Alessia Correani | TEDxUdine

Nata e cresciuta a Roma, a 23 anni decide di emigrare in Inghilterra con il suo cervello per studiarlo più da vicino. Dopo aver conseguito una laurea alla Sapienza, un Master a Bristol e Ph.D in Cognitive and Behavioural Neuroscience all’Università di Birmingham, per un periodo ha continuato a collaborare con il dipartimento di Experimental Psychology di Oxford per poi decidere che la ricerca (almeno accademica) non fosse il suo “cup of tea”. Attraverso un processo di crescita volto all’apprendimento e rinnovo continuo delle proprie competenze, Alessia ha trovato il modo di applicare le sue esperienze da neuroscienziata al mondo della tecnologia. Ha iniziato a Londra come business analyst ed è passata poi al product management, diventano esperta in big data e AI; tornata in Italia, Alessia è ora consulente strategico in Microsoft Italia, dove si occupa di progetti di innovazione che fanno leva sull’applicazione etica dell’AI verso un potenziamento dell’intelligenza umana.

IL TALK DI ALESSIA CORREANI

L’essere umano ha sempre voluto sfidare i propri limiti, esplorando nuovi mondi fino a spingersi, più recentemente, verso  l’ “hackeraggio” della sua stessa intelligenza attraverso lo sviluppo della AI generale. Nonostante le capacità cognitive dell’uomo abbiano subito nei secoli una notevole evoluzione in termini di complessità, in alcuni casi l’evoluzione ha portato a effetti inversi: overload cognitivo, paradosso della scelta, ipestimolazione e silos nei processi produttivi. In questo contesto, la tecnologia e l’AI dovrebbero essere un modo per fare ordine, semplificare la complessità e potenziare le capacità intellettive umane fino addirittura a sostituirle.Il paradosso che soggiace la volontà dell’uomo di riprodurre in una macchina la sua stessa intelligenza (pensandoci bene, che cos’è l’intelligenza?) consiste nel fatto che questa sarà sempre il prodotto della nostra – umana- interpretazione.E se invece di cercare di riprodurre l’intelligenza umana nella macchina, noi invece analizzassimo e valorizzassimo le loro differenze, al fine di produrre una collaborazione uomo-macchina in ottica di apprendimento continuo e feedback-loop?