Quanto ne sanno i consumatori di intelligenza artificiale?

di Isabella Corradini

Non c’è dubbio che il tema dell’Intelligenza Artificiale (IA) sia oggetto di grande interesse e di numerosi dibattiti. Le sue potenzialità sono di particolare attrattività per il mondo aziendale in quanto potrebbero rivoluzionare il modo di erogare i servizi alla clientela, e non solo. Ma cosa ne pensano i consumatori?

Nell’ambito di uno studio globale condotto su 6.000 soggetti adulti da Pegasystems, società operante nell’ambito delle soluzioni di Customer Engagement, è emerso un quadro interessante. In particolare, prevale un sentimento di “confusione” nell’interagire con l’IA. Ad esempio, solo il 34% del campione ha dichiarato di averne avuto esperienza diretta, per poi scoprire che in realtà fa già uso nel quotidiano di diversi dispositivi e servizi basati sull’Intelligenza Artificiale.
In questo modo la percentuale sale all’84%. In generale, comunque, dallo studio

emerge, allo stato attuale, una scarsa consapevolezza dei consumatori su cosa sia effettivamente l’Intelligenza Artificiale e sulle sue funzionalità. Se ne parla molto, ma un conto è parlarne da esperti, un conto è spiegare l’IA agli utenti, non sempre padroni del linguaggio tecnologico.

Si tratta di un punto basilare, dal quale può dipendere il comportamento di diffidenza o di apertura verso l’Intelligenza Artificiale. Da un lato, infatti, più del 70% del campione intervistato nutre un certo timore nei confronti dell’AI, dall’altro invece, il 68% dichiara la disponibilità a sperimentarne di più, se ciò dovesse facilitare la vita di tutti i giorni, ad esempio facendo risparmiare tempo e denaro. Diventa dunque indispensabile informare correttamente i consumatori sul tema; e magari dovrebbero essere proprio le imprese a farlo, sia per il fatto che stanno investendo molto in questo campo, sia perché la diffusione di prodotti e servizi è comunque legata al senso di fiducia dei consumatori.

A questo punto, però, sarebbe opportuno attivarsi per una maggiore chiarezza non solo riguardo ai vantaggi dell’IA, ma anche ai possibili rischi. Insomma, far conoscere la reale portata del cambiamento permetterebbe alle persone di decidere, e questa volta con consapevolezza.

Pubblicato su Bancaforte l'8 giugno 2017.

"The great beauty" of Informatics

by Enrico Nardelli

(versione italiana qua)

All science is built on abstractions: explaining phenomena through models that describe them. When a physicist writes the equation representing the motion of a body, or a chemist the reaction that explains the formation of a substance, or a biologist describes the developmental process of an organism, they are all constructing a model — that is, a representation of reality.

They are therefore using abstraction: focusing on what is essential from the perspective adopted, and what is common to all the specific examples described by the model itself.

Thus, under certain conditions that must be clearly specified — since abstractions are not always valid in 100% of possible scenarios — what the material of the moving bodies is made of is not decisive for the physicist, nor is the colour of the reacting substances for the chemist, nor the country in which the developing organism is found for the biologist.

Abstraction is generally formulated in mathematical language, since that discipline is indispensable wherever precision and rigour are required. Scientific reasoning must necessarily conform to the logical canons of consistency and consequentiality, or it steps outside this paradigm of knowledge.

Informatics too makes extensive use of abstraction, but in doing so it is distinguished by a characteristic that it alone possesses — and which constitutes, in my view, the reason for its "great beauty." The abstractions of informatics can be executed mechanically. This means they can be brought to life — one can "animate them and see what happens" — without having to build a new physical representation of the abstraction itself each time. In other disciplines too, abstractions can be brought to life through physical objects that express the modelled phenomena, thereby giving substance to their logical-mathematical expression. But for each model, a dedicated set of objects must be constructed.

In informatics, thanks to its foundational abstraction — whose technical name is the "Universal Turing Machine" (UTM) — we have a single, unique mechanism through which, always in the same way, any model can be "mechanically" (that is, in a fully automatic manner) "executed" (that is, brought to life), without any further human intervention. The PCs, smartphones, and tablets that surround us are nothing other than technologically very sophisticated realisations of the UTM.

In describing this uniqueness of informatics, I obviously do not mean to argue that it is more important than, or can replace, other scientific disciplines. Anyone who ventures down that path invites childish and sterile controversy. I simply want to reiterate the necessity of informatics being taught in schools, as other countries are already doing — because it offers a new, complementary, and useful perspective for describing natural and artificial phenomena.

In Italy we use the term "computational thinking" for this purpose, sometimes provoking reactions that are more emotional than rational. But the expression, as I have often discussed, is simply a way of making clear that we are talking about informatics as a science — its ideas, principles, concepts, methods, and approaches — and not about systems, technologies, and tools. In other countries this need does not arise, because one can speak of "computer science" and "information technology" as distinct things. In Italy, both are "informatica."

Computational thinking is the capacity, acquired by those who have studied and practised informatics, to recognise the computational aspects of natural and artificial phenomena. It means describing certain aspects of these phenomena "as if" they were computations. This does not necessarily mean that they actually are, but in any case this approach offers new and useful ways of analysing and explaining reality. A prime example is the description of biological processes at the molecular level: the mechanism of DNA replication can also be viewed "as if" it were a computation, and this has offered enormous advantages for understanding it. Examples of the usefulness of this approach can also be found in economics and sociology.

Reality, then, can be described in many ways, and the informatics approach, thanks to its ability to capture the computational dimension of phenomena, is certainly one of them.

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The original version (in italian) has been published by "Il Fatto Quotidiano" on 27 May 2017.

La "grande bellezza" dell'informatica

di Enrico Nardelli

(english version here)

Tutta la scienza è basata su astrazioni: spiegare fenomeni mediante modelli che li descrivono. Quando un fisico scrive l’equazione che rappresenta il moto di un corpo, o un chimico la reazione che spiega la formazione di una sostanza, o un biologo descrive il processo di sviluppo di un organismo, stanno tutti costruendo un modello, cioè una rappresentazione della realtà.

Stanno quindi usando l’astrazione: il concentrarsi su ciò che è essenziale per il punto di vista assunto ed è comune a tutti gli specifici esempi descritti dal modello stesso.

Così, sotto certe condizioni che vanno specificate chiaramente, dal momento che le astrazioni non sono sempre valide nel 100% dei possibili scenari, per il fisico non è determinante la materia di cui sono fatti i corpi che si muovono, o per il chimico il colore delle sostanze che reagiscono o per il biologo la nazione in cui si trova l’organismo che si sviluppa.

Generalmente l’astrazione viene formulata in un linguaggio matematico, dal momento che tale disciplina è necessaria ovunque servano precisione e rigore. Un ragionamento scientifico deve necessariamente rientrare nei canoni logici di coerenza e consequenzialità, pena la sua uscita da questo paradigma della conoscenza.

Anche l’informatica usa estesamente l’astrazione, ma in questo suo utilizzo si distingue per una caratteristica che essa sola possiede e che ne costituisce, a mio parere, la ragione che spiega la sua “grande bellezza”. Le astrazioni dell’informatica sono eseguibili in modo meccanico. Vuol dire che possono essere animate, cioè si può “dar loro vita e vedere che accade” senza dover ogni volta costruire una nuova rappresentazione fisica dell’astrazione stessa. Anche nelle altre discipline si può dar vita alle astrazioni mediante oggetti fisici che esprimono i fenomeni modellati, sostanziandone così la loro espressione logico-matematica. Ma per ogni modello va realizzato ad hoc un insieme di oggetti.

