A.I. – Intelligenza artificiale. Qual è la sua definizione e quali sono i suoi utilizzi? Scoprilo in questo articolo!
1. Cos’è l’ A.I. – Intelligenza artificiale
Secondo Oracle, con il termine AI ci si riferisce a macchine che imitano l’intelligenza umana e che migliorano continuamente in base alle informazioni raccolte. Sembra una descrizione generica e questo perché con intelligenza artificiale si individuano una moltitudine di figure diverse.
Parliamo di intelligenze che vanno da quella spaziale a quella sociale, non solo la capacità di calcolo.
Le caratteristiche che vengono considerate tipicamente umane possono essere, ad esempio, percezioni visive, spazio-temporali e decisionali.
Differentemente da quanto in molti credono, l’AI non vuole sostituire l’uomo, ma piuttosto migliorare le attività degli esseri umani. Questa è una risorsa fondamentale per ogni azienda che vuole digitalizzarsi.
Il concetto di Artificial Intelligence si muove in due direzioni:
1.1 Intelligenza Artificiale Forte
Le macchine sono in grado di sviluppare una propria intelligenza, una coscienza di sé, senza emulare processi cognitivi simili all’uomo. Solitamente questo concetto viene usato nei film di fantascienza, ma questa versione dell’AI ancora non esiste.
L’AI come la conosciamo noi al giorno d’oggi può solo operare in modo limitato, come estensione delle capacità umane.
1.2 Intelligenza Artificiale Debole
La maggior parte delle AI si trova in questo gruppo. I sistemi tecnologici simulano alcune funzionalità cognitive dell’uomo, ma non raggiungono le capacità intellettuali umane.
Questo non vuol dire che l’AI sia poco funzionale, anzi al contrario può compiere processi estremamente complicati e impossibili per la mente umana. L’ambito di applicazione è però limitato e deve essere in qualunque caso seguito dalla presenza umana.
2. Come funziona l’intelligenza artificiale
L’AI migliora la produttività delle aziende grazie a processi di automazione e la possibilità di sfruttare i dati a livelli non raggiungibili dall’essere umano. Le applicazioni sono diverse e riguardano diversi ambiti.
Possiamo vedere diversi livelli funzionali dell’AI:
- Comprensione. Simulando le capacità cognitive è in grado di comprendere contenuti multimediali come testi, video e immagini e ricavare informazioni da essi.
- Ragionamento. I sistemi riescono a collegare le informazioni raccolte in modo logico.
- Apprendimento. Qui il classico esempio è quello del Machine learning, l’AI riesce ad apprendere dai dati attraverso funzionalità specifiche per analisi e output dei dati.
- Interazione. Infine, le macchine si rapportano in modo intelligente con l’uomo (esempio la famosa Alexa).
Analizziamole nello specifico.
2.1 Machine Learning
Per far migliorare il comportamento della macchina è stato fondamentale sviluppare algoritmi che le permettessero di imparare dai suoi errori. Da questo nasce il machine learning, ovvero l’apprendimento automatico.
Possiamo suddividerlo in 3 tipologie:
- Apprendimento supervisionato
- Apprendimento non supervisionato
- Apprendimento per rinforzo
La principale differenza tra tutte queste è principalmente il contesto in cui la macchina deve apprendere le regole per poter conoscere.
L’AI viene ampiamente utilizzata nel quotidiano, dagli smartphone alle automobili. Esempio molto lampante è il processo di apprendimento nei videogiochi come gli scacchi.
2.2 Computer vision
Chiamata anche Visione Artificiale, la Computer Vision consiste di algoritmi che permettono alla macchina di simulare la vista umana. Si tratta quindi di poter individuare oggetti, persone e/o animali partendo da un’immagine o un video.
Tutto questo è possibile grazie allo sviluppo costante del Machine Learning che permette alle macchine di imparare sempre di più in modo efficiente ed efficace.
Il riconoscimento dei contenuti multimediali avviene in modo diverso a seconda delle tecniche utilizzate, il tipo di contenuto e la task che va effettuata.
Quali sono le task?
- Classificazione dell’immagine: l’AI deve analizzare il contenuto ed etichettarlo
- Identificazione di un oggetto: individuare uno o più soggetti all’interno di una immagine
- Riconoscimento volto: riconoscere il volto come sui più recenti smartphone
- Modifica immagine: modifica dell’immagine (per esempio i filtri per le foto)
Ci sono altre task, ma la Computer Vision si concentra soprattutto sulle prime due: classificazione immagini e identificazione oggetti.
