“Operazionalmente, parliamo di trasformazione dei dati in uno spazio geometrico vettorializzato, di ottimizzazione della ricerca delle funzioni di fitting, di aggiustamento dei pesi e delle deviazioni per retropropagazione dell’errore (back-prop). Anche impiegando, alle frontiere del machine e deep learning, una volumetricità non più solo euclidea, ma iperbolica* per potenziare le tecniche di predicibilità del futuro. In ogni caso e così facendo, stiamo progettando ed eseguendo un’iniezione automatizzata di ‘agency’ e ‘prediction’ nel mondo senza pari. Siamo oltre l’automazione decisionale del real-time, siamo all’automazione del near-time. Finora ci siamo preoccupati soprattutto di contrastare -con frizioni e filtri- il sovraccarico informativo del presente (info overload). Nei prossimi anni, ci muoveremo più direttamente anche e soprattutto invece per ridurre l’incertezza informativa sul futuro (world uncertainty) con dati sensorizzati e algoritmi di apprendimento. Se così è/sarà, intorno a quali delle molte metafisiche del tempo e in particolare delle filosofie del futuro torneremo a ragionare diversamente? Quali ontologie temporali collasseranno e quali si animeranno?” (Accoto 2021)
[*images: Surìs, Liu, Vondrick, Learning the Predictability of the Future 2021]
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