Robot indipendenti grazie all’interazione tra intelligenza artificiale e machine learning

Interazione tra intelligenza artificiale, machine learning e robotica come modo per migliorare la società, il lavoro e la vita.

Intelligenza artificiale e machine learning sono due termini che hanno come comune denominatore le ultime rivoluzioni in campo tecnologico e che, pur essendo strettamente collegati tra loro, sono alquanto differenti: l’intelligenza artificiale crea l’architettura, il machine learning la migliora. 

Sebbene intelligenza artificiale e machine learning siano due facce della stessa medaglia e siano strettamente correlate, non sono però la stessa cosa: il machine learning è infatti considerato un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale.

L’automatismo che scatta parlando di intelligenza artificiale va immediatamente ai robot; è infatti l’intelligenza artificiale la scienza che sviluppa l’architettura necessaria affinché le macchine funzionino come il cervello umano e siano in grado di prendere decisioni autonomamente, di simulare cioè le funzioni cognitive umane come l’apprendimento e la risoluzione dei problemi.

Alle origini dell’intelligenza artificiale

Gli studi sull’intelligenza artificiale, sulle prime reti neurali e sulla logica fuzzy (una branca della matematica che permette a una macchina di modellare il mondo reale come fanno gli esseri umani), iniziarono a livello puramente accademico tra gli anni ‘60 e ‘70.

In realtà, però i primi studi legati all’intelligenza artificiale risalgono già agli anni della seconda guerra mondiale; a quei tempi veniva chiamata automatismo o cibernetica, neologismo inventato dal creatore del pilota automatico per sottomarini e dei prototipi di pacemaker N. Wiener. 

Automatismo perché erano già state inventate macchine per la produzione controllate da servomeccanismi, rilevatori di suono, rilevatori di movimento, di luce, di immagini che successivamente permisero di pilotare operazioni di spostamento, apertura o chiusura di valvole e così via.

Poi, verso la metà degli anni ‘80 fecero ingresso i primi segnali digitali che sostituirono quelli analogici e che diedero l’avvio ai computer assistiti (chiamati anche controllori numerici o piloti digitali); ma ancora nessun accenno al termine intelligenza artificiale.

Qualche fautore dell’intelligenza artificiale sostiene che già nel nel 1956 John McCarthy, in occasione di un seminario durato due mesi e a cui parteciparono anche altri ricercatori interessati alle reti neurali, allo studio dell’intelligenza, alla teoria degli automi e allo sviluppo di sistemi di ragionamento automatico, avesse coniato il termine di intelligenza artificiale.

Lo studio dell’intelligenza artificiale è un settore considerato ancora embrionale per questo non esiste una definizione universalmente accettata.

Qualche studioso la descrive come “l’automazione di attività che associamo al pensiero umano come il prendere decisioni, la risoluzione automatica di problemi, l’apprendimento…”;
altri come “lo studio delle facoltà mentali mediante l’uso di modelli computazionali”;
altri ancora come “la branca dell’informatica che riguarda l’automazione di comportamenti intelligenti”;
secondo il dizionario De Mauro come “l’insieme di studi e tecniche che tendono alla realizzazione di macchine, specialmente calcolatori elettronici, in grado di risolvere problemi e di riprodurre attività proprie dell’intelligenza umana”
e, per concludere, Wikipedia secondo cui “l’intelligenza artificiale studia i fondamenti teorici, le metodologie e le tecniche che consentono la progettazione di hardware e software capaci di fornire alle macchine prestazioni che, a un osservatore comune, sembrerebbero essere di pertinenza esclusiva dell’intelligenza umana.”

Con l’intelligenza artificiale, un sistema informatico usa la matematica e la logica per simulare i ragionamenti adottati dagli esseri umani per imparare da nuove informazioni e prendere decisioni.

A ben guardare, però, il termine intelligenza artificiale potrebbe rappresentare un ossimoro, cioè l’unione di due concetti diametralmente opposti che creano un paradosso: come è possibile attribuire all’artificiale una prerogativa tipica della natura umana: l’intelligenza?

Cos’è il machine learning?

