L’era in cui viviamo richiede nuovi modi di pensare per risolvere nuove serie di sfide. L’ascesa dell’intelligenza artificiale (AI) e dell’apprendimento automatico (ML) ha inaugurato un nuovo mondo basato sui dati, che richiede approcci innovativi.
Il pensiero computazionale, spesso indicato come CT, è una tecnica di risoluzione dei problemi che i programmatori di computer utilizzano quando scrivono programmi e algoritmi per computer. Nel caso dei programmatori, scompongono problemi complessi in parti più piccole, il che rende più facile comprenderli appieno e sviluppare soluzioni che funzionano sia per i computer che per gli esseri umani.
Il pensiero computazionale è l’insieme dei processi mentali coinvolti nella formulazione di un problema e della sua soluzione(i) in modo tale che un umano o una macchina possano effettivamente eseguirla.
Il pensiero computazionale è un processo iterativo basato su tre fasi:
Formulazione del problema (astrazione);
Espressione della soluzione (automazione);
Esecuzione della soluzione e valutazione della stessa (analisi).
La storia del pensiero computazionale risale almeno agli anni 1950, ma la maggior parte delle idee risale a molto prima.
Il termine pensiero computazionale è stato utilizzato per la prima volta da Seymour Papert nel 1980 nel suo libro “Mindstorms” e, successivamente, formalizzato dall’informatica americana Jeanette Wing in un articolo del 2006.
Gli esseri umani applicano la tecnica del pensiero computazionale anche al di fuori della programmazione. Scompongono i problemi in frammenti più piccoli e più semplici prima di delineare soluzioni per affrontare ogni singolo problema. Questo rende il processo di risoluzione dei problemi molto più facile da comprendere.
Ci sono alcuni requisiti per il pensiero computazionale. Per uno, richiede di esplorare e analizzare a fondo i problemi per capirli. Richiede inoltre l’uso di un linguaggio preciso quando si delineano sia i problemi che le soluzioni e si dovrebbe applicare un ragionamento chiaro in ogni fase del processo.
Il pensiero computazionale ci aiuta a scomporre un dato problema in modo sistematico, il che ci consente di sviluppare e descrivere soluzioni in termini semplici che possono essere eseguite da un essere umano o da un computer.
Quattro tecniche chiave del pensiero computazionale
Quando si esamina il pensiero computazionale, ci sono quattro tecniche chiave che dovrebbero essere comprese:
Decomposizione: scomporre problemi complessi in pezzi più piccoli e più gestibili.
Pattern Recognition: identificare le somiglianze tra e all’interno dei problemi.
Astrazione: concentrarsi su informazioni importanti tralasciando dettagli irrilevanti.
Algoritmi: sviluppare una soluzione passo dopo passo o alcune regole che dovrebbero essere seguite per risolvere il problema.
Ognuna di queste tecniche è importante quanto la successiva. Se ne manchi uno, è probabile che l’intero sistema crolli.
Quando si tenta di risolvere un problema complesso, non è facile iniziare. Con il pensiero computazionale, il processo di scomposizione comporta la scomposizione in piccoli problemi più gestibili. Puoi quindi esaminare ciascuno dei problemi più piccoli individualmente e considerare come problemi simili sono stati precedentemente risolti, che è la tecnica di riconoscimento del modello . Quindi usi la tecnica dell’astrazione per concentrarti solo sui dettagli importanti tralasciando le informazioni irrilevanti. Infine, la tecnica dell’algoritmo ti aiuta a stabilire regole semplici per risolvere ciascuno dei problemi più piccoli.
Tutti questi passaggi o regole vengono combinati per programmare un sistema e aiutarlo a risolvere in modo efficiente un problema complesso.
Importanza del pensiero computazionale
È importante riconoscere che il pensiero computazionale non è la stessa cosa della programmazione. Mentre la programmazione dice a un computer cosa fare e come farlo, il pensiero computazionale ti aiuta a determinare cosa dire al computer di fare. In altre parole, il pensiero computazionale implica la pianificazione mentre la programmazione implica il seguire le direzioni.
