CAMBRIDGE – Nel suo pionieristico libro intitolato On Intelligence, scritto nel 2005, Jeff Hawkins propone un paradigma alternativo del funzionamento del cervello umano. Secondo Hawkins, il cervello non è una macchina di Turing che manipola i simboli secondo un insieme prefissato di regole – che è il modello su cui si basano i computer e l'intelligenza artificiale – bensì una gigantesca memoria strutturata gerarchicamente che registra tutto ciò che percepisce e prevede ciò che avverrà in seguito.
Il cervello formula previsioni stabilendo analogie tra modelli estrapolati da input sensoriali recenti ed esperienze precedenti immagazzinate nella sua vasta memoria. Esso collega suoni frammentari dispersi in un mare di rumore a una canzone nota, o il volto di una persona mascherata a quello di vostro figlio. Il procedimento ricorda la funzione di completamento automatico di cui è dotata la casella di ricerca di Google, che cerca d’indovinare quale sarà la prossima parola che l'utente digiterà in base a quelle che ha digitato in precedenza.
Per cogliere la gerarchia in questo meccanismo, basta riflettere sul fatto che, percependo solo poche lettere, si riesce ad anticipare la parola, e che da poche parole, si può indovinare il significato della frase, o anche del paragrafo. Di fatto, in questo momento anche voi starete cercando d’indovinare dove voglio andare a parare con queste osservazioni. La gerarchia consente di comprendere il significato, a prescindere se l’input sia arrivato al cervello tramite la lettura o l’ascolto. Il cervello è, quindi, una macchina induttiva che predice il futuro cogliendo analogie, a vari livelli, tra il presente e il passato.
L'alternativo modello del funzionamento del cervello messo a punto da Hawkins ha implicazioni importanti in molti settori, tra cui quello che occupa i miei pensieri la maggior parte del tempo: lo sviluppo economico e le strategie ad esso associate.
Per definizione, lo sviluppo non è semplicemente una maggiore quantità di qualcosa – proprio come un adulto non è solo un bambino di accresciute dimensioni – ma prevede l'aggiunta e la combinazione di funzionalità nuove ed esistenti per coadiuvare attività sempre più varie e complesse.
Ma trovare nuove idee da realizzare con successo è difficile, perché vuol dire sapere di che cosa si ha bisogno e se si riuscirà a procurarlo. Questo è il motivo per cui il progetto dei Millennium Villages di Jeffrey Sachs ha stentato a decollare, come spiega la giornalista Nina Munk nel suo recente libro: nel tentativo di portare gli agricoltori da un’agricoltura di sussistenza a un’agricoltura commerciale c'erano semplicemente troppi tasselli mancanti.
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Il pensiero tradizionale sullo sviluppo economico è caratterizzato da un approccio tipo macchina di Turing, in cui si tenta di delineare un modello generale del mondo – basato su principi primi – con cui poi analizzare la complessa situazione di un paese o il potenziale impatto di una determinata politica. Spesso, però, il mondo è troppo complesso e variegato per un approccio di questo tipo.
Non sarebbe un grande passo in avanti se, prendendo in esame un determinato luogo, potessimo attingere a tutte le esperienze precedenti del mondo, individuando automaticamente le più rilevanti, al fine di stabilire come sarà il suo futuro? E non sarebbe più utile concepire le possibilità di sviluppo nello stesso modo in cui il nostro cervello, secondo Hawkins, concepisce il mondo?
Un approccio allo sviluppo economico ispirato a Hawkins partirebbe dall'analisi di un'enorme quantità di dati a livello mondiale per poi domandarsi quale sarebbe il futuro più probabile di un paese o una città in un dato momento, avendo considerato la sua realtà attuale e l'esperienza previa sia locale che generale. Funzionerebbe un po’ come il sistema di raccomandazione di Amazon, che propone al lettore libri che potrebbero piacergli in base alla sua esperienza e a quella degli altri lettori.
In uno studio recente, insieme ad alcuni colleghi abbiamo dimostrato che un approccio allo sviluppo economico di questo tipo funziona realmente. Nel caso di un paese o una città, si può prevedere, anche con dieci anni di anticipo, quali industrie emergeranno o scompariranno, o ancora cresceranno o andranno in rovina, solo conoscendo la sua storia locale e quella più generale.