Esempi: monitoraggio del traffico su Google Maps.
2.3 Sistema di raccomandazione
Chiamato anche Recommendation System, si intende la capacità della macchina di prevedere quantitativamente l’interesse da parte di un utente nei confronti di un oggetto.
Da questo dato l’AI riesce poi a proporre, a “raccomandare” contenuti in linea col comportamento precedente dell’utente e potenzialmente di suo interesse.
I principali sistemi di raccomandazione si dividono principalmente in due categorie:
- Sistemi basati su contenuto
Oggetti o contenuti simili a quelli che con cui l’utente ha appena interagito.
- Sistemi collaborativi
I suggerimenti si basano sugli utenti con un simile comportamento in base alle valutazioni.
Esempi famosi di Recommendation System sono i colossi Spotify e Netflix che suggeriscono contenuti multimediali in base allo storico e alle preferenze degli utenti.
Su Netflix anche le singole locandine sono personalizzate in base al comportamento dell’utente!
2.4 Natural Language Processing
Sono algoritmi che permettono alla macchina di analizzare per poi comprendere il linguaggio naturale. Queste AI sono importanti perché, a differenza dei linguaggi di programmazione, il linguaggio umano non è facilmente rappresentabile.
I principali task che le NLP (Natural Language Processing) devono svolgere sono:
- Analisi semantica del discorso
- Scomposizione della frase in elementi base
- Riconoscimento della lingua
- Comprensione del sentiment
Alcuni esempi di applicazione della NLP sono:
- Analisi del testo
- Classificazione del testo
- Analisi dell’umore o sentiment
- Generazione automatica del testo
- Traduzione
Famoso esempio di NLP è GPT-3, modello linguistico basato su reti neurali sviluppato dall’organizzazione no profit OpenAI.
2.5 Chatbot
Si tratta di un software che simula le conversazioni umane per poter permettere agli utenti di interagire con i dispositivi digitali utilizzando un linguaggio naturale, come se stessero comunicando con una persona reale.
I Chatbot elaborano i dati per fornire risposte e si basano principalmente su sistemi di NLP e Machine Learning. Abbiamo due tipi principali:
- Chatbot dichiarativi
Sono monouso e sono programmati per eseguire una singola funzione. Le loro capacità sono limitate e basilari, infatti riescono a gestire domande comuni e semplici transazioni. Per questo sono al momento la tipologia di chatbot più utilizzata.
- Chatbot predittivi
Sono più sofisticati rispetto alla prima tipologia. Grazie all’uso combinato di NLP e Machine Learning, riescono a riconoscere le preferenze degli utenti e fornire raccomandazioni (anche in anticipo a volte). Esempi famosi sono gli assistenti digitali di Apple (Siri) e Amazon (Alexa).
La finalità dei chatbot è quella di adattare le società al processo di digitalizzazione. Infatti la popolazione sta aumentando sempre di più l’utilizzo dei dispositivi mobili e con questo anche le app di messaggistica. I chatbot sono le interfacce definitive per le applicazioni mobili.
2.6 Intelligent Data Processing
La IDP è una tecnologia per l’estrazione ed elaborazione di informazioni da dati diversi.
Il compito principale è quello di rendere i dati maggiormente utilizzabili quando non sono organizzati, per poi poterli analizzare e/o classificare.
Questo si traduce in velocità, infatti alcuni processi richiederebbero molto più tempo se affidati agli esseri umani. In particolare per tutte quelle mansioni ripetitive e meccaniche che possono invece essere eseguite da delle macchine.
I vantaggi di questa tecnologia sono molteplici:
- I file sono gestiti meglio e più facilmente ricercabili
- Classificazione automatica dei documenti
- Riduzione del tempo per la gestione dei dati
Rimane però una tecnologia costosa che richiede tutt’oggi la supervisione umana.
2.7 Soluzioni fisiche
Possiamo vedere principalmente 3 tipologie di applicazioni:
- Mezzi di trasporto autoguidati. Veicoli intelligenti
- Oggetti intelligenti che non richiedono l’intervento umano
- Robot autonomi che riescono a muoversi in autonomia
3. Storia dell’AI
La data di nascita dell’intelligenza artificiale corrisponde al 1956 quando negli USA si è tenuto il primo convegno della storia dove si è parlato di AI come nuova tecnologia.
