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Non si vive di soli dibattiti e perciò ci siamo concessi una visita del bellissimo Palazzo Brunetti-Candiotti a Foligno, sede dell'Ente Giostra della Quintana e del laboratorio museatrale "Quintana 4D - Divertimento Digitale Didattica Diffusa"

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Programma del Social Hackathon Umbria 2018

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@ Foligno
5-8 Luglio
4 giorni di eventi tra innovazione e divertimento digitale

Competenze digitali, spirito d'iniziativa e imprenditorialità rappresentano alcune delle competenze chiave maggiormente richieste dal mondo del lavoro e, pertanto, la loro acquisizione viene fortemente promossa dall'Unione Europea per i cittadini di tutte le età e di qualsiasi provenienza. Nel 2018, ormai giunto alla sua terza edizione, il Social Hackathon Umbria intende rispondere a questa priorità offrendo percorsi di formazione di diversa durata e formato, per curiosi digitali o per aspiranti hacker, che si concluderanno nella maratona digitale del 5-8 luglio a Foligno, in Italia.
Contemporaneamente ai percorsi di formazione, abbiamo lanciato una call for ideas su tre ambiti tematici: B-KIDS, B-YOUTHS e B-WORK. Per ogni ambito abbiamo selezionato le due idee più rilevanti che potranno essere sviluppate da squadre di massimo 6 componenti guidate da un team manager esperto. Durante le 48 ore di Hackathon, le squadre potranno realizzare un pitch, un prototipo o un prodotto da presentare di fronte ad una giuria nazionale per l'assegnazione di un premio digitale del valore commerciale di 100€

B-KIDS

B-YOUTHS

B-WORK

Valutazione e riconoscimento delle competenze, orientamento e formazione continua flessibile, sono elementi strategici per il miglioramento della situazione occupazionale degli adulti.

Due team internazionali si sfideranno per la realizzazione di una App che prenda in considerazione i bisogni esposti sopra e sappia fornire delle risposte in modo efficiente e professionale.

Raggiungere i giovani che vivono situazioni svantaggiate e renderli consapevoli dei propri talenti ed aspirazioni è una delle sfide più grandi per un operatore giovanile.

Due team internazionali si sfideranno per la realizzazione di una soluzione digitale basata sul gaming e il mobile learning a supporto degli Youth Workers e delle loro attività di animazione.

Creatività, problem solving, lavoro di squadra, spirito di iniziativa, sono competenze fondamentali da trasmettere agli studenti già a partire dai primi anni del percorso scolastico.

Due team internazionali si sfideranno per la realizzazione di un gioco digitale che faciliti gli insegnanti di scuola primaria e secondaria nello sviluppare le competenze imprenditoriali di bambini e ragazzi.

Vieni a scoprire giochi e innovazioni digitali provenienti da tutta Europa!

Giovedì 05 / Sabato 07 luglio
Tutti i giorni, dalle ore 10.00 alle ore 18.00: laboratori di Scratch per bambini e ragazzi dagli 8 ai 14 anni, esibizione internazionale di giochi digitali sull'educazione al business, postazione paINTeraction per scoprire le opere d'arte attraverso la tecnologia kinect e corner Quintana4D con tour della città accompagnati dai fantasmi digitali della Giostra della Quintana!

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#SHU2018 Social Hackathon Umbria 2018 - Hackathon per idee digitali su imprenditorialità e lavoro

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@ Foligno 5-8 Luglio 4 giorni di eventi tra innovazione e divertimento digitale Competenze digitali, spirito d'iniziativa e imprenditorialità rappresentano alcune delle competenze chiave maggiormente richieste dal mondo del lavoro e, pertanto, la loro acquisizione viene fortemente promossa dall'Unione Europea per i cittadini di tutte le età e di qualsiasi provenienza.

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Se si ragiona in termini di virtualità, diventa spontaneo guardare all'affascinante mondo della AI, ponendosi domande su quale sia la "virtus" dell'essere umano e se e come sia possibile tradurla in algoritmi.

Fino a dove si potrà spingere questo processo di traduzione matematica del mondo in algoritmi? Arriveremo un giorno a veder pubblicati "algoritmi d'amore"?
Di sicuro, ragionare sull'Homo Virtualis può aiutare a guardare da un punto di vista diverso i problemi della AI, che oggi sono affrontati con molti più pregiudizi di quello che si creda

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Altheo Valentini:

Il tema dello sviluppo delle competenze digitali è uno dei pilastri delle strategie europee ed è particolarmente caro anche a SGI. DigComp è un framework che permette la costruzione di percorsi di formazione in maniera molto flessibile ed è alla base del progetto DCDS.

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Paolo Russo:

L’esperienza quotidiana mostra che il concetto di digitale è molto confuso. Tutti ne parlano, dando per scontato di aver chiaro cosa sia, ma poi in realtà tendono a mescolare livelli logici diversi anche a causa di una inadeguatezza del linguaggio che è molto significativa. Il problema si manifesta in maniera evidente nel settore dell’Eredità Culturale, dove la necessità di ragionare in termini di lungo periodo e transgenerazionali lascia meno spazio per nascondere i problemi sotto il tappeto e rende eclatanti alcune contraddizioni linguistiche e logiche. Non sono problemi accademici, ma hanno una ricaduta molto concreta e immediata sull’operatività quotidiana e sulla società. Ad esempio, studi scientifici presentati al recente simposio “Connecting the Dots: Young People, Social Inclusion and Digitalisation” organizzato da Consiglio Europeo e Unione Europea a Tallin hanno evidenziato quanto la percezione del digitale come “qualcosa che avviene dentro al computer e non è reale” impatti molto negativamente sulla capacità degli Youth Worker di relazionarsi con i giovani, che invece correttamente non percepiscono questa dicotomia nella vita. Cerchiamo di ripartire dalle basi.

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Qual è il filo rosso delle Giornate di Bevagna?

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Qual è il filo rosso delle Giornate di Bevagna?

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Uno degli aspetti principali della missione di SGI è favorire un approccio consapevole ai temi dell’innovazione. La consapevolezza si basa sulla chiara comprensione dei concetti di base di una materia e sulla coscienza dei limiti degli assiomi che si stanno prendendo per buoni e sui quali si incardinano i ragionamenti conseguenti.  L’esperienza di lavoro con l’Associazione ci ha portato a percepire la presenza di una grande nebulosità per motivi diversi su concetti importanti come digitale, dato geospaziale e blockchain. Non sono gli unici, ovviamente, ma per motivi di tempo e di inclinazione dei partecipanti si è scelto di concentrare la discussione su questi tre nelle Giornate di Bevagna.

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Il problema che spiega perché l'Intelligenza Artificiale funziona

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Il problema che spiega perché l'Intelligenza Artificiale funziona

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Il lavoro sull'intelligenza artificiale è condizionato da molti più assunti pregiudiziali di quanto non si creda. Questo lungo e ricco articolo è un'ottima fonte di spunti di riflessione.

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A framework for understanding AI and keeping up with it all.

Ask your resident experts, Why does AI work? Readily, they'll explain How it works, methods emptying in a mesmerizing jargonfall of gradient descent. But why? Why will an expensive and inscrutable machine create the knowledge I need to solve my problem? A glossary of technical terms, an architectural drawing, or a binder full of credentials will do little to insulate you from the fallout if you can't stand up and explain Why.

The purpose of AI is to create machines that create good knowledge. Just as a theory of flight is essential to the success of flying machines, a theory of knowledge is essential to AI. And a theoretical basis for understanding AI has greater reach and explanatory power than the applied or technical discussions that dominate this subject.

As we'll discover, there's a deep problem at the center of the AI landscape. Two opposing perspectives on the problem give a simple yet far-reaching account of why AI works, the magnitude of the achievement, and where it might be headed.

Part 1: Induction as the prevailing theory

Many overlook the question because it's obvious how knowledge is created: We learn from observation. This is called inductive reasoning, or induction for short. We observe some phenomena and derive general principles to form a theory. If every raven you've observed is black, it's fair to conclude that all ravens are black. Over time, more black ravens support your theory. Induction is intuitively simple, even irresistible, making it the answer that most people carry.

Machine learning, the most important domain in AI, is also inductive. Our intuitions about knowledge creation and the importance of machine learning inform our working hypothesis of why AI works: It creates knowledge in the same way we all create knowledge, using common sense induction.

"Our best theories are not only truer than common sense, they make far more sense than common sense does." David Deutsch

But can you really trust induction to create good knowledge? Like all great explorations, to answer that question you first need to wander around a bit to get your bearings.

At the Center of the AI Landscape

In 1950, Alan Turing wrote a remarkably prescient paper on AI, considering the question of whether machines can think. You're likely familiar with it for its discussion of the Turing Test. What I find most inspiring about that paper, however, is how comprehensively and enduringly Turing outlined not only the major objections to the feasibility of AI, but also the directions along which the problems might be explored. He identified two very different directions for AI, which serve as geographic coordinates of our landscape. Running north-south is the axis of human-like behaviours, like "the normal teaching of a child"; running east-west, processes of abstract thought, like "the playing of chess." In the pursuit of AI, Turing opined, "both approaches should be tried."

Over the intervening decades, people explored Turing's landscape widely. In their influential textbook on AI, Stuart Russell and Peter Norvig categorize these explorations based on whether the machines are thinking or acting, humanly or rationally (since rationality is an ideal that humans never achieve!). It's reminiscent of the Buddhist parable of the blind men and an elephant, where each approach is touching only a small part of the whole thing. But in AI, as in life, there are winners and loss functions. Some explorers found abundance; others endured harsh winters.

