Guardare indietro e poi guardare avanti è un esercizio tradizionale entro la fine dell’anno. Di quali preoccupazioni relative ai dati è abbastanza importante preoccuparsi nel 2024? Per quale di questi abbiamo la possibilità di fare qualcosa di buono nel 2024? Inutile dire che il denaro (budget e costi) è un problema. Ma ancora più inutile dirlo, risolvere le sfide aziendali reali è probabilmente più importante. Ricorda che i costi si accumulano e i benefici possono arrivare con fastidioso ritardo. Alcuni vantaggi arrivano addirittura alla categoria “Vincere o morire provandoci”.
Certo, non è facile:
Quindi, incoraggiati, cosa possiamo imparare dal passato?
Ho presentato queste cinque preoccupazioni come seriamente interessanti nel 2024:
- Risultati commerciali
- Soggetti vs. processi
- Modellazione: realtà o dati?
- Informatica: perché è una cosa europea?
- Migliorare la modellazione dei dati migliorando la cognizione???
Risultati aziendali, ora o mai più
L'informatica applicata alle imprese risale alla fine degli anni '1960. Inizialmente l'inserimento dei dati avveniva su nastro di carta Flexowriter (su macchina da scrivere elettrica) e su schede perforate. Algoritmi complessi furono eseguiti come algoritmi di ordinamento/unione a più passaggi su nastro magnetico per essere sostituiti da dispositivi di accesso diretto (dischi) durante gli anni settanta.
I casi d'uso aziendali erano piuttosto semplici e le persone come me erano piuttosto impegnate per 10-15 anni nell'implementazione di distinte base e applicazioni di gestione dei requisiti dei materiali; sui computer acquistati per tali casi d'uso. A prezzi da mezzo milione di dollari in su.
La fatturazione è stata rapidamente aggiunta come caso d'uso, ma a causa di ciò ha iniziato a rivelarsi difficile qualità dei dati problemi (sì, già allora; i clienti sono un gruppo difficile).
L'integrazione cominciò a diventare un problema, che si rivelò una grande preoccupazione, perché i primi sistemi di database erano usati principalmente come soluzioni puntuali per le applicazioni di dominio. Tuttavia, la visione dei database aziendali ha portato al trionfo di SQL sulla rete e sugli indicizzati (database ISAM/VSAM), a causa della flessibilità percepita dei database normalizzati rispetto ai modelli di dati troppo fisici nei DBMS più vecchi.
Negli anni Settanta cominciò ad apparire ovunque la cosiddetta “Piramide DIKW”:
Le visioni della modellazione aziendale sono entrate anche negli strati di codice che portano ai modelli orientati agli oggetti (UML, OO) così come agli OODBMS, che, tuttavia, non sono riusciti a entrare nei percorsi principali.
L'ipotesi per questo tipo di costruzione e implementazione dei sistemi informativi si basava su discipline quali pianificazione, governance, metodi, coinvolgimento di esperti aziendali e alcune tecnologie (modellazione relazionale, OO, ecc.).
Tuttavia, durante gli anni ’80 e ’90, si diffuse la consapevolezza che questi “silos” erano troppo difficili e troppo costosi. Nuove tecnologie come mini-computer e personal computer, così come OLAP e data warehousing, sono state messe sul tavolo per fornire un po' di sollievo alle reali esigenze aziendali.
Soggetti piuttosto che processi
Nel nuovo secolo, i sistemi ERP (come Oracle, SAP e altri) ed enormi data warehouse supportati da analisi come OLAP, SAS e molti altri gestivano, infatti, la maggior parte delle grandi imprese. A caro prezzo, sì. E difficile da cambiare, sì. Tuttavia, secondo me, i vantaggi dei costi elevati erano difendibili. All’inizio di questo secolo si sono verificate esternalità, come la crescita del pensiero sugli investimenti basato sul mercato (nuovo liberalismo), una nuova situazione macropolitica con un’Unione Europea forte e ruoli chiave per la Cina.