Nell’informatica, grazie alla sua astrazione fondamentale, il cui termine tecnico è “Macchina Universale di Turing” (MUT), abbiamo un unico meccanismo unico mediante il quale, sempre allo stesso modo, qualunque modello può essere “meccanicamente” (cioè in modo del tutto automatico) “eseguito” (cioè reso vivo), senza necessità di ulteriore intervento umano. I PC, gli smartphone e i tablet di cui siamo circondati non sono nient’altro che realizzazioni tecnologicamente molto sofisticate della MUT.

Descrivendo questa unicità dell’informatica non intendo ovviamente sostenere che sia più importante o possa sostituire altre discipline scientifiche. Chi si avventura su questa strada apre polemiche infantili e sterili. Voglio solo ribadire la necessità che l’informatica sia insegnata nella scuola, come in altri paesi stanno facendo. Perché offre un nuovo, complementare ed utile punto di vista per la descrizione dei fenomeni naturali ed artificiali.

In Italia usiamo a questo scopo il termine “pensiero computazionale”, suscitando a volte reazioni più emotive che razionali. Ma l’espressione, come ho spesso discusso, è solo un modo di far capire che stiamo parlando dell’informatica come scienza, delle sue idee, princìpi, concetti, metodi ed approcci e non di sistemi, tecnologie e strumenti. In altri paesi questa necessità non c’è, perché si può parlare di “computer science” e di “information technology”. In Italia entrambe sono “informatica”.

Il pensiero computazionale è la capacità, acquisita da chi ha studiato e praticato l’informatica, di riconoscere gli aspetti computazionali dei fenomeni naturali ed artificiali. Vuol dire descrivere alcuni aspetti di questi fenomeni “come se” fossero delle computazioni. Non è detto che lo siano effettivamente, ma in ogni caso offrono nuovi e utili modi per analizzare e spiegare la realtà. Un esempio lampante è la descrizione dei processi biologici a livello molecolare: il meccanismo di replicazione del DNA può anche essere visto “come se” fosse una computazione, e questo ha offerto enormi vantaggi per la sua comprensione. Anche in economia e in sociologia si trovano esempi dell’utilità di questo approccio.

La realtà, dunque, può essere descritta in diversi modi e l’approccio informatico, grazie alla sua capacità di coglierne la sfaccettatura computazionale, certamente è uno di questi.



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Versione originale pubblicata su "Il Fatto Quotidiano" il 27 maggio 2017.

Chi ha paura del pensiero computazionale? (un anno dopo)

di Enrico Nardelli

A distanza di oltre un anno dal precedente articolo “Chi ha paura del pensiero computazionale?” continuo ad incontrare sulla rete espressioni immotivatamente critiche a proposito di questo termine: «Il pensiero computazionale non esiste» oppure «… è una truffa concettuale» o in alternativa «… è una truffa pedagogica e didattica». Altre posizioni lo descrivono come «… passione pedagogica fondata sul nulla» o, se vogliono concedere qualcosa, come «… piccola e preesistente frazione del pensiero scientifico e tecnologico».

È evidente, leggendo più in dettaglio le critiche, che alcune di queste derivano da opinioni politiche in disaccordo con l’attuale gestione della scuola. Idee del tutto lecite, ma che sviluppandosi su un piano politico non tratto in questa sede.

Qui invece analizzo le considerazioni sull’adeguatezza scientifica e/o didattica del termine “pensiero computazionale”. In genere osservo sempre, come ho fatto su questa rubrica e su questa e su questa, che esso ha il solo scopo di far capire che si parla degli aspetti scientifici e culturali dell’informatica, indipendenti dalla tecnologia. Esso quindi fa riferimento alle idee, ai concetti ed ai princìpi dell’informatica e non a sistemi, tecnologie e strumenti. L’obiettivo strategico per cui viene usato in Italia è arrivare a far sì che nella scuola si insegni l’informatica. Non ovviamente quella delle varie patenti di guida o degli applicativi o di specifici linguaggi di programmazione, ma quella che tutto il mondo riconosce come disciplina scientifica autonoma. Ecco una trattazione più estesa di questo punto. In altri paesi questa necessità non c’è, perché si può parlare di “computer science ” e di “information technology ”. In Italia entrambe sono “informatica ”.

Chiedo sempre a chi è in disaccordo di esplicitare in modo esteso e argomentato posizioni di critica non tanto a ciò che scrivo io, perché non si tratta di una questione personale, ma a quello che hanno scritto prestigiose società scientifiche internazionali. Invito quindi a discutere direttamente il cuore del problema, cioè la necessità dell’insegnamento nelle scuole dell’informatica, sostenuta in questi rapporti: The Royal Society, Shut down or restart? The way forward for computing in UK schools (2012) e Académie des Science, L’enseignement de l’informatique en France. Il est urgent de ne plus attendre (2013), anche in inglese.

Ad oggi non ho letto una critica di questi rapporti fondata su di un’analisi approfondita e motivata.

Tornando alle critiche sopra citate, esse sono generalmente basate sulla tecnica dell’ “argomento fantoccio ” (“straw man ” in inglese). Viene cioè criticata non la definizione generalmente accettata di pensiero computazionale (cioè la modalità di pensiero che ha acquisito ed usa per descrivere e spiegare i fenomeni chi ha studiato e praticato l'informatica come disciplina scientifica) ma una propria definizione scelta ad hoc (p.es: «… come pensano i computer»).

Ribadisco che questa non è una mia definizione ma quella usata da eminenti scienziati nei rapporti sopra citati e in altri documenti ancora. Dal momento che gli informatici esistono, il loro specifico punto di vista sul mondo e il loro particolare modo di pensare esistono. Quindi ritengo esagerato e scorretto dire che “il pensiero computazionale non esiste”.

Certamente vi sono perplessità sulla mancanza di una chiara attività di indirizzo su come insegnare informatica nella scuola. I miei colleghi ed io esercitiamo un'azione di stimolo in questa direzione, ma la situazione è ancora in divenire.

Criticare inoltre – come taluni fanno – l’affermazione che il pensiero computazionale abbia una sua posizione di preminenza rispetto ad altre modalità di lettura della realtà è nuovamente usare un argomento fantoccio. L’attività di pensiero assume differenti modalità o sfumature a seconda della formazione della persona. I modi di pensare e di riflettere sul mondo di un letterato, di un musicista, di un fisico, di un biologo, etc., sono tutti ugualmente validi, diversi l'uno dall'altro e complementari. Contribuiscono tutti alla comprensione del mondo.

Il pensiero computazionale, cioè il modo di descrivere la realtà che hanno gli informatici, apporta qualcosa di nuovo e diverso da quello delle altre discipline scientifiche? Sì, come illustrato dagli scienziati nei rapporti sopra citati. Esso è una nuova, distinta ed utile variante del pensiero scientifico e tecnologico, non certo un piccolo sottoinsieme preesistente.