So which approach prevailed? Across the AI landscape, where are the thriving metropolises and the deserted wastelands? The notion of one prevailing approach is seriously oversimplified; the AI landscape is remarkably broad and diverse. Yet, those tribes generating the most interest, investment and activity establish landmarks of influence. Here, AI is most readily understood as machines acting rationally to get stuff done. Russell and Norvig weigh the pros and cons of different approaches to AI, concluding the rational agents approach is the best of the lot. "A rational agent is one that acts so as to achieve the best outcome or, when there is uncertainty, the best expected outcome." Questions of good knowledge are subordinated to questions of good behavior. While rational agents made landfall relatively recently, theirs are the gilded cities in AI.

While Russell and Norvig present a principled, top-down defense of rational agents, the choice is better understood as an exploration, the dogged pursuit of a vision. They summarize the foundations of AI across philosophy, mathematics, economics, neuroscience, psychology, computer engineering, control theory and cybernetics, and linguistics. (When your pursuit takes you across that many state lines, you're dogged!) In a previous post, I've traced how the bottom-up consensus emerged, "a vision of AI as an autonomous, goal-seeking system. By design, this definition of intelligence was crafted within the expectations of how this vision of AI would be realized and measured." Goal-seeking explorers creating goal-seeking AI.

How might the prevailing tribes answer our question, Why does AI work? Well, it acts so as to achieve the best outcome, of course. What's more, it works even in harsh, uncertain environments, without the benefit of a map or foreknowledge! But like indefatigable and philosophically precocious children, we can keep asking Why? Why does an autonomous goal-seeking agent create good knowledge?

Induction as the Source of Knowledge

Many would argue a focus on knowledge creation is a fatally narrow view of AI. Russell and Norvig caution, "intelligence requires action as well as reasoning." What of autonomy and automation, decision-making and control, utility functions and payoffs, integration and engineering? Our paths will cross again, but knowledge comes first. It's the ground, and whether soft or firm, it dictates whether your AI is in fact intelligent. They acknowledge the primacy of sound theoretical foundations. "The quest for 'artificial flight' succeeded when the Wright brothers and others stopped imitating birds and started using wind tunnels and learning about aerodynamics." I take their analogy seriously: Theory leads practice, and theories of knowledge lead AI.

Russell and Norvig refer to the source of knowledge as induction, including computational approaches for how knowledge is extracted from observations. Induction is a principle of science and the prevailing theory of knowledge creation. Given sufficient data, all the knowledge a system needs to exhibit autonomous, good behaviour may be acquired through learning, given sufficient high quality data. Following numerous winters of hype and disappointments, pragmatic considerations reign. A flexible and efficient acquisition of knowledge, surmounting the "knowledge bottleneck", is the central problem.

Note how the prevailing theory is wrapped in a method. Shai Shalev-Shwartz and Shai Ben-David explain the theory of machine learning in explicitly methodological terms. "The development of tools for expressing domain expertise, translating it into a learning bias, and quantifying the effect of such a bias on the success of learning is a central theme of the theory of machine learning." I'll share another example of this schema at the close of this post. The reduction of theory to method is an idea we'll encounter frequently as we move across the AI landscape. It has antecedents in the Scientific Method and inspires new computational epistemologies for automated science that we'll meet as we move further afield.

The Leap From Philosophy

Our introductory tour of the AI landscape would be reprehensibly incomplete if we didn't stop to behold one final landmark, a majestic cliff in the study of knowledge creation. Russell and Norvig explain, "Philosophers staked out some of the fundamental ideas of AI, but the leap to a formal science required a level of mathematical formalization in three fundamental areas: logic, computation, and probability." Philosophy without formalization is all well and good until you have to code it, and so they leapt.

Yet, formalisms are embraced within analytic philosophy so this requirement in itself doesn't explain the leap. Russell and Norvig stress their short history is necessarily incomplete, but this isn't a symptom of brevity. Rather theirs is an accurate portrait of an historical split, as if the foundational work in AI marks a break with modern philosophy. While that's a broad brush, it does capture the popular sentiment. The dismissal of philosophy is widespread, particularly among technical people.

The computer scientist Scott Aaronson agrees that the original purpose behind the founding work in computer science was the clarification of philosophical issues. Yet, in his discussion of the intersections of computational complexity and philosophy, he emphasizes that parallel investigations in technical disciplines don't diminish the importance of philosophy or excuse the dismissal of philosophical pursuits. "Indeed, one of my hopes for this essay is that computer scientists, mathematicians, and other technical people who read it will come away with a better appreciation for the subtlety of some of the problems considered in modern analytic philosophy." In a previous post, I've argued that there is much to be gained by remaining open to the contributions of philosophy.

Did the "leap to formal science" leap over competing theories of knowledge creation? One problem in particular is anything but subtle, and resides right at the center of the AI landscape. The principle of induction is often conflated with the uniformity principle of nature, which in turn casts induction as a principle of science. Induction, however, is better understood as a problem, where it finds its historical roots and full context. Guidance on how to manage this problem is what fills the textbooks and directs methodology. And while there is much to learn from the prevailing approach, particularly in the values of pragmatism and experimentation, AI cannot be explained until the problem of induction is understood.

The Problem of Induction

The problem of induction has been debated over centuries, most notably in the writings of David Hume. While I could never do justice to that volume of criticism, I want to give you a sense through a few examples of how these issues erode the commonsensical allure of the theory. The problem is that induction seems to play a central role in science and everyday life, but it also seems prone to produce bad knowledge. Therefore, how can induction be justified?

Well, let me count the ways. No, I mean seriously, just count the ways. If your theory is that all ravens are black, you can keep counting ravens until you find a white one. For good measure, we might also count all the non-black things we see that are not ravens. White shoes aren't black ravens, so they support our theory, too! (But of course, they also support the theory that ravens are blue.) This is the raven paradox, or Hempel's paradox, named for its originator, Carl Hempel. In a future post, we'll meet some of the clever people, including Bayesians, who chiselled this paradox down to size. Here, it's sufficient to note that counting evidence to confirm your theory is like preaching to the cosmic choir.

Another striking wrinkle on the problem of induction is the so-called "New Riddle of Induction," from the influential philosopher Nelson Goodman. His riddle introduced these imaginary "grue" and "bleen" objects that change colour over time, highlighting the difference between lawlike and non-lawlike statements, not to mention the ambiguities of language. How do we know some phenomena can be generalized to a lawlike regularity? How do we know what we've observed in the past will continue in the future?

Well, belief in the uniformity of nature underpins the entire scientific effort. When people speak about theprinciple of induction, this is usually what they're really saying. What, you think the sun will stop rising? However, this uniformity clearly doesn't extend to our observations of nature. The philosopher and mathematician Bertrand Russell famously explained this problem through the parable of a chicken that observed the farmer bringing him food every day. From these observations, the chicken induced the theory that the farmer would continue to feed him. The chicken's inductive theory died violently with the chicken! So too have machine learning projects that failed to see bias in their data's free lunch.

John Vickers contrasts the problem of induction with deductive reasoning, where according to the rules of logic, the premises imply the argument's conclusion. "Not so for induction: There is no comprehensive theory of sound induction, no set of agreed upon rules that license good or sound inductive inference, nor is there a serious prospect of such a theory."

Now, the prevailing AI tribes would beg to differ! There are sound inductive systems, manifest in powerful and fully autonomous machines. And they truly are marvels of science and engineering. But in order to understand the magnitude of these accomplishments, you must first recognize the thorny problem that induction poses. Attempts to manage the problem of induction are revealed as a central challenge of AI.

That said, Vickers is right about the comprehensive part. The problem of induction takes a mathematical form in David Wolpert and William Macread's no free lunch theorems. They explain, "if an algorithm does particularly well on average for one class of problems then it must do worse on average over the remaining problems." In other words, there is no universal learner that works well across all problems. Today's AI is an idiot savant; extraordinary adept at specific problems but generally inept. At least for now.

Respecting the depth of the problem avoids the contentious idea that induction is a principle. Nature is uniform but observations are fuzzy. The principle that future observations resemble the past is an assumption that inductive systems require to work effectively. Unfortunately, the uniformity of nature says nothing about a particular set of observations, ravens or chickens.

So how do we cope with the problem of induction? We leverage existing knowledge. Shalev-Shwartz and Ben-David explain, "We can escape the hazards foreseen by the No-Free-Lunch theorem by using our prior knowledge about a specific learning task, to avoid the distributions that will cause us to fail when learning that task." This is the essential connection between existing knowledge and learning. To observe intelligently requires explanations.

Part 2: The power of explanations

Now that we have some perspective on the centrality and problem of induction in AI, I want to turn to an opposing anti-inductive theory. Science is our most successful knowledge-creating enterprise. Karl Popper is one of the most influential thinkers in the philosophy of science. Therefore, it's important, if not central, to consider how Popper's philosophy explains why AI works.