La globalizzazione delle attività aziendali è avvenuta rapidamente e continua ancora oggi. Ciò ha reso le imprese molto più complesse, a seguito di fusioni e acquisizioni, linee di prodotti contrastanti, regole aziendali contraddittorie, ecc. C’era/è forte la pressione da parte degli investitori che richiedevano cicli di ROI significativamente più brevi. Politica, ideologia e dinamiche tumultuose hanno influenzato ciò che era tradizionalmente concepito come scienza (manageriale/informatica).
Il successo di grandi aziende tecnologiche come Yahoo, Google, ecc. nella gestione dei “big data” ha creato aspettative ambiziose di “tecnologia in soccorso”.
Di conseguenza, la tecnologia era il luogo in cui le persone cercavano soluzioni: si pensi a NoSQL, alla programmazione funzionale e al “moderno stack di dati”. L’archiviazione era ora facile ed economica, mentre il “computer” era altrettanto complicato di prima. L’intelligenza artificiale è diventata più potente (anche se ancora molto costosa in termini di costi di calcolo e conseguenze ambientali).
Nel 2024 ci sarà (continuerà a) un’enorme attenzione al flusso di dati negli ambienti in cui verranno utilizzati. (Sia con che senza intelligenza artificiale, ecc.) Sotto un ombrello come "il moderno stack di dati" e utilizzando un linguaggio tecnologico come "ingegneria dei dati", "data fabric", "data mesh", ecc., i dati vengono spostati e trasformati in strutture per lo più fisiche, adatte all'elaborazione algoritmica e statistica (aka AI).
L'energia è intensa e gli strumenti vengono acquisiti e applicati in numeri, il che inizia a corrispondere a una lista della spesa per gli sposi per ciò di cui hai bisogno nella tua cucina. (Mi spiace, non ho potuto farne a meno.) Dai un'occhiata a questo (proveniente da un sito molto informativo chiamato Our West Nest):
E quanto sopra è solo la categoria di gadget e strumenti che ti consigliamo di avere. Consulta il loro sito per il resto delle cose di cui hai bisogno. Quindi ora sai cosa serve per essere un “ingegnere alimentare”. Per quanto riguarda gli strumenti di ingegneria dei dati, controlla questo travolgente site!
Sfortunatamente, come ogni buon cuoco ti dirà felicemente, i trucchi del mestiere stanno nel conoscere i tuoi materiali (il cibo) e come combinare e abbinare i gusti dei buoni prodotti, che sai dove trovare e come trattare. Tradotto nel nostro ambito, ciò significa che è possibile applicare moltissimi strumenti ingegneristici, ma il lavoro sarà svolto solo se si conoscono gli argomenti dei settori aziendali, si conoscono le preoccupazioni aziendali e si risolvono i problemi insieme agli imprenditori in federazioni. scenari.
Altrimenti probabilmente non sarai un fornitore di soluzioni economicamente vantaggioso. Questa è una questione di business, non di scienza missilistica (né informatica).
E sapere di cosa si tratta è il nostro prossimo argomento.
Modellare la realtà: conoscenza, non dati
La realtà può essere brutale: una delle mie storie horror (reali) preferite riguarda una multinazionale B2C che voleva implementare un nuovo schema di reporting delle vendite. Lo abbiamo creato raccogliendo dati da diversi sistemi ERP in esecuzione in diversi paesi, solo per scoprire che nel database consolidato mancavano informazioni sulla gerarchia delle categorie di prodotto in oltre il 50% delle righe dei report sulle vendite! Ciò ha ritardato di diversi mesi il progetto, in cui giovani e tenaci controllori si sono alternati visitando le diverse società affiliate... Se lo avessero saputo in anticipo, probabilmente il progetto sarebbe stato diverso.
L’intelligenza artificiale generativa (GenAI) sembra apparire oggi su tutte le prime pagine. E a pagina 2 molte persone sostengono che per fermare la tendenza del GenAI ad avere allucinazioni (inventare cose), dovrai aiutarlo insieme a un grafico della conoscenza. Questa è un'ottima idea perché i grafici sono vicini alla semantica aziendale.
