L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE NON RIGUARDA SOLO la robotica. sono Moltissime le altre applicazioni
L’Intelligenza artificiale è in un algoritmo di ricerca, in un chatbot, nell’IoT e nelle auto a guida autonoma e in tanto altro. La lista è in continuo aggiornamento; qui una breve analisi dei recenti progressi e sfide
Si parla quasi quotidianamente di Intelligenza Artificiale (AI) e i motivi, oggi, non ci sorprendono: questa tecnologia è infatti in grado di trasformare diversi aspetti della nostra vita, dall’assistenza sanitaria ai trasporti all’istruzione. I progressi nell’IA sono stati notevoli e non è un’esagerazione affermare che l’Intelligenza Artificiale sia in prima linea nell’innovazione tecnologica.
In questo articolo, ne esploriamo da vicino lo stato dell’arte dell’IA, compresi alcuni recenti progressi, le sfide e le prospettive future.
Intelligenza artificiale: i progressi più recenti
Negli ultimi anni l’Intelligenza Artificiale si è diffusa in diversi settori in seguito all’aumento di strumenti, applicazioni e piattaforme basate su AI e Machine Learning (ML). Queste nuove tecnologie hanno avuto un importante impatto in svariati contesti quali assistenza sanitaria, robotica, automazione e molte altre aree.
Moltissime aziende stanno investendo nella ricerca sull’IA per scoprire nuove possibili applicazioni che permettano di avvicinare sempre più l’Intelligenza Artificiale agli esseri umani. Si prevede che entro il 2025 i soli ricavi dai software di Intelligenza Artificiale raggiungeranno oltre i 100 miliardi di dollari a livello globale come indicato nella figura seguente che riporta le entrate annuali dai software di IA.
Il grafico mostra anche che il progresso della tecnologia dell’IA e dell’apprendimento automatico proseguirà nel prossimo futuro.
Anche se l’Intelligenza Artificiale e i suoi approcci cambiano in modo abbastanza rapido, rendendo necessario un aggiornamento costante sulle ultime tendenze, possiamo riassumere qui di seguito le principali applicazioni e trend tecnologici emergenti.
- Automazione: le organizzazioni sono alla ricerca di strumenti di automazione di processo intelligente per risolvere le sfide aziendali e aumentare la produttività, l’efficienza e la precisione, a vantaggio dell’organizzazione. L’Intelligent Process Automation (IPA) riunisce le tecnologie di Robotic Process Automation (RPA) e Intelligenza Artificiale (AI) per potenziare l’automazione rapida dei processi aziendali end-to-end e accelerare la trasformazione digitale. Molti processi aziendali sono ancora alimentati o generano grandi quantità di dati non strutturati e in tempo reale. L’Intelligent Process Automation consente di automatizzare i processi con l’apprendimento automatico, le capacità analitiche e le tecnologie cognitive, come la visione artificiale e l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP)
- Veicoli autonomi: la portata della guida autonoma è aumentata grazie alle funzionalità dell’IA nei veicoli a guida autonoma. Le aziende automobilistiche e tecnologiche stanno investendo molto in questo settore per sfruttare al massimo le potenzialità dell’Intelligenza Artificiale
- Convergenza di IoT e AI: i confini tra AI e IoT sono sempre meno marcati. Sebbene le due tecnologie abbiano caratteristiche e peculiarità indipendenti, se utilizzate insieme, aprono a nuove interessanti opportunità. I dispositivi IoT creano molti dati che devono essere estratti per ottenere informazioni utili; la capacità dell’IA di raccogliere rapidamente informazioni dettagliate dai dati rende i sistemi IoT più intelligenti. Nei prossimi anni, oltre l’80% dei progetti IoT aziendali incorporerà l’IA in qualche modo, rispetto al solo 10% di oggi
- Sicurezza informatica: con i dati che stanno diventando sempre più preziosi non mancano i criminali informatici in cerca di nuovi modi per comprometterli. Quando si tratta di aziende, gli strumenti di sicurezza informatica basati sull’Intelligenza Artificiale possono anche raccogliere dati dalle reti di comunicazione, dall’attività digitale, dai sistemi transazionali e dai siti Web di un’azienda, nonché da altre fonti pubbliche esterne. Questi strumenti eseguono algoritmi per identificare i modelli e rilevare o prevedere attività minacciose, potenziali violazioni dei dati, ecc. Si tratta di una tendenza che possiamo prevedere sarà applicata con continuità in futuro poiché i criminali creano costantemente nuovi malware e metodi di acquisizione dei dati.