"I think that I have solved a major philosophical problem: the problem of induction." Karl Popper

Popper's solution to the problem of induction is that knowledge is in fact not derived from experience. While it's true that experience and experimentation play an important role in knowledge creation, his emphasis is on problems. We create explanations and conjectures about how the world works. (Conjectures are informed guesses; the bolder the better.) Competing explanations square off in rounds of criticism and experimentation. Popper emphasized that ravens may always be found to justify a theory. Rather, criticism and experimentation should be directed to finding evidence that refutes the theory, a process of falsification. Although theories are never justified, they may be corroborated if they survive genuine efforts of falsification. Popper solves the problem of induction by rejecting data as the foundation of science, induction as the method, and justification and prediction as the objectives.

To clarify the central role that explanations play in knowledge creation, compare the process of induction, introduced above, to Popper's schema of problem-solving: When a problem is identified, solutions are conjectured; these conjectures are subjected to criticism and experimental tests, in an effort to root out errors in the theorized solutions; this introduces new problems to solve. Contrary to the much-bandied Scientific Method, science is an iterative process of problem-solving, not a strict methodology. This debate in the philosophy of science finds parallels in the future of AI. As we've seen, methodology figures prominently in AI and fuels the aspirations of machine learning as "automated science."

The Anti-Induction Debate

Despite his influence within the philosophy of science, the implications of Popper's theory are often ignored in computer science. One explanation for this neglect may be that the majority of philosophers remain unconvinced by his arguments. A common criticism is that despite Popper's efforts to distinguish his concept of corroboration from justification, people need justification as a basis for practical action. (Remember the advice of Russell and Norvig, that AI requires action as well as reasoning.) The psychological need for justification and the intuitive validity of induction impose serious impediments to anti-inductive theories of knowledge creation.

Other aspects of Popper's philosophy are harder to ignore. He stressed (alongside several notable philosophers) that all knowledge creation is theory-laden; observations are never free of an underlying theory or explanation. Even if you believe the process begins with observations, the act of observing requires a point of view. It may seem observational, "the man is sitting on the bench", but what caused you to look at the man? Language itself is theory-laden. Terms refer to concepts, which in turn point to other terms, in an infinite regress. What is a bench and sitting and why do they fit together? We make an observation, we don't take it. Ask data scientists how much time they spend deciding what to observe and what to exclude, or how difficult it is to wrangle the ambiguities of language.

The centrality of explanations in knowledge creation is not a contentious idea, in and of itself. David Deutsch, a staunch Popperian and pioneer of quantum computation, argues that computational theory and epistemology (along with quantum theory and evolution) comprise the Fabric of Reality. Responding to Nelson's riddle, introduced above, Deutsch frames languages as theories in the service of problem-solving. "One of the most important ways in which languages solve these problems is to embody, implicitly, theories that are uncontroversial and taken for granted, while allowing things that need to be stated or argued about to be expressed succinctly and cleanly." Welsey Salmon, in his classic book on the subject, asserted, "On one fundamental issue, the consensus has remained intact. Philosophers of very diverse persuasions continue to agree that a fundamental aim of science is to provide explanations of natural phenomena."

Deutsch cautions that explanation is frequently conflated with prediction, which erodes this consensus. Within AI, the centrality of explanations in knowledge creation is undeniably contentious. A common criticism of machine learning is the lack of interpretability; learners as black box oracles. This problem is an active area of research, but for many, inexplicability is a feature, not a bug, pointing the way to new explanationless methods of scientific discovery. Comparing this process of trial and error to alchemy, the computer scientist Ali Rahimi expressed anguish over "an entire field that's become a black box." Is this a leap to a brave new science or the regressive impact of a flawed theory of knowledge? I explored this topic at length in a previous post.

However seductive, the idea of explanationless theories fails in a fairly profound way. Not only is science neatly encapsulated as the pursuit of explanations, it is made possible only through the foundations of explanations. Whether in science or everyday life, people depend on long links of explanations they cannot directly observe or elucidate in any depth. Knowledge creators, whether humans or machines, cannot avoid explanations, even if they wistfully deny them.

But there is a more valid criticism of explanations. If there are any functional gaps in your solution, it bars the way to fully autonomous systems. So if induction is deemed essential to any widget or gear in your machine, the problem of induction may be an acceptable compromise. The need for justification, discussed above, is one perceived gap. A major proponent of Popper, David Miller, highlights some hard questions facing Popper's theory. "It must nonetheless be conceded that Popper's deductivism, in contrast to some forms of inductivism, and especially in contrast to Bayesianism, has no extensively developed account of what is usually called decision making under uncertainty and risk." Another major gap in Popper's philosophy is in the realm of creativity and discovery, where leaps in imagination lead to startlingly new conjectures and hypotheses. This is an area that Popper viewed as psychological and inherently subjective. Popper concluded (contrary to the title of one of his best known books) there is no logic of scientific discovery.

We'll return to these questions of prediction, decision-making, discovery and creativity in future posts, as major explorations across the AI landscape. But before the question of Why AI works can be answered, there is one additional aspect of explanations that needs to be considered: If explanations are key to knowledge creation, how do you know your explanations are any good?

Criteria for Good Explanations

Philosophers have categorized many different forms of explanation, such as the degree to which an explanation covers the observations, explanations by analogy, and explanations of purpose rather than cause. In The Beginning of Infinity: Explanations that Transform the World, Deutsch stresses the criterion of variability, "for, whenever it is easy to vary an explanation without changing its predictions, one could just as easily vary it to make different predictions if they were needed." Deutsch contrasts myths that explain the seasons with the scientific explanation based on the Earth's axis of rotation and orbit around the sun. The myths are easy to vary: Nordic and Greek examples incorporate widely divergent details of gods, kidnapping, retributions and wars. The myths are essentially interchangeable. The scientific explanation, on the other hand, is hard to vary since each detail of the explanation is intricately connected to the phenomena it explains. Change a detail and the scientific explanation falls apart. An explanation becomes hard to vary when all the details in the theory play a functional role.

In her book, How the Laws of Physics Lie, Nancy Cartwright credits Bas van Fraasen with formulating a particularly pointed criticism of explanations. "Van Fraassen asks, what has explanatory power to do with truth? He offers more a challenge than an argument: show exactly what about the explanatory relationship tends to guarantee that if x explains y and y is true, then x should be true as well. This challenge has an answer in the case of causal explanation, but only in the case of causal explanation." A causal explanation details the specific chain of cause and effect that leads to an outcome. Causal explanations satisfy van Fraasen's challenge, as well as Deutsch's hard-to-vary criterion. All the details in a causal explanation play a functional role.

Good explanations are further constrained by their need to play nice with other good explanations. They must both cover the phenomena they purport to explain, as well as demonstrate an external coherence. You might think you have a groundbreaking new theory of quantum gravity, but it had better play nice with quantum mechanics and general relativity. Good luck with that!

In stark contrast to the glut of data and observations, hard-to-vary explanations are hard to find. This observation has important consequences in AI. First, it illuminates the dreadful conflation between explanations and observations. Observations are plentiful. Bad explanations are plentiful. But good, hard-to-vary explanations are exceedingly rare. Second, there exists criteria for good explanations, which in turn provide the means by which they may be sought and evaluated.

But of course, this is all just talkity talk when you need to create a practical, working solution! Judea Pearl, a pioneer in probabilistic approaches to AI and the development of Bayesian networks, is also a pragmatic AI theorist. In his book on causality, he reminds us of the basic "intuitions" behind AI. "An autonomous intelligent system attempting to build a workable model of its environment cannot rely exclusively on preprogrammed causal knowledge; rather, it must be able to translate direct observations to cause-and-effect relationships."

You'll recognize in Pearl's advice the prevailing methodology of AI, introduced above: We need to build an autonomous intelligent system; pragmatically, it needs to be workable, end-to-end; and that solution must involve induction, an ability to translate direct observations to cause-and-effect relationships, "assuming that the bulk of human knowledge derives from passive observations." Induction is the principle assumed, intuitive and self-evident, just common sense.

Defying Common Sense: Why Does AI Work?

Knowledge creation defies common sense. Induction isn't a principle, it's a Faustian bargain. But like any deal with the devil, it's a choice made against a paucity of other choices. What does AI look like when it's based on an anti-inductive theory of knowledge? We can generalize, extrapolate or analogize. We can inch step-by-step towards the best explanation. We can randomly mutate our ideas or throw shit against the wall. But feats of creativity, of bold conjecture, are still largely mysterious.

Wherever this mystery leads, look for explanations at the helm. Explanations figure prominently in the past, present and future of AI. The popular history of AI is that non-inductive approaches necessarily lead to brittle hand crafted systems of knowledge engineering. But on closer examination, explanations have been successfully operationalized in many guises, such as the inductive bias of a learner, the role of background knowledge in "priming the pump" of induction, the importance of sound priors for confronting the "curse of dimensionality", and the venerable Occam's razor.

The most imaginative solutions are increasingly focused on explanations. Explanatory factors enable rapid learning using only a handful of observations. Innovations in compositionality, distributed representations, and transfer learning mirror the integration of explanations across multiple domains. (Recall a key criterion of good explanations is their external coherence.) Explanations also figure prominently in the context of automated scientific discovery through heuristics and search strategies to narrow down a large space of possible hypotheses and new ideas. Generative approaches illustrate the power of explanatory models to create data based on explanations of their environments. These visionary approaches leap over the brittle corpses of knowledge engineering in surprising ways.

Explanations impose constraints on knowledge creation and constraints lead to creativity. In their discussion of the role of knowledge in learning, Russell and Norvig explain, "The modern approach is to design agents that already know something and are trying to learn some more. This may not sound like a terrifically deep insight, but it makes quite a difference to the way we design agents. It might also have some relevance to our theories about how science itself works." Indeed, it's why science works!

