algorithme

Algoritmo: definizione

Con l’avvento dell’intelligenza artificiale e la supremazia di GAFAM, gli algoritmi sono sulla bocca di tutti. Tuttavia, per quanto ne sentiamo parlare nella vita di tutti i giorni, ignoriamo cosa sia realmente un algoritmo. Se questo argomento ha già suscitato la tua curiosità, trova le risposte alle tue domande qui sotto.

Nonostante sia oggi associato alle nuove tecnologie, il termine “algoritmo” non è affatto recente. Appare per la prima volta nelle opere di Mohammed Ibn Musa-Al Kwarizmi. Questo matematico, padre dell’Algebra, visse nel IX secolo a.C. Tutto questo per dire che la Storia risale a molto, molto prima del Medioevo. Ma come mai una frase le cui origini risalgono all’antichità sono oggi al centro dell’attualità?

Algoritmo: i punti importanti

Un algoritmo è definito come una sequenza di operazioni ordinate con lo scopo di risolvere un problema. Per spiegarlo in modo semplice, potremmo vedere un algoritmo come una ricetta di cucina. Qui vengono dettagliati tutti i passaggi da seguire affinché gli ingredienti a vostra disposizione diventino un piatto gustoso. Allo stesso modo, un algoritmo consente di ottenere un risultato molto specifico eseguendo un certo numero di operazioni.

Resta il fatto che i parametri cambiano ogni volta che eseguiamo un algoritmo. Possono entrare in gioco molti fattori esterni. Per questo motivo la progettazione di un algoritmo implica anche la pianificazione di tutte le eventualità e la costruzione di un vero e proprio albero delle istruzioni. L’ingegnere informatico deve garantire che nessun dettaglio sia lasciato al caso affinché l’algoritmo faccia il suo lavoro, qualunque siano le circostanze.

Algoritmo: da dove viene questo termine?

Come accennato in precedenza, questo termine è stato coniato da Muhammad ibn Mūsa al-Khwarizmī. A dire il vero dobbiamo molto a questo antico studioso. Fino ad oggi, l’umanità utilizza il suo sistema di numerazione decimale. Le sue scoperte sono le fondamenta su cui poggia la matematica.

Attraverso le sue opere, questo studioso acquisì una forte reputazione che varcò rapidamente i confini del Medio Oriente. Tuttavia, a causa delle barriere linguistiche, il nome di questo brillante matematico fu gradualmente distorto da Khwarizmi ad Algoritmi. Questo nome romanizzato darà successivamente la parola “algoritmo” il cui significato è vicino alle “ricette passo passo” per gli anglofoni. Nel corso degli anni questo termine ha trovato progressivamente il suo posto nel gergo tecnologico.

Comprendere il legame tra algoritmo e informatica

Prima di tutto, devi prima capire come funzionano i computer. Si tratta di dispositivi destinati ad avviare programmi per computer. Questi sono stati progettati per fornire istruzioni al computer per eseguire qualsiasi attività. In questa occasione, il programma fornisce passo dopo passo le operazioni da eseguire per portare a termine con successo l’attività in questione. Lo avresti capito! Molti strumenti informatici sono stati progettati sulla base di un algoritmo.

Da un punto di vista tecnico, gli algoritmi trasformano gli input in output. Quindi, nel caso di un motore di ricerca, le frasi che cerchi sono input e gli indirizzi che ottieni sono output. Nella vita di tutti i giorni gli algoritmi traducono un bisogno in linguaggio informatico (input) per rispondervi utilizzando mezzi informatici (output). Per eseguire qualsiasi funzione, devono quindi essere scritti in codice. Il linguaggio di programmazione deve essere scelto con attenzione per consentire usi specifici.

Un algoritmo: a cosa serve?

Gli algoritmi sono onnipresenti nel campo dell’informatica. Per creare qualsiasi programma, gli sviluppatori progettano e compilano una serie di algoritmi. Ciò garantirà la corretta esecuzione degli ordini in qualunque circostanza. Si tratta quindi di fare tutto il possibile affinché eventuali errori non compromettano il corretto funzionamento dell’applicazione.

Con tutte le possibilità offerte dalle nuove tecnologie, gli algoritmi sono oggi onnipresenti. Offrono un vasto campo di applicazione che gli sviluppatori amano esplorare. Tuttavia, si distinguono in un certo numero di settori.

Panoramica dei servizi che si basano su algoritmi

I giganti di Internet hanno basato il loro successo sulle prestazioni dei loro algoritmi. Algoritmi che hanno permesso loro di offrire servizi che soddisfano perfettamente le esigenze dei propri clienti. Ecco solo alcuni di questi rinomati algoritmi.