Mike Dillinger ha un presa molto diretta sulla necessità di grafici della conoscenza per far funzionare meglio l’intelligenza artificiale:
“Per gli informatici e gli scienziati dei dati, un modo per motivare l’uso dei grafici della conoscenza è posizionarli come un modo per superare le numerose carenze nella rappresentazione dei dati e nella conoscenza nei database relazionali e nella loro manipolazione con modelli di apprendimento automatico lineare.
Un presupposto semplificatore grande, negativo e drammatico dei database è che le colonne siano trattate come indipendenti o ortogonali. Le tecniche di machine learning come i classificatori partono dallo stesso presupposto: ci sono pesi per ciascuna caratteristica/variabile ma non esistono termini per rappresentare la covarianza o l'interdipendenza tra due o più caratteristiche. Si presuppone inoltre che le classi target per i classificatori siano disgiunte o non correlate, motivo per cui i classificatori hanno scarse prestazioni nel decidere tra classi gerarchicamente correlate: non sono disgiunte, piuttosto una sussume l'altra. Far credere che le variabili non siano correlate quando in realtà lo sono non fa altro che gonfiare la varianza dell’errore a livelli intollerabili”.
Inoltre, da una delle diapositive di Dillinger: “Perché utilizzare i grafici della conoscenza? Perché la matematica è letteralmente, intenzionalmente, assolutamente priva di significato. E anche la logica lo è.
Creare un impatto aziendale è il punto in cui inizia e finisce.
L’intelligenza artificiale deve produrre proposte affidabili. Perché no chiedere la certificazione?
Più informatica, meno tecnologia
Quanto segue non è un grosso problema, ma la terminologia imprecisa sembra aver infettato la nostra “gilda”.
Ho iniziato all'Università di Copenaghen nel 1969. Il mio professore era Peter Naur, noto soprattutto per cose come:
- Coautore con Edsger Dijkstra et al. sul linguaggio di programmazione Algol-60
- La “N” in BNF, la forma Backus-Naur utilizzata in molte definizioni linguistiche
- Non voleva essere definito uno “scienziato informatico”, preferiva “Datalogia” invece di “Informatica” – il motivo è che i due domini (computer e conoscenza umana) sono molto diversi e il suo interesse era per i dati, che sono creato e descritto da noi come esseri umani
- Nel suo libro “Computing: A Human Activity” (1992), una raccolta dei suoi contributi all’informatica, ha rifiutato la scuola di programmazione che vede la programmazione come una branca della matematica
- Premio Computer Pioneer della IEEE Computer Society (1986)
- Vincitore del Premio Turing 2005, il titolo della sua conferenza di premiazione era “Informatica contro pensiero umano"
(Vedi ulteriori informazioni sullo sfondo qui.)
In realtà abbiamo tre termini in competizione:
- Scienza del computer
- Informatica
- Scienza dell'informazione
Per “scienza dell’informazione” si intende classicamente il tipo di gestione delle informazioni effettuata da bibliotecari e archivisti. Oggi è tutto digitale…
“Informatica” viene utilizzata al posto dell’informatica in gran parte dell’Europa e in altri paesi. Negli Stati Uniti e altri, l'informatica viene spesso utilizzata per gestire le informazioni nel settore sanitario.
E poi c’è “l’informatica”. A livello accademico, oggi, è molto matematico e astratto, fondato sulla logica e sulle funzioni. Tuttavia, viene spesso descritto come un insieme di competenze utilizzate nella gestione dei dati. Ma la semantica diretta, “come costruire i computer”, non rientra più nell’ambito; Mi aspetterei che ingegneri e fisici se ne occupassero.
Se costruisco autostrade, potrei utilizzare abilità speciali relative alle autostrade. Ma questo fa di me uno “scienziato dell’autostrada”? Non così.
