La tecnologia non è ancora in grado di simulare l'intelligenza umana per risolvere problemi complessi, in un ambiente variabile e con informazioni parziali. Ma si sta avvicinando. Un esempio è il caso dei veicoli autonomi, in grado di prendere decisioni ottimali in tempo reale, grazie a complessi algoritmi che tengono conto di più dati.

Un altro esempio è AlphaZero, l'algoritmo sviluppato da DeepMind, La divisione di intelligenza artificiale di Google, riguardo al quale Scienza recentemente pubblicato un articolo. AlphaZero è in grado di vincere nei giochi da tavolo più complessi per la mente umana:scacchi, shogi (scacchi giapponesi) e go (tradizionale gioco da tavolo cinese).

Il progresso più importante di AlphaZero risiede nel fatto che si basa su un algoritmo di autoapprendimento ex novo (da cui il nome). Infatti, solo conoscendo le regole del gioco, è in grado di iniziare a giocare e imparare da solo, raggiungere alti livelli di conoscenza in grado di sconfiggere le migliori macchine (e, Certo, qualsiasi essere umano) in poche ore di autoapprendimento. Ha sconfitto i migliori programmi di gioco come Stockfish (scacchi), Elmo (shogi) o AlphaGo (vai). A differenza di AlphaZero, questi altri programmi basano le loro decisioni sulla conoscenza che è stata precedentemente acquisita dagli esseri umani attraverso migliaia di ore di gioco e analisi.

Nel caso di AlphaZero, la logica della macchina è diversa da quella umana, il che rende le sue strategie di gioco a volte sorprendenti. Alcuni di loro avrebbero potuto essere considerati rischiosi o addirittura stupidi, come mettere un pezzo al centro della scacchiera in una posizione di (presunta) vulnerabilità o sacrificare pezzi che sono generalmente considerati indispensabili, ma che alla fine portano alla vittoria. Una delle conclusioni è che la mente umana può essere un peso per decidere razionalmente ed efficacemente.

Il modo in cui AlphaZero apprende e vince ci fornisce alcuni indizi su come nuove idee dirompenti possono cambiare contesti organizzativi e mercati stabili.

Da zero, senza idee preconcette

In molti settori che sono stati radicalmente trasformati, gli attori chiave del cambio di paradigma spesso non sono i principali concorrenti presenti sul mercato, ma individui, comunità o aziende che, da una parte, conoscere abbastanza bene le basi tecniche, e d'altra parte, sono attori della periferia, che dà loro la libertà di creare e l'audacia di proporre qualcosa di nuovo.

Ad esempio, Steve Jobs, Steve Wozniak e Bill Gates hanno sviluppato l'industria dei PC all'ombra delle grandi aziende IT del momento, nello stesso modo in cui Netflix attualmente sfida l'industria cinematografica tradizionale, oppure Uber cambia il concetto tradizionale di taxi. Come nel caso di AlphaZero, è importante non costruire sui successi passati, ma applicare il principio di "distruzione creativa" di Joseph Schumpeter secondo il quale le rivoluzioni avvengono all'interno dei sistemi, distruggendo gli standard stabiliti per sostituirli con quelli nuovi.

Alla ricerca dell'efficienza nell'innovazione

Il successo di AlphaZero non si basa su una capacità di calcolo superiore rispetto ad altre macchine, ma sul fatto che prende decisioni in modo molto più selettivo ed efficiente. Invece di analizzare tutte le possibili catene di diverse posizioni possibili, considera solo i movimenti più promettenti. Nell'attuale contesto competitivo, l'innovazione è essenziale, ma non basta. Bisogna anche essere efficienti nell'innovare, sviluppare prodotti innovativi prima dei concorrenti, poiché ogni vantaggio competitivo è solo temporaneo:esiste solo durante il tempo necessario ai concorrenti per raggiungere lo stesso livello di innovazione.

AlphaZero può prendere decisioni incoerenti secondo il paradigma attuale (apprendimento umano), ma alla fine la sua strategia porta alla vittoria. Nello stesso modo, nel mondo aziendale, le decisioni apparentemente più selvagge a volte si rivelano le più rilevanti. Per esempio, Andy Grove, CEO di Intel, a metà degli anni '80, fece capire ai suoi colleghi e investitori che l'opzione migliore era smettere di vendere memorie per PC e puntare invece sullo sviluppo dei microprocessori (e non si sbagliava).

Puntare sull'innovazione, non il prodotto

Sebbene AlphaZero abbia un obiettivo chiaro, per vincere la partita, non cerca di replicare costantemente i successi precedenti. La sua strategia per vincere si basa sull'applicazione sistematica di un metodo di apprendimento. Nello stesso modo, l'innovazione nelle organizzazioni spesso si concentra sul miglioramento del prodotto sulla base dei processi esistenti. Poche aziende considerano di innovare nei processi organizzativi e, in particolare, nei processi di innovazione. Per esempio, le routine creative introdotte in Pixar o Google consentono lo sviluppo di nuovi prodotti che non sarebbero stati possibili con i metodi tradizionali.

Visto l'indiscusso successo di AlphaZero nei giochi da tavolo, potrebbe essere interpretato erroneamente che una macchina sarà presto in grado di prendere decisioni come un essere umano. Il processo decisionale di AlphaZero si basa su regole del gioco chiare e stabili. Nel cambiare, ambienti mal definiti o incerti, ci vorrebbe una notevole quantità di tempo per adattarsi. Però, possiamo analizzare i suoi processi decisionali per capire meglio i nostri. La macchina non impara più dagli umani, è imparare da solo. Ora, è tempo che gli umani imparino dalla macchina.

Questo articolo è stato ripubblicato da The Conversation con una licenza Creative Commons. Leggi l'articolo originale.