Jeff Hawkins è un pioniere nel settore dei dispositivi mobili, oltre che un docente illustre nel campo delle neuroscienze, e l’autore di numerose pubblicazioni relative ad una teoria rivoluzionaria riguardante il funzionamento il cervello. Ora si occupa di analisi sui Big Data, e i suoi risultati in questo campo sono ritenuti estremamente innovativi.
Dalle sue teorie, infatti, Hawkins ha sviluppato un sistema impiegato in un software predittivo prodotto dalla Numenta, della quale è cofondatore. La tecnologia impiegata da Numenta si basa proprio sulle teorie di Hawkins sul funzionamento del cervello, e il suo segreto è che non si basa sulle migliaia di miliardi di byte di dati che le aziende accumulano nei propri server; punta invece sui flussi di informazioni che giungono al sistema di elaborazione in tempo reale da una serie di sensori.
“Non ha senso accumulare i dati ed osservarli – ha spiegato Hawkins in una recente intervista – se il mondo cambia, bisogna tenerne conto“, infatti, i dati per Hawkins possono essere salvati nel lungo periodo; ma sono quelle trasmesse in tempo reale ad essere necessarie. Per ora, invece, gran parte del settore tecnologico si concentra sullo stoccaggio dei dati: aziende come EMC, Hewlett-Packard, prosperano sulla memorizzazione di enormi quantità dei dati a basso costo; ed altre sull’analisi dei dati per trovare dei modelli, come fanno Microsoft, IBM e SAS, e lo fanno basandosi su database relazionali tradizionali come fa Oracle.
In un’intervista presso la sede di Numenta a Redwood City, in California, Jeff Hawkins ha spiegato che “Interrogare i database non importa tanto” in quanto l’impresa si preoccupa invece dei milioni di flussi di dati in tempo reale, perchè “in un mondo ricco di sensori e di feed di dati, necessitiamo di un modello che osservi più da vicino il cambiamento costante che avviene nel mondo reale“.
In questa logica si inserisce il prodotto della Numenta: un servizio chiamato “Grok”, basato su un sistema cloud che funziona più o meno allo stesso modo di un cervello. Grok, infatti, prende i feed di dati costanti da cose come i termostati, i clic sul Web, o i macchinari. Dopo un’iniziale osservazione del flusso dei dati, il sistema comincia a fare ipotesi e “previsioni” su ciò che accadrà dopo. Man mano che i dati analizzati in tempo reale aumentano, migliore è il processo predittivo che ne deriva. Il sistema di Grok si basa su un algoritmo matematico che simula i processi del cervello, mettendo assieme più processi contemporaneamente che talvolta si sovrappongono o escludono a seconda del flusso dei dati e della tipologia di processi. “Ci sono l’equivalente di 60mila neuroni, ciascuno di essi piuttosto sofisticato – spiega Hawkins parlando di Grok, e aggiunge – questo modello genera 300 milioni di connessioni ma rispecchia solo un milionesimo della capacità effettiva della neocorteccia“.
Per ora Grok è un sistema impiegato ancora in versione limitata da pochi clienti, e principalmente nei settori dell’energia, dei media e dell’elaborazione video. Finora Grok ha fornito buoni risultati solo tra il 10 e il 20% di alcuni benchmark, e come entrate, il profitto è ancora ridotto e per lo più assorbito dai costi di manutenzione delle macchine di elaborazione. Ma la Numenta conta di espandere la vendita di Grok nella prima metà del 2013, certa di giungere così ad una alta fonte di profitto. “Questo è il futuro delle macchine intelligenti – ha dichiarato convinto Hawkins – tra venti anni da oggi, l’industria dei computer sarà guidata da questo tipo di prodotti, ne sono certo“.
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