Un paese tende a sviluppare industrie collegate ad altre già presenti sul territorio o in altri luoghi aventi le sue stesse caratteristiche. Nel nostro recente Atlante della complessità economica abbiamo esemplificato questo modello rendendolo di più facile comprensione.
L' idea di guardare a esperienze passate per agire meglio in futuro risale alle origini della civiltà. Sulla base di questa intuizione, Justin Yifu Lin, ex capo economista della Banca Mondiale, ha suggerito che, al momento di scegliere la propria linea d'azione futura, un paese dovrebbe ispirarsi a un paese di successo che si trovava in una situazione simile due decenni prima.
Ma dovremmo essere in grado di fare meglio di così, guardando ad altre esperienze in modo più dettagliato, utilizzando una memoria ben più ampia, la quale sia in grado di individuare molti più modelli nell'ambito di un'ancor più vasta esperienza umana. Immaginate se il progetto dei Millennium Villages di Sachs si fosse basato su tutte le precedenti esperienze di abbandono dell'agricoltura di sussistenza, anziché solo su congetture o deduzioni. Non sarebbe utile, per un paese, conoscere tutti i percorsi – e i vicoli ciechi – che portano allo sviluppo industriale già sperimentati da realtà simili alla propria?
Questo approccio alternativo può aiutare molte più persone a trovare la via per la prosperità, limitando i pericoli e i rischi insiti nella ricerca, proprio come le mappe consentono di raggiungere la destinazione prescelta con molte più informazioni in mano. Nello stesso modo in cui le tecnologie di realtà aumentata rendono la nostra esperienza del mondo più ricca (cosa sarebbe, oggi, un incontro sportivo senza replay istantaneo?), oggi mettere l'esperienza mondiale a disposizione delle persone impegnate nella promozione dello sviluppo è perfettamente fattibile. Ed è un'opportunità che andrebbe colta al volo.
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World order is a matter of degree: it varies over time, depending on technological, political, social, and ideological factors that can affect the global distribution of power and influence norms. It can be radically altered both by broader historical trends and by a single major power's blunders.
examines the role of evolving power dynamics and norms in bringing about stable arrangements among states.
Donald Trump has left no doubt that he wants to build an authoritarian, illiberal world order based on traditional spheres of influence and agreements with other illiberal leaders. The only role that the European Union plays in his script is an obstacle that must be pushed aside.
warns that the European Union has no place in Donald Trump’s illiberal worldview.
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CAMBRIDGE – Nel suo pionieristico libro intitolato On Intelligence, scritto nel 2005, Jeff Hawkins propone un paradigma alternativo del funzionamento del cervello umano. Secondo Hawkins, il cervello non è una macchina di Turing che manipola i simboli secondo un insieme prefissato di regole – che è il modello su cui si basano i computer e l'intelligenza artificiale – bensì una gigantesca memoria strutturata gerarchicamente che registra tutto ciò che percepisce e prevede ciò che avverrà in seguito.
Il cervello formula previsioni stabilendo analogie tra modelli estrapolati da input sensoriali recenti ed esperienze precedenti immagazzinate nella sua vasta memoria. Esso collega suoni frammentari dispersi in un mare di rumore a una canzone nota, o il volto di una persona mascherata a quello di vostro figlio. Il procedimento ricorda la funzione di completamento automatico di cui è dotata la casella di ricerca di Google, che cerca d’indovinare quale sarà la prossima parola che l'utente digiterà in base a quelle che ha digitato in precedenza.
Per cogliere la gerarchia in questo meccanismo, basta riflettere sul fatto che, percependo solo poche lettere, si riesce ad anticipare la parola, e che da poche parole, si può indovinare il significato della frase, o anche del paragrafo. Di fatto, in questo momento anche voi starete cercando d’indovinare dove voglio andare a parare con queste osservazioni. La gerarchia consente di comprendere il significato, a prescindere se l’input sia arrivato al cervello tramite la lettura o l’ascolto. Il cervello è, quindi, una macchina induttiva che predice il futuro cogliendo analogie, a vari livelli, tra il presente e il passato.
L'alternativo modello del funzionamento del cervello messo a punto da Hawkins ha implicazioni importanti in molti settori, tra cui quello che occupa i miei pensieri la maggior parte del tempo: lo sviluppo economico e le strategie ad esso associate.
