Sempre più spesso si sente parlare di intelligenza artificiale, machine learning, automi pensanti e algoritmi che apprendono.
Ma cosa significano questi termini? Sono solo buzzword per titoli sensazionalistici e notizie fumose, oppure c'è qualcosa di concreto anche per le aziende italiane?
Come per tutte le novità hi-tech, le informazioni che girano su questo argomento sono spesso incomplete e quasi sempre poco chiare. E soprattutto, nessuno risponde alla domanda "la mia azienda può adottare soluzioni di machine learning? Che soluzioni ci sono? Quanto mi costano? Quali benefici mi porteranno?"
Iniziamo dunque oggi una serie di articoli sull'Artificial Intelligence per dare risposta a queste domande.
Cos'è l'Intelligenza Artificiale
Cominciamo con la definzione di artificial intelligence. Per intelligenza artificiale (AI) si intende la simulazione dei processi dell'intelligenza umana, soprattutto (ma non solo) in riferimento ai sistemi di calcolatori.
Questi processi includono l'apprendimento (inteso come acquisizione di informazioni e delle regole/vincoli per l'uso delle stesse per risolvere un problema), il ragionamento (l'utilizzo di regole, algoritmi e metodi per approssimare o definire delle soluzioni al problema) e l'autocorrezione (l'utilizzo di feedback per migliorare le performance degli step precedenti).
Con nomi diversi, l'AI trova già largo impiego in diverse soluzioni aziendali e pratiche, quali sistemi esperti a supporto delle decisioni, visione artificiale per l'automazione, e speech recognition per i software di dettatura.
Tipi di Intelligenza Artificiale
L'AI può essere categorizzata in due tipi: intelligenza artificiale debole (weak) oppure intelligenza artificiale forte (strong).
La weak AI è quel tipo di intelligenza artificiale addestrata e utilizzata per compiti precisi, ben definiti e dalla portata limitata, senza ulteriore intervento umano. Gli assistenti vocali come Google Assistant, Siri di Apple e Alexa di Amazon ricadono in questa categoria: sono addestrati e sviluppati per risolvere al meglio task ben definiti ("Apri Youtube!") in contesti e condizioni ben definite (riconoscimento della wake up keyword detta da una persona la cui voce è nota).
Altri sistemi di weak AI sono quelli che, partendo dall'analisi di grandi flussi di dati, riconoscono i pattern desiderati e/o i pattern nascosti, li categorizzano e offrono un suggerimento all'utente finale. Ad esempio, esistono intelligenze artificiali deboli in gradi di dirci:
- "In questa immagine radiografica è presente un tumore."
- "In base al credit score di questa persona, è possibile concederle un mutuo"
- "Ho identificato un ostacolo sul bordo della strada in movimento verso la carreggiata. Iniziare la frenata assistita"
La strong AI è invece quel tipo di intelligenza artificiale che generalizza le capacità cognitive dell'intelligenza umana: per semplificare, si può dire che un sistema di intelligenza artificiale forte messo davanti a un compito non noto prova a risolverlo senza bisogno di intervento umano non solo in fase di ragionamento, ma anche in fase di addestramento.
Entrambi i tipi di intelligenza artificiale sono molto sofisticati e, assieme alla realtà aumentata, sono alla base della prossima rivoluzione tecnologica.
Tuttavia, mentre la strong AI attira di più l'attenzione dei media, è la weak AI quella che -almeno nell'immediato- può trovare impiego in ambito aziendale, anche per le aziende medio-piccole.
Quanto costa una soluzione basata sull'Intelligenza Artificiale?
Quando si parla di intelligenza artificiale per le aziende (quindi, intendiamo la versione "debole"), i costi potrebbero essere molto elevati.
Per risolvere da zero un problema aziendale con un sistema di intelligenza artificiale, sono necessari hardware specializzati (processori rapidi, infrastrutture di rete, interfacce hardware e sensoristica ad hoc, ...), e framework realizzati appositamente per ricreare il processo cognitivo di apprendimento-ragionamento-correzione. Solitamente, solo i colossi hi-tech e chi fa dell'intelligenza artificiale il proprio core business decide (o può permettersi) di percorrere questa via estrema.
Questo non significa che l'AI non possa essere adottata anche per soluzioni in ambito aziendale: molti fornitori (tra cui proprio Google, Apple, Amazon, Facebook, Microsoft e IBM) offrono accesso alle loro piattaforme di artificial intelligence e permettono ai clienti di costruire su queste le proprie soluzioni. Si parla in questi casi di soluzioni ai-based, il cui costo è certamente inferiore rispetto alle alternative di mettere in piedi una nuova infrastuttura ad hoc, o di rinunciare alle opportunità di guadagno che l'AI permette di affrontare.
Intelligenza Artificiale ed Etica
Se è vero che l'AI porta benefici alle aziende che la adottano (in termini di riduzione dei costi, ottimizzazione dei processi presenti, creazione di processi nuovi, ...), è altrettanto vero che porta dei problemi di natura etica.
Dal momento che i framework di intelligenza artificiale sono progettati e realizzati da umani, e che se essi girano soluzioni software ideate e sviluppate da umani, basandosi su addestramenti e algoritmi scelti da esseri umani, è inevitabile che sorgano domande quali:
- Può un paziente sentirsi sicuro di sapere che lo screening delle proprie radiografie dipende da un software?
- È corretto affidare l'erogazione di un finanziamento esclusivamente a un'intelligenza artificiale?
- In caso di incidente autostradale causato da un errore di un'intelligenza artificiale, chi è il colpevole? Il conducente? Il produttore della smart car? Lo sviluppatore della soluzione software ai-based?
Ne consegue che, dal momento che nelle soluzioni AI l'elemento di bias (termine scientifico che indica una intrinseca deviazione dei risultati ottenuti rispetto a quelli che si sarebbero dovuti ottenere) è introdotto dall'essere umano, sarà l'essere umano a dover esercitare il controllo sull'AI.
L'Intelligenza Artificiale nella tua Azienda
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