Un altro aspetto critico del pensiero computazionale è che non è solo per scienziati informatici o programmatori. È un’abilità fondamentale che tutti dovrebbero possedere e include una gamma di strumenti mentali che riflettono l’ampia ampiezza del campo dell’informatica.
Sebbene sia una tecnica importante che consente agli informatici di lavorare meglio con i dati, comprendere i sistemi e creare modelli di calcolo praticabili, viene applicata anche in applicazioni del mondo reale al di fuori dell’informatica. Il pensiero computazionale è uno strumento altamente efficace per gli studenti e l’apprendimento, aiutando a sviluppare strategie di risoluzione dei problemi che possono essere applicate nella vita di tutti i giorni. Quando questa vita quotidiana continua a includere sempre più aspetti digitali, i concetti di pensiero computazionale diventano ancora più importanti per aiutare le persone a risolvere un’ampia gamma di sfide in modo efficace e gestibile.
I vantaggi e l’importanza del pensiero computazionale sono il motivo per cui viene insegnato come curriculum nazionale nei sistemi educativi, come nel caso degli Stati Uniti e del Regno Unito.
Settori e campi che utilizzano il pensiero computazionale
Il pensiero computazionale è applicabile a tutti e a chiunque. È uno strumento di potenziamento per manager, decisori e amministratori che desiderano pensare lateralmente e generare un’ampia gamma di soluzioni e adattare la propria strategia. I team tecnici possono utilizzare il pensiero computazionale per ottimizzare le proprie tecniche.
Ecco alcuni dei principali campi che si basano sul pensiero computazionale:
Ingegneria: utilizzata per progettare, simulare, modellare, ottimizzare e prevedere il comportamento dei sistemi in una varietà di condizioni.
Sanità: fornisce nuovi metodi di analisi per i dati medici e aiuta a sviluppare sistemi più efficienti che aiutano a prendere decisioni migliori.
Finanza: utilizzata per esplorare il comportamento del mercato e gestire i sinistri assicurativi.
Data Science: si combina con le moderne tecniche analitiche per fornire risposte migliori e più quantificabili laddove le tecniche tradizionali normalmente falliscono.
Scienza: aiuta ad automatizzare l’importazione dei dati e consente analisi ad alta potenza.
Media: utilizzato per modellare eventi naturali, creare animazioni, progettare modelli, generare sculture 3D e altro ancora.
Giurisprudenza e scienze sociali: utilizzato per analizzare i social network, modellare i comportamenti ed eseguire analisi di dati socioeconomici.
Ambiente: aiuta con la previsione del cambiamento climatico, lo sviluppo di energie alternative, la modellazione dell’inquinamento e la pianificazione per la conservazione.
Comunicazioni e sicurezza: semplifica lo sviluppo di algoritmi per il trasferimento efficiente delle informazioni e la sicurezza dei dati.
Il pensiero computazionale nel business di oggi
Il pensiero computazionale è fondamentale per il business di oggi e sarà un’abilità fondamentale per le future opportunità di lavoro. Poiché la tecnologia continua a diventare più sofisticata, ci viene richiesto di capire come raccogliere e filtrare i dati.
Abbiamo anche bisogno di sapere dove cercare i dati e come usarli nel processo decisionale. Di fronte a problemi complessi, le persone devono avere la sicurezza e la capacità di trovare soluzioni logiche, e questo può essere fornito dal pensiero computazionale, che è flessibile e fornisce una tecnica coerente.
Il posto di lavoro moderno si basa sulla risoluzione dei problemi, che definisce il successo o il fallimento di un’organizzazione. Il pensiero computazionale consente sia ai leader aziendali che ai dipendenti di fornire soluzioni in modo più intelligente ed economico. Le aziende moderne devono lavorare in modo più intelligente e fornire soluzioni più velocemente e, dotando la forza lavoro di capacità di pensiero computazionale, è possibile accelerare la produttività e portare l’azienda a un livello superiore.
Alex McFarland da unite.ai
