Cos’è l’intelligenza artificiale? Come funziona e come usarla

Cos’è l’intelligenza artificiale (IA)? 

Per Intelligenza Artificiale si fa riferimento alla capacità di un computer o di un robot controllato da un computer di svolgere, tramite particolari tecnologie software, compiti che di solito vengono eseguiti da esseri umani e di imitare le capacità di risoluzione dei problemi e decisionali della mente umana.

L’idea di fondo dell’Intelligenza Artificiale è quella di sviluppare delle macchine dotate di capacità autonome di apprendimento e adattamento che siano ispirate ai modelli di apprendimento umani. 

Intelligenza artificiale: l’origine del termine 

Il termine intelligenza artificiale (Artificial Intelligence) è stato coniato da John McCarthy, un informatico e scienziato cognitivo americano tra i fondatori di questa disciplina.

In un articolo del 2005 dal titolo What is artificial intelligence, McCarthy ha cercato di rispondere alla fatidica domanda che in molti continuavano a porgli. 

“L’intelligenza artificiale – secondo McCarthy- è la scienza e l’ingegneria di fare macchine intelligenti, in particolare programmi informatici intelligenti. È correlata al simile compito di usare i computer per capire l’intelligenza umana, ma l’IA non deve limitarsi a metodi che sono biologicamente osservabili”.

Ma l’intelligenza artificiale simula realmente l’intelligenza umana? Anche a questa domanda ha risposto McCarthy:

“A volte, ma non sempre e nemmeno di consueto. Da un lato possiamo imparare qualcosa su come le macchine risolvono problemi osservando le persone o semplicemente osservando i nostri personali metodi. Dall’altro lato la maggior parte del lavoro nell’Intelligenza artificiale comporta lo studio di problemi che il mondo presenta all’intelligenza piuttosto che studiare persone o animali. Gli studiosi di IA sono liberi di usare metodi che non sono osservati nelle persone o che implicano molto più calcolo di quanto l’uomo riesce a fare”.

I primi studi in materia di Intelligenza Artificiale risalgono agli anni Cinquanta. In quel periodo di grande fermento scientifico, si tenne il primo convegno a cui presero parte i maggiori esperti di informatica dell’epoca, tra cui Alan Turing (considerato uno dei padri dell’informatica moderna). 

Proprio grazie a Turing l’Intelligenza Artificiale iniziò a ricevere attenzioni da parte della comunità scientifica. Qualche anno prima, all’interno dell’articolo Computing machinery and intelligence, egli aveva proposto un test, poi noto come Test di Turing, secondo cui una macchina poteva essere considerata intelligente se il suo comportamento, osservato da un essere umano, fosse considerato indistinguibile da quello di una persona. 

Perché l’intelligenza artificiale è importante? 

Per comprendere meglio il funzionamento dell’Intelligenza Artificiale e delle sue applicazioni, possiamo pensare a ogni sua soluzione come caratterizzata da un certo numero di “capacità” ispirate alle capacità degli esseri umani. 

Tali capacità si ottengono grazie all’adozione di specifiche metodologie, concretizzate grazie alle diverse tecnologie in forma hardware o software:

• Elaborazione del linguaggio naturale (realizzazione di discorsi e dialoghi, estrapolazione informazioni, risposte a domande);
• Elaborazione delle immagini (riconoscimento di volti e movimenti, recupero di immagini e video, visione artificiale);
• Apprendimento (Machine Learning, intelligenza computazionale);
• Ragionamento e classificazione (ragionamento automatizzato, elaborazione di ontologie)
• Interazione sociale (sistemi multi-agente, teoria dei giochi, coordinazione e collaborazione)
• Interazione con l’ambiente (localizzazione, mappature e navigazione, pianificazione di movimenti e percorsi).

