Abstract:
Nell’era del Covid colpisce il boom di investimenti destinati all’Intelligenza Artificiale: +24,5% di crescita annuale fino al 2025 (dati IDC al 31 agosto 2021). La Customer Satisfaction e l’efficienza operativa come obiettivi immediati, algoritmi predictive sempre più spinte per Retail e Banking, ma non solo. Ma che cosa significa “AI”? Cerchiamo di capirlo grazie a qualche informazione in pillole.
AI: questo sconosciuto
Alle origini
Un film di qualche anno raccontava la storia della decodifica dei codici segreti usati dai nazisti per le comunicazioni belliche, ottenuta grazie all’aiuto di una macchina (“the BOMB”) inventata dal protagonista, Alan Turing.
Per quanto romanzata, è una storia vera: brillante matematico dal carattere difficile e anticonformista, non solo Turing riuscì a decifrare la codifica, ma è riconosciuto come uno dei precursori della moderna informatica (sua è la «macchina di Turing»). Capace di “immaginare l’inimmaginabile”, figura scomoda per la società del suo tempo, è tornato recentemente alla ribalta perché fu il primo a teorizzare quella che oggi è nota come “Intelligenza Artificiale”.
Dalla prima macchina di IBM per giocare a scacchi ai giorni nostri è passato oltre mezzo secolo, e la mancanza di mezzi computazionali adeguati ha limitato per decenni l’applicazione pratica di questa scienza. Ma l’incredibile accelerazione tecnologica dell’era di Internet e dei Big Data ha portato a una rapida evoluzione degli strumenti di calcolo e di dati disponibili.
AI: L’evoluzione della specie?
Futuro o presente? Oggi alcune tecnologie di Intelligenza Artificiale sono già entrate nel quotidiano: il filtro mail per lo spam, il calcolo del tragitto migliore, la traduzione di testi da una lingua all’altra. Compiti un tempo svolti da esseri umani sono stati delegati a sistemi informatici: automatismi più rapidi, più efficienti e meno costosi.
Aziende e Sviluppatori di tutto il globo stanno confrontandosi su come proiettarsi in questa nuova frontiera della tecnologia per potenziare l’Automazione dei propri processi grazie all’Intelligenza Artificiale. Gli acronimi che riguardano questa branca dell’informatica sono numerosi, ma quelli più largamente utilizzati sono AI, ML e DL.
Vale la pena fare chiarezza sul loro significato:
- AI (Artificial Intelligence) riguarda tutto ciò che è legato a rendere le macchine più “intelligenti”, quindi è pertinente a tutto quello che abbiamo citato precedentemente.
- ML (Machine Learning) è un sottoinsieme della AI dedicato alla meccanizzazione dell’auto-apprendimento: si tratta di sistemi che migliorano continuamente le proprie “conoscenze” attraverso i set di dati su cui si basano le scelte comportamentali e perciò anche le proprie performance.
- DL (Deep Learning) è anch’esso un subset di AI: è applicabile quando la massa di dati su cui i sistemi cooperano per lo specifico ramo di apprendimento assume una scala di grandi dimensioni, dato che il comportamento viene determinato in proporzione alla quantità di “conoscenza” disponibile.
Esempio: il sistema di guida automatico delle automobili Tesla (AI) diventa più intelligente grazie alle funzionalità di auto-apprendimento (ML). Poiché tutte le auto Tesla sono collegate e contribuiscono ad aggiungere la loro “conoscenza” a un database centralizzato, questa base di dati diventa sempre più grande e le performance di guida automatica migliorano di conseguenza (DL).
AI: La nuova frontiera
L’introduzione dei concetti di base necessari per capire ad alto livello la differenza tra i tre acronimi AI, ML e DL è solo il primo passo verso un mondo che, per quanto giovane, è vasto e sfaccettato.
Infatti esiste già una prima distinzione tra Intelligenza Artificiale “Debole” e “Forte”:
- L’AI Debole fa riferimento ai sistemi che sono in grado di svolgere funzioni umane complesse, ma non sono in grado di apprendere. Da questa deriva l’Artificial Narrow Intelligence (ANI), orientata a uno specifico obiettivo e capace di eseguire un unico e specifico compito.
- L’AI Forte invece sostiene che le macchine possono sviluppare una coscienza di sé e imparare dall’esperienza. Ne deriva la ricerca su Artificial General Intelligence (AGI), che studia i sistemi in grado di replicare l’intelligenza umana.
- Per completezza di informazione citiamo anche l’Artificial Super Intelligence (ASI, per adesso solo ipotizzata) che riguarda a macchine in grado di esibire una intelligenza artificiale superiore a quella umana.
L’era Covid ha messo in difficoltà molte aziende, vuoi per l’assenza forzata del personale che per la crisi di un mercato mondiale paralizzato dalla pandemia. Il lockdown sembra aver catalizzato l’interesse verso l’Intelligenza Artificiale, per applicarla nelle aziende nella sua forma più semplice e pragmatica. Si punta a ottenere rapidamente vantaggi in termini di automazione, performance e produttività (AI Debole). Macchine che compiono lavori fino a ieri appannaggio di esseri umani sono già realtà, e le attività che svolgono migliora a mano a mano che l’innovazione tecnologica progredisce, cavalcando l’onda dell’IoT (Internet-Of-Things).
All’assemblaggio e montaggio di parti meccaniche nell’industria si è aggiunta la supervisione e il controllo qualità dei robot su altri robot; nella Sanità si sostituiscono le protesi “passive” (organi, arti etc.) con smart device che reagiscono a stimoli grazie ai sensori applicati all’ospite; nell’Automotive è sempre più frequente l’introduzione di meccanismi per gestire la sicurezza e gli inconvenienti delle automobili (AEB, Speed Assistant, cambio e frenata intelligenti, sistemi predittivi per pneumatici e altre parti soggette a usura; etc.); nella didattica si stanno sperimentando sistemi a distanza ibrido che prevede sia l’insegnante tradizionale che un docente “virtuale” in grado di valutare il risultato dei compiti assegnati a uno studente; l’utilizzo del linguaggio “naturale” e della tecnologia semantica nei sistemi vocali degli assistenti virtuali; e così in tanti altri campi.
Conclusione
Siamo già nell’era dell’Intelligenza Artificiale? Certo, nessuno ha ancora inventato equivalenti di Skynet, Hal9000 o Robocop, ma per concludere ecco un piccolo e incompleto elenco con qualche voce, come spunto di riflessione:
- gli Assistenti intelligenti (es. Siri di Apple)
- i device Smart (es. il termostato Nest di Google e alcuni altri prodotti domotici)
- le automobili elettriche (Tesla e la sua guida predittiva intelligente)
- i servizi di streaming che “indovinano” le preferenze degli utenti (Netflix)
- i servizi di eCommerce che predicono gli acquisti prima ancora di “confermare” un ordine (Amazon)
Essendo consapevoli di aver sintetizzato in modo non scientifico né tantomeno esaustivo un argomento così complesso, affidiamo la conclusione all’arguzia di qualcuno veramente autorevole:
“I computer sono incredibilmente veloci, accurati e stupidi. Gli uomini sono incredibilmente lenti, inaccurati e intelligenti. L’insieme dei due costituisce una forza incalcolabile.”
(Albert Einstein)