

esattamente come è stato vero in riferimento

with which we all live, the Industrial Revolution,

a quello che abbiamo vissuto durante la Rivoluzione Industriale

because that's precisely what happened.

perché è precisamente quello che è capitato.

But we forget something in that analysis:

Abbiamo però dimenticato qualcosa in questa analisi:

There are some categories of jobs

ci sono alcune categorie di lavoro

that simply get eliminated and never come back.

che verranno semplicemente eliminate e non torneranno.

The Industrial Revolution wasn't very good

La Rivoluzione Industriale non è stata esattamente un bene

if you were a horse.

per i cavalli.

So we're going to need to be careful

Dobbiamo essere cauti

and take big data and adjust it for our needs,

e prendere i Big Data e adattarli alle nostre esigenze,

our very human needs.

alle nostre esigenze in quanto esseri umani.

We have to be the master of this technology,

Dobbiamo essere padroni di questa tecnologia,

not its servant.

non i suoi servitori.

We are just at the outset of the big data era,

Siamo proprio all'inizio dell'era dei Big Data

and honestly, we are not very good

e onestamente noi non siamo proprio bravi

at handling all the data that we can now collect.

nel maneggiare tutti i dati che siamo in grado di raccogliere.

It's not just a problem for the National Security Agency.

Non è soltanto un problema della National Security Agency

Businesses collect lots of data, and they misuse it too,

Le aziende raccolgono tantissimi dati e ne fanno pure un cattivo utilizzo

and we need to get better at this, and this will take time.

dobbiamo imparare a gestirli meglio e questo richiederà tempo.

It's a little bit like the challenge that was faced

È un po' come la sfida che abbiamo affrontato

by primitive man and fire.

da uomini primitivi con il fuoco.

This is a tool, but this is a tool that,

È uno strumento, ma è uno strumento

unless we're careful, will burn us.

che scotta se non si sta attenti.

Big data is going to transform how we live,

I Big Data trasformeranno come viviamo,

how we work and how we think.

come lavoriamo, come pensiamo.

It is going to help us manage our careers

Ci aiuteranno a gestire le nostre carriere

and lead lives of satisfaction and hope

e ci condurranno ad un vita di soddisfazione e speranza

and happiness and health,

di felicità e salute

but in the past, we've often looked at information technology

ma in passato, molto spesso guardando all'Information Technology

and our eyes have only seen the T,

i nostri occhi hanno visto solo la T,

the technology, the hardware,

la tecnologia, l'hardware,

because that's what was physical.

perché erano fisici.

We now need to recast our gaze at the I,

Adesso dobbiamo riadattare il nostro sguardo sulla I

the information,

sull'informazione,

which is less apparent,

che è meno appariscente

but in some ways a lot more important.

ma in qualche modo molto più importante.

Humanity can finally learn from the information

L'umanità può finalmente imparare dalle informazioni

that it can collect,

che possono essere raccolte,

as part of our timeless quest

come parte della nostra ricerca senza tempo

to understand the world and our place in it,

per capire il mondo e il nostro posto in esso

and that's why big data is a big deal.

questo è il motivo per cui i Big Data sono una gran cosa.

(Applause)

(Applausi)