So why does AI work? Inductive systems work because the problem of induction can be managed. In many respects, research and engineering efforts are directed to minimizing the errors that travel with induction. With the incorporation of sound background knowledge and assumptions of uniformity (such as, the future will resemble the past), inductive technologies succeed. And since there is no universal solution, no free lunch, a deep understanding of the knowledge domain is paramount. This competitive advantage is often expressed as privileged access to data, but it's better understood as the power of explanations to intelligently guide you to the right data.

A new perspective is gained when induction is cast as a problem to navigate rather than a principle unchallenged. While AI may ignore Popper, Popper reads deeply on AI. And just as various schools of philosophy converged on the consensus of explanations, various schools of AI are converging on the foundation of explanations to create good knowledge.
Special thanks to Kathryn Hume and David Deutsch for their feedback on earlier drafts of this post.

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One problem to explain why AI works - inventing.ai - Medium

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Ask your resident experts, Why does AI work? Readily, they'll explain How it works, methods emptying in a mesmerizing jargonfall of gradient descent. But why? Why will an expensive and inscrutable machine create the knowledge I need to solve my problem?

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Il ragionamento svolto da Turing per elaborare il suo famoso test non è comunemente conosciuto, ma è molto interessante e andrebbe sempre tenuto presente. Volendo rispondere al quesito "Può una macchina pensare?", Turing si pose due ordini di problemi.

Primo: la domanda era mal posta perché la definizione di macchina è troppo vaga. Decise di focalizzarsi sul computer per due motivi. Intanto, era una macchina già realmente esistente ai suoi tempi e non ipotetica come cloni biologici. In secondo luogo, la teoria computazionale assicurava che dimostrare l'assunto per uno specifico computer equivaleva a dimostrarlo per qualunque computer. Un vantaggio pratico non da poco.

Il secondo problema era molto più intrigante: la domanda era mal posta perché non esiste una definizione chiara e universalmente definita di cosa sia il pensiero. Turing perciò pensò il suo test non per verificare se un computer possa pensare, ma se possa generare azioni equivalenti a quelle generate da un umano pensante se posti di fronte al medesimo problema. La differenza è significativa.

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Paolo Russo:

Un signore abbastanza autorevole un po’ più di un secolo fa ci ha spiegato che Energia e Massa sono due facce intercambiabili della Materia. Ne consegue che le affermazioni del sig. Buonarroti e del mio personaggio fittizio favorito sono equivalenti. Oppure no?

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Peter Pavlolgyi, COO di All Digital, e Altheo Valentini, membro del Board di All Digitale e nostro socio, hanno presentato la loro organizzazione e il progetto DCDS, chiedendo ai nostri numerosi soci che si occupano di competenze digitali di procedere ad una peer review dell'analisi di contesto. Obiettivo dell'incontro: individuare le categorie di beneficiari da noi ritenute più adatte.

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Il potenziale inespresso del Dato Geospaziale

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Il potenziale inespresso del Dato Geospaziale

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Sergio Farruggia:

I Geospatial Data sono una dimensione trasversale del mondo digitale, la cui importanza non è stata ancora realizzata a pieno, specialmente in Italia, dove vengono usati principalmente solo per creare cartografia. In realtà, si può fare molto di più. Vediamo come.

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Perché una sezione dedicata all'Ascolto?

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Perché una sezione dedicata all'Ascolto?

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Sperimentando i coaching circle previsti dalla Theory U lo scorso anno, abbiamo acquisito maggiore consapevolezza dell'importanza dell'ascolto per ogni processo di cambiamento e apprezzato l'utilità della presenza di uno spietato Time Keeper nei nostri eventi. Assicurandosi che nessuno parli di più di un tempo massimo concordato, si riesce ad ascoltare molto di più e a raccogliere molti più spunti

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Adunanza Annuale degli Stati Generali dell'Innovazione

Bevagna, 5-8 Luglio 2018
Agriturismo "Il Poggio dei Pettirossi"
Via del Poggio 1, 06031, Bevagna, Italia
Google Maps

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Perché potremo beneficiare di una lavagna infinita sulla quale appuntare i nostri pensieri e segnalare risorse utili.

Padlet è uno strumento molto comodo per raccogliere contributi su un tema da persone diverse. E' organizzato in schede ed è molto più flessibile di strumenti come Google Doc, che sono nati per lavorare in maniera lineare.

Con Padlet si possono creare schemi a griglia, a muro, a canvas aperto e così via e passare dall'uno all'altro in base alla fase di lavoro, se serve. Così, per esempio, si può cominciare con un canvas libero per affiggere "post-it digitali" durante una fase di brainstorming e poi riordinarli in colonne in una successiva fase di sintesi.

E' anche importante che si possano importare e inserire risorse un po' di tutti i tipi.

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Speech di 15 minuti su ASCOLTO e sulla coppia PROBLEMA-SOLUZIONI…

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Ogni problema ha una soluzione | Renzo Provedel | TEDxMontebelluna

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In allegato trovate il report dell'analisi di contesto implementata nel quadro del progetto Erasmus+ KA3 DCDS "Digital Competence Development System".

Il progetto mira a definire un approccio per fornire alla popolazione europea adulta poco qualificata le competenze digitali e trasversali di base necessarie per l'occupazione, lo sviluppo personale, l'inclusione sociale e la cittadinanza attiva.

Per raggiungere questo obiettivo, il progetto svilupperà un Sistema per lo Sviluppo delle Competenze Digitali (DCDS, dal titolo in inglese) multilingua, aperto e innovativo, e lo testerà in situazioni di educazione non formale ad adulti poco qualificati in diversi paesi europei.

Al fine di garantire la qualità dei risultati progettuali, ogni Paese partner organizzerà delle sessioni di peer-review volte a validare le milestone di volta in volta raggiunte dal consorzio.

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Carmine Marinucci:

per affrontare il tema del "digital divide" e dell'inclusione attraverso l'accesso agli strumenti e ai canali digitali, sia in chiave transculturale che, per esempio nel tema delle discriminazioni di genere, bambine e ragazze escluse dall'accesso al sapere e alle piattaforme digitali come una delle modalità di mantenimento della loro esclusione e minorità sociale, delle discriminazioni di carattere etnico culturale, porta con sé anche quello dell'uso dei media come strumenti nei conflitti, Stiamo riflettendo su un tema 'bifido':
1) 'la rete diculther come scuola di pace' per lavorare su un uso distensivo, di mediazione dei patrimoni culturali attraverso l'uso proprio della loro rappresentazione e circolazione in rete (esperienze di scuole e di organizzazioni non governative e di solidarietà di uso degli strumenti e piattaforme digitali per diffondere e sedimentarie contenuti distensivi, messaggi di pace, culture del dissenso non violente)
2) 'Il web che non odia': per rendere protagoniste studentesse e studenti  proprio nelle scuole sulla inclusività culturale attraverso la rete, la riduzione dei conflitti, il rispetto delle diversità anche nella dimensione locale (basti pensare alla quantità di odio razziale che sta emergendo in queste settimane nella rete in Italia con effetti di vera moltiplicazione esponenziale della rabbia e della contrarietà sociale verso i migranti: un fenomeno di rilevanza enorme nella propaganda politica e culturale che merita di essere considerato con cura).
Che ne pensate?

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In questa colonna inseriamo schede di attività che vogliamo e possiamo concretamente svolgere o avviare nei prossimi 18 mesi.
Il “Si dovrebbe fare...” non ha diritto di cittadinanza in questa lista. Ci entrano solo attività sostenute da impegno in prima persona dei proponenti.
Invitiamo tutti a votare le proposte e ad inserire il proprio nome come commento se si intende lavorarci in prima persona.

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Dove i primi partecipanti si radunano e preparano il palcoscenico per i propri amici

Arrivo dei primi partecipanti a Bevagna nel pomeriggio di giovedì 5 luglio, preparazione delle sale e concertazione delle attività di animazione.

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Per prima cosa per ogni nuovo tema creiamo una colonna.

All'interno della colonna inseriamo schede con contenuti utili e, soprattutto, con nostri contributi originali. Questi ultimi potrebbero anche essere solo domande indicate nel titolo della scheda, la cui risposta viene lasciata a singoli soci o gruppi di lavoro, che potranno scriverla nel corpo della scheda.

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Open Innovation in Geospatial Applications

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Open Innovation in Geospatial Applications

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Sergio Farruggia:

L'ultima slide della presentazione proposta sopra fotografa un presente mediocre, di debole Readiness rispetto alle opportunità offerte dal Mercato Geospatial, non all'altezza della posizione  di Paese "del G7",  seppur con un buon rank, per un paio di aspetti (su cui fare leva). SGI ha schematizzato la Rivoluzione Geografica in funzione di nuovi paradigmi della nostra epoca  (Sviluppo Sostenibile, Open Gov, Smart City/Community), di alcuni concetti innovativi per il settore GI (Open Innovation declinato per la GI, Spatial Enablemnt, Spatial Data Infrastructure) e ne fa uso per elaborare proposte (V. i nuovi profili professionali per l'IG, di cui alla norma UNI relativa). Le slide caricate qui di seguito, espongono i contenuti di tali elaborazioni.

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Peter Palvolgyi nel sui intervento ha presentato alcuni tool interessanti, prodotti da progetti di All Digital:

Skillage
Free online tool per verificare il proprio livello di preparazione digitale per entrare nel mondo del lavoro.