PageRank di Google: Questo servizio destinato a indicizzare e classificare tutti i contenuti web si basa su algoritmi eccezionali. Questi non sono stati progettati solo per presentare le pagine che corrispondono alla tua ricerca. Offrono un vero e proprio ecosistema che studia la qualità dei contenuti, le tue abitudini di navigazione o anche gli argomenti che creano buzz sul Web.

La cronologia di Facebook: Hai notato che il tuo feed di notizie di Facebook mostra sempre post relativi ai tuoi interessi? BENE ! Questo non è il risultato del caso. Un algoritmo tiene traccia delle tue interazioni su questo social network. Queste informazioni ci permetteranno poi di presentare post che attireranno sicuramente la tua attenzione.

Robot commerciali : La crescente attrazione che la maggior parte delle persone nutre per il mondo della finanza ha favorito la comparsa delle piattaforme di trading. Allo stesso tempo, sono emersi i robot commerciali. Questi algoritmi hanno lo scopo di sostituire il trader. Analizzano i segnali di mercato in tempo reale per acquistare o vendere asset con l’obiettivo di realizzare un profitto senza l’intervento umano.

Il famoso algoritmo Round Robin : Sebbene sia poco conosciuto dai non addetti ai lavori, questo algoritmo è ampiamente conosciuto tra gli sviluppatori. In effetti, trasmette al processore del tuo computer l’ordine in cui verranno eseguiti i diversi programmi affinché il dispositivo funzioni correttamente senza spendere eccessivamente risorse.

Quando il machine learning sviluppa le potenzialità degli algoritmi

L’apprendimento automatico ha dato una nuova dimensione agli algoritmi. Permette di sviluppare programmi più o meno autonomi che elaborano dati ed eseguono comandi a seconda della natura dell’input. Pertanto, non è necessario fornire loro istruzioni specifiche su come svolgere un compito. Gli strumenti di nuova generazione “imparano” ad eccellere in un campo ed evolvono con l’uso. Questo processo avviene con poco o nessun intervento umano. Il che li rende programmi efficienti e affidabili.

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Questi algoritmi in evoluzione sono ora adatti a tutti gli usi. Tuttavia, si distinguono perfettamente nei big data. I moduli creati forniscono previsioni precise o addirittura identificano profili che soddisfano determinati criteri in un vasto database che viene continuamente popolato. A tal fine, gli strumenti di business intelligence si affidano a questa tecnologia. Questo ingegnoso sistema consente loro di aiutare qualsiasi manager nel processo decisionale.

Tuttavia, incontriamo questi strumenti anche nella vita di tutti i giorni. Ci troviamo quindi di fronte a un algoritmo di Machine Learning quando accediamo al nostro profilo Facebook o Instagram. Lo stesso vale quando si visualizzano i suggerimenti su Netflix. Un algoritmo analizza le nostre abitudini per poi presentarci contenuti che potrebbero interessarci.

Questi algoritmi sono quindi presenti ovunque. Resta il fatto che distinguiamo 3 principali modelli algoritmici per il machine learning:

Algoritmi di apprendimento supervisionato che richiedono agli sviluppatori o agli utenti di ordinare prima i dati di input etichettandoli. Questi strumenti elaborano quindi questi dati in modo da ottenere alla fine i risultati desiderati. Di solito, costituiscono la base del software destinato a fornire previsioni. Ad esempio, potremmo citare un software che produrrà automaticamente dichiarazioni previsionali per la tua azienda. Per fare ciò, analizzerà le vendite effettuate negli anni precedenti per comprendere meglio la stagionalità della tua attività. Dovrai poi indicare il tuo fatturato per ogni dato periodo, le spese che sostieni, ecc.

Gli algoritmi di apprendimento non supervisionato funzionano senza che tu debba ordinare i dati di input. Questi strumenti di solito si concentrano sull’analisi delle tendenze. L’obiettivo sarà quello di “indovinare” le variabili che determinano la distribuzione dei numeri. Il modulo in questione stabilirà successivamente una correlazione tra i dati inseriti. Questo processo consentirà successivamente di avere un modello che darà priorità a tutti gli elementi di un dato aggregato. In pratica, questi algoritmi facilitano la comprensione di sequenze statistiche e risolvono problemi legati al clustering, alla riduzione delle quantità o alla definizione di regole di associazione. Possono quindi essere utilizzati, ad esempio, per automatizzare l’analisi dei segnali di trading.

Gli algoritmi semi-supervisionati rappresentano il centro di entrambi i mondi. Alcuni dati vengono ordinati ed etichettati mentre altri no. In questo modo, il modello ordinerà da solo questi dati e sarà quindi in grado di fornire una previsione, se necessario. Questo diagramma permette agli strumenti di essere relativamente autonomi pur garantendo un minimo di precisione. È un modello ampiamente utilizzato nei Big Data per la classificazione o la regressione.

