I professionisti che predicono il futuro per vivere

Inez Fung

Professore di scienze dell'atmosfera, Università della California, Berkeley

Lia Fissare

Pronostico per il 2030: illumineremo il mondo... in sicurezza

Questa storia faceva parte del nostro numero di marzo 2020

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Ho parlato con persone che vogliono informazioni sui modelli climatici, ma non sono davvero sicure di cosa mi stanno chiedendo. Quindi dico loro: Supponiamo che vi dica che qualche evento accadrà con una probabilità del 60% nel 2030. Sarà abbastanza buono per voi, o avrete bisogno del 70%? O avresti bisogno del 90%? Quale livello di informazioni vuoi che le proiezioni dei modelli climatici siano utili?

Mi sono unito al gruppo di Jim Hansen nel 1979 e sono stato presente per tutte le prime proiezioni sul clima. E il modo in cui ci abbiamo pensato allora, quelle cose sono ancora tutte totalmente lì. Quello che abbiamo fatto da allora è aggiungere ricchezza e una risoluzione più elevata, ma le proiezioni sono davvero basate sullo stesso tipo di dati, fisica e osservazioni.

Eppure, ci sono cose che ci mancano. Non abbiamo ancora una vera teoria delle precipitazioni, per esempio. Ma ci sono due cose eccitanti che accadono lì. Uno è la disponibilità di osservazioni satellitari: guardare la nuvola non è ancora del tutto utilizzato. L'altro è che non c'era modo di ottenere i modelli di precipitazione regionali attraverso la storia, e ora c'è. Gli scienziati hanno trovato queste grotte in Cina e altrove, ed entrano, cercano una bella cameretta con le stalagmiti, poi le fanno a pezzi e le rimandano al laboratorio, dove eseguono fantastiche datazioni uranio-torio e misurano gli isotopi dell'ossigeno in carbonato di calcio. Da lì possono interpretare un record di precipitazioni storiche. I dati sono incredibili: abbiamo oltre mezzo milione di anni di record di precipitazioni in tutta l'Asia.

Non ci vedo ridurre i combustibili fossili entro il 2030. Non ci vedo ridurre la CO2 o il metano atmosferico. Circa 1,2 miliardi di persone nel mondo in questo momento non hanno accesso all'elettricità, quindi non vedo l'ora che la crescita dell'energia alternativa vada in parti del mondo che non hanno elettricità. Questo è importante perché è istruzione, salute, tutto ciò che è associato al tenore di vita occidentale. È qui che ripongo le mie speranze.

Fotografia di Dvora

Anne Lise Kjaer

Futurista, Kjaer Global, Londra

Previsione per il 2030: gli adulti impareranno a cogliere nuove idee

Da bambino volevo diventare un archeologo, e in un certo senso l'ho fatto. Gli archeologi trovano reperti del passato e cercano di collegare i punti e raccontare una storia su come potrebbe essere stato il passato. Facciamo la stessa cosa dei futuristi; usiamo artefatti del presente e cerchiamo di collegare i punti in narrazioni interessanti in futuro.

Quando si tratta di futuro, hai due scelte. Puoi sederti e pensare che non sta succedendo a me e costruire un grande muro per tenere fuori tutte le cattive notizie. Oppure puoi costruire mulini a vento e sfruttare i venti del cambiamento.

Molte aziende vengono da noi e pensano di voler conoscere il futuro, ma in realtà è solo un esercizio per loro: spuntare quella casella, fare un rapporto e metterlo nella nostra libreria.

Quindi abbiamo un piccolo test per loro. Facciamo interviste, facciamo loro domande; quindi utilizziamo un modello chiamato Trend Atlas che considera sia le dimensioni scientifiche della società che quelle sociali. Osserviamo le tendenze in politica, economia, driver sociali, tecnologia, ambiente, legislazione: come si adattano a ciò che sappiamo attualmente? Guardiamo indietro forse 10, 20 anni: possiamo vedere un po' di una tendenza e provare a metterla nel futuro?

Qual è il prossimo? Ovviamente con la tecnologia possiamo educare molto meglio di quanto potremmo fare in passato. Ma è un'enorme opportunità per educare i genitori della prossima generazione, non solo i bambini. I bambini stanno imparando gli obiettivi di sostenibilità, ma che dire delle persone che effettivamente governano il nostro mondo?