Alcuni dei recenti progressi nell’IA includono:
Elaborazione del linguaggio naturale (NLP), anche di quello “antico”
La PNL è un sottocampo dell’intelligenza artificiale che si occupa dell’interazione tra computer e linguaggio umano. I recenti progressi nella NLP hanno portato allo sviluppo di chatbot, assistenti virtuali e software di riconoscimento vocale, che hanno reso la comunicazione tra uomo e macchina più naturale e fluida.
Un’applicazione estremamente interessante dell’Intelligenza Artificiale è stata sviluppata da un gruppo di ricerca dell’Università di Bologna, che ha utilizzato per la prima volta un sistema di deep learning per provare a decifrare una lingua di 3.500 anni: il Minoan Cyprus. Questa lingua, diffusa nell’isola di Cipro nella tarda età del bronzo, ha sfidato i traduttori che hanno cercato di interpretarla per più di un secolo, scontrandosi con la mancanza di testi (poco più di duecento) e la mancanza di opere bilingui. Ad oggi, infatti, gli studiosi non hanno ancora trovato un terreno comune sul numero di caratteri dell’alfabeto di questa lingua.
I ricercatori hanno quindi utilizzato tecniche di apprendimento non supervisionato, in cui il modello sviluppa ipotesi e conclusioni senza una precedente conoscenza della lingua e dei segni da analizzare. Nasce così un vero e proprio modello ad hoc, denominato “Sign2Vecd”, allenato ad analizzare e catalogare non solo i diversi segni della Cipro minoica, ma anche intere sequenze segniche. I risultati hanno delineato per ogni segno una rappresentazione vettoriale visualizzabile in tre dimensioni, offrendo agli studiosi la possibilità di individuare eventuali errori nella trascrizione dei segni.
Visione artificiale e robotica
La visione artificiale è un campo dell’intelligenza artificiale che si occupa della capacità dei computer di interpretare e comprendere le informazioni visive dal mondo che ci circonda. I recenti progressi nella visione artificiale hanno portato allo sviluppo della tecnologia di riconoscimento facciale, rilevamento di oggetti e auto a guida autonoma, tra gli altri. Parlando di robotica, è il campo dell’intelligenza artificiale che si occupa della progettazione, costruzione e funzionamento dei robot. I recenti progressi nella robotica hanno portato allo sviluppo di robot intelligenti in grado di svolgere un’ampia gamma di compiti, dalla produzione alla sanità all’esplorazione dello spazio.
A proposito dell’utilizzo dell’AI per il riconoscimento facciale, è stato sviluppato un nuovo strumento, chiamato GFP-GAN (Generative Facial Prior-Generative Adversarial Network), per “riparare” vecchi ritratti danneggiati dal tempo, in modo che nulla vada perduto nel corso degli anni. Il risultato può essere generato rapidamente unendo due modelli AI in grado di “riempire” l’immagine con dettagli realistici. Come potete ben immaginare, il risultato generato dall’IA non può essere perfetto e potrebbe comportare un “piccolo cambio di identità”, ma rivedere vecchie foto a nuova vita può rivelarsi interessante; potrebbe persino aiutare le persone anziane e con problemi di memoria a ricordare i ricordi a cui tengono.
Le sfide dell’AI
Nonostante i notevoli progressi, ci sono ancora importanti sfide che devono essere affrontate dall’Intelligenza Artificiale: di seguito alcune challenges che meritano particolare attenzione:
La “distorsione” dei dati
La distorsione dei dati è una sfida significativa nel campo dell’AI, in quanto può portare ad algoritmi che perpetuano la discriminazione e la disuguaglianza. Ciò è particolarmente problematico in aree come la tecnologia di riconoscimento facciale, in cui i dati distorti possono portare a un’identificazione imprecisa e conseguenze ingiuste.
Preoccupazioni etiche e collaborazione umana
L’Intelligenza Artificiale solleva diverse preoccupazioni etiche, come la privacy, l’autonomia e la responsabilità. Ad esempio, l’uso dell’Intelligenza Artificiale nei processi decisionali, come l’assunzione o l’approvazione di prestiti, può portare a risultati iniqui se gli algoritmi sono distorti o imperfetti. Man mano che l’AI diventa più diffusa in vari settori è essenziale garantire che gli esseri umani possano collaborare in modo efficace con i sistemi di intelligenza artificiale. Ciò richiede lo sviluppo di interfacce intuitive e la progettazione di sistemi di intelligenza artificiale in grado di spiegare le loro decisioni e azioni agli esseri umani.
Quali prospettive future nel campo dell’AI?