Il machine learning è un’applicazione dell’intelligenza artificiale, è l’algoritmo che permette alle macchine intelligenti, esattamente come avviene con il cervello umano, di apprendere e migliorarsi autonomamente con il tempo, con l’esperienza e senza ricevere istruzioni dirette.

Senza l’apprendimento avanzato, infatti, non sarebbe possibile dare l’avvio all’intelligenza artificiale.

Ne è esempio quello delle automobili a guida autonoma, progettate e sviluppate sia sull’intelligenza artificiale che sul machine learning.
Attraverso l’apprendimento avanzato l’automobile memorizza la strada percorsa, riconosce gli ostacoli incontrati in precedenza e li evita.

Per rendere autonome le macchine è necessario però conoscere gli algoritmi nel campo dell’apprendimento automatico; quel campo della scienza informatica che permette alle macchine di elaborare nozioni, ponderare, prendere decisioni e fare previsioni che si adattino ai continui cambiamenti di scenario.

In sostanza i computer dotati di intelligenza artificiale, con l’aiuto del machine learning imparano!

Campi di applicazione del machine learning

Il machine learning può essere utilizzato in svariati settori in particolar modo può essere funzionale alla pubblicità tracciante, a quel tipo di annunci pensati ad hoc per un singolo utente sulla base del suo profilo e dei suoi comportamenti.

Nei social network, per esempio, il machine learning è utilizzato per l’analisi del sentiment degli utenti su determinati argomenti e per il riconoscimento facciale nelle foto: sarà in grado di riconoscere il viso di un utente apprendendo dalle precedenti immagini in cui è stato taggato

Qual è l’interazione tra intelligenza artificiale e machine learning?

Il machine learning può essere utilizzato in svariati settori in particolar modo può essere funzionale alla pubblicità tracciante, a quel tipo di annunci pensati ad hoc per un singolo utente sulla base del suo profilo e dei suoi comportamenti.

Nei social network, per esempio, il machine learning è utilizzato per l’analisi del sentiment degli utenti su determinati argomenti e per il riconoscimento facciale nelle foto: sarà in grado di riconoscere il viso di un utente apprendendo dalle precedenti immagini in cui è stato taggato.

Qual è l’interazione tra intelligenza artificiale e machine learning?

Come già detto, Intelligenza artificiale e machine learning sono strettamente correlati ed esaminare il loro rapporto significa, sostanzialmente, esaminare l’interazione tra questi due approcci.

Una macchina intelligente usa l’intelligenza artificiale per pensare e agire autonomamente come farebbe un essere umano, mentre l’apprendimento automatico (il machine learning) è l’approccio usato da un sistema informatico per sviluppare la relativa intelligenza.

Per ottenere questo risultato, si farà ricorso anche all’uso delle reti neurali, di una serie di algoritmi modellati sulla base del funzionamento del cervello umano e che, tramite Deep Learning, aiuteranno il sistema informatico a ottenere l’intelligenza artificiale.

Parlare di intelligenza artificiale senza fare un accenno alle reti neurali è riprovevole.
Le reti neurali sono un sistema informatico che cerca di simulare le reti neuronali biologiche al fine di creare computer in grado di fare ragionamenti simili a quelli degli esseri umani.

L’interazione tra intelligenza artificiale e machine learning segue alcuni passaggi fondamentali:

• un sistema di intelligenza artificiale viene creato tramite tecniche di apprendimento automatico;
• modelli di machine learning vengono creati attraverso lo studio dei criteri nei dati;
• modelli di machine learning vengono ottimizzati dagli esperti di Data Science attraverso lo studio dei criteri nei dati;
• questo processo viene reiterato e perfezionato fino a che il modello è sufficientemente accurato per le attività da eseguire.

Funzionalità generate dall’interazione tra intelligenza artificiale e machine learning

L’interazione tra intelligenza artificiale e machine learning ha generato nuove funzionalità che permettono di trasformare processi e prodotti e molte sono le aziende che stanno approfittando di questa opportunità.