Nelle Comunicazioni dell'ACM (Association for Computing Machinery, login richiesto), Peter Denning, ex presidente dell'ACM, si pronuncia a favore e contro la “scienza informatica” in un articolo intitolato “L'informatica è scienza? L’informatica soddisfa tutti i criteri per essere una scienza, ma ha un problema di credibilità autoinflitto”, 2005, come conclude:
“Convalidare le richieste di informatica
Eccoci qui. Abbiamo permesso che l'hype dei dipartimenti pubblicitari si infiltrasse nei nostri laboratori. In un campione di 400 articoli di informatica pubblicati prima del 1995, Walter Tichy ha scoperto che circa il 50% di coloro che proponevano modelli o ipotesi non li avevano testati [12]. In altri campi della scienza la frazione di articoli con ipotesi non verificate era di circa il 10%. Tichy ha concluso che la nostra incapacità di testare di più ha consentito di mettere in pratica molte idee non valide e ha abbassato la credibilità del nostro campo come scienza. …
La percezione del nostro settore sembra essere una questione generazionale. I membri più anziani tendono a identificarsi con una delle tre radici del campo: scienza, ingegneria o matematica. Il paradigma scientifico è in gran parte invisibile all’interno degli altri due gruppi.
La generazione più giovane, molto meno intimorita di quanto lo fosse quella vecchia di fronte alle nuove tecnologie informatiche, è più aperta al pensiero critico. L'informatica ha sempre fatto parte del loro mondo; non ne mettono in dubbio la validità. Nella loro ricerca seguono sempre più il paradigma scientifico”.
Il riferimento a Tichy è: Tichy, W. Gli informatici dovrebbero sperimentare di più. Computer IEEE 1998.
Viene da chiedersi: stiamo ancora permettendo “al clamore pubblicitario dei dipartimenti pubblicitari di infiltrarsi nei nostri laboratori”?
Penso che “informatica” sia il termine più generale e preciso per ciò che facciamo. L'informatica è un'attività umana e l'informatica descrive le attività umane di gestione delle informazioni per e da parte degli esseri umani.
Sì, mi sento meglio adesso, grazie!
Guardando al futuro: migliorare la cognizione
Modellazione dei dati nel futuro?
Come alcuni dei miei lettori ricorderanno, sono a memoria un modellatore di dati (grafici), con molti anni di modellazione alle spalle. Sono anche un convinto sostenitore dell'applicazione dell'informatica alle preoccupazioni aziendali, rendendo la risoluzione dei problemi aziendali la cosa fondamentale del nostro lavoro. Abbiamo sofferto a causa delle discussioni sui costi/benefici degli ultimi 15-25 anni.
Le persone tendono anche a credere che la modellazione dei dati sia alla fine del percorso, non diciamo altro. Cosa si potrebbe fare per renderlo più produttivo e produrre una qualità più elevata? È stato sviluppato negli anni '1970, intendiamoci. Quanto altro degli anni ’70 è sopravvissuto? (Beh, sto solo scherzando: il modello relazionale è sopravvissuto...)
Come per ogni teoria, dovrai sfidare i presupposti. La modellazione dei dati, come la conosciamo ora, è molto orientata all'ingegneria con diagrammi complessi, che non sono troppo vicini ai migliori desideri dei suoi consumatori. In molti modi, si tratta ancora di “progetti” basati su paradigmi assiomatici come la normalizzazione dei database, ecc., destinati alla costruzione di costrutti fisici come i database. L'eccezione è nel settore informatico, dove i modelli semantici (grafici) hanno un certo successo grazie all'espressività, alla precisione e alla relativa facilità d'uso (leggi: “grafici della conoscenza”).
Esiste una ricerca forte e lungimirante
Allora, è questa la fine del viaggio? JSON assumerà il controllo dell'intera gamma di modelli di dati?
Penso di no. La modellazione dei dati, con la semantica, è un'area di ricerca a campo aperto. La tradizionale modellazione dei dati basata sull’informatica era basata su assiomi e paradigmi piuttosto ristretti, presumibilmente rafforzati dalla logica e dalle astrazioni.
Ma la semantica e la cognizione aprono le porte a un universo di discorso molto vasto. In effetti, ciò che la modellazione dei dati ha cercato di fare nel corso degli anni è stato entrare nei regni delle scienze cognitive (psicologiche, cliniche e filosofiche).