Il futuro dell’AI è entusiasmante, con molte possibilità di innovazione e sviluppo. Alcune delle prospettive future includono:
Salute
Attraverso le tecnologie IA nel settore sanitario, si consente alle persone di tutto il mondo di ricevere cure più sicure ed efficienti e facilitare l’individuazione, la prevenzione e la cura delle malattie. Inoltre, la capacità dell’IA di acquisire dati in tempo reale da cartelle cliniche elettroniche, ricoveri al pronto soccorso, utilizzo delle apparecchiature, livelli di personale, ecc. e di interpretarli e analizzarli in modo significativo consente un’ampia gamma di capacità di efficienza e miglioramento dell’assistenza ospedaliera. Anche le scoperte di nuovi farmaci sono un campo in cui l’IA si sta ampliando.
L’Intelligenza Artificiale può davvero rivoluzionare l’assistenza sanitaria consentendo piani di trattamento personalizzati, migliorando l’accuratezza della diagnosi e accelerando la scoperta di farmaci. Ma c’è di più: può anche migliorare il sistema educativo fornendo esperienze di apprendimento personalizzate, automatizzando le attività amministrative e facilitando l’apprendimento a distanza.
A Maker Faire Rome diversi progetti hanno dimostrato, negli anni, come l’AI sia uno strumento sempre più efficace per la previsione di malattie gravi come il diabete mellito. Nel 2021 un progetto di Machine Learning, sviluppato da Giacomo Bornino, Marco Chierici, Venet Osmani, Antonio Colangelo, Giuseppe Jurman, ha mostrato come le tecnologie AI siano in grado di prevedere cinque comorbidità da 17.000 esami del sangue e 23 variabili, nessuna delle quali era attualmente utilizzati come criteri diagnostici. I risultati sono stati promettenti per facilitare la diagnosi precoce delle complicanze del diabete mellito, una delle principali cause di morte in tutto il mondo.
Più recentemente, Katherine – virtual twin conversazionale, è un altro brillante progetto di intelligenza artificiale, tutto italiano peraltro, capace di cambiare sostanzialmente il rapporto tra medico e paziente. Katherine è una soluzione che a) intercetta i bisogni specifici dei pazienti e b) migliora quegli aspetti relazionali e di comunicazione che purtroppo vengono talvolta trascurati durante la fase di anamnesi.
Katherine utilizza un large language model, perciò in grado da un lato di comprendere il linguaggio medico e dall’altro di comunicare con i pazienti utilizzando un gergo appropriato ed efficace. Il suocampo di applicazione iniziale sarà la salute cardiovascolare di ragazze e ragazzi minorenni.
Katherine è stato realizzato dalla senese QuestIT, un’azienda specializzata nelle tecnologie di IA, con l’intento di permettere al personale sanitario di attivare percorsi di cura personalizzati, basandosi su evidenze scientifiche. L’idea è generare una conversazione tra tecnologia e paziente (con un processo chiamato Question & Answering), così da raccogliere in maniera precisa e puntale le informazioni utili, mettendole poi nelle mani del personale sanitario per stabilire la diagnosi e impostare i percorsi di cura e le terapie più adeguate. Il cuore della tecnologia, come spiegano dall’azienda, consiste nel potere sfruttare le capacità di frontiera nell’elaborazione del linguaggio naturale per analizzare e comprendere al meglio lo stato di salute della persona, andando anche oltre le cartelle cliniche senza perderne il valore.
Ma come funziona, in pratica?
- Le famiglie dove ci sono giovani a rischio per la salute cardiovascolare (già individuate sulla base di ipercolesterolemie e casi di ipertensione) ricevono una comunicazione con l’invito a compilare due questionari
- Katherine guida nella compilazione dei questionari e integra in maniera intelligente le informazioni presenti nelle cartelle cliniche, anche per indagare ogni aspetto utile della quotidianità, inclusa la qualità del sonno, quella dei rapporti interpersonali e il benessere emotivo
- In questo modo, aiuta ad avere un quadro clinico complessivo il più approfondito possibile anche dal punto di vista sociale e psicologico – due espetti molto importanti nel processo di anamnesi. Una volta opportunamente anonimizzate, le informazioni raccolte possono essere utili anche per fare ricerca clinica e per migliorare i protocolli di trattamento, adattandoli anche alle necessità e ai bisogni dei più giovani.
I vantaggi sono evidenti: un sistema di questo genere possa fare risparmiare tempo e risorse ai sistemi sanitari. Per quanto attiene alle questioni relativa alla sicurezza dei dati e della privacy dei pazienti Katherine può essere installato all’interno dell’infrastruttura cloud dell’ospedale, aumentando il livello di protezione dai cyber-criminali.