L’IA aggiunge valore alle attuali capacità dei computer fornendo in modo continuo e affidabile attività e informazioni computerizzate. Può aiutare a migliorare i risultati finanziari di un’azienda attraverso:

• processi e attività automatizzati;
• riduzione degli errori umani;
• incremento della produttività e dell’efficienza operativa;
• miglioramento delle decisioni operative con accesso a dati in tempo reale;
• migliore apprendimento dei dati con accesso potenziato a grandi quantità di dati;
• miglioramento del servizio grazie alla conoscenza del cliente;
• generazione di lead di qualità.

Esistono almeno cinque modi in cui l’IA può essere utile per un’organizzazione:

• Raccolta e analisi dei dati: l’IA rende la raccolta e l’analisi dei dati economica, intuitiva e tempestiva, consentendo di acquisire automaticamente maggiori informazioni sui clienti e di assicurarsi business sia nuovo che consolidato.
• Assunzioni più intelligenti: gli algoritmi di machine learning possono determinare le pratiche migliori per esigenze specifiche di assunzione e creare una short list dei candidati migliori.
• Efficienza del back office: l’IA può gestire attività quali contabilità, schedulazione e altre funzioni quotidiane in un attimo, senza errori.
• Servizio clienti: gli assistenti virtuali per il servizio ai clienti lavorano 24 ore al giorno, 7 giorni alla settimana e possono aiutare clienti attivi e potenziali senza la supervisione di addetti umani.
• Marketing mirato: consultare e classificare tutti i dati disponibili su un prodotto o servizio è una delle specialità dell’IA, che consente all’azienda di focalizzarsi su un marketing che individua specificamente le esigenze dei clienti.

Machine learning e deep learning 

Prima di andare avanti è importante approfondire due concetti fondamentali, ossia quello di machine learning e deep learning. 

Il machine learning è ciò che insegna alle macchine a fare ciò che fanno gli uomini, con la stessa naturalezza. L’apprendimento di queste macchine avviene tramite dei complessi algoritmi e può essere diviso in tre principali sotto-categorie: 

apprendimento supervisionato: alla macchina vengono forniti sia degli input (ossia dei dati) sia degli output, ossia alcuni esempi che corrispondano al risultato atteso. In questo modo la macchina attraverso l’elaborazione dei dati deve comprendere il nesso tra input e output e ricavarne una regola generale da applicare anche in seguito.

non supervisionato: prevede la messa a disposizione di soli input e nessun output di esempio;

rinforzato: un metodo di apprendimento automatico che si basa sulla definizione di una «situazione» e una «risposta» in un ambiente dinamico. In questo caso, l’algoritmo di apprendimento cerca di imparare a prendere decisioni a seguito di una ricompensa o punizione (cioè il rinforzo) che riceve in seguito alle azioni che compie. Il sistema di apprendimento deve imparare a selezionare l’azione giusta in base alla situazione in cui si trova, al fine di massimizzare la ricompensa che riceve e a diminuire le punizioni.

Il deep learning è una sotto-categoria del machine learning che si concentra sull’utilizzo di reti neurali artificiali con molti strati di elaborazione per apprendere rappresentazioni di dati sempre più complesse.

Questi modelli sono in grado di apprendere da grandi quantità di dati e possono essere utilizzati per una vasta gamma di applicazioni, tra cui la computer vision, il riconoscimento del parlato, la traduzione automatica e molto altro ancora.

Pro e Contro dell’Intelligenza Artificiale 

Quella tra uomo e macchina è una disputa che va avanti da anni e sono ancora molte le problematiche etiche e legali legate all’Intelligenza Artificiale. Altrettanti sono i dubbi su quale sarà l’impatto sulla nostra società e sul mondo del lavoro. 

Ci si chiede infatti se questa tecnologia sia una minaccia o un’opportunità, se le macchine sostituiranno l’uomo, se sistemi artificiali saranno più abili e più intelligenti degli esseri umani.