Va insegnato nella scuola come tale? No, va insegnata a scuola la disciplina che lo sviluppa, cioè l'informatica. È quello che si fa negli USA, in UK e in Francia.

Possiamo confrontarci su come farlo, invece che discutere sulle definizioni?

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Pubblicato su "Il Fatto Quotidiano" il 3 maggio 2017.

Igiene digitale, norme base di prevenzione

di Isabella Corradini e Enrico Nardelli

Un titolo eccentrico, quello di questo articolo. Farebbe pensare alla pulizia degli strumenti digitali. Forse anche di questo bisognerebbe parlare, visto che cellulari, smartphone e tablet sono ormai parte integrante del corpo umano, vuoi per necessità, vuoi per ragioni di dipendenza (inutile negarlo), e la loro pulizia non è sempre curata con la stessa attenzione.

In realtà stiamo parlando di “igiene digitale” in sé e non di quella degli strumenti. Ed il perché è chiaro pensando all’igiene in senso tradizionale. Le sue regole vengono insegnate fin da bambini e sono tra le misure che più hanno contribuito negli ultimi due secoli ad allungare la durata della vita media. Invece nel mondo digitale (che appare virtuale ma a tutti gli effetti è reale) non si sente mai parlare di “norme d’igiene”. C’è chi con il termine “igiene digitale” si riferisce a come ci si relaziona con gli altri sui social oppure a come non diventare schiavi dei propri dispositivi. Invece, per noi si tratta proprio di norme analoghe a quelle dell’igiene fisica, opportune per prevenire malattie.

In questo ambito fu fondamentale la scoperta del medico ungherese Ignaz Semmelweis intorno alla metà dell’ottocento, grazie alla quale vennero salvate le vite di migliaia di donne. Egli osservò che, lavandosi le mani dopo aver fatto l’autopsia e prima di assistere le partorienti, la frequenza della loro mortalità diminuiva fortemente. Lavarsi le mani diventò il rito fondamentale con cui iniziare le operazioni chirurgiche. Non da subito purtroppo, dal momento che questa scoperta – come a volte avviene – richiese ancora qualche decina d’anni per essere accettate e diffondersi.

Per estensione, divenne la norma fondamentale insegnata a tutti i bambini: “làvati le mani”, era ed è l’intimazione dei genitori prima di mettersi a tavola, ed in generale ogni volta che si rientra a casa. L’assunto igienico fondamentale è che “là fuori” c’è un mondo che può essere ostile in termini di microbi e, a maggior ragione quando si tratta di far entrare qualcosa nel nostro corpo, è opportuno prendere delle contromisure.

Se però nel caso fisico può essere semplice far osservare ad un bambino riottoso lo sporco “sotto le unghie” e quindi convincerlo, per il mondo digitale, purtroppo, il passaggio è molto meno immediato. Quante persone, ad esempio, ancora oggi fanno entrare sul proprio dispositivo (PC, tablet, o smartphone) oggetti fisici (p.es., chiavette USB) o virtuali (p.es., allegati) senza la consapevolezza del loro poter essere “infetti”? È anche vero che l’evoluzione di questi “organismi digitali” è avvenuta con una velocità che l’umanità non ha mai incontrato finora: mentre per gli aspetti fisici la generazione degli attuali genitori ha potuto beneficiare dell’educazione in termini di igiene da parte dei loro genitori, per l’igiene digitale siamo stati tutti immersi di colpo nel giro di neanche vent’anni in un mondo per il quale non abbiamo i sensi adatti.

L’analogia comunque vale interamente: il mondo digitale è popolato di “forme di vita” (lasciateci passare questo termine) che non sempre sono benigne nei confronti nel nostro “io digitale”. Virus e worm ad esempio, continuano a diffondersi a ritmi impressionanti, e le precauzioni non sembrano essere mai sufficienti.

Certo, le regole d’igiene digitale possono essere fastidiose, limitare in alcuni casi il nostro raggio d’azione. Qualcuno dirà che possono apparire scontate e che è inutile stare a ripeterle. In realtà non sono pochi coloro che ancora oggi inseriscono chiavette altrui nei propri dispositivi informatici senza opportune verifiche.

Probabilmente il modo migliore per far capire, accettare ed applicare queste regole al contesto digitale è proprio quello di agganciarle concettualmente al mondo fisico: in questo modo le persone riuscirebbero a comprendere meglio che quello che accade nei loro pc e nei loro dispositivi mobili è reale e non virtuale.

In questi casi, c’è però da osservare che la terminologia impiegata non aiuta. Usare parole come “virtuale” o prefissi come “cyber” allontana le persone dalla reale percezione dei pericoli rispetto al mondo fisico, e fa erroneamente ritenere che le norme d’igiene digitale siano irrilevanti.

Ed è forse proprio da questo che si dovrebbe iniziare.

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Pubblicato su "Key4Biz" il 19 aprile 2017.

Passeggeri, marinai o navigatori dell'oceano digitale?

di Enrico Nardelli

Chiunque abbia un po’ di ore di esperienza attiva in barca a vela, sa bene che una cosa è conoscere cosa vuol dire “poggiare” o “mollare la scotta” oppure sapere come fare per “dare volta alla cima sulla bitta” o “dare una mano di terzaroli”. Cosa diversa è stabilire la rotta e far arrivare alla sua destinazione un’imbarcazione a vela con tutto il suo equipaggio superando gli imprevisti. I primi sono “i marinai”, i secondi sono “i navigatori di lungo corso”. Tutti gli altri sono “passeggeri”, che pure devono essere informati su dove mettere mani e piedi e come affrontare il viaggio in sicurezza.

Ritengo che nella società contemporanea il “digitale” rivesta il ruolo che fino a due secoli fa rivestiva la navigazione a vela. Era una componente essenziale della prosperità di una società ed ogni nazione grande (in senso commerciale o militare) aveva di norma una grande flotta (commerciale o militare) di velieri, e viceversa. Avere bravi marinai e navigatori competenti era vitale. Il benessere della nazione dipendeva dall'averne in buon numero sia dei primi che dei secondi ed era ben chiara l’importanza di addestrare sia gli uni che gli altri.

In un post di ormai 3 anni fa avevo introdotto una distinzione tra alfabetizzazione digitale ed educazione digitale, che qui riprendo ed estendo utilizzando il contesto di questo parallelo con la marineria.

L’alfabetizzazione digitale (digital literacy in inglese) dovrebbe essere completamente compiuta, come l’alfabetizzazione propriamente detta, al più tardi al termine della scuola primaria. Così come la parte di alfabetizzazione che ha a che vedere con i numeri è basata sulla matematica, così la sua componente che ha a che vedere con il digitale deve essere basata sull’informatica. Nel paragone marinaresco, essa forma i passeggeri, perché comunque, per cavarsela a bordo di una nave, bisogna essere consapevoli del fatto che non si è più sulla terraferma. Detto così appare banale, perché non appena saliamo a bordo di un’imbarcazione tutti i nostri sensi ce lo dicono. Ma nel mondo digitale ci mancano "i sensi" adeguati. L’alfabetizzazione digitale fornisce le “competenze digitali di base” (basic digital skills fa più figo ma è la stessa cosa), essenziali per potersi orientare in quell'“oceano digitale” che è la società attuale.

