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Sulla base del test sviluppato dal matematico britannico, si stanno studiando nuovi sistemi predittivi che permettano di sfruttare alcune capacità innate della persona rispetto agli algoritmi dei computer
Alan Turing era un matematico vissuto nel XX secolo e considerato uno dei padri dell’informatica moderna. Nel 1950 scrisse un articolo pubblicato su Mind (1) in cui formulava le basi del suo test, un criterio per decidere se una macchina sia in grado di pensare o meno. Può un computer imitare il pensiero umano ed ingannare una persona?
Scriveva Turing: “Propongo di considerare la seguente questione. ‘Le macchine sono in grado di pensare?’ […] Si può descrivere una nuova forma del problema in termini di un gioco che chiamiamo ‘gioco dell’imitazione’. Si gioca in tre, un uomo (A), una donna (B) e un interrogatore (C ) […]. L’interrogatore è in una stanza a parte rispetto agli altri due. Lo scopo del gioco per l’interrogatore è di determinare chi tra A e B è l’uomo e chi è la donna. Li conosce solo come X e Y, e alla fine del gioco può dire ‘X è A e Y è B’ oppure ‘X è B e Y è A’”. Perché l’interrogatore non possa aiutarsi ascoltando il tono della voce o la calligrafia, le risposte di A e B dovrebbero essere scritte a macchina. “Ora facciamoci la domanda: cosa succederebbe se una macchina prendesse il posto di A? L’interrogatore sbaglierebbe con la stessa frequenza di errore di quando il test è eseguito da un uomo e una donna? Queste domande sostituiscono la domanda originale: le macchine sono in grado di pensare?”.
Nella versione semplificata di questo test almeno il 30% dei tester deve essere convinto di aver discusso con una persona in carne e ossa. Secondo le versioni più avanzate e complesse questo test non è ancora stato superato, mentre secondo altre, è stato superato da Eugene Goostman, un sistema sviluppato a Pietroburgo che si presenta come un 13enne ucraino (2).
E’ interessante notare che il test di Turing è stato utilizzato anche in campo finanziario in una ricerca relativa ai grafici di prezzo. Nel 2010 un gruppo di ricercatori del MIT, ha pubblicato uno studio in cui si cerca di capire se un essere umano è in grado di distinguere fra un grafico di prezzo generato con dati reali ed uno invece creato con una funzione random, generato da un computer (3). Il tutto utilizzando un videogame in cui vengono mostrati due serie di prezzi affiancate, e in maniera dinamica con un aggiornamento della curva ogni secondo. Solo uno dei grafici riprende una serie storia di dati reali, mentre il secondo è un grafico costruito in maniera casuale e quindi artificiale.
E’ chiesto al soggetto di premere un bottone che indichi quale è per lui il grafico reale. Il soggetto viene immediatamente informato della correttezza della sua scelta in modo da generare anche un certo autoapprendimento. Il risultato è che l’uomo è in grado di distinguere tra grafici di rendimento reale delle attività finanziarie e quelli generati in maniera casuale. Ad oggi quindi, sembra che il computer non sia ancora riuscito a confondere chi si è sottoposto al test.
Per chi volesse cimentarsi nell’impresa, il gioco è in linea su questo link: http://arora.ccs.neu.edu/v4/tool/login.jsp
Le conclusioni di questi ricercatori, spingono all’idea che vadano creati nuovi sistemi informatici che permettano, attraverso interfacce uomo-computer, di sfruttare sistematicamente le capacità umane in questo campo per essere utilizzate nel trading finanziario (4). Ad esempio, con le giuste interfacce, potrebbe essere possibile tradurre la coordinazione occhio-mano di video-giocatori esperti per intervenire in tempo reale quando vengono riconosciuti modelli predittivi relativi all’andamento dei prezzi. L’operatività nel trade potrebbe essere quindi avvantaggiata dalla maggiore velocità e precisione nell’individuazione e nell’esecuzione, rispetto ad un algoritmo di computer, che al momento manca di queste innate capacità associative dell’occhio e del cervello umano.
A questo dobbiamo aggiungere anche che le nuove generazioni privilegiano il canale visivo in maniera molto più abbondante rispetto a quelle passate. Le tecnologie dell'informazione e della comunicazione di più largo uso fra i ragazzi (videogiochi, cellulari, web, ma anche la televisione, usata nella modalità zapping che anticipa la tv interattiva), stanno esaltando nelle nuove generazioni alcune capacità cognitive (si legga in particolare l’articolo di Sebastiano Bagnara, Docente di Psicologia ed Ergonomia Cognitiva, al link http://www.treccani.it/scuola/dossier/2009/networking/). Non si tratta di abilità del tutto nuove, piuttosto di facoltà prima disponibili ma non pienamente utilizzate. Gli adolescenti di oggi sono cresciuti in un contesto che ha favorito alcune capacità cognitive come il pensiero visivo e la prontezza a cogliere e affrontare l’inaspettato, rispondendo fluidamente ed in modo adeguato, grazie proprio ai sempre più frequenti stimoli visivi, come il dover affrontare le molteplici situazioni di un videogioco.
E’ ragionevole pensare che si dovrebbe tenere conto nelle future ricerche nel campo dello sviluppo del trading e dell’analisi tecnica di quanto è emerso dagli studi citati. Più verrà rappresentato l’aspetto dell’informazione in modo visivo, come in effetti appunto già sta facendo la tecnologia dei videogiochi da cui si può attingere, maggiore sarà l’efficienza in termini di risultati nelle operazioni di trading.
E invece per noi lettori tutto questo in che modo può essere utile? Sicuramente ora sappiamo che abbiamo delle capacita innate che, dopo un adeguato allenamento, ci permetteranno di ricavare dai grafici una serie di informazioni che talvolta anche un algoritmo di un computer identificherebbe con difficoltà. Un freccia in più per il settore dell’analisi tecnica.
(1) http://www.csee.umbc.edu/courses/471/papers/turing.pdf
(2) http://www.repubblica.it/scienze/2014/06/09/news/test_turing-88475517/
(3) http://web.mit.edu/~alo/www/Papers/arorassrn.pdf
(4) A. W. Lo & J. Hasanhodzic – The Evolution of Technical Analysis – Bloomberg Press – 2010 – Chapter 6;
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