Intelligenza Artificiale

Intelligenza artificiale: cos’è e cosa offre alle aziende

intelligenza-artificiale

Nata come disciplina scientifica a metà del secolo scorso, l’intelligenza artificiale viene oggi indicata dagli analisti del settore come una grande sfida tecnologica che può aprire nuovi scenari per le imprese. Attorno ad essa scorrono fiumi di denaro, i big dell’IT fanno ricerche in questo settore e, se non hanno risorse interne, acquisiscono startup o piccole aziende specializzate. Storicamente, le prime aziende IT a investire nell’intelligenza artificiale sono state IBM e Microsoft, seguite da player del calibro di Apple, Facebook, Google e Amazon, solo per citare qualche nome.

Attualmente l’intelligenza artificiale, spesso indicata semplicemente con AI (artificial intelligence), trova applicazioni in diversi campi, dal retail ai trasporti, dal settore medico al finance, dalle ricerche su Internet agli assistenti personali come Alexa e Siri.

Leggi anche: 10 applicazioni concrete dell’intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale comporta tuttavia una intrinseca complessità, legata alla difficoltà di definire cos’è l’intelligenza umana e a cosa si intende per “macchina intelligente”. Inoltre, nonostante siano disponibili numerose soluzioni basate sull’intelligenza artificiale, esiste ancora un gap tra i risultati raggiunti a livello teorico, le applicazioni pratiche e la distribuzione su larga scala dell’innovazione potenzialmente abilitata dall’AI.

L’intelligenza artificiale dalle origini a oggi

La nascita ufficiale dell’intelligenza artificiale viene datata al 1956, quando al Dartmouth College, nel New Hampshire, si tenne un convegno dedicato allo sviluppo di macchine intelligenti. L’iniziativa era proposta da un gruppo di ricercatori, guidato da John McCarthy, che si proponeva di creare in pochi mesi una macchina capace di simulare l’apprendimento e l’intelligenza umana. La sfida fu accolta da personalità di spicco del mondo accademico e industriale, tra le quali Marvin Minsky e Claude Shannon del Dartmouth College, Arthur Samuel di IBM, Ray Solomonoff e Oliver Selfridge del MIT. Fu nell’ambito di questo convegno che McCarthy introdusse per la prima volta il temine “intelligenza artificiale” e ne sancì di fatto la nascita come disciplina autonoma.

L’obiettivo di creare una macchina capace di simulare ogni aspetto dell’apprendimento umano non è stato ancora raggiunto. Tuttavia le ricerche fatte in questa direzione hanno aperto la strada a nuovi campi di studio e a risultati che, nel tempo, hanno avvicinato sempre di più l’intelligenza artificiale al mondo dell’impresa. Tra le tappe miliari di questa evoluzione ci sono il LISP (1958), un linguaggio di programmazione specifico per problemi di intelligenza artificiale sviluppato dallo stesso McCarthy, e il programma ELIZA (1965), che simulava l’interazione tra un paziente e uno psicoterapeuta.

Il complesso problema di costruire macchine in grado di replicare l’intelligenza umana si è via via evoluto in un approccio più pragmatico, basato sulla scomposizione di un problema in sotto-problemi. A partire dagli anni ’70 sono stati sviluppati diversi “sistemi esperti”, ovvero programmi in grado di affrontare un problema specifico simulando le capacità di un esperto in quel particolare ambito. Una tappa importante in questo sviluppo è stato MYCIN (1976), un sistema esperto in grado di fare diagnosi per malattie ematiche.

È negli anni ’80 che l’intelligenza artificiale esce dall’ambito accademico ed entra nel mondo industriale. Un esempio di questo passaggio storico è R1, un sistema utilizzato dalla Digital Equipment che permetteva di configurare gli ordini per nuovi computer: introdotto nel 1982, R1 è il primo sistema esperto utilizzato in ambito commerciale.

Da allora ai giorni nostri le applicazioni basate sull’intelligenza artificiale si sono moltiplicate. La svolta è dovuta all’evolversi delle capacità computazionali e allo sviluppo di una serie di tecnologie abilitanti, tra le quali Big Data e cloud storage.

Leggi anche: Il machine learning, spiegato bene: cos’è, come funziona e quali strumenti si usano

In questo sviluppo l’intelligenza artificiale viene intesa come una disciplina che risolve problemi specifici in ambiti ben definiti. L’approccio seguito è quello dell’AI debole, secondo cui le macchine possono comportarsi come se fossero intelligenti. Un approccio di ampio respiro che mantiene l’aspirazione a un grande obiettivo, ma si focalizza sulla soluzione di problemi specifici. Questa concezione si contrappone a quella dell’AI forte, secondo cui le macchine possono effettivamente essere intelligenti.

