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Anno edizione: 2020
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Weinberger è uno dei nomi più noti per quanto riguarda l'evoluzione del nostro approcciarci con la tecnologia. Il fatto che sia filosofo di formazione lo aiuta sicuramente a evitare le trappole del tecnicismo troppo spinto e ad avere uno sguardo più ampio. Devo dire però che in questo libro mi pare manchi qualcosa. Weinberger tesse le magnifiche e progressive sorti del machine learning, anche saltando un po' di palo in frasca, e di come il modello di Laplace, o se volete di Newton, di causalità sia oramai stato buttato via per arrivare a un nuovo modello che dal nostro punto di vista è fondamentalmente casuale e si basa più sulla generatività, cioè la capacità di un sistema di far generare qualcosa che non era stato pensato a priori. Che questo succeda è indubbio; i dubbi sono sull'accettare acriticamente che se un test A-B dà un risultato questo sia la verità e non una fluttuazione statistica. (Sì, ho presente il concetto di correlazione e anche quello di campione statistico). Inutile poi aggiungere che il "progresso casuale", come e più del progresso causale, è toccato dal pregiudizio del sopravvissuto; mostrare solo gli esempi vincenti non dà il quadro completo. Infine non riesco a capire perché essere in una rete iperconnessa comporti che il progresso non sia lineare. I balzi possono esserci in ogni modello, e la connessione al più dovrebbe permettere maggiori migliorie marginali perché c'è più gente che ci lavora. Detto tutto questo, penso che sia comunque un ottimo testo per vedere come sta cambiando non tanto il mondo quanto la nostra percezione del mondo. La traduzione di Massimo Durante è infine scorrevole, ma in qualche punto qua e là mi ha lasciato una sensazione strana.
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