Tra le nuove funzionalità ci sono: 

• la funzionalità di “elaborazione di immagini e video” che consente di riconoscere volti, oggetti e azioni in immagini e video e di implementare funzionalità quali la ricerca visiva;
• la funzionalità di “analisi dei sentimenti” da un testo che usa l’analisi del sentiment degli utenti per identificare e classificare atteggiamenti positivi, negativi o neutri;
• la funzionalità “motori di raccomandazioni” con le quali le organizzazioni usano l’analisi dei dati per consigliare prodotti o servizi a cui gli utenti potrebbero essere interessati;
• la funzionalità di “riconoscimento vocale e comprensione del linguaggio naturale”: il primo consente a un sistema informatico di identificare parole nel linguaggio parlato; il secondo riconosce il significato nel linguaggio sia scritto che parlato;
• la funzione di “analisi predittiva” che aiuta le organizzazioni, attraverso l’individuazione di relazioni causa-effetto nei dati, a prevedere le tendenze e i modelli comportamentali.

Vantaggi dell’interazione tra intelligenza artificiale e machine learning

Costanti, significativi e sorprendenti vantaggi stanno emergendo per le organizzazioni di quasi tutti i settori grazie all’interazione tra intelligenza artificiale e machine learning:

• aumento dell’efficienza operativa tramite l’automazione dei processi con il conseguente incremento dell’efficienza e la riduzione di costi, tempo ed energie da poter dedicare ad altre attività prioritarie;
• processo decisionale più efficiente e rapido, decisioni migliori basate su dati migliori; con l’intelligenza artificiale si riducono gli errori umani e con il machine learning si migliora l’integrità dei dati;

maggiori origini di input dei dati: le organizzazioni saranno in grado di evidenziare informazioni preziose e dettagliate originate da una vasta gamma di dati strutturate e non strutturate.

Campi di applicazione dell’interazione tra intelligenza artificiale e machine learning

Sono sempre di più le organizzazioni che, indipendentemente dal settore operativo, sfruttano i vantaggi dell’interazione tra intelligenza artificiale e machine learning per trasformare processi e prodotti:

• produzione: intelligenza artificiale e machine learning per la manutenzione predittiva e per l’ottimizzazione dell’efficienza operativa;
• banche e finanza: intelligenza artificiale e machine learning sono strumenti preziosi per il rilevamento di illeciti, per la previsione del rischio e per offrire consulenza finanziaria proattiva;
• sales & marketing: intelligenza artificiale e machine learning per predisporre offerte personalizzate, per ottimizzare le campagne, per fare analisi del sentiment, per fare previsioni di vendita o previsioni sull’abbandono dei clienti;
• retail: intelligenza artificiale e machine learning per ottimizzare gli inventari, per creare motori di recensioni/raccomandazioni e per migliorare la user experience; 
• customer service: intelligenza artificiale e machine learning per sviluppare chatbot e usare la ricerca cognitiva per valutare le finalità dei clienti, rispondere a domande e offrire assistenza virtuale;
• trasporti: intelligenza artificiale e machine learning per sviluppare App correlate ai trasporti che migliorino l’efficienza dei tragitti e per previsioni sul traffico;
• salute: intelligenza artificiale e machine learning per l’apprendimento automatico in applicazioni quali l’elaborazione delle immagini per migliorare l’individuazione del cancro e l’analisi predittiva per la ricerca del genoma;
• cybersecurity: intelligenza artificiale e machine learning per aiutare le organizzazioni a proteggere se stesse e i propri clienti attraverso il rilevamento di anomalie.

Sull’intelligenza artificiale delle macchine esistono due teorie: quella dell’intelligenza artificiale debole e quella dell’intelligenza artificiale forte.

Intelligenza artificiale debole – il presente – per cui una macchina o un robot in futuro sarà in grado di simulare solo alcuni dei processi cognitivi dell’essere umano senza riuscire a riprodurli totalmente e non raggiungendo le capacità intellettive di un essere umano.

E la fazione dell’intelligenza artificiale forte i cui fautori ipotizzano che in futuro, tra venti o trent’anni, i robot saranno dotati di intelligenza propria, autonoma e indipendente pari, se non addirittura superiore a quella umana.

Il viaggio è già iniziato, non siamo neppure a metà strada dalla prima destinazione ma è interessante pensare che potrebbe non mancare molto.

“Finché le leggi della matematica si riferiscono alla realtà, non sono certe e, finché sono certe, non si riferiscono alla realtà”

(Albert Einstein, 1922)