Se dovessimo scegliere un padre per l’AI sarebbe sicuramente Alan Turing, matematico e filosofo britannico. Famosissimo per il suo contributo durante la seconda guerra mondiale, creò la “bomba”, una macchina calcolatrice capace di decifrare i messaggi segreti dei tedeschi.
Però il suo contributo più grande è il famoso Test di Turing: il primo esempio nella storia di un dispositivo in grado di stabilire se una macchina possa essere intelligente. Più precisamente se una macchina può esibire un comportamento intelligente (come la mente umana).
Da questo studio partiranno innumerevoli ricerche sulle AI.
1966 – il primo Chatbot
Eliza è il primo programma in grado di processare un linguaggio naturale.
L’inventore, il tedesco Joseph Weizenbaum, sviluppa una macchina con l’obiettivo di poter simulare una conversazione con il proprio psicoterapeuta.
Eliza funziona grazie al riconoscimenti di specifiche parole chiavi che poi le permettono di creare frasi. Questo è il primo programma a superare il test di Turing e ad ottenere la “certificazione” di intelligenza artificiale.
1970 – il primo robot intelligente
Shakey è il primo robot mobile che può ragionare sulle proprie azioni.
Alto quasi 2 metri, è composto di 3 sezioni: una piattaforma con le ruote, una cassettiera dove sono custoditi i controlli della camera e il “cervello” del robot, e una telecamera TV con antenna radio in cima.
Shakey risponde a semplici comandi in inglese come ad esempio:
SHAKEY = (ROLL 2.1)
1996 – Deep Blue
IBM produce il super computer chiamato Deep Blue che riesce a battere a scacchi il campione mondiale in carica Garry Kasparov. Questa è la prima volta nella storia che un computer riesce a vincere una partita a scacchi.
2015 – OpenAi
Elon Musk co-fonda l’organizzazione no profit di ricerca sull’intelligenza artificiale OpenAI con lo scopo di sviluppare un AI da cui l’umanità può trarre beneficio. L’organizzazione ha portato due importanti innovazioni negli ultimi anni.
2020 – OpenAI GPT-3
Software in grado di creare testi autonomamente esprimendosi con linguaggio umano naturale. Il suo utilizzo va anche oltre però: traduzione test, compilazione automatica di codici e creazione di testi originali.
2022- DALL-E 2
Software che genera autonomamente opere d’arte dietro ad un comando iniziale. Il nome deriva dalla fusione tra Dalì (famoso artista) e WALL-E (personaggio robot della Pixar).
La missione del programma è quella di dotare le persone di strumenti per poter esprimere la loro creatività.
4. A.I. – Intelligenza artificiale e HR
Anche le agenzie per il lavoro utilizzano le AI per agevolare alcuni processi come per esempio quelli di screening e di assunzione. Il principio di fondo è quello di alleggerire le attività di routine per poter dare più tempo al rapporto umano.
Si parla ultimamente di People Analytics, cioè la possibilità di poter analizzare grandi quantità di dati legati ai candidati e ai dipendenti per poi poter prendere decisioni.
L’AI può svolgere in particolare attività come:
- Scoprire candidati
- Screening dei CV
- Organizzare colloqui
- Creare una classifica dei migliori cv
Le intelligenze artificiali vengono utilizzate in modo molto differente tra le diverse Agenzie per il lavoro.
In particolare gli headhunter non utilizzano strumenti di screening dei CV perché cercano attivamente i candidati.
A.I. – Intelligenza artificiale. Quale sarà il futuro?
Ci si chiede quale possa essere il futuro dell’AI. Di sicuro non possiamo ignorare che si tratti di una realtà consolidata, ma lo scetticismo è molto presente.
Il timore che il “computer” possa sostituire l’uomo è una delle paure più diffuse, ma è anche vero che grazie all’AI si apriranno nuove opportunità lavorative e nuove figure professionali.
Le agenzie specializzate nel settore informatico sono sempre aggiornate sul tema e sanno quali sono le figure più ricercate del momento, ma anche i potenziali nuovi lavori.
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