Piloting
Altro tool di assessment

Pathways 4 Employ
Sempre da All Digital per imprenditori e Virtual Office Workers.

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Automation and The Rise of Meaningful Work

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Automation and The Rise of Meaningful Work

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La tesi di questo articolo è che nel lungo periodo l'avvento delle tecnologie di automazione del lavoro intellettuale ripetitivo spingeranno verso la "Imagination Age".

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In 2005, Google's Director of Engineering and Futurist Ray Kurzweil published one of the most important books on the future of our species: The Singularity is Near. Unlike the Musks' and Hawkings' of the world, Kurzweil has been a consistent champion of technology and automation - and for good reason. A rational optimist, his worldview and predictions are grounded in scientific fact and empirical evidence.

In his book, Kurzweil welcomes a future in which artificial intelligence will surpass human intelligence: a tipping point known as the technological singularity. In this era, Kurzweil envisions that we will be able to merge with machines to upgrade our biology and intellectual capacity. While we haven't yet encountered Super Intelligent AI that can do this, Narrow AI has infiltrated every aspect of our lives. As a result, despite the positive outlook that experts like Kurzweil present, the headlines suggest that most people imagine a dystopian future in which AI will, at best, steal our jobs and, at worst, lead to human extinction.

Concerns over the changing employment landscape carry some merit. Current technology alone could automate over 45% of all activities that we are now paid to do. But if history is an indicator of anything, change brought about by technological advancement isn't necessarily a bad thing.

A debate on the future of work warrants cautious thought, objective analysis, and a futuristic mindset about the possibilities that await us. To begin, we must ask a crucial question: how, exactly, is the landscape of work changing? What are some of the jobs and industries of the future? What skills will we need to thrive in the future?

Who should we believe - the Musks' of the world, or the Kurzweils' of the world?

The Decline of Repetitive Jobs

The fear of robots stealing our jobs is nothing new. Nearly 500 years ago, Queen Elizabeth I denied an English Inventor named William Lee a patent for an automated knitting contraption, out of concern that the invention would deprive several women of employment.

Ironically, though Queen Elizabeth feared for jobs when she denied Lee's patent, the weaving technology ended up creating several more jobs for weavers. As the Industrial Revolution taught us, technology is a massive economic driver. Because automation liberated weavers from doing tedious, mundane tasks and spiked worker productivity, people had the opportunity and capital to innovate in the industry, generate higher wages, more jobs, and ultimately create a revolution within retail.

As the Luddites of the 20th century will tell you, it's often difficult for us to see the benefits of technology. In the short-term, technological upgrading warrants significant change; from upskilling workers to requiring more capital. In the long-term, however, technology can be a resource-liberating source. In the near future, automation is undoubtedly going to continue to impact several sectors. However, the jobs that have the risk of being automated are those that involve repetitive and linear tasks that are easy to code. High-risk fields include transportation, retail, customer service, agriculture, accounting, and finance. Jobs within these include truck drivers, telephone operators, paralegals, CPAs, laborers and other administrative workers.

Technology itself has always been a double-edged sword: the fire that kept us warm also burned down our houses. How we leverage it is entirely up to us. According to Ray Kurzweil, technology has amplified both our creative and destructive impulses. That said, the decline of mundane, repetitive, boring, and unsatisfying jobs could, in reality, be a positive thing for our society. What it leads to is more meaningful, purposeful work. As some experts predict, technology will lead us into the imagination age, in which creativity and imagination will be the primary creators of economic and societal value. In the imagination age, technologies like virtual reality and user created content change the way humans interact with each other and how they create social and economic structures.

The Current Problem of Employee Disengagement

According to Gallup, employee disengagement is at an all-time high. Today, a staggering 87% of employees all over the world feel disengaged at work. Technology will help us solve this problem of employee disengagement.

Let's go back for a second to the Queen Elizabeth example. In the 20th century, automation played a pivotal role in increasing individual worker productivity within the retail sector. In the 21st century, this role has completely changed the landscape of retail. On the consumer end, companies like Amazon are leveraging technology to change the way we shop and providing us with personalized shopping experiences. Meanwhile, the back-end manufacturing sector is seeing a phenomenal breakthrough. Exponential technologies like 3D printing are ushering an era of digital manufacturing. With 3D modeling, manufacturing engineers can design the factory floor layout and production flow, allowing engineers to search for ways to increase efficiency in production before production even begins.

On the one hand, this disruption in manufacturing will cause several people to be out of jobs - specifically manual labor and factory workers. With companies like Amazon leveraging VR, AR and AI assistants to personalize the shopping experience, customer service representatives and cashiers might find themselves out of jobs too. But in the long run, that could be a good thing, because these innovations give rise to a whole new league of jobs that are far more satisfying and allow us to tap into our individual skills. Soon, instead of applying to be a retail clerk at a store, you could be applying to be a 3D printing fashion designer or a VR architect.

Technological liberation could help us solve the problem of employee disengagement. When we don't have to worry about completing mundane tasks that are instead done more efficiently by machines, we have the time to tap into our imagination and creativity to do work that is more satisfying. With fewer people needed to complete repetitive tasks, society will have pave the way for people to get involved in sectors that could could add to our overall intellectual progress: like neuroscience, bioengineering, and even space exploration.

Industries of the Future

While we can confidently predict which jobs will go away - a prominent example being truck and taxi drivers - it's hard for us to predict, precisely, what new jobs we can expect to have in the next few years. Jobs of the future exist in industries and concepts that don't exist yet. By one estimate, 65% of of the children entering primary school today will ultimately end up working in completely new job types that don't yet exist. Consider the fact that, 20 years ago, a job title like Social Media Manager would have left most people bewildered, to say the least.

Though it may be hard to exactly pin-point what the future holds, what we do know is that the sectors that will survive will be those that can't be automated. We'll see more of an importance placed on the integration of art with technology, and we'll need people who can utilize these areas of intelligence to fulfill jobs like Virtual Reality Architect or 3D Printing Fashion Designer.

We'll also see an expansion in fields like neuroscience that help us gain a better understanding of ourselves and help us upgrade our biology. Over the past few years, we've seen an explosion in jobs relating to data science. This expansion will continue as we seek to invent more sophisticated technology and as we enter the era of 5G.

Meanwhile, our current jobs that will continue to exist will be those that can't be automated - in other words, jobs that require a high-level of emotional intelligence and engagement. According to Edward Hess, these involve teachers, social workers, physical therapists, and counselors.

The Rise of Meaningful Work

As we attempt to robot-proof ourselves, we'll need to adopt some critical skills that ensure that we not only survive, but thrive in the future. The education sector will have to be completely revamped if we want to prepare the youth to succeed in an ever-changing work landscape.

According to Edward Hess, we should teach iterative learning - that is, the unlearning and relearning of skills. Moreover, what jobs of the future will need is high-order thinking (critical, innovative and imaginative), high emotional intelligence, and complex problem-solving.

In the long run, tapping into these various aspects of human potential will change what it means to work. Currently, we spend a lot of time at jobs that we don't necessarily enjoy, which causes us to lead unfulfilling lives. Often, the reason we're disengaged at work is because we're completing repetitive tasks and we're unable to see the tangible results of the work that we do. But if we perform jobs that allow us to pursue our intellectual interests, we might be able to attach purpose and meaning to work. With more people doing jobs that require non-linear thinking, human interaction, problem-solving and creativity - all skills that keep us engaged in the long-term - automation could increase our overall happiness.

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Automation and The Rise of Meaningful Work - Awecademy - Medium

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In 2005, Google's Director of Engineering and Futurist Ray Kurzweil published one of the most important books on the future of our species: The Singularity is Near. Unlike the Musks' and Hawkings' of the world, Kurzweil has been a consistent champion of technology and automation - and for good reason.

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Paolo Russo:

Il Digitale è un aggettivo sostantivato che usiamo comunemente per indicare sia prodotti e processi sia le tecnologie che ci consentono di generarli. Spesso fondendo insieme livelli logici molto diversi. E’ importante ricordare che la grande novità introdotta dalle tecnologie digitali è la capacità di manipolare l’energia in maniera tale da poter generare oggi fino a miliardi di fluttuazioni acceso/spento al secondo. Le cosiddette tecnologie digitali sono tecnologie di manipolazione dell’energia e in quanto tali lavorano assolutamente a livello di materia, come ha chiarito Einstein con la sua famosa equazione (vedi schede seguenti). La grande intuizione successiva è stata quella di sviluppare il concetto dell’alfabeto Morse e di abbinare “1” allo stato acceso e “0” allo stato spento. In questo modo si è associato un codice numerico a base 2 al fenomeno fisico osservabile all’interno di un microprocessore. Una volta ottenuta la corrispondenza con un primo codice è poi semplice generare corrispondenze biunivoche con tutti gli infiniti codici equivalenti all’insieme dei numeri interi o a suoi sottoinsiemi. Esempi immediati sono rappresentazioni numeriche in basi diverse (come quelle “naturali” in base 10 o 60) o con gli alfabeti. Su questi codici diventa poi facile costruire rappresentazioni più complesse come dati, linguaggi, insiemi di colori o approssimazioni numeriche di segnali analogici (come nel caso delle onde sonore). Pertanto, la percezione del “digitale” come altro dal mondo materiale o della contrapposizione tra “atomi” e “bit” è assolutamente forzosa. E’ vero - e affascinante - che la capacità di rappresentare informazioni attraverso l’energia invece che attraverso la massa ha aperto all’essere umano una mondo di opportunità completamente nuove, grazie alla diversa natura del mezzo di trasmissione dell’informazione. Con sfide molto diverse. Ad esempio, il digitale apre infinite possibilità per superare i vincoli dello spazio, ma ha grosse difficoltà a persistere nel tempo. Per rendersene conto è sufficiente ragionare sulla natura di un monumento puramente digitale.