Tieni presente che esistono molti modi per classificare gli algoritmi. Considerando la loro modalità di funzionamento, distingueremo, ad esempio, quelli progettati per la regressione, il clustering o addirittura la regolarizzazione. Tuttavia, citeremo anche alberi decisionali e algoritmi bayesiani o anche reti neurali artificiali e modelli di riduzione dimensionale.

Algoritmi per crittografare i tuoi dati

Le preoccupazioni di tutti riguardo ai propri dati personali hanno spinto le aziende della Silicon Valley a sviluppare algoritmi per crittografare questi dati. Questi forniranno un ulteriore livello di protezione contro intrusioni e fughe di dati. Per fare ciò i tuoi dati verranno trattati in input per ottenere in output una serie di caratteri alfanumerici. In questo modo i dati saranno indecifrabili per i criminali informatici che sono riusciti a rubare i tuoi dati.

Algoritmi per l’automazione

Le possibilità di automazione offerte dagli algoritmi sono evidenti. Potremmo effettivamente dare loro istruzioni per automatizzare diversi trattamenti. Oggi vengono utilizzati per costituire il cuore di molti software di automazione.

Ad esempio, questi strumenti ti consentono di recuperare automaticamente i dati di fatturazione inviati dai tuoi potenziali clienti via e-mail. In questo caso, i messaggi che passano attraverso il tuo indirizzo email fungono da dati di input. L’utilità sarà in grado di riconoscere i dati di fatturazione e quindi copiarli in un foglio di calcolo.

In questo caso, l’algoritmo analizzerà ogni email ricevuta per trovare i termini chiave. I messaggi che presentano questi termini verranno automaticamente trattati per l’estrazione e la copia dei dati.

Dobbiamo temere l’uso massiccio di algoritmi?

Gli algoritmi sono strumenti molto pratici, ma sono tutt’altro che infallibili. Le prestazioni di un algoritmo dipenderanno principalmente dal know-how del suo progettista e dal linguaggio scelto. Se non è stato progettato per gestire una determinata situazione o se è stato commesso un errore durante la sua progettazione, visualizzerà errori o eseguirà comandi inappropriati. Così facendo, queste disfunzioni non sono sempre facili da identificare.

Come accennato in precedenza, gli algoritmi fungono da strumenti decisionali. Possono quindi alterare la tua percezione della realtà e incoraggiarti a prendere decisioni discutibili. Immaginiamo che un algoritmo consigli un responsabile delle risorse umane. Sulla base dei dati aziendali, può suggerire al reclutatore di assumere un uomo bianco piuttosto che una donna di minoranza. Le sue analisi potrebbero infatti dimostrare che il primo gruppo sarà più efficiente. Questo sarà il caso se la società avrà più individui caucasici che persone di colore tra le sue fila.

Questa preoccupazione legata alla percezione sarà tanto più problematica per l’IA. Fornendo dati a questi algoritmi, rischiamo di ripetere gli stessi errori a causa di pregiudizi profondamente radicati. In una struttura priva di diversità etnica, un algoritmo dedurrà che le minoranze non soddisfano i criteri dell’azienda.

Contrariamente a quanto si immagina, questo problema è al centro delle notizie. Gli algoritmi sembrano favorire la discriminazione. Gli algoritmi di riconoscimento facciale considerano quindi le persone di colore come criminali e i chatbot possono adottare commenti razzisti.

Come rimediare ai bias di percezione degli algoritmi?

Spetta ai progettisti prendere le giuste decisioni per porre rimedio a questi problemi. Per ora si tratta di adottare buone pratiche per eliminare questi pregiudizi. È opportuno inizialmente concentrarsi sui dati veramente importanti e, ad esempio, non considerare l’origine di ogni persona. I testi giuridici adottati negli ultimi anni vanno in questa direzione, ma resta da vedere se le GAFAM seguiranno questa tendenza.

Anche gli ingegneri e gli sviluppatori IT devono essere più responsabili delle loro creazioni e anticipare eventuali abusi. I tecnici devono quindi protestare nel caso in cui qualsiasi tecnologia venga utilizzata per altri scopi. Così è già stato per i dipendenti Microsoft che si sono opposti all’utilizzo degli HoloLens in ambito militare, mentre i dipendenti Google si sono dichiarati contrari ad un progetto per la realizzazione di droni killer.

Le questioni relative ai pregiudizi devono essere affrontate più seriamente. Anche nel caso in cui alcuni parametri venissero cancellati, l’algoritmo potrebbe dedurne l’esistenza per tenerne conto. Questo è uno dei motivi per cui Amazon ha deciso di rinunciare alla sua intelligenza artificiale per il reclutamento. Contro ogni aspettativa, discriminava sia le persone di colore che le donne. Una situazione che dovrebbe incoraggiare le aziende ad adottare test più approfonditi per cercare di identificare questi bias.