Foto di cortesia

Filippo Tetlock

Coautore di Superforecasting e professore all'Università della Pennsylvania

Pronostico per il 2030: diventeremo più incerti

Al Good Judgment Project, cerchiamo di monitorare l'accuratezza di commentatori ed esperti in ambiti in cui di solito si ritiene impossibile monitorare l'accuratezza. Prendi un grande dibattito e lo scomponi in una serie di indicatori verificabili a breve termine. Quindi potresti avviare un dibattito sul fatto che forme forti di intelligenza artificiale causeranno grandi dislocazioni nei mercati del lavoro dei colletti bianchi entro il 2035, 2040, 2050. Molte discussioni si verificano già a quel livello di astrazione — ma dal nostro punto di vista, è più utile scomporlo e dire: se fossimo su una traiettoria a lungo termine verso un risultato del genere, che genere di cose ci aspetteremmo di osservare a breve termine? Quindi abbiamo iniziato nel 2015 e nel 2016 AlphaGo ha sconfitto le persone in Go. Ma poi altre cose non sono accadute: alla fine del 2017, gli Uber senza conducente non stavano raccogliendo persone per le tariffe in nessuna delle principali città americane. Watson non ha sconfitto i migliori oncologi del mondo in un torneo di diagnosi medica. Quindi non penso che siamo su una corsia preferenziale verso la singolarità, mettiamola in questo modo.

Le previsioni hanno il potenziale per essere autoavveranti o auto-negative — L'anno 2000 era probabilmente una previsione autonegativa. Ma è possibile integrarlo in un torneo di previsione ponendo domande di previsione condizionale: ad esempio, quanto è probabile che X sia condizionato dal nostro fare questo o quello?

Quello che ho visto negli ultimi 10 anni, ed è una tendenza che mi aspetto continuerà, è una crescente apertura alla quantificazione dell'incertezza. Penso che ci sia un movimento riluttante, incerto, ma cumulativo verso il pensiero sull'incertezza e modi più granulari e sfumati che consentono di tenere il punteggio.

Ryan Young

Keith Chen

Professore associato di economia, UCLA

Previsioni per il 2030: saremo sempre più privati

Quando ho lavorato sull'algoritmo di aumento dei prezzi di Uber, il problema che è stato creato per risolvere era molto grossolano: stavamo cercando di convincere i conducenti a dedicare più tempo quando erano più necessari. C'erano tempi prevedibili, come quello di Capodanno, in cui sapevamo che avremmo avuto bisogno di molte persone. Il problema più profondo era che si trattava di un sistema praticamente senza controllo. È come cercare di prevedere il tempo. Sì, la quantità di dati meteorologici che raccogliamo oggi (temperatura, velocità del vento, pressione barometrica, dati sull'umidità) è 10.000 volte maggiore di quella che stavamo raccogliendo 20 anni fa. Ma non possiamo ancora prevedere il tempo 10.000 volte più lontano di quanto potessimo allora. E i movimenti sociali, anche in un contesto molto specifico, come il luogo in cui i motociclisti vogliono andare in un dato momento, sono, semmai, anche più caotici dei sistemi meteorologici.

In questi giorni quello che sto facendo è un po' più simile all'economia forense. Cerchiamo di vedere cosa possiamo trovare e prevedere dai modelli di movimento delle persone. Utilizziamo solo semplici dati del cellulare come la geolocalizzazione, ma anche solo dai modelli di movimento, possiamo dedurre informazioni salienti e costruire una tua dimensione psicologica. Ciò che mi terrorizza è che sento di avere dati molto peggiori di quelli di Facebook. Quindi cosa sono in grado di capire con le loro informazioni molto migliori?

Penso che il prossimo grande punto di svolta sociale sia che le persone inizino a preoccuparsi davvero della loro privacy. Sarà come fumare in un ristorante: passerà rapidamente dal causare indignazione quando le persone vogliono fermarlo a provocare improvvisamente indignazione se qualcuno lo fa. Ma allo stesso tempo, entro il 2030 quasi tutti i cittadini cinesi saranno completamente genotipizzati. Non so bene come conciliare i due.

Sarah Deragon

Annalee Newitz

Autore di fantascienza e saggistica, San Francisco

Previsione per il 2030: vedremo una tecnologia molto più modesta

Ogni epoca ha le sue idee sul futuro. Torna agli anni '50 e vedrai che le persone fantasticavano sulle auto volanti. Ora immaginiamo biciclette e città verdi dove le auto sono limitate o dove le auto sono autonome. Ora abbiamo priorità davvero diverse, quindi questo si fa strada nella nostra comprensione del futuro.

Gli scrittori di fantascienza non possono effettivamente fare previsioni. Penso alla fantascienza come a un coinvolgimento con le domande che vengono sollevate nel presente. Ma quello che possiamo fare, anche se non possiamo dire cosa accadrà sicuramente, è offrire una gamma di scenari ispirati dalla storia.

Ci sono molti miti sul futuro che le persone credono si realizzeranno proprio ora. Penso che molte persone, non solo scrittori di fantascienza, ma persone che stanno lavorando sull'apprendimento automatico, credano che relativamente presto avremo un cervello equivalente a quello umano in esecuzione su una sorta di substrato informatico. Questo è tanto un riflesso del nostro tempo quanto ciò che potrebbe effettivamente accadere.