L’educazione digitale, chiamata anche cittadinanza digitale e nota nel mondo anglosassone come digital fluency, è la capacità di muoversi del tutto a proprio agio in una comunità sociale pervasa di strumenti e dati digitali. La formazione di cittadini digitali, così come la formazione di cittadini tout court, dovrebbe essere completamente conclusa al più tardi al termine della scuola secondaria. A maggior ragione, essa è basata sull’insegnamento del nucleo scientifico-culturale dell’informatica, quello che chiamiamo pensiero computazionale. Questo livello di formazione produce i marinai, cioè quelli che nell’oceano digitale posseggono la digital fluency.

Una nota di cautela: spesso nelle discussioni mediatiche e politiche si usa il termine “competenze digitali” (digital skills) senza qualificare se si parli di quelle di base, prodotto dell’alfabetizzazione, o di quelle che rendono uno studente un vero “cittadino digitale”, ottenute al termine del percorso scolastico.

Voglio anche evidenziare il pericolo di affrontare la formazione delle competenze digitali senza fondarle sul pensiero computazionale. Temo che un tale approccio conduca a formare marinai che come diceva Leonardo da Vinci:

“… sono come i nocchieri che entrano in naviglio senza timone o bussola, che mai hanno certezza dove si vadano.”

Infine sottolineo l’importanza del terzo livello di formazione: quello dei navigatori, cioè degli specialisti. La loro formazione è compito del livello terziario dell’educazione (cioè dell’Università). A causa della pervasività delle tecnologie dell’informazione, per poter far sì che ci siano abbastanza studenti (e soprattutto studentesse) che vogliano diventare specialisti, è importante che l’informatica come disciplina scientifica sia correttamente introdotta nella scuola, in modo che tutti gli studenti possano acquisire confidenza con i suoi princìpi di base fin dai primi livelli di istruzione. Questo argomento, si badi bene, è aggiuntivo rispetto a quello che sostiene l’importanza di insegnare informatica nella scuola perché è la base scientifica sulla quale costruire il “cittadino digitale”.

Entrambi gli argomenti son ben chiari ai decisori politici negli USA che, al netto dell’enfasi mediatica sul coding, si sono mossi di conseguenza: si veda, ad esempio, l’iniziativa Informatica per tutti di Obama che ha inserito la “computer science” (cioè l’informatica) tra i well rounded subjects cioè nell’insieme delle materie che devono far parte dei programmi educativi scolastici e dei programmi di formazione professionale degli insegnanti.

E in Europa?

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Pubblicato su "Il Fatto Quotidiano" il 9 febbraio 2017.

Sicurezza informatica: non vediamo e non vogliamo accettarlo

di Isabella Corradini e Enrico Nardelli

La vita alle volte è dura. Può accadere che un grave incidente ti privi di qualcosa di prezioso, come la vista. È una situazione difficile da accettare e infatti tu, testardamente, ti ostini a far finta di vederci ancora. Ovviamente, guai ed inciampi sono all’ordine del giorno e ti ricopri di ferite e bernoccoli. Corri ai ripari con protezioni e bendaggi, ma gli incidenti non diminuiscono. Cos’è che non funziona?

In un caso di questo genere pensiamo sia abbastanza evidente per tutti cos’è che non va: rifiutarsi di accettare che non c’è più un organo di senso essenziale per orientarsi e capire il mondo intorno a noi.

Solo passando attraverso questa consapevolezza ed introiettandola è possibile poi riuscire ad adottare i comportamenti più adeguati alla nuova situazione.

La situazione discussa in questo esempio è il punto di partenza per discutere altre situazioni in cui “ci ostiniamo” a non vedere o a non voler vedere cosa succede intorno a noi, pur sottolineando che le implicazioni umane ed emotive non sono paragonabili.

Quella di cui parliamo in questo post è relativa a ciò che sta accadendo da una decina d’anni rispetto alla sicurezza informatica.

La crescente ed ormai ubiqua digitalizzazione della società, che per certi versi è una benedizione per i vantaggi che apporta, ha come contropartita quella di averci trasportato in un mondo per il quale non abbiamo organi di senso. Come nell’esempio sopra riportato, ci ostiniamo a far finta che non sia accaduto niente.

La sicurezza informatica, così come la stiamo gestendo, non funziona.

Non ne siete convinti? Guardiamo i dati degli ultimi 12 anni sul fenomeno data breaches, si “vede” chiaramente cosa dicono.

Questo grafico è un’elaborazione realizzata dal laboratorio Link&Think sui dati disponibili alla pagina http://www.informationisbeautiful.net/visualizations/worlds-biggest-data-breaches-hacks/, nella quale sono riportati i singoli eventi di data breach superiori ai 30.000 record persi/sottratti in ogni evento.

Nel nostro grafico vengono esposti in tre modi diversi gli eventi aggregati per anno:

• la linea in grigio (Volume) mostra la semplice quantità totale, in milioni, di record persi/sottratti ogni anno;
• la linea in celeste (Valore lineare) mostra il valore complessivo, in milioni, dei record persi in ogni anno, pesando record di tipo diverso con una funzione a crescita lineare;
• la linea in rosso (Valore esponenziale) mostra il valore complessivo, in milioni, dei record persi in ogni anno, pesando i record di tipo diverso con una funzione a crescita esponenziale.

I tipi di record sono classificati sul sito sorgente in 5 tipologie di crescente gravità, caratterizzate dai seguenti esempi:

1. indirizzi mail o informazioni relative all’interazione online delle persone (ma non pubblicamente disponibili)
2. codice fiscale o dati personali
3. dati della carta di credito (numero, scadenza, …)
4. password non crittate o dati sanitari
5. dati bancari completi

Vale la pena fare qualche riflessione.

Dal 2004, caratterizzato dall’attacco alla multinazionale AOL, specializzata nel campo delle comunicazioni e dei mass media, c’è stato un crescendo di incidenti che hanno riguardato grandi aziende operanti nei più svariati settori. Sono state coinvolte, a titolo di esempio, organizzazioni dall’area tecnologica (Sony nel 2011, Dropbox nel 2012) a quella bancaria (J.P. Morgan nel 2014), dall’area social (Yahoo nel 2013) a quella legale (Mossack Fonseca nel 2016), nonché strutture governative (l’Office of Personnel Management del governo USA nel 2015).

I dati, dunque, sia personali che aziendali, continuano a rappresentare una risorsa di grande interesse per i cybercriminali, i quali possono utilizzarli per ottenere un immediato profitto economico o per compiere altri reati.

Da un punto di vista aggregato, si osserva chiaramente nel grafico come dal 2012 il fenomeno sia esploso, peggiorando notevolmente sia in volume che in valore rispetto agli 8 anni precedenti, e non riusciamo a contenerlo. Nonostante negli anni 2014-2015 il grafico mostri infatti un miglioramento della situazione, i dati del 2016 evidenziano che si è trattato di un successo effimero. Per rimanere agli esempi, basti pensare al furto di e-mail che ha riguardato lo staff della candidata alle presidenziali Hillary Clinton nel giugno del 2016.

A fronte di questo scenario insistiamo con contromisure tecnologiche che dovrebbero risolvere tutti i problemi degli attacchi cibernetici e delle violazioni dei dati, ma i risultati non arrivano. Anzi, continuano a verificarsi incidenti di sicurezza sempre più gravi, con vittime più o meno illustri, come testimoniano i dati.