Ambiente
L’Intelligenza artificiale può rappresentare unaiuto contro i cambiamenti climatici: dal monitoraggio delle immagini satellitari per valutare l’impatto dei disastri ambientali a livello locale alla lotta alle emissioni di anidride carbonica, passando per previsioni meteo a lunghissimo termine per mitigare gli impatti del clima che cambia. Ecco come l’AI può dire la sua nella lotta ai cambiamenti climatici
La multinazionale americana IBM e la ONG indiana Sustainable Environment and Ecological Development Society (SEEDS) hanno sviluppato “Sunny Lives”, un modello alimentato dall’Intelligenza Artificiale che valuta l’impatto dei disastri, utilizzando immagini satellitari ad alta risoluzione per valutare i rischi di pericolo a livello locale. Tale progetto ha visto la collaborazione di Microsoft, nell’ambito del suo programma globale “Artificial Intelligence for Humanitarian Action”.
La lotta alle emissioni di anidride carbonica
Diverse aziende si sono impegnate a fermare il cambiamento climatico partendo dalla lotta alle emissioni di anidride carbonica. L’azienda statunitense di cloud computing Salesforce, ad esempio, ha messo in piedi la Salesforce Sustainability Cloud con la missione di tracciare tali inquinanti. Anche Microsoft ha varato uno strumento per il calcolo delle emissioni di anidride carbonica chiamato Microsoft Cloud for Sustainability.
Le simulazioni climatiche
Per migliorare le simulazioni climatiche, gli scienziati stanno guardando al potenziale dell’Intelligenza Artificiale. L’Intelligenza Artificiale offre il potenziale per aumentare drasticamente l’accuratezza delle previsioni fino a determinate “scale di interesse” per gli scienziati e per tutti i soggetti interessati nel campo della progettazione, del finanziamento e della distribuzione di soluzioni climatiche eque alle comunità più svantaggiate.
Lo United States Department of Energy (DOE) ha lanciato un progetto ad hoc sull’argomento: Artificial Intelligence for Earth System Predictability (AI4ESP), per creare una nuova comunità scientifica che “sposerà” la ricerca sul clima con l’Intelligenza Artificiale, la matematica applicata e il supercalcolo (che permette di eseguire calcoli matematici ad elevate prestazioni). Collegando i ricercatori nella prevedibilità del sistema terrestre e nelle scienze informatiche, AI4ESP cerca di creare un cambiamento di paradigma nella simulazione del sistema terrestre, ispirando una nuova generazione di algoritmi di Intelligenza Artificiale specificamente mirati alla prevedibilità climatica del pianeta Terra.
L’impatto sulle produzioni agricole
Le ragioni che portano a considerare con sempre maggiore attenzione il rapporto tra Intelligenza Artificiale e agrifood sono numerose. I grandi temi legati al miglioramento della capacità produttiva, della necessità di produrre meglio con un minor consumo di risorse per creare una agricoltura effettivamente sostenibile e di non perdere mai la focalizzazione sulla sicurezza alimentare sono tutti fattori che richiedono più intelligenza.
E quando si parla di intelligenza si parla di dati e di conoscenza. Il settore agroalimentare, come accade da tempo anche per il mondo industriale grazie alle logiche del 4.0, produce grandi quantità di dati. Dati che arrivano dai “campi”, dalla produzione, dalla logistica e dai trasporti, ma anche dati che arrivano dal mondo della ricerca e degli esperimenti scientifici a cui si uniscono anche i dati che provengono dal mondo della distribuzione e dai consumatori. A fronte di questa ricchezza di dati il mondo agroalimentare è nella condizione di far corrispondere una ricchezza di conoscenza e l’Intelligenza Artificiale appare oggi sempre di più come uno strumento che permette di portare una innovazione basata sulla conoscenza sempre più precisa dei fenomeni. Per questa ragione si registra un crescente interesse per le applicazioni dell’intelligenza artificiale nel settore agroalimentare.
A Maker Faire Rome 2022, ad esempio, il team di sostenibilità di Sony CSL aveva presentato Robotics for Microfarms (ROMI), sviluppato insieme a Iaac/FabLab Barcelona, un particolare “calebot” implementato per assistere gli agricoltori durante la pianificazione delle colture e del raccolto con l’obiettivo di ridurre i costi e aumentare la produttività , grazie a una fotocamera utilizzata per catturare immagini quotidiane delle piante e aiutare a prevedere quando saranno pronte per il raccolto e quale porzione di spazio sarà disponibile per nuove piantagioni.
