L’AI (Intelligenza artificiale) studia la programmazione e la progettazione di sistemi mirati a dotare le macchine di una o più caratteristiche considerate tipicamente umane. Proprietà, che variano dall’apprendimento alla percezione visiva o spazio-temporale.

Intelligenza artificiale e imprese italiane

L’AI deve essere trattata combinando gli aspetti teorici a quelli pratici e operativi. Partendo dal significato di AI, possiamo descrivere le principali tecniche di Intelligenza Artificiale, il funzionamento, le diverse applicazioni, le opportunità derivanti e il percorso di avvicinamento delle imprese italiane. 

Questa analisi porta a una domanda su tutte: l’Intelligenza Artificiale è una minaccia o un bisogno per l’uomo? Alla base dell’Intelligenza Artificiale ci sono algoritmi, tecniche computazionali, soluzioni, in grado dunque di replicare il comportamento umano. Tutte queste applicazioni possono essere molteplici e riguardare diversi ambiti, non solo industriali ma anche domestici.

Pensiamo, ad esempio, ai sistemi di domotica in grado di regolare la temperatura, l’umidità o l’illuminazione in base alle nostre abitudini o all’utilizzo della nostra voce come input per alcuni dispositivi, che facilitano la gestione delle nostre abitazioni. È sufficiente un telecomando (anche lo smartphone) o la nostra voce per attivare sistemi di Intelligenza Artificiale che facilitano la gestione delle nostre abitazioni e del nostro quotidiano.

Ai e soluzioni aziendali

Questo di seguito un quadro completo delle soluzioni di AI adottate dalle aziende. 

CHATBOT: è uno strumento che offre assistenza 24h24 sia ai propri clienti che ai propri dipendenti; si presta inoltre a diversi impieghi in ambito marketing, supporto alla vendita, HR Management, domotica e perfino Ricerca e Sviluppo.

COMPUTER VISION: studia gli algoritmi e le tecniche per permettere ai computer di raggiungere una comprensione di alto livello del contenuto di immagini o video.

RECOMMENDATION SYSTEM: si tratta di algoritmi che tengono traccia delle azioni dell’utente e, comparandole con quelle degli altri, apprendono le sue preferenze e sono sempre più in grado, a mano a mano che l’utente utilizza la piattaforma, di produrre raccomandazioni più precise.

NLP (NATURAL LANGUAGE PROCESSING): si pongono l’obiettivo di creare sistemi in grado di favorire l’interazione e la comprensione uomo/macchina. L’NLP si occupa principalmente di testi, ovvero qualsiasi sequenza di parole che in una lingua esprime uno o più messaggi.

IDP (INTELLIGENT DATA PROCESSING): sono tutte quelle soluzioni che utilizzano algoritmi di AI per finalità collegate all’estrazione delle informazioni presenti nei dati stessi. Le principali finalità aziendali sono per il  Forecasting e la Classification & Clustering.

SOLUZIONI FISICHE: poco usate in Italia, si tratta, ad esempio, dei veicoli autonomi (mezzi di trasporto autoguidati), gli Autonomous Robot (robot in grado di muoversi senza l’intervento umano) e gli Intelligent Object (oggetti in grado di compiere azioni senza l’intervento umano e di prendere decisioni in base alle condizioni dell’ambiente circostante).

Tante soluzioni con un unico scopo

Ci riescono grazie a determinate metodologie che si concretizzano grazie alle diverse tecnologie in forma hardware o software.

• Elaborazione delle immagini (riconoscimento di volti e movimenti, recupero di immagini e video, visione artificiale)
• Elaborazione del linguaggio naturale (realizzazione di discorsi e dialoghi, estrapolazione informazioni, risposte a domande)
• Apprendimento (Machine Learning)
• Ragionamento e classificazione (ragionamento automatizzato)
• Interazione sociale (teoria dei giochi, coordinazione e collaborazione)
• Interazione con l’ambiente (localizzazione, mappature e navigazione, pianificazione di movimenti e percorsi)

Ma l’uomo dopo aver raggiunto questi risultati grazie alle tecnologie si ritrova davanti a numerosissime sfide, in primis quelle etiche: le distorsioni involontarie nei dati, i sistemi creati per scopi malevoli, l’acquisizione di un vantaggio iniquo a fronte degli utilizzatori della tecnologia stessa, il non rispetto della privacy, la mancanza di trasparenza dei processi decisionali.

E ancora implicazioni sulla disuguaglianza di accessibilità alle tecnologie, implicazioni sul singolo lavoratore, accentramento know how tecnologico, minaccia del benessere mentale, limitazione della libertà.

Ne varrà la pena?