Cosa succederà con il diffondersi sempre più capillare dell’uso delle tecnologie dell’informazione (si pensi, ad esempio, all’Internet of Things) che moltiplica i dati digitali nella Rete?

Sembra proprio che, come nella situazione descritta all’inizio del post, ci si rifiuti di prendere consapevolezza del fatto che ci mancano i sensori adeguati per questo scenario e, dunque, non si mettano in atto strategie opportune, continuando invece a delegare alle sole tecnologie il compito di realizzare soluzioni efficaci.

Di cosa parliamo quando parliamo di pensiero computazionale

di Enrico Nardelli

Nota: Questo articolo è stato pubblicato anche su rivista (PDF scaricabile).

Risposta super-breve: del fatto che l’informatica è fondamentale e trasversale.

La risposta lunga inizia spiegando il perché del titolo: si tratta di un omaggio a Raymond Carver, scrittore americano che è considerato l’iniziatore della corrente del minimalismo (cito dalla Treccani on line). Il motivo è che provo a spiegare con parole semplici (come, appunto, si dice Carver facesse nelle sue opere) cosa intendiamo quando parliamo di pensiero computazionale.

1. Introduzione: le discipline di valore generale

Inizio ribadendo che col termine “pensiero computazionale” indichiamo gli aspetti culturali e scientifici dell’informatica, a prescindere da qualunque aspetto strumentale o tecnologico. Ne ho fornito alcuni approfondimenti su questo blog, illustrando alcuni termini chiave e discutendo una definizione in dettaglio.

Ritorno adesso sul perché usiamo questa espressione, ovvero “di cosa parliamo quando parliamo di pensiero computazionale”. Comincio con un paio di citazioni.

Donald Knuth, scienziato conosciutissimo sia dai matematici che dagli informatici, nel 1974 ha scritto (p.327) «In realtà una persona non ha davvero capito qualcosa fino a che non è in grado di insegnarla ad un computer».

George Forsythe, analista numerico ed uno dei padri della formazione universitaria in informatica (è stato tra i fondatori del Dipartimento di Computer Science di Stanford – uno dei primi a nascere e tuttora tra i migliori al mondo), nel 1968 ha scritto (p.456): «Le acquisizioni più valide nell’educazione scientifica e tecnologica sono quegli strumenti mentali di tipo generale che rimangono utili per tutta la vita. Ritengo che il linguaggio naturale e la matematica siano i due strumenti più importanti in questo senso, e l’informatica sia il terzo».

Linguaggio naturale e matematica sono, giustamente, insegnati fin dal primo anno delle elementari, perché costituiscono delle competenze “fondamentali e trasversali”, cioè utili sia in sé e per sé che nell’applicazione a qualunque altra materia.

È infatti evidente che per qualunque relazione sociale serve conoscere il linguaggio naturale ed è altrettanto evidente che per discutere di quantità è necessario sapere la matematica: soltanto con “niente”, “poco” e “tanto” non si fanno molti progressi. Linguaggio e matematica sono quindi fondamentali.

Inoltre, per riuscire bene in storia, geografia, scienze, arte, il linguaggio naturale è indispensabile, altrimenti non riusciremmo a spiegare e descrivere i soggetti che stiamo trattando, ed è altrettanto necessaria la matematica, pena l'impossibilità – nel discutere di questi soggetti –di confrontare quantità, stabilire relazioni numeriche, ordinare valori. Linguaggio e matematica hanno quindi un valore trasversale, cioè un’utilità ed un’applicabilità interdisciplinari.

Non accade – però – che si insegnino il “pensiero linguistico” o il “pensiero matematico” unicamente per il loro valore interdisciplinare. Si insegnano, giustamente, “italiano” e “matematica” come materie di base, e poi le competenze linguistiche e matematiche vengono naturalmente travasate e messe in gioco quando si parla – ad esempio – di arte o di storia.

Nel seguito spiegherò perché anche l’informatica è una disciplina fondamentale e con un valore trasversale, come italiano e matematica.

Devo però prima spiegare perché usiamo il termine “pensiero computazionale” parlando di insegnamento dell’informatica nella scuola.

Questo dipende essenzialmente dal fatto che se si usa il termine “informatica”, si possono intendere concetti che vanno dalla “teoria della complessità computazionale” a “quale formato ha il file system sulla pennetta USB”. Questa è una maledizione da cui forse solo l'informatica è afflitta. Nessuno confonde più ormai il medico con l'infermiere, l'ingegnere con il meccanico, tutti mestieri nobilissimi ed ugualmente rispettabili, ma che hanno ovviamente diverse aree di competenza.

Usiamo quindi questa espressione affinché tutti abbiano ben chiaro che, che quando parliamo della necessità di “insegnare informatica nella scuola”, l’obiettivo non è insegnare l’uso di un certo strumento o applicazione o di una determinata tecnologia e sistema, quanto l’apprendimento dei concetti scientifici di base. Esattamente come a tutti è chiaro che insegnare matematica nella scuola non vuol dire insegnare a diventare esperti nel fare i conti, ma far sviluppare competenze relative alle quantità ed alle loro relazioni e manipolazioni.

2. Perché l’informatica è una disciplina fondamentale

Oltre alle due citazioni precedentemente riportate fornisco argomenti già articolati in altri paesi.

Una prima risposta è quanto si sta facendo negli Stati Uniti (non certo una nazione di secondario rilievo). A dicembre del 2015 sia la Camera che il Senato, con un appoggio bipartisan ed a larghissima maggioranza, hanno approvato l’ “Every Student Succeeds Act” (ESSA). Questa legge, firmata dal Presidente Obama il 10 dicembre scorso, riconosce che l’informatica (computer science) è un soggetto fondamentale per l’educazione scolastica K-12 (negli USA si usa quest’espressione per indicare i 12 anni di educazione dalla prima elementare all’ultimo anno delle superiori, la cui durata è di 4 anni).

La legge riconosce che l’informatica è un’abilità fondamentale per fornire a tutti gli studenti un’educazione bilanciata e adeguata al 21-mo secolo. Di conseguenza la inserisce, a pari merito con discipline più tradizionali (quali la madrelingua, la matematica, le scienze, solo per citarne alcune) nell’insieme delle materie (well rounded education subjects) che dovranno far parte dei programmi educativi che i singoli stati dovranno definire e che saranno obiettivo di programmi di sviluppo professionale degli insegnanti.

Aver aggiunto l’informatica all’insieme dei well rounded education subjects significa che il legislatore americano ha ritenuto necessario esporre gli studenti da subito e con continuità a questo soggetto di studio, in modo integrato con le altre parti del curriculum, allo scopo di apportare benefici durevoli alla società e all’economia.

Successivamente, nel Gennaio 2016, il Presidente Obama ha proposto un piano da 4 miliardi di dollari affinché «tutti gli studenti americani dall’asilo al liceo imparino l’informatica e acquisiscano la competenza di pensiero computazionale necessaria per essere creatori, e non semplici consumatori, nell’economia digitale, e cittadini attivi di una società sempre più tecnologica».

Una seconda risposta viene dall'Académie des Sciences, l’accademia nazionale degli scienziati della Francia, che nel Maggio 2013 ha prodotto un rapporto (L’enseignement de l’informatique en France. Il est urgent de ne plus attendre) che osserva che la maggior parte degli avanzamenti tecnologici più innovativi degli ultimi decenni sono il risultato diretto dell’informatica (dai motori di ricerca, alle reti di comunicazione, ai computer miniaturizzati presenti in ogni oggetto).