I modelli di dati sono interpretazioni del mondo percepito dai nostri sensi, che formano la cognizione di tutto ciò che vediamo e sperimentiamo. Questa è la strada aperta!
E allora, cosa stiamo guardando? Chiamiamolo, per divertimento, "sistema di posizionamento cognitivo" (CPS). Dare un'occhiata:
Gli utenti esperti di CPS che viaggiano noteranno che la foto proviene da Parigi, Francia. Alcuni sapranno addirittura che il fiume è conosciuto con il nome La Senna.
Sopravvivenza grazie alla cognizione visiva
Le capacità cognitive di base della maggior parte degli animali, me compreso, mirano a comprendere, innanzitutto, situazioni come questa: Vedi un leone (maschio) che insegue nell'erba. Questo non è un contesto ricco da cui prendere decisioni. Segui il tuo istinto (tornare di corsa alla macchina è una buona idea).
Ed ecco un altro contesto: Vedi un altro leone! Questa volta si tratta di una femmina, che si rilassa accanto a una carcassa, e probabilmente ha la pancia piena. Un po' più di contesto su cui lavorare. La bestia (gnu?) è già stata quasi mangiata. Inferenza: Non ha fame in questo momento. Scatta una foto e torna indietro, bello e tranquillo.
Esiste un ricco portfolio di ricerche accademiche su questi argomenti. Ci siamo evoluti per affrontare la comprensione in loco, ora e qui, del contesto, così come ci viene presentato da un flusso continuo di sensi (percezione) che arrivano alle nostre unità di elaborazione cognitiva nel cervello. Si va dalla psicologia di base alla neuropsicologia, alle neuroscienze cognitive, fino all'intelligenza, alla coscienza e alla filosofia.
Ho seguito vari ricercatori e scrittori negli ultimi 10 anni, e qui esamineremo una piccola serie di osservazioni interessanti.
Maps
Chiaramente, le mappe fanno parte di questa ricerca per facilitare l’attenzione e la comprensione. Ecco (il centro della) mappa della metropolitana di Londra:
Ora, prima di tutto, le mappe hanno un certo numero di qualia, come illustrato sopra:
- Le posizioni sono mappate
- Le relazioni o i percorsi, se vuoi, sono mappati
- Le mappe sono grafici, i grafici sono mappe!
- Le mappe hanno un senso intuitivo
Si noti inoltre che sulla mappa sono indicati luoghi/punti di riferimento. Tuttavia, se hai dimenticato cosa c'è vicino alla stazione della metropolitana di Sloane Square, puoi sempre alzarti alla luce del giorno e vedere se il tuo CPS riconoscerà l'ambiente circostante (= contesto) per te. Qualcosa come "Oh, sì, laggiù nel piccolo negozio nella casa gialla è dove abbiamo comprato la bandana rossa per Ellen durante la nostra luna di miele".
Pensare alle allegorie della mappa quando crei modelli di dati è semplice e potente. Questo è il motivo per cui anni fa ho abbandonato i diagrammi ER e i diagrammi delle classi UML.
Su segnaposto/segni di posizione/nomi di luoghi
Trovare la strada è qualcosa di più che semplici mappe e intuizioni cognitive. Nel suo eccellente libro, “Wayfinding”, Picador MacMillan 2020, Michael Bond (giornalista scientifico, precedente redattore senior di New Scientist), fa alcune osservazioni e rivelazioni sorprendenti.
Cita l'antropologa Ariane Burke per aver affermato che esistono prove archeologiche che i primi esseri umani moderni avessero estese reti sociali. "Quelle reti remote erano essenziali per la nostra cultura", ha spiegato in una telefonata. “Ricordate che durante il Paleolitico c’erano relativamente poche persone in giro. … Mantenere una rete sociale spazialmente estesa era un modo per garantire la propria sopravvivenza continua. Avresti bisogno di una mappa cognitiva molto dinamica, che dovresti aggiornare costantemente con informazioni sui tuoi contatti e cosa ti dicono sul paesaggio”.