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Conclusioni del Consiglio del 21 maggio 2014 relative al patrimonio culturale come risorsa strategica per un'Europa sostenibile

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Conclusioni del Consiglio del 21 maggio 2014 relative al patrimonio culturale come risorsa strategica per un'Europa sostenibile

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"il patrimonio culturale è costituito dalle risorse ereditate dal passato, in tutte le forme e gli aspetti - materiali, immateriali e digitali (prodotti originariamente in formato digitale e digitalizzati), ivi inclusi i monumenti, i siti, i paesaggi, le competenze, le prassi, le conoscenze e le espressioni della creatività umana, nonché le collezioni conservate e gestite da organismi pubblici e privati quali musei, biblioteche e archivi. Esso ha origine dall'interazione nel tempo fra le persone e i luoghi ed è in costante evoluzione. Dette risorse rivestono grande valore per la società dal punto di vista culturale, ambientale, sociale ed economico e la loro gestione sostenibile rappresenta pertanto una scelta strategica per il 21o secolo;"

L'articolo 2 delle conclusioni è politicamente importantissimo, ma è anche figlio di un gravissimo equivoco circa la natura del "digitale" che provoca effetti perversi un po' in ogni settore. La percezione del digitale come "altro" rispetto al materiale o all'immateriale crea una serie di paradossi logici, che affliggono i processi di negoziazione sociale, di pianificazione e di progettazione.
Le tecnologie digitali sono tecnologie che consentono la manipolazione dell'energia e in quanto tali generano risultati assolutamente materiali. Di qui si deve partire per ragionare sul patrimonio culturale digitale o - meglio - la gestione del processo di trasmissione dell'eredità culturale digitale.

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collaborare ulteriormente su un programma di ricerca per il patrimonio culturale e rafforzare il sostegno ad iniziative di ricerca in materia di patrimonio culturale nell'ambito del programma quadro dell'UE di ricerca e innovazione Orizzonte 2020, come l'iniziativa di programmazione congiunta relativa a patrimonio culturale e cambiamenti globali.

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La prossima era dopo quella agricola, industriale e dell'informazione?

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The imagination age is a theoretical period beyond the information age where creativity and imagination will become the primary creators of economic value. This contrasts with the information age where analysis and thinking were the main activities.

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… e se sarà femmina si chiamerà Futura

Dove si recita a soggetto un futuro desiderabile di fronte ad una neonata AI

Scena I – I Sensori dell’Innocenza

Venerdì 6 luglio ore 9:30 – Poggio dei Pettirossi, Bevagna

Intermezzo: Pranzo

Scena II – Homo Virtualis vs Homo Geographicus

Venerdì 6 luglio ore 14:30 – Poggio dei Pettirossi, Bevagna

Intermezzo – Visita serale al Laboratorio Museatrale “Quintana 4D” a Foligno

Scena III – Uno Zero e Sessantacinquemilacinquecentotrentasei

Sabato 7 luglio ore 9:30 – Poggio dei Pettirossi, Bevagna

Scena IV – Nomen Omen

Sabato 7 luglio ore 10:30 – Poggio dei Pettirossi, Bevagna

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E' possibile lasciare commenti a ciascuna scheda. E' utile farlo quando non si intende contribuire alla stesura del testo finale, ma fornire semplicemente dei suggerimenti. E' sempre consigliato  di usare i commenti quando si opera sulla scheda al di fuori di un momento concordato di collaborazione.

I commenti possono essere usati utilmente anche per salvare versioni precedenti del testo della scheda, indicandolo opportunamente.

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La definizione del profilo professionale del Geographic Information Manager è stato un importante risultato di SGI in ambito  UNI. Come ci si può adoperare ora per la sua adozione?

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Qual è la proiezione futura di questo profilo professionale per l’immediato futuro a beneficio degli studenti?

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Franco Farinelli - La critica della ragion geografica

Hoffstadter - Gödel Escher Bach

Emmanuel Sander - Superfici ed essenze, l'analogia come cuore pulsante

Khanna - Connectography

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Competenze digitali oggi e domani

Dove si incontrano ed aiutano altri innovatori giovani e meno giovani

Scena I – Peer review DigComp

Sabato 7 luglio ore 11:00 – Poggio dei Pettirossi, Bevagna

DigComp (“A Framework for Developing and Understanding Digital Competence in Europe”) è un quadro di riferimento comune per le competenze digitali. Sessione di peer-review introdotta da Peter Palvolgyi, COO di ALL DIGITAL, ONG europea per la promozione delle competenze e dei lavori digitali.

Intermezzo – Pranzo

Scena II – SHU2018

Sabato 7 luglio ore 15:00 – Centro Studi Città di Foligno, Foligno

Mentoring dei team in gara e valutazione in itinere dei progetti di co-creazione digitale. A seguire, partecipazione all’incontro “StartUp Grind Foligno” e confronto con il team EPALE Italia di INDIRE.

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Cliccando su "GRADE" è possibile - ed auspicato - assegnare un voto da 1 a 100 alle schede. E' un modo per misurare immediatamente il livello di consenso ed apprezzamento tra i Soci per i contenuti di quella scheda.

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Convegno “Etica e Tecnologia”

Dove alcuni temi di attualità sono spiegati agli intellettualmente curiosi

Domenica 8 Luglio ore 9:30 – Poggio dei Pettirossi, Bevagna

09:30  Blockchain: miti, realtà, limiti e opportunità

Sandro Fontana,  Esperto di sicurezza GT50

Conclusioni: Fulvio Ananasso

11:30  Break

11:45  Etica e Responsabilità Sociale nell’Economia Digitale

Fulvio Ananasso, Presidente Stati Generali Innovazione

12:45 Innovare è Semplice?

Conversazione con Flavia Marzano, Assessora a Roma Semplice della Città Metropolitana di Roma

13:15  Conclusioni

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Qual’è la differenza tra DigComp e ECDL?

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Qual’è la differenza tra DigComp e ECDL?

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ECDL è focalizzato sulla preparazione su software specifici, mentre DigComp su competenze digitali più generali.

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Dove allegria e mestizia si mescolano nel convivio di commiato

Domenica 8 Luglio ore 13:45 – Poggio dei Pettirossi, Bevagna

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Programma del Social Hackathon Umbria 2018

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@ Foligno
5-8 Luglio
4 giorni di eventi tra innovazione e divertimento digitale

Competenze digitali, spirito d'iniziativa e imprenditorialità rappresentano alcune delle competenze chiave maggiormente richieste dal mondo del lavoro e, pertanto, la loro acquisizione viene fortemente promossa dall'Unione Europea per i cittadini di tutte le età e di qualsiasi provenienza. Nel 2018, ormai giunto alla sua terza edizione, il Social Hackathon Umbria intende rispondere a questa priorità offrendo percorsi di formazione di diversa durata e formato, per curiosi digitali o per aspiranti hacker, che si concluderanno nella maratona digitale del 5-8 luglio a Foligno, in Italia.
Contemporaneamente ai percorsi di formazione, abbiamo lanciato una call for ideas su tre ambiti tematici: B-KIDS, B-YOUTHS e B-WORK. Per ogni ambito abbiamo selezionato le due idee più rilevanti che potranno essere sviluppate da squadre di massimo 6 componenti guidate da un team manager esperto. Durante le 48 ore di Hackathon, le squadre potranno realizzare un pitch, un prototipo o un prodotto da presentare di fronte ad una giuria nazionale per l'assegnazione di un premio digitale del valore commerciale di 100€

B-KIDS

B-YOUTHS

B-WORK

Valutazione e riconoscimento delle competenze, orientamento e formazione continua flessibile, sono elementi strategici per il miglioramento della situazione occupazionale degli adulti.

Due team internazionali si sfideranno per la realizzazione di una App che prenda in considerazione i bisogni esposti sopra e sappia fornire delle risposte in modo efficiente e professionale.

Raggiungere i giovani che vivono situazioni svantaggiate e renderli consapevoli dei propri talenti ed aspirazioni è una delle sfide più grandi per un operatore giovanile.

Due team internazionali si sfideranno per la realizzazione di una soluzione digitale basata sul gaming e il mobile learning a supporto degli Youth Workers e delle loro attività di animazione.

Creatività, problem solving, lavoro di squadra, spirito di iniziativa, sono competenze fondamentali da trasmettere agli studenti già a partire dai primi anni del percorso scolastico.

Due team internazionali si sfideranno per la realizzazione di un gioco digitale che faciliti gli insegnanti di scuola primaria e secondaria nello sviluppare le competenze imprenditoriali di bambini e ragazzi.

Vieni a scoprire giochi e innovazioni digitali provenienti da tutta Europa!

