Che cosa è l’Intelligenza Artificiale?

Quanti di voi hanno un assistente Vocale (Siri su Apple, Cortana su Microsoft o Alexa su Google)?

O ancora quanti voi utilizzano piattaforme streaming che creano playlist in base ai nostri gusti o preferenze?

Tutto ciò è possibile grazie ad una tecnologia attualmente molto utilizzata anche dalle Nostre Aziende Italiane: L’intelligenza Artificiale!

Esistono già numerosi esempi di come l’introduzione dell’Intelligenza Artificiale nei processi aziendali abbia portato impatti positivi.

L’intelligenza artificiale infatti automatizza parti ripetitive e a basso valore aggiunto dei processi stessi, in precedenza svolti dall’uomo, riducendo errori, permettendo lo sviluppo di nuovi prodotti e servizi.

CHE COSA E’?

Tale scienza proprio per la sua continua evoluzione è in constante monitoraggio da moltissimi Centri Studi come ad esempio  il Politecnico di Milano.

E’ proprio il Politecnico di Milano che ci fornisce una definizione ottimale di tale scienza.

Secondo il Politecnico infatti l’artificial Intelligence è il ramo della computer Science che studia lo sviluppo di sistemi hardware e software dotati di capacità tipiche dell’essere umano.

Tali sistemi sono in grado di perseguire autonomamente una finalità definita prendendo delle decisioni che, fino a quel momento, erano solitamente affidate agli esseri umani.

Le capacità tipiche dell’essere umano riguardano, nello specifico, la comprensione ed elaborazione del linguaggio naturale e delle immagini, l’apprendimento, il ragionamento e la capacità di pianificazione e l’interazione con persone, macchine e ambiente.

A differenza dei software tradizionali un sistema di Intelligenza artificiale non si basa sulla programmazione ma su tecniche di apprendimento.

Vengono cioè definiti degli algoritmi che elaborano un’enorme quantità di dati dai quali il sistema stesso deve derivare le proprie capacità di comprensione e ragionamento

 

MACHINE LEARNING VS. DEEP LEARNING

Il metodo di apprendimento con cui l’intelligenza artificiale diventa abile è ciò che la rende unica dal punto di vista tecnologico.

Inoltre questi modelli di apprendimento sono ciò che distinguono Machine Learning e Deep Learning.

 

Machine Learning

Le Machine Learning sono sistemi che servono ad “allenare” il software in modo che correggendo gli errori possa apprendere a svolgere autonomamente un compito/attività.

Ad esempio un braccio meccanico supportato dalla tecnologia AI è in grado di montare un pezzo anche se questo non si trova dove dovrebbe perchè l’algoritmo di controllo anziché fornire le coordinate, attiva un riconoscimento visivo che cerca il pezzo in tutta l’area che il braccio può raggiungere.

Se la Macchina o l’uomo che porge i pezzi ripete più volte l’errore, il robot a sua volta impara che quella è la nuova posizione e va subito a cercare il pezzo lì.

 

Deep Learning

I sistemi Deep Learning sono modelli di apprendimento di recente sviluppo (dal 2012) ispirati alla struttura ed al funzionamento del nostro cervello, che emulano cioè la mente umana. 

In questo caso, il modello matematico da solo non basta. Il Deep Learning necessita infatti di reti neurali artificiali progettate ad hoc (deep artificial neural networks) e di una capacità computazionale molto potente capace di “reggere” differenti strati di calcolo e analisi.

Può sembrare un livello tecnologico futuristico ma nella realtà questi sono sistemi già in uso nel riconoscimento di pattern, nel riconoscimento vocale o delle delle immagini.

 

CLASSIFICAZIONE DELL’AI

L’Osservatorio Artificial Intelligence della School of Management del Politecnico di Milano analizza e classifica costantemente moltissimi casi di utilizzo di AI in imprese internazionali e italiane.

Per organizzare e mappare le aree di intervento dell’AI sono state individuate 8 classi di soluzioni.

  1. Autonomous Vehicle: mezzi di guida autonoma adibiti a qualunque tipo di trasporto su strada, acqua o aria.
  2. Autonomous Robot: robot in grado di muoversi, manipolare oggetti ed eseguire azioni senza intervento umano. Essi traggono informazioni dall’ambiente circostante e si adattano a eventi non previsti o codificati.
  3. Intelligent Object: sono oggetti in grado di eseguire azioni e prendere decisioni senza richiedere l’intervento umano. Essi interagiscono con l’ambiente circostante tramite sensori (termometri, videocamere…)
  4. Virtual Assistant e Chatbot: questi sistemi sono molto evoluti in quanto sono in grado di comprendere tono e contesto del dialogo, memorizzare e riutilizzare le informazioni raccolte. Questi sistemi sono utilizzati molto spesso come primo livello di contatto con il cliente per la Customer Care aziendale.
  5. Recommendation: tali soluzioni orientano e indicizzano preferenze, interessi e decisioni dell’utente basandosi su informazioni da esso fornite. Tale soluzione è spesso utilizzata nell’e Commerce o nei servizi di video e musica.
  6. Image Processing: sistemi in grado di effettuare analisi di immagini o video per il riconoscimento di persone, animali e cose presenti nell’immagine. Il riconoscimento biometrico attualmente è in uso in quasi tutti i telefoni di ultima generazione.
  7. Language Processing: prevede capacità di elaborazione del linguaggio, per la comprensione del contenuto, la traduzione, fino alla produzione di testi in modo autonomo. 
  8. Intelligent Data Processing: sono tutte le soluzioni che utilizzano algoritmi di intelligenza artificiale su dati strutturati non per estrarre informazioni. Un esempio sono i sistemi per la rilevazione delle frodi finanziarie, la ricerca di pattern, i sistemi di monitoring e controllo, l’analisi predittiva. Ad esempio noi siamo partner di Datatrics: una piattaforma di marketing predittivo basata sull’intelligenza artificiale e che, attraverso un’interfaccia intuitiva, aggrega sia dati da fonti interne (come CRM, E-mail, Social Network, E-commerce, Siti Web, Analytics ecc) sia da fonti esterne (ad esempio dati demografici, condizioni meteorologiche, intensità del traffico). In questo modo, ci aiuta a definire il profilo dei tuoi clienti a 360° e a sviluppare le strategie migliori per il tuo business. 

 

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