Bond menziona anche l'uso di nomi di luoghi topografici – toponimi. Ad esempio, se ti dirigi a nord-ovest dalla fattoria dei suoi genitori in Scozia, incontrerai la “confluenza di ruscelli luminosi e splendenti” e segui il vecchio sentiero del bestiame “roccia degli uccelli”. Circa un miglio più avanti incontri la "grande collina nera" e attraversi il "ruscello rosso". Direttamente davanti c’è la “collinetta della battaglia”. Dopo una salita vi ritroverete sulla “collina dei camemori” (crescono ancora lì).
Gli storici ritengono che i nomi dei luoghi topografici fornissero ai primi coloni un sistema di riferimento geografico, un precursore di latitudine e longitudine. Un nome descrittivo suggerisce un'immagine mentale: riconoscerai quella "eminenza erbosa su una collinetta" (Funtulich, in gaelico) quando la vedrai. Una sequenza di toponimi costituisce un insieme di indicazioni stradali: così attrezzati potrete compiere il vostro viaggio.
Più a nord, verso il popolo Iniut del Canada settentrionale, dell'Alaska e della Groenlandia. Quando l’esploratore George Francis Lyon attraversò il villaggio di Igloolik nell’Artico canadese nel 1822, alla ricerca del passaggio a nord-ovest, notò che “ogni ruscello, lago, baia, punto o isola ha un nome, e anche certi mucchi di pietre."
A un estraneo, l’Artico può sembrare anonimo e monotono. … sul tallone meridionale dell'isola di Baffin troverete Nuluujaak, o “due isole che sembrano natiche”. Difficile da non notare. Più avanti lungo la costa, saprai esattamente dove ti trovi quando vedrai Qumanguaq, "la collina che alza le spalle (senza collo)."
Questo approccio nel dare un nome ai luoghi è molto diverso da quello adottato dai primi esploratori europei delle Americhe, che tendevano a celebrare amici, sostenitori o notabili della loro terra d'origine piuttosto che la topografia o la cultura locale.
Come navighiamo
Prima di lasciare Michael Bond, ecco alcune osservazioni su cui vale la pena riflettere:
“Gli esseri umani hanno la fortuna di avere un navigatore interiore che è incommensurabilmente più sofisticato e capace di qualsiasi sistema artificiale. Come lo usiamo?
Gli psicologi hanno scoperto che, quando si orientano in un terreno sconosciuto, le persone seguono una di queste due strategie: o mettono in relazione tutto con la propria posizione nello spazio, l'approccio "egocentrico", oppure si affidano alle caratteristiche del paesaggio e al modo in cui si relazionano. l’uno all’altro per dire loro dove si trovano, l’approccio “spaziale”.
Un'altra serie di osservazioni che trovo interessante riguarda il modo in cui effettivamente ci muoviamo nei paesaggi e seguiamo i percorsi. Sembra che i confini siano importanti quanto i luoghi. E sospetto che ciò possa essere generalizzato in “paesaggi” costruiti, dove i confini potrebbero facilitare considerevolmente (e intuitivamente) la navigazione.
Consiglio vivamente "Wayfinding" di Michael Bond.
Movimento, spaziale
Il prossimo libro che menzionerò è ""Mente in movimento: come l'azione modella il pensiero” di Barbara Tversky (prof. emerita in psicologia a Stanford) dal 2019.
In molti modi, è inquadrato dagli stessi risultati riportati da Michael Bond.
Le persone, come la maggior parte delle creature, si spostano da un posto all'altro. Muovendosi lasciano tracce, nel terreno, nel cervello, nei sentieri e nei luoghi. L'ippocampo registra i movimenti come percorsi, sequenze di luoghi e sentieri. Questo è, infatti, Il Premio Nobel per la Fisiologia e la Medicina 2014, che è stato assegnato per metà a John O’Keefe, per l’altra metà congiuntamente a May-Britt Moser e Edvard I. Moser “per le loro scoperte sulle cellule che costituiscono un sistema di posizionamento nel cervello”. Le cellule sono chiamate cellule della griglia e vengono utilizzate come marcatori che lavorano con gli ippocampi nella creazione di costrutti spaziali nel cervello.