Giovedì 05 / Sabato 07 luglio
Tutti i giorni, dalle ore 10.00 alle ore 18.00: laboratori di Scratch per bambini e ragazzi dagli 8 ai 14 anni, esibizione internazionale di giochi digitali sull'educazione al business, postazione paINTeraction per scoprire le opere d'arte attraverso la tecnologia kinect e corner Quintana4D con tour della città accompagnati dai fantasmi digitali della Giostra della Quintana!

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#SHU2018 Social Hackathon Umbria 2018 - Hackathon per idee digitali su imprenditorialità e lavoro

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@ Foligno 5-8 Luglio 4 giorni di eventi tra innovazione e divertimento digitale Competenze digitali, spirito d'iniziativa e imprenditorialità rappresentano alcune delle competenze chiave maggiormente richieste dal mondo del lavoro e, pertanto, la loro acquisizione viene fortemente promossa dall'Unione Europea per i cittadini di tutte le età e di qualsiasi provenienza.

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Nella educazione degli adulti è fondamentale tenere conto che il processo di apprendimento da parte dei più giovani (vicini all'estremo inferiore dei 25 anni) e da parte dei più anziani è fortemente diverso, essendo il primo prevalentemente visuale mentre il secondo uditivo. Le tecniche di coinvolgimento sono completamente diverse, anche se poi gli obiettivi educativi possono essere i medesimi.

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L'evoluzione del computer riconduce al corpo

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L'evoluzione del computer riconduce al corpo

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Citazione da "Quando l'informazione si fa mondo", Mario Canali, 1993:

Il computer rappresenta il realizzato distacco da tutto ciò che di fisico, materiale, pesante, corporeo, la tecnologia ancora aveva. Il computer voleva essere la definitiva smaterializzazione, l'affermazione del sogno cartesiano di una mente separata, eterea, altra rispetto al corpo.
Ma l'evoluzione del computer, in modo inaspettato, ha ricondotto al corpo. Il desiderio di avere non solo un'intelligenza infallibile e veloce, ma anche pronta alla comunicazione, facile all'approccio (user friendly), ha condotto allo sviluppo dell'interfaccia. L'interazione dell'uomo con la macchina-pensiero è partita da segni simbolici per arrivare a linguaggi sempre più simili a quello comune. Poi, alla ricerca di una maggiore immediatezza, ha riscoperto la comunicazione iconica ed infine ha accettato il gesto, il semplice spostamento di una mano, la pressione su uno schermo. Ora ascolta le voci, interpreta il movimento di uno sguardo, il piegarsi di una testa, il tendersi di un muscolo, riconosce il peso, il calore, i movimenti di tutto un corpo. Il computer-pensiero è stato dotato di organi di senso, ha cominciato a comunicare non solo con la nostra mente ma con tutto il nostro corpo, invitandoci infine ad entrare nell'informazione fatta mondo, nella realtà virtuale.

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Nel pomeriggio del 7 luglio abbiamo volentieri effettuato una attività di approfondimento e mentoring dei team in gara e valutazione in itinere dei progetti di co-creazione digitale del Social Hackathon Umbria (#SHU2018) del Centro Studi Città di Foligno. Si tratta di uno dei più rilevanti eventi nel suo genere a livello nazionale, giunto alla sua terza edizione. Le quasi tre ore di confronto con i sei team al lavoro hanno consentito di scoprire idee davvero interessanti che non si desidera restino un esercizio di stile, ma trovino modo di essere sviluppate in soluzioni complete. Sono state creati una web-app a supporto della gestione partecipativa dei compiti nelle comunità ‘eco-village’, un intelligente servizio online di orientamento e prima assistenza ai migranti che devono interagire con le Istituzioni pubbliche, un sistema di creazione e gestione di attività di ‘edu-tainment’ nelle scuole di ogni ordine e grado, un marketplace per l’incontro tra la domanda di assistenza per l’entrata nel mondo del lavoro e l’offerta di supporto volontaria, una app per la creazione partecipativa di una guida ai punti di interesse culturali con particolare attenzione a quelli significativi per le etnie ospiti in un paese, un ambiente di gioco in 3D per lo sviluppo della consapevolezza su temi ambientali. Da rimarcare anche la composizione internazionale dei team, che ha permesso l’incontro tra portatori di sfide europee da Belgio, Francia, Svizzera e Slovenia con hacker locali in un positivo processo di ibridazione culturale.

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Per chi volesse capire velocemente i principi fondamentali della Theory U la nostra Myriam Ines Giangiacomo ha preparato una veloce introduzione.

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È possibile anche scaricare la versione in formato pdf del documento.

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Sempre la nostra Myriam Ines Giangiacomo ha preparato un manualetto su come condurre un Coaching Circle.

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È possibile anche scaricare la versione in formato pdf del documento.

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Sandro Fontana:

Chiunque sia l'inventore, la blockchain è stata una ricombinazione geniale di elementi già esistenti. Presentata una decina di anni fa, dal punto di vista tecnico è ancora nel suo periodo Cambriano, ma da quello del marketing è decisamente in quella dell'"hype".  E' importante mettere un po' d'ordine, a partire dalla fondamentale differenza tra sistemi pubblici "permissionless" e sistemi privati. La presentazione è intesa per chi non ne sa nulla e vuole acquisire i concetti fondamentali.

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Il nostro Francesco Maria Galloppa ci spiega come generare una moneta verde digitale dai comportamenti green di persone e aziende

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Etica e Responsabilità Sociale nell'Economia Digitale

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Etica e Responsabilità Sociale nell'Economia Digitale

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Paolo Russo:

Noi utilizziamo il termine “digitalizzazione” conferendogli un ampissimo spettro di significati che va da quello più comune di semplice “digicopiatrice” a quello di effetto della cosiddetta “Trasformazione Digitale” in atto. E’ soprattutto il primo significato al quale ci siamo abituati in questi primi decenni di titubante esplorazione di una dimensione nuova del mondo. Nella nostra incertezza ci siamo abituati alle metafore e a copiare oggetti. In realtà, la dimensione dell’energia richiede di ragionare per processi, per onde, per perturbazioni piuttosto che per punti od oggetti. Questo è esattamente il senso nel quale fu adottato inizialmente il termine “virtuale”, che oggi tende a essere interpretato principalmente nel senso di “non reale, non materiale”. Invece, la sua accezione più interessante è quella etimologica. La parola non fu scelta a caso: deriva dal latino “vis” ovvero “essenza vitale” e quindi “virtus” che è la capacità di una persona di agire in maniera coerente con la sua natura di essere umano.

Virtualizzare, pertanto, vuol dire individuare l’essenza delle dinamiche dei processi di ogni natura intorno a noi ed essere capace di tradurle in algoritmi. La Realtà Virtuale non è una magari spettacolare digicopia statica di uno spazio tridimensionale, ma la capacità di simulare algoritmicamente le dinamiche che animano un luogo, un contesto sociale umano o animale e financo il pensiero.

Questo approccio era ben chiaro sin dagli anni ’90 e si è poi un po’ perso quando giocare con la tecnologia è diventato più importante che pensare. Può essere educativo leggere alcuni frammenti ripresi dal numero 1 della rivista Virtual, pubblicato nel 1993.

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Da "Quando l'informazione si fa mondo", Mario Canali, 1993:

Il computer è nato come calcolatore: se ne apprezzava la velocità con cui eseguiva operazioni e arrivava ad una soluzione, ad un risultato. Ben presto ci si è accorti che questa sua velocità ad eseguire operazioni, prima centinaia ed infine milioni al secondo, costituiva di per sé un valore: poteva essere utilizzata non tanto per arrivare a soluzioni, quanto per innescare processi che potevano essere seguiti nel loro svolgersi...
... Il Caos indica proprio la natura globale dei sistemi complessi e il suo studio, inimmaginabile senza l'uso del computer, è studio dei processi anziché degli stati. Osteggiato e guardato con sospetto nel suo nascere, ha costituito il tentativo di superare il determinismo della fisica contemporanea. La scoperta principale della Teoria del Caos è che regole perfettamente deterministiche possono produrre un moto caotico assolutamente imprevedibile... la caratteristica cruciale dei sistemi non lineari è che i loro comportamenti di maggior rilievo sono proprietà delle interazioni tra le parti, e non proprietà delle parti in se stesse.

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Convegno organizzato con l'Università di Tor Vergata l'8 ottobre p.v.

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SGI supporta il programma PRoF di Roma Capitale in maniera più sistematica non con interventi di formazione spot, ma accompagnando un municipio, piuttosto che una biblioteca o un centro anziani nella programmazione di interventi formativi mirati.

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Videoconferenze, coaching circle o webinar di approfondimento di tematiche specifiche da organizzare a cadenza mensile o bimestrale, con possibilità di "eventi speciali" in presenza una o due volte l'anno.

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Organizzare a Roma un workshop di valore scientifico sull'universo della blockchain per capire le potenzialità reali di questa tecnologia al di là dei miti del marketing e delle suggestioni ideologiche.

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Produrre brevi video, animazioni, infografiche o anche fumetti che spieghino in maniera semplice, chiara e accattivante alcuni concetti fondamentali dell'universo digitale.

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Da "Quando l'informazione si fa mondo", Mario Canali, 1993:

... la vita è un tipo di comportamento,  non un tipo di materia, è una proprietà della forma, un risultato dell'organizzazione della materia piuttosto che qualcosa che inerisce ad essa. I sistemi biologici, e non solo i modelli che ne abbiamo, sono in se stessi sistemi di elaborazione di informazione e il computer è lo strumento per manipolare informazioni, sia quando la manipolazione è effetto delle nostre azioni (interazione), sia quando è effetto dei processi stessi delle strutture di informazione.
Il genotipo che si trasforma in fenotipo nel processo di morfogenesi è una descrizione che parla dell'evoluzione nel tempo di strutture informazionali, e che può essere descritto esattamente a prescindere dalla materia, senza che questo non sia esattamente quello che succede.