AI, previsioni 2024
I recenti progressi nell’AI hanno portato allo sviluppo di sofisticati algoritmi e sistemi intelligenti che hanno il potenziale per trasformare vari aspetti della nostra vita. Tuttavia, ci sono ancora sfide significative, sia etiche che di business, che devono essere affrontate, come la distorsione dei dati e le preoccupazioni etiche.
Il 2023 è stato un anno fondamentale per l’intelligenza artificiale. Come fa notare TechCrunch, questa tecnologia ha infatti abbandonato per sempre una dimensione di nicchia per approdare, a una velocità superiore rispetto a quella di qualsiasi altra innovazione del passato, in una dimensione decisamente più mainstream. Cosa dovremmo aspettarci quindi dal 2024?
Il futuro di OpenAI
La prima riflessione riguarda la società che più di tutte ha contribuito all’exploit dell’AI, ovvero OpenAI. Secondo gli esperti del blog statunitense, il momentaneo licenziamento di Sam Altman dello scorso 17 novembre imporrà all’amministratore delegato un atteggiamento più prudente e responsabile. Il primo riscontro, in questo senso, è atteso dal lancio del GPT store, il negozio virtuale dal quale sarà possibile per gli utenti acquistare giochi e strumenti che utilizzano l’AI. Ad approdare con diverse novità sul mercato nel settore dell’intelligenza artificiale dovrebbe essere soprattutto Google che è pronta a implementati sempre di più le sue AI (Gemini e Bard) nei propri software e servizi.
Da eccezione ad abitudine
Ciò che in molti casi nel 2023 è stato solo sperimentato, e per il pubblico ha rappresentato l'”eccezione”, potrebbe diventare la regola già nel corso dell’anno che sta per iniziare. È il caso, per esempio, dell’interazione tra intelligenza artificiale e i dati degli utenti che potrebbero servire per affinare il proprio lavoro, come per esempio quelli contenuti nei fogli di calcolo e nelle app dei servizi di trasporto.
Lo scenario dell’automazione
Un tema caldo per chi segue e partecipa a Maker Faire Rome è quello del rapporto tra Intelligenza Artificiale e automazione. Il mondo delle imprese, della produzione, tiene lo sguardo fisso e attento sugli sviluppi di questa tecnologia, della quale ha percepito fin dalle prime battute il potenziale dirompente e la capacità di pervasività.
IDC, nel report FutureScape 2024, che delinea le previsioni del prossimo futuro, stima che la spesa mondiale per le soluzioni AI nei sistemi aziendali supererà i 500 miliardi di dollari entro il 2027. Gli ecosistemi aziendali destinati a profondi cambiamenti nei prossimi 12-24 mesi. I team tecnologici e IT chiamati a delineare le strategie tecnologiche e di governance per tenere testa al mercato.
Sull’onda dell’introduzione di nuovi modelli di intelligenza artificiale generativa, il mondo ha assistito nell’ultimo anno a un’impennata degli investimenti in questa tecnologia, e sempre secondo IDC la spesa mondiale per le soluzioni di AI supererà i 500 miliardi di dollari entro il 2027.
Ma quali saranno i driver di crescita nel corso di questa rivoluzione? La ricerca FutureScape 2024 ha provato a fornire risposte anche a queste interrogativi. Realizzandola, IDC si è concentrata sui fattori esterni che modificheranno l’ecosistema aziendale globale nei prossimi 12-24 mesi.
Lo studio, inoltre, formula dieci specifiche previsioni, affrontando i problemi con i quali i team tecnologici e IT dovranno misurarsi per definire, costruire e governare le tecnologie necessarie per prosperare in un mondo digitale. Nello specifico, lo studio FutureScape 2024 pone l’accento su questi sviluppi:
E’ evidente che lo stato dell’arte dell’IA è un campo affascinante e in rapida, rapidissima evoluzione. L’AI ha raggiunto un nuovo livello di popolarità, ma sarà nei prossimi dodici mesi che si delineeranno le prospettive decisive per il futuro di questa tecnologia
fonti: Wired I IDC I Agrifoodtech I Tech4Furure
immagine di copertina: foto: Hitesh Choudhary via Unsplash
Maker Faire Rome – The European Edition, promossa dalla Camera di Commercio di Roma, si impegna fin dalla sua prima edizione a rendere l’innovazione accessibile e fruibile, offrendo contenuti e informazioni in un blog sempre aggiornato e ricco di opportunità per curiosi, maker, PMI e aziende che vogliono arricchire le proprie conoscenze ed espandere la propria attività, in Italia e all’estero.
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