Cos’è

L’intelligenza artificiale è uno strumento che consente di risolvere problemi simulando la logica umana, generando nuovi contenuti.

Esistono due grandi sottoinsiemi:

  • l’Apprendimento Automatico (Machine Learning), un sistema addestrato ad apprendere automaticamente dalle esperienze;
  • l’Apprendimento approfondito (Deep Learning) sottoinsieme dell’apprendimento automatico che utilizza reti neurali artificiali per imitare il processo di apprendimento del cervello umano. Il sistema viene istruito affinché impari da solo riconoscendo i modelli attraverso molteplici livelli di elaborazione.

In sintesi:

Apprendimento AutomaticoApprendimento approfondito
Sottoinsieme dell’AISottoinsieme dell’Apprendimento Automatico
Può eseguire l’addestramento su gruppi di dati più piccoliRichiede grandi quantità di dati
Richiede un maggiore intervento umano per correggere e apprendereImpara da solo dall’ambiente e dagli errori passati
Allenamento più breve e precisione inferioreAllenamento più lungo e precisione maggiore
Crea correlazioni semplici e lineariCrea correlazioni non lineari e complesse
Può eseguire l’addestramento su una CPU (unità di elaborazione centrale)Per l’addestramento necessita di una GPU (unità di elaborazione grafica) specializzata
Funziona con dati non strutturati come immagini, video e audio
Capacità di astrazione e apprendimento di concetti complessi, adattandosi ad ambienti dinamici e complessi

Esempi:

Apprendimento AutomaticoApprendimento approfondito
Supervisionato: classificare le email come spam o non spam basandosi su gruppi di dati etichettati, che includono sia input, sia outputSocial Media – analisi di grandi quantità di immagini al fine di rilevare utenti con contenuti specifici (ad esempio per il riconoscimento facciale) o nella sentyment analysis per comprendere cosa pensa l’opinione pubblica di un prodotto o servizio, ad esempio scandagliando le recensioni presenti online
Non supervisionato: raggruppamento di dati in base alle somiglianze, anche senza sapere in anticipo quali categorie rappresentano. Apprendimento da dati non etichettati, che includono solo inputFinanza – Le reti neurali possono prevedere valori aziendali, identificare minacce e sviluppare strategie di trading
Sanità – aiuta a comprendere il comportamento dei pazienti, facilitando la diagnosi e il trattamento
Sicurezza Informatica – Gli algoritmi possono rilevare e mitigare minacce come virus e malware
Assistenti Digitali – Il trattamento del linguaggio naturale (NLP) consente a Chatbot e assistenti digitali come Siri, Google Assistant e Alexa di fornire risposte intelligenti
Testi – traduzione automatica, generazione di testo

I vantaggi dell’Intelligenza Artificiale

Quali sono i vantaggi?

Assistenza

Strumenti di assistenza digitale disponibli 24×7 consentono di rispondere alle domande più comuni, risolvere problematiche o scalarle ad agenti umani, riducendo compiti ripetitivi.

Riduzione degli errori

Algoritmi correttamente programmati consentono di incrementare accuratezza e precisione, ad esempio tramite sistemi di chirurgia robotica migliorando la sicurezza e gli esiti per i pazienti.

Zero rischi

L’utilizzo di robot azzera i rischi per l’essere umano, ad esempio per il disinnesco di bombe, interventi nelle profondità oceaniche, viaggi nello spazio o in ambienti produttivi pericolosi completamente automatizzati.

Compiti ripetitivi

Alcuni compiti ripetitivi e noiosi possono essere automatizzati, consentendo alle persone di focalizzarsi su quelli più complessi o creativi.

Decisioni imparziali

Se nell’algoritmo si può verificare l’assenza di opinioni di parte, il processo decisionale può essere più accurato, ad esempio per la selezione di candidati in base alle conoscenze e competenze piuttosto che sui dati demografici.

A cosa prestare attenzione

L’intelligenza artificiale può essere utile per apprendere o risolvere problemi, ma ci sono alcuni aspetti che è bene tenere presente perchè potrebbero rappresentare elementi invalidanti o comportare una sua ridefinizione del funzionamento.

Proprietà intellettuale

esistono ormai poche e nutrite concentrazioni di conoscenze “drenate” dalla rete, con dubbi sulla tutela della proprietà intellettuale

Notizie false

Solo l’intelligenza e la sensibilità umana può distinguere tra fatti reali e falsi ed esiste il rischio della proliferazione di informazioni distorte (ad esempio attraverso il Deepfake).
Le organizzazioni dotate di risorse possono pensare di personalizzare modelli generici in base alle proprie specificità, ma rimane il problema dell’accuratezza e veridicità dei dati disponibili

Pregiudizi e discriminazioni

Attraverso tecniche statistiche di tipo predittivo e generativo, i risultati dipendono dalla qualità del modello e dalla fonte dei dati. Possono non essere accurati o appropriati, se il modello contiene (nell’algoritmo) opinioni di parte (BIAS), generando pregiudizi e conseguenti discriminazioni

Selezione dei dati

Porre attenzione nel selezionare i dati utilizzati per “insegnare”, privilegiando modelli piccoli, specializzati.
E’ importante coinvolgere nel processo anche le risorse umane per validare i risultati dei modelli di IA, prima di essere pubblicati o usati.
Il rischio può essere di utilizzare informazioni innesatte, non contestualizzate ad un caso specifico, obsolete ed errate, generando risposte che possono essere controproducenti

Costi alti

E’ una tecnologia ad alto consumo di risorse che necessita di componenti hardware e software costantemente aggiornati, aprendo riflessioni sulla sostenibilità ambientale

Lavoro umano obsoleto

Si sostituisce ad alcune tipologie di lavoro umano, ad una velocità esponenziale (probabilmente) superiore a quella della capacità dell’essere umano di acquisire nuove competenze e professionalità, comportando la necessità di accompagnare il cambiamento

Dare senso

Non è in grado di comprendere i significati, essendo i risultati generati da modelli stocastici, che seguono leggi causali, probabilistiche

Etica ed emozioni

L’etica e la morale sono caratteristiche umane che non possono essere incorporate nell’AI.
I sentimenti, il senso di squadra per il raggiungimento degli obiettivi non può essere sostituito dai computer

Norme e regolamenti

Gli aspetti di cui sopra hanno la necessità di essere gestiti in ambito nazionale ed internazionale