Nel futuro occorrerà comunque capire quali professionalità saranno le più coinvolte da questa rivoluzione tecnologica e come incideranno le soluzioni di job automation sul sistema previdenziale.

I rischi più grandi riguardano:

• la disuguaglianza in termini di accessibilità alle tecnologie e di eliminazione delle discriminazioni; 
• la limitazione della libertà e dei diritti del singolo (libertà di pensiero, di espressione, di autodeterminazione, diritto all’oblio) e delle libertà collettive; 
• le implicazioni sul singolo lavoratore ed evoluzione del mercato del lavoro in ragione della crescente automazione di alcuni task lavorativi; 
• la minaccia del benessere mentale ed emotivo degli utenti; 
• l’utilizzo smoderato delle risorse ambientali;
• l’accentramento di risorse economico-finanziarie, di asset e di know-how tecnologico.

Bisogna sempre ricordare però che l’innovazione va vista come una necessità e non una minaccia!

Casi d’utilizzo dell’intelligenza artificiale 

Se è vero che l’Intelligenza Artificiale potrebbe essere applicata a diversi ambiti del nostro quotidiano, questo processo di diffusione non è destinato a diffondersi in tutti gli ambiti alla stessa velocità. 

Con lo scopo di fornire un quadro completo delle soluzioni di Intelligenza Artificiale adottate o adottabili dalle imprese, ecco le sei classi di soluzioni distinte in base alle finalità d’utilizzo:

• I Chatbot

Il Chatbot o Virtual Assistant è una delle soluzioni più diffuse tra le aziende italiane e internazionali: è uno strumento capace di offrire assistenza 24/7 sia ai clienti che ai dipendenti, il quale si presta inoltre a diversi impieghi in ambito marketing, supporto alla vendita, HR Management, domotica e Ricerca e Sviluppo

• NLP (Natural Language Processing)

Le tecniche di NLP si pongono l’obiettivo di creare sistemi in grado di favorire l’interazione e la comprensione uomo/macchina. Il NLP si occupa principalmente di testi, ovvero qualsiasi sequenza di parole che in una lingua esprime uno o più messaggi (come pagine web, post, tweet, informazioni aziendali)

• Computer Vision

La Computer Vision studia algoritmi e tecniche per permettere ai computer di raggiungere una comprensione di alto livello del contenuto di immagini o video. Gli avanzamenti negli ultimi anni sono stati tali che soluzioni basate su descrizioni statistiche delle immagini hanno progressivamente lasciato il passo a reti neurali addestrate su milioni di immagini. 

• IDP (Intelligent Data Processing)

Vi rientrano tutte quelle soluzioni che utilizzano algoritmi di Intelligenza Artificial per finalità collegate all’estrazione delle informazioni presenti nei dati stessi. Le principali finalità che muovono le imprese nell’utilizzo di queste soluzioni sono: Forecasting e Classification & Clustering.

• Recommendation System

Gli algoritmi di raccomandazione sono il pilastro del modello di business di tutte le piattaforme social ed eCommerce (Amazon, Netflix, Spotify, ma non solo). Alla base di tanti servizi digitali, ci sono algoritmi che tengono traccia delle azioni dell’utente e, comparandole con quelle degli altri, apprendono le sue preferenze e sono in grado, a mano a mano che l’utente utilizza la piattaforma, di produrre raccomandazioni più precise.

• Soluzioni Fisiche

Sono tre le categorie da prendere in esame: i veicoli autonomi (mezzi di trasporto autoguidati), gli Autonomous Robot (robot in grado di muoversi senza l’intervento umano) e gli Intelligent Object (oggetti in grado di compiere azioni senza l’intervento umano e di prendere decisioni in base alle condizioni dell’ambiente circostante).

In che ambiti si sta sviluppando l’Intelligenza Artificiale? 

Assistenti vocali, le vendite, i social media, i servizi di streaming, la cybersecurity, le banche o la supply chain: sono tanti gli ambiti ed i settori nei quali si sta sviluppando l’Intelligenza Artificiale.