Per definizione, lo sviluppo non è semplicemente una maggiore quantità di qualcosa – proprio come un adulto non è solo un bambino di accresciute dimensioni – ma prevede l'aggiunta e la combinazione di funzionalità nuove ed esistenti per coadiuvare attività sempre più varie e complesse.
Ma trovare nuove idee da realizzare con successo è difficile, perché vuol dire sapere di che cosa si ha bisogno e se si riuscirà a procurarlo. Questo è il motivo per cui il progetto dei Millennium Villages di Jeffrey Sachs ha stentato a decollare, come spiega la giornalista Nina Munk nel suo recente libro: nel tentativo di portare gli agricoltori da un’agricoltura di sussistenza a un’agricoltura commerciale c'erano semplicemente troppi tasselli mancanti.
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Il pensiero tradizionale sullo sviluppo economico è caratterizzato da un approccio tipo macchina di Turing, in cui si tenta di delineare un modello generale del mondo – basato su principi primi – con cui poi analizzare la complessa situazione di un paese o il potenziale impatto di una determinata politica. Spesso, però, il mondo è troppo complesso e variegato per un approccio di questo tipo.
Non sarebbe un grande passo in avanti se, prendendo in esame un determinato luogo, potessimo attingere a tutte le esperienze precedenti del mondo, individuando automaticamente le più rilevanti, al fine di stabilire come sarà il suo futuro? E non sarebbe più utile concepire le possibilità di sviluppo nello stesso modo in cui il nostro cervello, secondo Hawkins, concepisce il mondo?
Un approccio allo sviluppo economico ispirato a Hawkins partirebbe dall'analisi di un'enorme quantità di dati a livello mondiale per poi domandarsi quale sarebbe il futuro più probabile di un paese o una città in un dato momento, avendo considerato la sua realtà attuale e l'esperienza previa sia locale che generale. Funzionerebbe un po’ come il sistema di raccomandazione di Amazon, che propone al lettore libri che potrebbero piacergli in base alla sua esperienza e a quella degli altri lettori.
In uno studio recente, insieme ad alcuni colleghi abbiamo dimostrato che un approccio allo sviluppo economico di questo tipo funziona realmente. Nel caso di un paese o una città, si può prevedere, anche con dieci anni di anticipo, quali industrie emergeranno o scompariranno, o ancora cresceranno o andranno in rovina, solo conoscendo la sua storia locale e quella più generale.
Un paese tende a sviluppare industrie collegate ad altre già presenti sul territorio o in altri luoghi aventi le sue stesse caratteristiche. Nel nostro recente Atlante della complessità economica abbiamo esemplificato questo modello rendendolo di più facile comprensione.
L' idea di guardare a esperienze passate per agire meglio in futuro risale alle origini della civiltà. Sulla base di questa intuizione, Justin Yifu Lin, ex capo economista della Banca Mondiale, ha suggerito che, al momento di scegliere la propria linea d'azione futura, un paese dovrebbe ispirarsi a un paese di successo che si trovava in una situazione simile due decenni prima.
Ma dovremmo essere in grado di fare meglio di così, guardando ad altre esperienze in modo più dettagliato, utilizzando una memoria ben più ampia, la quale sia in grado di individuare molti più modelli nell'ambito di un'ancor più vasta esperienza umana. Immaginate se il progetto dei Millennium Villages di Sachs si fosse basato su tutte le precedenti esperienze di abbandono dell'agricoltura di sussistenza, anziché solo su congetture o deduzioni. Non sarebbe utile, per un paese, conoscere tutti i percorsi – e i vicoli ciechi – che portano allo sviluppo industriale già sperimentati da realtà simili alla propria?
Questo approccio alternativo può aiutare molte più persone a trovare la via per la prosperità, limitando i pericoli e i rischi insiti nella ricerca, proprio come le mappe consentono di raggiungere la destinazione prescelta con molte più informazioni in mano. Nello stesso modo in cui le tecnologie di realtà aumentata rendono la nostra esperienza del mondo più ricca (cosa sarebbe, oggi, un incontro sportivo senza replay istantaneo?), oggi mettere l'esperienza mondiale a disposizione delle persone impegnate nella promozione dello sviluppo è perfettamente fattibile. Ed è un'opportunità che andrebbe colta al volo.
Traduzione di Federica Frasca