Barbara Tversky ha una prospettiva più ampia: vuole dimostrare che il movimento registrato spazialmente nella mente è la piattaforma per il pensiero. Non solo grafici, ma anche parole, gesti ed elementi grafici. Promuovono inoltre l'inferenza e la scoperta, consentono la creazione, la revisione e l'inferenza da parte della comunità. La categorizzazione è una semplificazione mentale attraverso il quadro completo percepito. Certamente il prof. Tversky ha studiato molti aspetti di queste cose nel suo laboratorio di psicologia a Stanford e alla Columbia University.
Lo spazio ha un significato, la prossimità significa vicinanza su qualsiasi dimensione. Verticale: su, tutto bene, orizzontale: neutro. Lo spazio è speciale, sovramodale ed essenziale per la sopravvivenza, base per altre conoscenze. Supportato dai gesti.
In altre parole, la comunicazione proveniente dalla mente è facilmente riconoscibile e dovrebbe essere ovvio al consumatore come essa (la comunicazione) possa aiutare con i compiti importanti nel contesto. Sembra un buon consiglio su come migliorare i modelli di dati in futuro!
“Mind in Motion: How Action Shapes Thought” è un lavoro fondamentale nel campo delle scienze cognitive. C'è un eccellente video su YouTube (Il pensiero spaziale è il fondamento del pensiero) con lei dal 2022, qui.
Cognizione nel cervello (sinistra e destra)
Uno dei libri più importanti e attentamente studiati sulle questioni cognitive è “The Matter with Things: Our Brains, Our Delusions, and the Unmaking of the World” dello psichiatra, ricercatore di neuroscienze, filosofo e studioso di letteratura Dr. Ian McGilchrist, Perspectiva, 2021.
Nelle sue parole:
“In effetti, non ci sono parti. Le parti sono un artefatto di un certo modo di guardare al mondo. Esistono solo interi. E le cose che consideriamo come parti, sono interi ad un altro livello, e le cose che consideriamo come intere, possono essere viste come parti di un tutto ancora più grande.
Ma questa attività di scomporre le cose in parti è un artefatto dell’attenzione frammentaria dell’emisfero sinistro. Quindi, poiché sta cercando di concentrarsi su questo piccolo dettaglio, si sta concentrando su un certo pezzettino, forse tre sull’arco di attenzione di 360 gradi, e questo porta a una visione diversa del mondo da quella dell’emisfero destro.
L’emisfero sinistro pedante e l’emisfero destro intuitivo
La divisione del lavoro tra i nostri due emisferi cerebrali può essere riassunta da alcuni esempi:
sinistra | La giusta |
conosciuto | nuovi |
certezza | possibilità |
fissità | flusso |
Ricambi | tutto |
esplicito | implicito |
astratto | contestuale |
generale | unico |
quantificazione | maglieria in |
inanimato | animato |
ottimista | realistico |
rappresentato | presenti |
Le ragioni della dicotomia sono evolutive. La spiegazione semplificata corrisponde approssimativamente ai due esempi di leoni sopra. Uno è "Oh, so di cosa si tratta" e l'altro è "Aiuto, è meglio che scappi!" Entrambe le reazioni sono piuttosto utili.
Ecco una cosa molto interessante Lezione su YouTube: Il Dr. Iain McGilchrist è intervenuto allo spazio di innovazione IdeaSquare del CERN per discutere la natura della realtà dal punto di vista del cervello umano e della filosofia. L'evento è stato ospitato in concomitanza con un corso pilota che ha fornito agli studenti capacità di pensiero sistemico su larga scala e le modalità per indurre il cambiamento sociale. Gestisce anche un sito web qui.
Il suo ultimo libro, “The Matter with Things”, è composto da due volumi, 1,300 pagine in tutto. Dovrebbe tenerti occupato per un po'!
Spero di averti convinto che abbiamo diverse opportunità per migliorare la comprensione di cosa trattano i modelli di dati. Tieni gli occhi aperti aprire! Comunicare usando l'intuito! Possa il 2024 essere l’anno in cui l’evoluzione innovativa renderà tutto ciò che riguarda i dati più semplice!
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