Sembra improbabile che un cervello equivalente a quello umano in un computer sia proprio dietro l'angolo. Ma viviamo in un'era in cui molti di noi sentono di vivere già dentro i computer, per lavoro e tutto il resto. Quindi, ovviamente, abbiamo fantasie sulla digitalizzazione del nostro cervello e sul mettere la nostra coscienza all'interno di una macchina o di un robot.

Non sto dicendo che quelle cose non potrebbero mai accadere. Ma sembrano molto più strettamente legati alle nostre fantasie del presente di quanto non lo siano a una vera svolta tecnica all'orizzonte.

Dovremo sviluppare tecnologie molto migliori per i soccorsi in caso di calamità e la risposta alle emergenze, perché vedremo molte più inondazioni, incendi e tempeste. Quindi penso che ci sarà molto più lavoro su tecnologie davvero umili che ti permetteranno di togliere la tua comunità dalla rete o purificare la tua stessa acqua. E non intendo in modo inquietante da sopravvivenza; Intendo proprio in un modo in cui-è-come-stiamo-vivendo-ora.

Noè Willman

Finale Doshi Velez

Professore associato di informatica, Harvard

Previsione per il 2030: uomini e macchine prenderanno decisioni insieme

Nel mio laboratorio, stiamo cercando di rispondere a domande come Come potrebbe rispondere questo paziente a questo antidepressivo? o Come potrebbe rispondere questo paziente a questo vasopressore? Quindi otteniamo quanti più dati possibile dall'ospedale. Per un paziente psichiatrico, potremmo avere tutto sulle sue malattie cardiache, malattie renali, cancro; per una raccomandazione sulla gestione della pressione sanguigna per la terapia intensiva, abbiamo tutte le informazioni sull'ossigeno, sul lattato e altro ancora.

Alcuni potrebbero essere rilevanti per fare previsioni sulle loro malattie, altri no, e non sappiamo quale sia quale. Ecco perché chiediamo l'ampio set di dati con tutto.

C'è stato circa un decennio di lavoro per cercare di ottenere modelli di apprendimento automatico non supervisionati per fare un lavoro migliore nel fare queste previsioni, e nessuno ha funzionato davvero bene. La svolta per noi è stata quando abbiamo scoperto che tutti gli approcci precedenti per farlo erano sbagliati esattamente nello stesso modo. Una volta districato tutto questo, abbiamo escogitato un metodo diverso.

Ci siamo anche resi conto che anche se la nostra capacità di prevedere quale farmaco funzionerà non è sempre eccezionale, possiamo prevedere in modo più affidabile quali farmaci non funzioneranno, il che è quasi altrettanto prezioso.

Sono entusiasta di combinare umani e intelligenza artificiale per fare previsioni. Diciamo che la tua IA ha un tasso di errore del 70% e anche il tuo essere umano ha ragione solo il 70% delle volte. Combinare i due è difficile, ma se riesci a fondere i loro successi, dovresti essere in grado di fare meglio di entrambi i sistemi da soli. Come farlo è una domanda davvero difficile ed eccitante.

Tutti questi modelli predittivi sono stati costruiti e implementati e le persone non hanno pensato abbastanza ai potenziali pregiudizi. Spero che avremo un futuro in cui questi team uomo-macchina stanno prendendo decisioni migliori che da soli.

Guillaume Simoneau

Abdoulaye Banire Diallo

Professore, direttore del laboratorio di bioinformatica, Università del Quebec a Montreal

Previsione per il 2030: le previsioni basate su macchine saranno regolamentate

Quando un allevatore del Quebec decide se inseminare una mucca o meno, potrebbe dipendere dall'aspettativa di latte che verrà prodotto ogni giorno per un anno, due, forse tre anni dopo. Le aziende agricole dispongono di sistemi di gestione che acquisiscono i dati e l'ambiente dell'azienda. Sono coinvolto in progetti che aggiungono uno strato di dati genetici e genomici per aiutare le previsioni — per aiutare i decisori come l'agricoltore ad avere un quadro completo quando stanno pensando di sostituire le mucche, migliorare la gestione, la resilienza e il benessere degli animali.

Con l'emergere dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale, ciò che stiamo dimostrando è che possiamo aiutare ad affrontare i problemi in un modo che non è mai stato fatto prima. Lo stiamo adattando al settore lattiero-caseario, dove abbiamo dimostrato che alcune decisioni possono essere anticipate con 18 mesi di anticipo solo prevedendo sulla base dell'integrazione di questi dati genomici. Penso che in alcune aree come la salute delle piante abbiamo raggiunto solo il 10% o il 20% della nostra capacità di migliorare determinati modelli.

Finora l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico sono stati associati alle competenze di dominio. Non è una cosa pubblica. Ma tra meno di 10 anni dovranno essere regolamentati. Penso che ci siano molte sfide per gli scienziati come me nel cercare di rendere queste tecniche più spiegabili, più trasparenti e più verificabili.

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