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Team hydrid integrazione uomo macchina
- 1. Uomo-macchina Breve esposizione su una possibile integrazione
- 2. Limiti delluomo e della macchina Decisionali Esecutivi
- 3. Limiti decisionali LIMITI MACCHINALIMITI UOMO Lentezza: Fare una scelta, prendere una decisione, etc. Incapacit di razionalizzare a breve termine: Non mette in discussione le sue scelte iniziali e mette in risalto fattori meno rilevanti. Fattore umano: deviato dalle sue emozioni, sensi. Eccessiva velocit: Aumenta il rischio in caso di unerrata valutazione Mancanza di auto- confutabilit dei propri algoritmi: La non valutazione dei rischi e lincapacit di valutare la veridicit delle notizie.
- 4. Limiti esecutivi LIMITI MACCHINALIMITI UOMO Lentezza: (a livello di calcolo) Eccessiva velocit: Aumenta il rischio in caso di unerrata valutazione Insostituibilit: Non si pu嘆 trovare un duplicato. La macchina pu嘆 eseguire operazioni in tempi non percepibili dalluomo Le macchine sono facilmente rimpiazzabili Ogni uomo pu嘆 dare il suo personale ed esclusivo contributo LIMITI
- 6. Dati qualitativi Dati quantitativi Valori indici Liquidit Volume di scambi Fusioni Fallimenti Scoperte scientifiche Rilascio di prodotti Nuove amministrazioni Opinioni Sorpresa Approvazione Maggiorecomplessitsemantica Maggioremaneggiabilit Struttura dei dati
- 7. Organizzazione Raccolta Filtraggio Data mining Comprensione del linguaggio naturale Formati digitali Analisi testuale e statistica Associazione di notizie Attorno ai tre paradigmi della gestione dei dati ruotano numerose tecniche di programmazione, intelligenza artificiale e management. Analisi grafica Reti neurali Clustering Algoritmi associativi Gestione dati
- 8. Raccolta notizie Supervisione Super-Supervisione Proviamo ad immaginare un sistema di raccolta e gestione di dati o not l'interazione di uomini e macchine: Una prospettiva: Un sistema di gestione e raccolta automatico che richieda l'intervento di specialisti per problemi di livello troppo alto Tecnici che verificano il funzionamento di basso livello del sistema Specialisti del mercato che interagiscono a vari livelli per direzionare gli algoritmi e controllare la coerenza delle notizie.
- 10. Modelli, test, analisi Scelta di un modello di mercato Test attraverso i mercati sperimentali Analisi dei dati (AI): Grafica Qualitativa Quantitativa
- 11. Decisioni e avvio Prendere decisioni (CdA): Il caso di VITAL e DKV, una forma di collaborazione tra uomo e macchina Avviare le macchine
- 12. Esecuzione e controllo A.L.U. PROBLEMI
- 13. Esecuzione e controllo Esecutivo: Esegue operazioni con dati numerici; Esegue operazioni con le proposizioni logiche. Decisionale: Interpreta le istruzioni del programma; Coordina l'attivit dell'unit; aritmetico-logica, delle memorie e di tutte le attivit del computer. A.L.U.
- 14. Esecuzione e controllo La formulazione della richiesta, che deve essere trasponibile in una richiesta quantitativa ossia traducibile in linguaggio macchina, dovr essere precisa e non aperta ad interpretazioni. Questo sottintende che le macchine non possono aiutarci a risolvere la totalit dei nostri problemi. Tralasciando il controllo automatico, che sar stato implementato dai programmatori, dovr sempre essere possibile eseguire un check sulloperato della macchina e, in caso, di disattivarla. Le modalit di controllo sulloperato verranno implementate dai programmatori, queste modalit vengono sempre aggiornate e cercano di essere sempre pi湛 intuitive ed immediate per lutilizzatore finale. DR. STRANAMORETRE DESIDERI
- 15. Fine Esposizione Una breve pausa ed a seguire un acceso dibattito.