Le tecnologie disponibili

Negli ultimi due decenni sono stati sviluppati strumenti e tecnologie che promettono alle imprese un salto di qualità nella gestione del proprio business. Alcune soluzioni sono consolidate e hanno raggiunto una maturità di mercato, altre sono ancora in fase di sviluppo e non è possibile prevedere se il loro potenziale si trasformerà in un impatto reale per le aziende.

Leggi anche: I migliori strumenti di machine learning per data scientist e sviluppatori

Nel suo report TechRadar: Artificial Intelligence Technologies, pubblicato all’inizio dell’anno, Forrester individua le 13 tecnologie che ritiene più significative per le aziende. Tenendo conto che lo scenario è in continua evoluzione, la società di ricerca le elenca partendo da quelle che trovano applicazione solo in ambiti molto specifici, passando a quelle più mature e che possono contare su un consolidato ecosistema di fornitori, system integrator e clienti.

  • Piattaforme di deep learning: questi algoritmi sono utilizzati per riconoscere oggetti all’interno di immagini, analizzare onde sonore per convertire il parlato in testo o processare il linguaggio e tradurlo in un formato adatto per analisi.
  • Elaborazione del linguaggio naturale (NLG, Natural language generation): questo insieme di tecnologie abilita una interazione fluida con il linguaggio umano per offrire informazioni, insight e interazioni attraverso frasi o testi lunghi. Vengono utilizzate anche per produrre testi leggibili da un essere umano, tipicamente a partire da un corpo di risposte o da componenti testuali.
  • Swarm intelligence: le tecnologie di swarm intelligence (letteralmente intelligenza dello sciame) sono sistemi decentralizzati ai quali contribuiscono diversi attori, sia umani che software, ognuno dei quali offre una parte della soluzione di un problema. In questo modo si costruisce una intelligenza superiore che riunisce e aumenta le specifiche conoscenze dei singoli. Queste tecnologie utilizzano il comportamento di insetti sociali (come le api) e sono applicate per modellare algoritmi che rispondono a obiettivi di business, come gestire una flotta di mezzi per le consegne, oppure danno risposte a domande specifiche, come le previsioni di risultati sportivi.
  • Biometrica: le tecnologie biometriche abilitano una interazione più naturale tra l’uomo e le macchine. Queste tecnologie rilevano caratteristiche fisiche del corpo umano e includono il riconoscimento di immagini, voce, linguaggio del corpo.
  • Analisi di immagini e video: si tratta di strumenti e tecnologie che analizzano immagini e video per rilevare oggetti e/o caratteristiche di oggetti. Queste piattaforme trovano applicazioni in diversi settori, tra i quali retail, assicurazioni, sicurezza, marketing.
  • Tecnologia semantica: un problema centrale per l’AI è comprendere l’ambiente e il contesto in cui viene applicata. Le tecnologie semantiche rispondono a questo problema offrendo una comprensione profonda dei dati e creando le basi per introdurre classificazioni, tassonomie, gerarchie, relazioni, modelli e metadati.
  • Riconoscimento vocale (speech recognition): sono strumenti e tecnologie che comprendono e interpretano il linguaggio parlato catturando segnali audio e trasformandoli in testo scritto o altri formati di dati utilizzabili in varie applicazioni, come sistemi vocali per costumer service, applicazioni mobile o robot fisici.
  • Hardware ottimizzato per l’AI: questa categoria comprende GPU e appliance progettate specificamente per eseguire compiti specifici dell’AI, come machine learning e deep learning.
  • Machine learning (ML): le piattaforme di machine learning offrono algoritmi, API, strumenti di sviluppo per progettare, sviluppare e addestrare modelli in applicazioni, processi e altre macchine. Le piattaforme di ML trovano impiego nelle situazioni in cui, per risolvere un problema, è necessario riconoscere pattern all’interno di grandi insiemi di dati.
  • Robotic process automation (RPA): le tecnologie RPA comprendono vari metodi per automatizzare azioni umane e rendere più efficienti i processi di business
  • Analisi del testo ed elaborazione del linguaggio naturale (NLP, natural language processing): questa categoria comprende gli strumenti in grado di capire e interpretare testo scritto e interi documenti. Nelle versioni più avanzate questi strumenti possono essere usati per comprendere emozioni, sentimenti e, entro certi limiti, prevedere le intenzioni dell’utente.
  • Agenti virtuali: software che offrono una interfaccia che permette all’utente di interagire in modo naturale con una macchina o un sistema informatico. Tra di essi ci sono i chatbot ampiamente utilizzati per costumer service e applicazioni mobili.
  • Decision management: si tratta di software che permettono di automatizzare le decisioni in tempo reale attraverso l’inserimento diretto di policy e regole che consentono ai sistemi AI di dedurre decisioni e di intraprendere azioni.
Potrebbe interessarti anche: Usare le API di intelligenza artificiale di Google, Amazon, Microsoft e IBM

