Il machine learning è una delle tecnologie più appetibili all’interno della vita aziendale. Le sue potenzialità sono molte e i grandi colossi ne hanno già sfruttato una parte, basti pensare a Siri di Apple, Alexa di Amazon e Cortana di Microsoft. Uno scenario futuristico vede il machine learning soppiantare i lavoratori ma la strada è ancora lunga e il valore dell’essere umano è ancora al di sopra di quello della macchina.
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Per fare un esempio è interessante vedere come le macchine non riescono ad eguagliare le capacità umane nell’ambito delle traduzioni. Uno degli elementi mancanti riguarda la capacità di lettura del contesto. Chi traduce deve conoscere anche la cultura di riferimento, un insieme di elementi che le macchine non possono cogliere. Le macchine non riescono ad interagire con chi hanno davanti, non possono migliorare a seconda del feedback, questo si risolve in una mancanza di risposta adeguata durante una traduzione.
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La macchina non è creativa, non riesce per questo ad essere flessibile e a proporre soluzioni migliori a seconda dei contesti. Adattarsi al contesto e capire una cultura è possibile solo attraverso un approccio creativo e aperto.
Infine il machine learning non ha sensibilità e per questo non riesce a cogliere le sfumature di una parola. La traduzione non può essere fatta meccanicamente, una stessa parola può avere mille significati a seconda del contesto. Per questo affidarsi alle macchine può far prendere degli abbagli, bisogna riuscire a prendere con le pinze l’aiuto tecnologico, combinandolo con il fattore umano.
