Internet

Un terzo degli adolescenti dedica al web più di due ore al giorno, e più del 20% è costituito da bambini nella fascia dagli 8 agli 11 anni. Eppure, per la metà degli adolescenti il web è un luogo minaccioso.

I risultati della ricerca effettuata da Sos Telefono Azzurro insieme a Doxa kids su oltre 1000 giovanissimi, presentati di recente a Milano, ha riportato che 6 ragazzi su 10 dicono di aver avuto esperienze negative durante la loro permanenza sul web.

Tra i rischi, al primo posto quelli legati alla sfera sessuale: il 44% dei giovanissimi tra i 12 e i 14 anni teme di incontrare malintenzionati.

Al secondo posto la paura della violenza: il 38% degli adolescenti tra i 15 e i 18 anni teme il cyberbullismo, mentre il 32% dei giovani dai 12 ai 14 anni non vorrebbe leggere frasi volgari o violente.

Al terzo posto emergono rischi legati alla condivisione di contenuti personali: il 23% degli adolescenti teme l'utilizzo dei propri dati senza consenso.

“Oggi il nostro impegno, unitamente a istituzioni, governi, aziende e società civile, dovrà essere non un impedimento alla vita “social” ma al contrario”, ha detto Ernesto Caffo, presidente di SOS Telefono Azzurro “un'adeguata e precisa programmazione di azioni intente a rafforzare la sicurezza in rete, perché tutto possa essere usato e usufruito correttamente”.

Grazie a questa tecnologia un sistema informatico è in grado di assumere autonomamente delle decisioni o effettuare predizioni

Il machine learning è una branca della scienza informatica che prende le mosse dagli studi sul pattern recognition(1) e sulla teoria dell'apprendimento computazionale(2). Si tratta, dunque, di una disciplina strettamente affine all'intelligenza artificiale(3), con la quale condivide scopi e metodi di lavoro. Come per l'AI (Artificial Intelligence), anche gli scienziati impegnati nel campo dell'apprendimento automatico studiano algoritmi che permettano di rendere "intelligenti" macchine informatiche altrimenti incapaci di prendere decisioni autonome.

Che cos'è il machine learning

Nello specifico, il machine learning (o apprendimento automatico) è un metodo di analisi dei dati che punta ad automatizzare la creazione di modelli analitici. Grazie a speciali algoritmi che apprendono iterativamente partendo da una base dati fornita dall'uomo, il machine learning permette a computer e altri sistemi informatici di apprendere nuove nozioni e informazioni, prendere decisioni ed effettuare predizioni senza che siano stati precedentemente istruiti per farlo.

Effetto trascinamento: così definiremmo la deplorevole situazione che si genera, quando per smentire una tesi considerata bizzarra ed inverosimile, si avvalorano, palesando totale assenza di spirito critico, i più screditati modelli propugnati dall’establishment pseudo-scientifico e le più ridicole versioni ufficiali.

Un esempio per tutti: ci si impegna per confutare la teoria della Terra discoidale (vulgo “teoria della Terra piatta), con argomenti più o meno persuasivi, più o meno plausibili, ma, nel contempo, ci si trascina dietro, nella foga della confutazione, tutto il più polveroso armamentario della propaganda: si adducono come prove documenti partoriti dalla nasuta N.A.S.A., (comprese castronaute dalle improbabili permanenti), ci si richiama ad autori famigerati per la loro vicinanza alla disinformazione, si evocano paradigmi che esorbitano dal tema trattato, come l’obsoleto Darwinismo o concetti scientifici messi in discussione, se non in crisi, dalle più recenti acquisizioni della fisica quantistica, di altre avanguardie epistemologiche, di altri orizzonti gnoseologici.

Non solo, invece di procedere con rigore metodologico e con precisione semantica, presto si scade nella denigrazione, usando i soliti epiteti (ad esempio, l’orrido neologismo “complottisti”). Così subito si comprende che il proposito di oggettività ostentato da certi ricercatori è solo il velo dietro cui si nasconde la maschera butterata del negazionismo.