Il sogno dell’AI diventa un gioco di squadra

Mentre il dibattito scientifico e filosofico sulla natura dell’intelligenza umana e la possibilità di replicarla prosegue, il mondo industriale ha scelto l’approccio più pragmatico, che rientra nell’accezione dell’AI debole.

Ogni azienda che sviluppa soluzioni basate sull’intelligenza artificiale persegue i propri scopi, anche economici. Tuttavia esistono organizzazioni non-profit che vantano tra i propri sostenitori big player dell’IT e puntano a far progredire lo sviluppo dell’intelligenza artificiale a beneficio dell’intera umanità.

Tra queste c’è Open AI, che si è posta l’ambizioso obiettivo di realizzare una AGI (artificial general intelligence), ovvero un sistema in grado di eguagliare l’intelligenza umana. Si tratta in un certo senso di un ritorno alla concezione originaria dell’intelligenza artificiale, l’AI forte, ma con l’appoggio delle attuali conoscenze e degli sviluppi futuri abilitati dai “sistemi intelligenti” realizzati fino a oggi.

Open AI, a sua volta, fa parte di Partnership on AI, un’associazione che si propone come luogo di incontro per tutti coloro che operano nell’ambito dell’AI, dal mondo accademico a quello industriale a quello politico. Tra i suoi membri ci sono Apple, Google, Facebook, IBM, Microsoft.

Potrebbe interessarti anche: L’intelligenza artificiale può essere utile, ma anche disruptive per le aziende

Sara Brunelli

Attiva nel settore della comunicazione dal 2003, mi sono specializzata nell’editoria B2B, seguendo in particolare lo sviluppo di nuove tecnologie e della robotica.
machine learning

Il machine learning nella gestione della rete tra promesse e sfide

L'automazione, il machine learning e l'intelligenza artificiale stanno diventando capacità di gestione della rete sempre più critiche mentre la complessità della rete aumenta a dismisura.

A novembre torna AIXA, Artificial Intelligence Expo of Applications

Tutti gli appuntamenti del meta-evento che racchiude SMXL, InTail, SEOdoomsday, Industry Summit e Marketing Analytics summit, con 70 sessioni e 200 speaker
microsoft 365

Microsoft 365 sarà più intelligente grazie all’IA di Nvidia

All’evento GTC Nvidia ha parlato dei piani di collaborazione con Microsoft per aggiungere la sua intelligenza artificiale a Microsoft 365. Ecco cosa potrebbe cambiare a livello di produttività.

VMworld 2020: gestione app, sicurezza e IA sempre più centrali nell’offerta VMware

VMware si propone sempre più come piattaforma per l'erogazione flessibile di applicazioni moderne, su VM o container, con la sicurezza inserita fin nelle fondamenta degli hypervisor e guardando a un futuro fatto di hardware specifici per la IA e app data intensive
intelligenza artificiale

Etica, affidabilità e intelligenza artificiale: i progressi sono lenti

Secondo un nuovo report di Capgemini l'intelligenza artificiale ha il potere di trasformare in senso positivo la società e l’ambiente, ma le organizzazioni devono concentrarsi su come affrontare le sfide di carattere etico.
esperienza del cliente

L’intelligenza artificiale offre all’IT un vantaggio nel migliorare l’esperienza del cliente

La pandemia ha solo accelerato la necessità dell'IT di migliorare l'esperienza del cliente e, dall'assistenza sanitaria alla vendita al dettaglio, i leader IT si rivolgono sempre più all'intelligenza artificiale.
Filippo Rizzante, CTO di Reply

Reply vara un Master “AI e Cloud” a Torino: assumerà tutti i partecipanti

Il percorso del Politecnico di Torino, a cui saranno ammessi 40 laureati in Informatica e Ingegneria, inizierà a gennaio 2021 e durerà 12 mesi
intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale in Italia varrà 400 milioni di euro nel 2021