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Fulvio Ananasso:

Le nuove tecnologie - a partire dalla AI, ma non solo - propongono sempre nuove sfide a livello etico per garantire uno sviluppo economico sostenibile e responsabile socialmente.

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Da "Quando l'informazione si fa mondo", Mario Canali, 1993:

Con le ricerche sulla vita artificiale si realizza un nuovo passaggio, che procede dalla materia all'informazione, dal materiale all'immateriale. Ma questo passaggio non è assimilabile a quello, conosciuto, dell'astrazione. Non partiamo dalla conoscenza di entità individuali per ricavare la conoscenza di concetti generali, ma estraiamo informazioni di entità individuali naturali a livello locale per applicarle ad entità individuali artificiali sempre a livello locale, compiendo un processo più simile alla traduzione che all'astrazione. quello che otteniamo sono nuove informazioni di comportamenti complessi e non astrazioni.
Comportamenti complessi, sistemi che si evolvono in modo non lineare grazie all'interazione continua e ricorsiva di semplici regole locali.
Il virtuale è il mondo dell'informazione, non dell'astrazione. L'informazione è già presente nella realtà, l'informazione è la realtà. L'informazione è l'affermazione che la realtà è relazione, movimento incessante, trasferimento di messaggio, continua auto-affermazione nei confronti di continue auto-affermazioni...

... L'informazione è l'atto, l'effetto dell'informare o dell'infformarsi, dove in-fformare ha il significato letterale di "modellare secondo una forma"... L'informazione è messaggio non al di là della materia ma incarnato nella materia. L'informazione è movimento modulato attraverso la materia. L'uomo ha colto la possibilità di trasferire l'informazione da una materia all'altra, ha trovato il metodo per modulare con l'elettricità il silicio perché si riempisse di contenuto informativo, perché si attivasse in infiniti percorsi. Ha realizzato una macchina che riduce dati e processi, anche molto complessi, ad unità si-no, rendendo possibile l'elaborazione di strutture di informazione atte ad essere rivestite di significato.

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Il dibattito tenuto nella piacevole frescura del patio dell'agriturismo ci ha portato a concordare che la digitalizzazione da sola non basta a spiegare i fenomeni in corso. È solo il punto di partenza del processo più lungo, complesso e articolato della virtualizzazione. Il loro rapporto è un po' lo stesso di quello tra l'antico lavoro degli amanuensi e il successivo Rinascimento.

È utile che SGI si adoperi per chiarire in maniera divulgativa l'architettura concettuale che sottende il pensare digitale, senza il quale è difficile sviluppare reali competenze digitali. Nel farlo devono essere tenuti in primaria considerazione altri due elementi:

1. Il superamento della dicotomia artificiosa tra approccio umanistico ed approccio tecnologico;

2. il potenziale e la natura trasversale del dato geospaziale che è indispensabile per permettere la cooperazione tra processi virtuali e processi meccanici.

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Un esempio degli affreschi del palazzo.

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Ritratto a olio di personaggio seicentesco...

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... e suo ologramma realizzato con tecniche che risalgono al Seicento!

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Uno dei magnifici costumi della Quintana.

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Sandro alle prese con uno dei fantasmi digitali che infestano Palazzo Candiotti e tutta Foligno

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La vista dall'agriturismo in collina

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Riflessioni sui dati spaziali a bordo piscina...

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... e sul virtuale in giardino

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... questo giardino

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Non ci siamo tirati indietro neanche davanti al cibo, ovviamente!

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Documenti comprensibili, ma più elaborati rispetto ai video per chiarire i concetti fondamentali e le posizioni di SGI rispetto ad alcuni temi critici per la trasformazione digitale, a partire dai dati geospaziali e dalla trasmissione dell'eredità culturale digitale.

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Grazie alla partecipazione di Giuseppe De Nicola al nostro incontro si sono rese ancora più evidenti le affinità di visione e le possibili sinergie tra le due organizzazioni, che andranno sviluppate. A partire dal prossimo Jazz Inn Festival di Pietrelcina a fine Luglio.

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Esiste un modo per misurare il controvalore monetario delle azioni generate dall'arricchimento della cultura individuale sulla falsariga di quanto sviluppato da Vip2zip e progetti analoghi in diversi settori?

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Nel pomeriggio del 6 luglio ha avuto luogo il laboratorio LEGO® SERIOUS PLAY®

finalizzato a immaginare delle strategie di coinvolgimento e inclusione interculturale.

Al gioco serio (durato 2 ore e mezzo) hanno partecipato alcuni ragazzi di Youth Work HD e 3 rifugiati del progetto Digital Welcome.

Non è stato un seminario di formazione, ma un momento di comune condivisione che, sfruttando la metodologia ludica di stampo costruzionista, ha visto crescere tra le mani dei partecipanti un modello unico e condiviso sul futuro desiderabile di un modello sociale inclusivo.
L’utilizzo del linguaggio metaforico (i modellini LEGO® costruiti come risposta alle domande) ci ha permesso di condividere modelli dalla forte carica espressiva e portatori di valori e significati profondi.
Siamo partiti da costruzioni individuali fino a generare, brick by brick, un macro-modello condiviso che non fosse la semplice somma delle parti ma un modello altro.

Questo modello ha generato nuove accezioni ed espresso in maniera chiara ed esaustiva la complessità della sfida che ciascuno di noi oggi deve ben comprendere prima di avviare qualunque progettazione di best practice di inclusione interculturale.

A seguito di ciò c’è una nota importante da aggiungere: a metà gioco i 3 ragazzi del progetto Digital Welcome ci hanno salutato. Probabilmente perché impegnati in un altro percorso formativo obbligatorio, plausibilmente perché si sono trovati in difficoltà di fronte all’impegno richiesto da una lingua che non padroneggiavano perfettamente e dalla troppo alta richiesta di coinvolgimento personale che andava preventivamente tarata rispetto alle esigenze dei singoli.

Naturalmente, ci tengo a precisare che queste sono considerazioni puramente personali dovute alla mia esperienza professionale e che, tuttavia, desidero condividere con voi.

Avremmo dovuto dedicare più tempo alla fase iniziale di warm up per garantire il livellamento del campo da gioco e consentire a tutti i partecipanti un punto di partenza comune.
Ma i tempi stretti ce lo hanno impedito.
Nei giorni precedenti la progettazione del workshop queste considerazioni erano già emerse e condivise con Altheo. Tuttavia ci abbiamo voluto provare lo stesso.

E visti i riscontri dei 10 operatori rimasti, le mail di richiesta di approfondimento ricevute nei giorni successivi, e considerato quanto questo avvenimento abbia generato importantissimi insight, direi che abbiamo portato a termine la missione con successo!

Grazie

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Dove non si parla di geo-competenze (ma io sì) 

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Dove non si parla di geo-competenze (ma io sì) 

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La lettura di questo http://www.forumpa.it/pa-digitale/il-mercato-delle-competenze-digitali-nelle-citta-del-futuro?utm_content=75273623&utm_medium=social&utm_source=twitter mi ha dato l’impressione che l’autore sia partito dalle esigenze di competenze ICT negli EELL del passato, giustamente riferite al modello C.E.D., per poi – passando per il presente - esporre quelle che ragionevolmente saranno richieste in futuro, ad es. Big Data: <<Le nuove figure che verranno richieste dovranno sfruttare “modelli algoritmi di machine learning avanzati” cercando di interpretare questi dati>>; Cloud: <<sappia “ridisegnare i sistemi perché siano gestibili con logiche Cloud, definire una strategia Cloud e valutarne l’impatto nel business; infine, gestire un rapporto diverso con i fornitori ICT” [meno male!]>>”; Social: <<serviranno figure “come quelle del Social Media Manager, in grado di impostare una strategia social in linea con il modello di business e monitorarla nel tempo>>. Ma il modello architetturale-organizzativo di riferimento pare sempre lo stesso: C.E.D., anche se si richiama la “vera smart city” (com’è una falsa smart city?).

Un’analisi più articolata, che tenga conto dell’ecosistema digitale della città intelligente e di una distribuzione delle competenze al suo interno, con livelli di competenze adeguate (e indispensabili) perché il concetto di openGov sia implementabile; quindi, competenze per “dal sindaco al cittadino, passando per dirigenza e funzionari”. Invece, così sembra che un comune, senza considerare poi le implicazioni dovute alle dimensioni dello stesso (Milano, Volterra e Biella saranno ben contesti diversi), risolva le proprie necessità inserendo all'inteno della struttura informatica figure tecniche altamente specializzate (a tempo indeterminato?).

È una mia impressione? Ho preconcetti?

In questo quadro, non mi stupisce affatto che non ci siano cenni alle Geospatial Technologies & Services. Il modello organizzativo di riferimento, se da una parte è il C.E.D., allora per la geospatial non può che essere quello ottocentesco dell’Ufficio Cartografico. Altrove, alla comunità geospaziale s’inviano messaggi come questo: “Guardate da che parte va il mondo https://www.geospatialworld.net/blogs/13-artificial-intelligence-trends-2018/“.