Il documento poi ricorda che la capacità dell’informatica di elaborare simboli di qualunque tipo la rende utile per tutte le altre discipline scientifiche alle quali l’informatica fornisce nuovi modi di pensare ed argomenta la necessità di insegnare l'informatica nelle scuole, a tutti i livelli, al di là dell’insegnamento a livello utente degli strumenti di base hardware e software. L’approccio suggerito è quello di iniziare esponendo i bambini alle nozioni fondamentali dell’informatica come scienza nella scuola primaria, proseguendo nella secondaria inferiore con l’acquisizione e l’approfondimento dei concetti – che conduca gli studenti ad un loro uso in autonomia, e sviluppando ulteriormente la formazione nella secondaria superiore.

Il rapporto francese sottolinea l’importanza che tutti i cittadini ricevano un’adeguata formazione sull’informatica, in modo da fornire loro le chiavi per comprendere un futuro in cui tutto sarà sempre più digitalizzato. Questa comprensione è necessaria per capire e prendere attivamente parte alla sua evoluzione invece di consumare e subire ciò che è stato deciso altrove. Il rapporto ricorda anche che in tutte le professioni, da quelle letterarie a quelle sociali, scientifiche o artistiche, l’interazione con strumenti digitali sta diventando la norma e la comprensione dei principi scientifici di base – che sono sempre gli stessi indipendentemente dai settori applicativi – è fondamentale.

In questi mesi tali indicazioni stanno diventando in Francia documenti che saranno operativi a partire dal prossimo anno scolastico.

Infine, una terza risposta è stata data dalla Royal Society, l’ente nel Regno Unito analogo dell’Académie des Sciences francese, che a Gennaio 2012 ha messo nero su bianco (Shut down or restart? The way forward for computing in UK schools) che ogni bambino dovrebbe avere la possibilità di imparare i concetti e i principi dell'informatica, sia per il proprio beneficio personale che nell’ottica della prosperità della nazione. Il rapporto rimarca l’importanza di apprendere concetti e principî dell’informatica sin dall’inizio della scuola primaria.

Anche per la Royal Society le motivazioni per insegnare l’informatica sono l’importanza per gli studenti di comprendere il mondo digitale che ci circonda e la possibilità di giocare un ruolo attivo e non essere consumatori passivi di una tecnologia misteriosa ed opaca. Inoltre osserva che cittadini che conoscono le basi scientifiche della tecnologia informatica sono in grado di partecipare in modo più informato e razionale di argomenti come i brevetti software, furti d’identità, ingegneria genetica, votazioni elettroniche.

Sulla base di questo rapporto, a partire da settembre 2014 ogni scuola del Regno Unito, ad ogni livello, deve insegnare i principî base dell'informatica.

3. Perché l’informatica ha un valore trasversale

L'informatica ha una caratteristica, nuova e sua specifica, che la rende ancora più interessante in un’ottica interdisciplinare rispetto alla lingua naturale ed alla matematica.

La lingua naturale è il mezzo base di espressione, ed in quanto tale permette di trattare qualunque soggetto, dai più concreti a quelli più rarefatti. Ovviamente ha un enorme “potere evocativo” ma purtroppo, o meglio per fortuna, possiede una sua intrinseca “ambiguità”, che non gli consente quella precisione che però in alcuni casi è necessaria. Quando leggiamo “I tre moschettieri” è la nostra fantasia che dà vita ai dettagli. Infatti, ogni regista che si è confrontato con l’opera ha dato vita alla sua rappresentazione del romanzo.

A compensare questa caratteristica della lingua naturale interviene la matematica, che fa del rigore e dell'esattezza la sua forza. Se si vuole descrivere qualcosa con precisione assoluta, allora il formalismo matematico è la soluzione giusta, ed una formula matematica ha sempre un preciso significato nel contesto della sua teoria di riferimento. Ma questa forza può essere inadeguata, in molti casi della vita. Perché non sempre ciò che trattiamo è suscettibile di quella formulazione così rigorosa di cui la matematica ha bisogno per esplicare il suo potere descrittivo. Appunto, non è possibile descrivere “I tre moschettieri” in formule.

La matematica è certamente in grado di definire simboli che rappresentano, ad opportuno livello di astrazione, concetti del mondo. Però, se non ha teorie, cioè teoremi, in grado di dedurne conseguenze, tale formalizzazione non è poi così produttiva. Ne abbiamo un esempio lampante nella biologia, in cui diversi aspetti erano stati modellati matematicamente già molti decenni fa. Ma è stato solo quando ad essi si è applicata l’informatica, con le sue peculiari caratteristiche sopra ricordate, che in quest’area “formale” della biologia è scoppiata una fioritura di risultati senza precedenti.

Un esempio più articolato è relativo alla manipolazione del linguaggio naturale. Non si può costruire una teoria matematica precisa del linguaggio naturale, perché troppe sono le eccezioni e le sfumature. Ma l'informatica, che come lo stesso Knuth ricorda (p.326), eccelle nel trattare sia casi particolari ed eccezioni che relazioni che cambiano subito dopo che sono state definite, riesce a gestire queste situazioni. Infatti gli impressionanti avanzamenti degli ultimi anni nella comprensione del linguaggio da parte dei calcolatori sono concretamente possibili solo grazie all’informatica, anche se basati su teorie matematiche molto sofisticate.

La forza dell’informatica in un contesto educativo è costituita dalla capacità di concretizzare mondi virtuali, grazie alle sue possibilità apparentemente illimitate di elaborare simboli di qualunque tipo ed in qualunque modo. Perché niente è utile per apprendere un concetto come farne esperienza concreta.

Con l'informatica è possibile costruire qualunque mondo vogliamo esplorare e dargli senso, definire un insieme di regole e dar loro vita, animandole mediante un'esecuzione su di un appropriato dispositivo automatico. Con l’informatica è possibile costruire una simulazione di fenomeni fisici, biologici o sociali di cui si conoscano (anche in modo parziale ed approssimato) le leggi, osservare cosa accade e “cosa accadrebbe se…”. Ed estendendo queste simulazioni è possibile costruire quelle “realtà virtuali” di cui stiamo vedendo l’incalzante diffusione ed alle quali è comunque necessario fare attenzione per le possibili conseguenze sulla vita reale.

4. Conclusioni

Questi sono i motivi per cui parliamo di “pensiero computazionale” nella scuola. Ma non chiediamo che sia questo il nome della materia, non ha senso. Non chiediamo che in tutte le materie ci sia “il momento del coding”, non ha senso, Bisogna insegnare “informatica”, così come si insegna “italiano” e “matematica”. E poi, se questo viene fatto in modo adeguato, da docenti che sono stati adeguatamente preparati a questo scopo, allora i benefici verranno.

Il nostro Paese, in cui già 25.000 insegnanti hanno portato più di un milione di studenti a svolgere quasi 10 ore a testa di informatica, ha dimostrato di essere pronto ed interessato a seguire questa strada.

Non perdiamo quest’occasione.


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Una sintetica versione preliminare di questo articolo è stata pubblicata su "Il Fatto Quotidiano" il 23 gennaio 2017.