Le soluzioni di Intelligenza Artificiale made in Italy si trovano all'inizio di un percorso ancora da esplorare, ma si stima che il loro fatturato nel 2021 sarà di 400 milioni di euro, ovvero il doppio rispetto al 2019.
DreamWorks

DreamWorks mantiene la produzione in linea grazie ad AIOps

Una combinazione di pianificazione della continuità aziendale, analisi predittiva e un'architettura cloud multi-tenant ha consentito a DreamWorks Animation di continuare a produrre film senza perdere un colpo.
nvidia

La fusione tra ARM e Nvidia potrebbe cambiare il nostro modo di lavorare

Con ARM che domina il mercato dei dispositivi mobili e della IoT e Nvidia che eccelle sia nell'intelligenza artificiale, sia nell’hardware grafico, la sicurezza mobile e la collaborazione video potrebbero andare incontro a una vera e propria rivoluzione.
riconoscimento facciale

Riconoscimento facciale: una nuova sfida per la privacy?

L’uso del riconoscimento facciale è ancora in via di perfezionamento, ma esistono già delle preoccupazioni riguardanti i potenziali errori di identificazione, l’uso indebito di dati e la privacy degli utenti.
intelligenza artificiale

Aziende italiane e intelligenza artificiale tra maturità e bisogno di formazione

Secondo un nuovo studio Microsoft le aziende che traggono maggiori benefici dall’intelligenza artificiale sono quelle che investono di più sulla formazione.
machine learning

Come il machine learning può migliorare la sicurezza

Indipendentemente dal fatto che la vostra organizzazione abbia un Chief Information Security Officer (CISO), la massima priorità come CIO è proteggerla, meglio ancora se con l’utilizzo di machine learning.
nvidia arm

Nvidia compra ARM per 40 miliardi di dollari, Antitrust permettendo

L’offerta è già stata approvata dai board, ma la nuova azienda potrebbe avere posizioni dominanti sia nel mercato delle GPU per i pc, sia in quello dei processori per smartphone
realtà aumentata smart working

Robotica e tecnologie immersive per supportare il lavoro da remoto

Abbinando robotica, realtà aumentata, virtuale e mista si aprono nuovi scenari per supportare il lavoro da remoto, mobile e altri luoghi esterni all’azienda
risorse umane

Come l’intelligenza artificiale sta cambiando le risorse umane

I team HR influenzati dalle nuove tecnologie come AI, chatbot e robotica, stanno subendo profondi cambiamenti, che la pandemia ha ulteriormente accelerato
riconoscimento facciale

Riconoscimento facciale: cos’è e come funziona, tra limiti e pregiudizi

Gli strumenti di riconoscimento facciale stanno diventando più accurati, ma alcuni sistemi mostrano pregiudizi razziali e gli usi della tecnologia sono controversi
intelligenza artificiale lavoro

AI al lavoro: collaborazioni di successo tra umani e algoritmi

L'intelligenza artificiale sostituirà alcuni lavori, ma, secondo gli esperti, può supportare e collaborare attivamente con gli esseri umani, sfruttando i punti di forza unici di entrambi
computer vision

Computer vision: a tu per tu con l’IA per immagini e video

I sistemi di computer vision non sono solo abbastanza validi da essere utili, ma in alcuni casi possono essere addirittura più accurati della visione umana.
4,100FansMi piace
1,984FollowerSegui

BrandPost (info)

DA NON PERDERE

machine learning

Il machine learning nella gestione della rete tra promesse e sfide

L'automazione, il machine learning e l'intelligenza artificiale stanno diventando capacità di gestione della rete sempre più critiche mentre la complessità della rete aumenta a dismisura.
iphone 12 pro

L’IT dovrebbe acquistare il nuovo iPhone 12 Pro? Quasi certamente no

Quando si tratta di decidere se l'IT aziendale debba prendere seriamente in considerazione l’acquisto di un iPhone 12 Pro, sarebbe meglio farsi qualche domanda. Eccone alcune.
emergenza sanitaria

Nell’emergenza sanitaria le aziende sono a forte rischio involuzione

Da Asterys i risultati di un’indagine per monitorare i cambiamenti che la pandemia ha accelerato e quelli che ha creato ex novo all’interno delle aziende in Italia e in Europa dopo 8 mesi dall’inizio dell’emergenza sanitaria.