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AI: nuovo business per la rivoluzione del futuro (anche in Italia)

Proviamo ad immaginare come poteva essere la vita di un comune cittadino italiano nel 1700: crisi energetica mondiale, comunicazione limitata al dialogo personale, trasporti alimentati tramite “paglia”. Tre secoli che hanno fatto la differenza, nonostante questo basta anche solo pensare a “soli” trent’anni fa per capire quanto velocemente la rivoluzione tecnologica si appresta a cambiare ancora di più le nostre vite. Impossible per noi definire cosa sarà il futuro, rimane la sicurezza però che arriverà presto. Il progredire umano che va sempre più in fretta è ciò che il futurista Ray Kurzweill ha chiamato Law of Accelerating Returns. Succede perché le società più avanzate possono progredire più in fretta rispetto a quelle meno avanzate, proprio perché sono più avanzate. Gli avanzamenti sono sempre più grandi e si verificano più velocemente: Kurzweill suggerisce che nel 2000 la velocità del progresso era cinque volte maggiore rispetto alla velocità media del 20esimo secolo. Per via della “Legge dei Ritorni Accelerati”, quindi si può immaginare che nel 21esimo secolo vedremo un progresso 1000 volte superiore a quello del 20esimo secolo. La rivoluzione AI, ormai intrapresa verso la super intelligenza, è iniziata.

Già ora usiamo l’AI tutti i giorni ma spesso non ce ne rendiamo conto. John McCarthy, che coniò il termine "Intelligenza Artificiale" nel 1956, diceva che "non appena funzionerà, nessuno la chiamerà più AI”. Inoltre con il termine AI indichiamo un concetto abbastanza vasto, le cui categorie principali sono però tre: l’Artificial Narrow Intelligence (ANI): indicata a volte come Weak AI (AI Debole), l'ANI è una AI specializzata in una sola area; l’Artificial General Intelligence (AGI): chiamata occasionalmente Strong AI (AI Forte), o AI di livello umano, l'intelligenza artificiale generale si riferisce a un computer che è generalmente intelligente quanto un essere umano ed infine la Superintelligenza Artificiale (ASI) identificata come "un intelletto di gran lunga superiore al migliore dei cervello umano praticamente in ogni campo, compresa la capacità scientifica, la saggezza generale e la abilità sociali. Allo stato attuale siamo ancora lontani da quest’ultimo livello mentre del primo abbiamo già la vita piena: sistemi integrati nell’automobile come ABS o guida autonoma; smartphone ed applicazioni che prevedono i nostri bisogni; la posta elettronica con il suo filtro antispam; traduttori linguistici e motori di ricerca online; solo per citarne alcuni rimanendo nel settore di quei prodotti destinati al mondo consumer. Ogni nuova innovazione nelle ANI aggiunge però, discretamente, un altro mattone alla strada verso la AGI e la ASI. Intanto però le AI narrow di cui disponiamo oggi, pur riuscendo a fare in genere solo una cosa, la fanno incredibilmente bene, e, spesso e volentieri, a livelli superumani. I sistemi di Deep Learning permettono di creare così sistemi intelligenti “vuoti” che, in un secondo momento, vanno addestrati dando loro in pasto grandi quantità di dati. Su questo concetto tante aziende in tutto il mondo stanno costruendo un nuovo tipo di prodotti.

Basti pensare a Google, da sempre impegnata in progetti futuristici, che ha affermato da poco di essere riuscita a generare altre intelligenze artificiali partendo da una AI originaria attraverso l’Apprendimento Approfondito, tutto avvenuto, quasi, senza l’intervento umano, ma con la sola attenzione e le cure di un amorevole madre quale è AutoML, l’originaria AI di Google.

Oltre ai tradizionali colossi del web comunque tante piccole realtà stanno sviluppando una propria proposta nel campo dell’Intelligenza Artificiale, a volte usando proprio gli strumenti messi a disposizione dai grandi del settore. Tutto questo non accade solamente nella ormai famosa Silicon Valley ma anche nella nostra Italia dove sono nate negli ultimi anni decine e decine di nuove società, ognuna con la propria identità, idea e progetto. La maggior parte di queste si appoggiano a “Chatbot, Computer Vision e Decision Making” per le loro proposte commerciali.

Nelle Chatbot i Sistemi artificiali si trovano ad interfacciarsi con le persone tramite chat testuale. L’AI deve quindi prima comprendere il linguaggio naturale utilizzato dai noi umani per poi elaborarlo e selezionare le risposte più pertinenti estrapolate da un database esistente e curato da umani, in futuro tali risposte probabilmente potranno essere generate in maniera automatica e naturale direttamente dall’AI (Siri, Cortana, Google Assistant sono alcuni dei più famosi esempi di questo tipo). Come l’italiana “Indigo” che ha l’obiettivo di migliorare la qualità del lavoro umano, scaricando gli operatori da mansioni rutinarie a bassa e bassissima qualificazione. Secondo un recente studio di ABI Research, Artificial intelligence in telecom networks, gli assistenti virtuali utilizzati dalle aziende di Tlc potrebbero garantire risparmi per oltre 1,2 miliardi di dollari nel 2022, e proprio per questo le telco investiranno 14 miliardi di dollari entro il 2022, con un tasso di crescita annuo superiore al 22%.

Tramite un opportuno addestramento inoltre i Computer possono imparare a capire il mondo reale, magari riuscendo a distinguere un gatto da un cane o un passeggino da una bicicletta. Capacità utile per sostituire un controllo umano con un, magari più attento, controllo elettronico (come nel caso delle automobili a guida autonoma, nei sistemi di sorveglianza o in quelli di sistema di produzione industriale). Come “ELIF” che propone servizi di analisi ed elaborazione mirati ai testi, ai video, ma anche alle votazioni in aule parlamentari, visualizzazione di dati multidimensionali e molto altro al fine di estrarre informazioni rilevanti da dati apparentemente caotici.

Infine la terza applicazione è quella legata alla presa di decisioni, conseguente alla raccolta ed elaborazione di informazioni varie, in maniera tale da arrivare ad una decisione che sia il miglior mix tra esperienza umana assimilata e analisi dei dati. Come il caso di “Tangra Mob” che vuole creare analisi  precise, supportate dall'AI, per offrire alle pubbliche amministrazioni l'occasione più unica che rara di fare investimenti a basso rischio sul tema delle Smart Cities, Machine Learning, Software Engineering and Internet of Things.

Piccole realtà, solo per citarne qualcuna nel panorama italiano, che, puntano tutto sull’innovazione e sulla personalizzazione di prodotti ritagliati sui bisogni del cliente, (cosa che a volte sfugge invece alle compagnie più grandi). Aziende che si differenziano per tante caratteristiche ma che condividono la stessa idea ossia che l’AI può cambiare il profitto di un’azienda o migliorare la vita del singolo e di ognuno di noi, anche in Italia. 

Gianluca Cimini

Gianluca Cimini - AI: nuovo business per la rivoluzione del futuro