Ringrazio i lettori che con i loro commenti alla versione preliminare hanno contribuito a estendere e migliorare la presentazione.

Il pensiero computazionale fornisce un nuovo linguaggio per la descrizione del mondo

di Enrico Nardelli

A fine novembre 2016 l’allora Ministra dell’Istruzione Stefania Giannini, nell’ambito dell’evento dedicato al Piano Nazionale Scuola Digitale alla Reggia di Caserta, ha annunciato l’avvio di un’iniziativa di importanza storica per la formazione informatica nella scuola italiana.

Non solo per il significativo investimento finanziario (100 milioni di Euro, di cui 65 per la primaria) ma anche per aver ribadito ancora una volta la centralità di questo tipo di formazione: «il pensiero computazionale altro non è che un nuovo linguaggio, il nuovo necessario modo per entrare in contatto con la realtà, anche, e soprattutto, se non si fa di mestiere». Venendo da una docente universitaria di Glottologia e Linguistica, si tratta di un riconoscimento culturale particolarmente gradito. L’investimento è finalizzato a far sì che: «il prossimo anno, tutte le scuole primarie avranno annualmente 60 ore di coding e quindi la possibilità di avere tra 10 anni una generazione di giovani italiani perfettamente alfabetizzati in quello che si chiama nuovo pensiero critico».

Ho già descritto gli elementi più caratteristici del pensiero computazionale, il termine che denota appunto gli aspetti culturali dell’informatica, indipendentemente dalla tecnologia digitale in cui essa si manifesta ormai dovunque intorno a noi.

Mi rendo conto però che, probabilmente a causa della sua novità, il pensiero computazionale viene molte volte descritto in modo parziale e quindi impreciso. Presento quindi la rielaborazione di una mia precedente definizione: “il pensiero computazionale è un processo mentale per far risolvere problemi ad un agente, sia esso persona o macchina, fornendogli una serie di istruzioni che deve eseguire in autonomia ”. Essa esplicita, in un contesto di divulgazione, tutte e sole le componenti essenziali, senza le quali il pensiero computazionale diventa altro. Più avanti discuterò in dettaglio i vari termini indicando, in qualche caso, alcune semplificazioni che ne alterano la natura. Per completezza scientifica segnalo anche la definizione più formale proposta da Jeannette Wing, la scienziata che ha contribuito a popolarizzare un termine introdotto da Seymour Papert.

Nel frattempo ricordo, a scanso di critiche superficiali, che per insegnare l'informatica non sono indispensabili quei dispositivi ed infrastrutture tecnologiche che in molti, forse troppi, casi sono obsoleti, se non assenti, nelle nostre scuole. Sarà molto più importante – affinché la novità diventi permanente e strutturale – la formazione degli insegnanti e l’organizzazione dell’iniziale fase transitoria. Ma non ho dubbi che i tecnici del Ministero sapranno gestire bene questi aspetti.

Per chi vuole toccare con mano “come si fa a studiare informatica senza i computer” segnalo alcune fonti. Prima di tutto le lezioni tradizionali disponibili sul sito di Programma il Futuro, il progetto MIUR – CINI che in due anni ha già esercitato al pensiero computazionale quasi un milione e mezzo di studenti per circa 8 ore a testa. Sono la versione italiana di alcune delle lezioni unplugged realizzate da Code.org. Vi è poi la traduzione italiana dell’eccellente libro gratuito “CS Unplugged”, che è anche un sito web (in inglese) contenente quasi 40 attività, per studenti di tutte le età.

Ho già discusso sull’importanza di questa formazione per lo sviluppo delle capacità cognitive razionali, che deve accompagnare e NON sostituire altre discipline, egualmente importanti per un’equilibrata e completa maturazione degli studenti. Sulla necessità di insegnare l’informatica come disciplina scientifica a tutti e di iniziare nella scuola primaria c’è un vasto consenso nei paesi occidentali. È scritto nel rapporto di gennaio 2012 “Shut down or restart ” della Royal Society, una delle associazioni scientifiche più prestigiose al mondo, sulla base del quale in UK da settembre 2014 è stato introdotto l'insegnamento dell'informatica nelle scuole di tutti gli ordini e gradi. È scritto nel rapporto di maggio 2013 dell’Accademia Francese delle Science, “Il est urgent de ne plus attendre ”.

Ovviamente, come per la matematica alle elementari non si insegna il calcolo differenziale (e non lo si fa neanche alle medie o alle superiori) così per l'informatica bisogna insegnare i concetti di base in modo adatto allo specifico livello di maturazione degli studenti, ed in modo indipendente dalla tecnologia.

Ecco allora l'analisi dei singoli termini della definizione:

1. Processo mentale: Specifica il concetto sottolineando la sua indipendenza da tecnologie, strumenti concreti e sistemi fisici. Identifica pertanto l'importanza metodologica del pensiero computazionale, che è applicabile in molti ambiti disciplinari ed è riconosciuto come strumento concettuale per la conoscenza del mondo da scienziati come Peter J. Denning: «Computing is the fourth great domain of science. It is as fundamental as the physical, life, and social sciences» [P.J. Denning e P.S. Rosenbloom, Computing: the fourth great domain of science, Communications of the ACM, 2009]. Inoltre, lungi dal trasformare gli studenti in robot, li aiuta a sviluppare il pensiero critico, cioè a «non fermarsi all’apparenza dei fenomeni ma … a chiedersi cosa ci sia dietro». È utile anche ricordare qui quanto ha scritto nel 1968 George Forsythe, analista numerico ed uno dei padri della formazione universitaria in informatica, in quanto fondatore del dipartimento di informatica dell’Università di Stanford negli Usa, uno dei primi a nascere ed uno dei migliori al mondo: «Le acquisizioni più valide nell’educazione scientifica e tecnologica sono quegli strumenti mentali di tipo generale che rimangono utili per tutta la vita. Ritengo che il linguaggio naturale e la matematica siano i due strumenti più importanti in questo senso, e l’informatica sia il terzo.» (p.456).
2. Far risolvere problemi: Un errore fondamentale è descrivere il pensiero computazionale unicamente come la competenza che permette di risolvere problemi (problem solving). Se così fosse non sarebbe diverso dalle competenze di tipo logico-matematico. I matematici hanno risolto problemi per millenni. Ma solo quando hanno iniziato a riflettere sulla possibilità e sulle implicazioni di “far risolvere” i problemi a qualcun altro, si è messa in moto un’evoluzione che ha portato alla nascita della nuova disciplina scientifica, l’informatica. Correlata a questa semplificazione vi è quella di ritenere che l’essenza del pensiero computazionale sia decomporre il problema in sotto-problemi, per poi ricombinarli. Ma molte volte non è richiesto questo approccio, che non è caratterizzante per il pensiero computazionale.
3. Ad un agente: Il termine “agente” indica chi esegue le istruzioni e ne mette in rilievo il suo essere distinto rispetto al soggetto in cui avviene il processo mentale. Anche questo è un elemento essenziale per caratterizzare appropriatamente l’informatica rispetto alla matematica da cui è nata. Chi specifica la soluzione di un problema nell’ambito della matematica è generalmente anche colui che la esegue. Nell’informatica la specifica della soluzione prevede necessariamente un esecutore – esterno e diverso dal risolutore – le cui capacità operative sono rigidamente e meccanicamente predefinite. Sottolineo che l’agente agisce sui dati che acquisisce per produrre dati come risultato della sua azione. Si tratta quindi di un agente in grado di elaborare informazione (information processing agent). È proprio questo approccio che costituisce il valore metodologico e interdisciplinare dell’informatica, perché consente di ottenere un punto di vista sul mondo in grado di complementare la descrizione che sono in grado di farne gli altri tre dominî della scienza. La bioinformatica offre in questo momento l’esempio più noto di tale vantaggio, ma tutte le discipline, anche quelle non scientifiche come l’arte [E. Nardelli: A viewpoint on the Computing-Art dialogue, Leonardo, 2014], sono in grado di trarne giovamento.
4. Sia esso persona o macchina: È una rigidità inutile ritenere che il pensiero computazionale serva solo per gestire macchine, cioè computer. Istruire una squadra di collaboratori a risolvere un problema richiede almeno le stesse capacità cognitive allenate dal pensiero computazionale: questo costituisce uno dei suoi apporti formativi che lo rendono estremamente utile per l’istruzione moderna. Ho già discusso sull’importanza di questa formazione per lo sviluppo delle capacità cognitive razionali, che deve accompagnare e NON sostituire altre discipline, egualmente importanti per un’equilibrata e completa maturazione degli studenti. Poi ne servono ovviamente molte altre: cognitive, emozionali e relazionali.
5. Fornendogli una serie di istruzioni: Vuol dire scrivere un programma, cioè codice informatico (cioè, fare coding). Ritenere che il pensiero computazionale sia finalizzato ad imparare a programmare (cioè sia il coding) è una semplificazione snaturante perché scrivere un programma informatico vuol dire niente altro che dare concretezza al processo mentale retrostante. Da questo punto di vista sussiste, tra pensiero computazionale e coding, un po’ la stessa relazione che esiste tra pensiero e linguaggio: quest’ultimo è la forma mediante cui rendiamo concreto il pensiero, cioè ne costituisce una rappresentazione, così come un programma (il codice informatico) costituisce una rappresentazione del pensiero computazionale. Ritenere che l’obiettivo primario della formazione al pensiero computazionale nelle scuole sia scrivere codice è come pensare che quello dell’insegnamento della matematica sia imparare a fare i calcoli.
6. Che deve eseguire in autonomia: L’ultimo elemento, da non trascurare, è l’autonomia dell’esecutore rispetto al soggetto in cui il processo mentale avviene. Nel caso si tratti di un agente “umano”, il programma che costituisce la rappresentazione di quel pensiero computazionale che ha specificato la soluzione del problema può, in una certa misura, contare sull’intelligenza dell’esecutore. Nel caso di un agente “meccanico”, cioè di una macchina qual è un computer, non possiamo far leva su alcuna intelligenza (nel senso umano del termine) e dobbiamo quindi esplicitare ogni più piccolo dettaglio. L’allenamento fatto in questo modo da studenti sarà utile nel lavoro che sarà svolto come adulti, quando gli esecutori cui daremo istruzioni saranno persone in grado di colmare le eventuali lacune.

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Una sintetica versione preliminare di questo articolo è stata pubblicata in due parti sul "Il Fatto Quotidiano" il 30 novembre 2016 e il 2 gennaio 2017.

Ringrazio i lettori che con i loro commenti alle versioni preliminari hanno contribuito a estendere e migliorare la presentazione.

Smart working, più agilità, meno fisicità

di Isabella Corradini

Una volta si parlava di telelavoro. Oggi si parla di smart working, modalità lavorativa cosiddetta "agile" che trova fondamento su due parole chiave: flessibilità e tecnologia. La riorganizzazione del lavoro mediante l'impiego delle tecnologie è tesa a favorire, da un lato, la riduzione dei costi fissi per l'azienda, e dall'altro una maggiore possibilità di conciliare tempi di lavoro con quelli privati.
Allo stato attuale le tecnologie permettono il superamento di qualsiasi barriera fisica e temporale, favorendo modalità lavorative sempre più innovative. Si pensi, ad esempio, alle teleconferenze via Internet, una pratica ormai costante per aziende e professionisti.

Lo smart working è oggi una realtà in graduale crescita. Secondo uno studio della School of Management del Politecnico di Milano, nel 2015 il 17% delle grandi imprese italiane ha sperimentato progetti di smart working.


Uno studio realizzato da Vodafone, Flexible Work: Friend or Foe?,ha esaminato l'applicazione del lavoro flessibile nelle imprese e la percezione dei lavoratori, coinvolgendo una popolazione di 8.000 individui in 10 paesi. Dalla ricerca emerge che il 75% delle aziende ha introdotto politiche di lavoro flessibile, mettendo in luce differenze significative sia per ciò che attiene gli approcci seguiti dai diversi paesi, sia differenze generazionali.


Secondo una classifica stilata da Flexjobs, un sito specializzato nell'offerta di opportunità lavorative da remoto, in una lista delle migliori 100 aziende dedite alle modalità di lavoro flessibile, ad aggiudicarsi le prime tre posizioni sarebbero LiveOps, Teletech e Amazon.


Lo smart working costituisce senza dubbio un approccio interessante, e probabilmente adatto alle attuali esigenze organizzative. Tuttavia ogni cambiamento della realtà lavorativa, in quanto tale, richiede necessariamente un accompagnamento culturale. Se, infatti, alcune realtà hanno già sperimentato (o sono pronte a sperimentare) progetti di smart working, altre sono ancora poco sensibili ad abbandonare il concetto di "fisicità" del lavoro. Senza contare che la scarsa confidenza con i dispositivi tecnologici rappresenta ancora un ostacolo da superare per poter attivare il lavoro flessibile.

C'è inoltre da considerare l'elemento umano, a proposito del quale alcune riflessioni sono doverose. Di certo la gestione in proprio degli orari lavorativi costituisce un vantaggio, così come il risparmio di tempo trascorso su mezzi di trasporto per il raggiungimento del proprio luogo di lavoro. Conciliare vita privata e lavorativa costituisce, infatti, un obiettivo irrinunciabile. Al contempo è però necessario adattarsi ad un nuovo concetto di postazione lavorativa caratterizzata da spazi sempre più aperti, senza assegnazioni fisse, riduzione all'osso dei documenti cartacei, utilizzo di dispositivi di dimensioni limitate, pochi contenitori per gli oggetti personali.

Si tratta di un ambiente di lavoro meno fisico, ottimizzato nell'uso per l'azienda, ma certamente più anonimo per l'individuo. Non si può, quindi, fare a meno di pensare ad una "spersonalizzazione" degli spazi di lavoro che, vissuti quotidianamente, tendono generalmente a produrre una percezione di familiarità e di sicurezza, stimolando una sorta di identificazione con il contesto e il sentimento di appartenenza. Inoltre, per quanto utili siano le modalità comunicative come chat aziendali e collegamenti da remoto, non vi è certezza che esse siano in grado di sviluppare il senso di squadra, almeno come ci si è abituati a pensarlo fino ad oggi.

La ricerca sul campo nei prossimi anni a venire potrà svelarci vantaggi e svantaggi dello smart working che indubbiamente rappresenta una sfida, culturale prima ancora che organizzativa.

Pubblicato su Bancaforte il 13.10.2016