Dalla Sanità Digitale a quello dell’Internet of Things, al campo del Fintech e dell’Insurtech, fino a quello della Privacy e della Sicurezza Informatica. 

Per questo motivo ecco una lista di alcune delle applicazioni più significative dell’AI in altri campi di ricerca analizzati dall’Osservatorio Artificial Intelligence in collaborazione con altri Osservatori e pubblicata sul blog del Politecnico di Milano: 

Healthcare e Medicina

Le applicazioni dell’Artificial Intelligence in ambito sanitario possono portare a numerosi benefici: ad esempio consentono di definire diagnosi sulla base di dati clinici dei pazienti, supportando i medici nel prendere decisioni più rapidamente e nel personalizzare le cure. Utilizzare l’AI in ambito sanitario, infatti, non significa sostituire il medico, ma consentire a quest’ultimo di ridurre i tempi per la ricerca e l’incrocio di informazioni necessari a effettuare diagnosi.

Finance e Assicurazioni

L’Intelligenza Artificiale in ambito Fintech e Insurtech (ovvero nei settori finanziario e assicurativo abilitati dalle tecnologie digitali) è sempre più diffusa. In particolare, il comparto più attivo è quello del Banking, Finance & Insurance, per via della possibilità di conoscere in maniera più approfondita i propri clienti e della finalità di garantire un servizio mirato e coerente con il rispettivo profilo di rischio. Tra le soluzioni più conosciute vi è il chatbot, utilizzato in ambito finanziario per l’assistenza ai clienti post vendita

Design Thinking

Il Design Thinking consiste nella capacità di risolvere problemi complessi attraverso una visione creativa, e l’Intelligenza Artificiale rappresenta una delle principali tecnologie che possono aiutare durante il processo creativo. L’AI, infatti, attraverso la reinterpretazione di dati può supportare e stimolare tale processo, senza per questo sostituire figure professionali come i manager.

Dispositivi Connessi

L’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale risulta sempre più impattante anche per le soluzioni IoT (acronimo di Internet of Things), ossia per gli oggetti “intelligenti”. In quest’ambito l’AI è impiegata principalmente per soluzioni di Smart Factory, Smart Home e Smart City. Il Machine Learning, insieme ad altre tecniche di apprendimento basate sull’AI, sta acquisendo un ruolo sempre maggiore per soddisfare i bisogni di aziende e consumatori.

eCommerce e Retail

Diversi sono gli usi dell’Artificial Intelligence impiegati in questi ambiti, a partire dai chatbot, ma non solo: le soluzioni di AI per e-commerce comprendono sistemi, chiamati Recommendation System, in grado di suggerire acquisti basandosi su quelli fatti in precedenza, influenzando l’utente nel suo processo decisionale. Nel caso di negozi fisici, invece, le applicazioni di AI sono presenti per esempio nei camerini dotati di display trasparenti e touch, che forniscono in tempo reale le informazioni richieste da cliente e, una volta comprese le preferenze, mostrano i prodotti in linea con i propri interessi.

Cybersecurity e Privacy

In Cyber Security le soluzioni di Artificial Intelligence possono svolgere diverse funzioni: vengono impiegate per rilevare e prevenire le anomalie nel traffico di rete e per analizzare e correlare grandi quantità di dati provenienti da diverse fonti, con l’obiettivo di identificare le minacce (come attacchi informatici) e accelerare il tempo di risposta. Inoltre, l’AI può essere impiegata per automatizzare e orchestrare le azioni di risposta a eventuali incidenti, riducendo così il carico di lavoro e gli errori umani. Infine, sistemi di detect and response vengono integrati a sistemi evoluti di AI e machine learning per monitorare le attività dei dispositivi e bloccare il malware e il ransomware.

Kipy e l’Intelligenza Artificiale 

Kipy è un’app che permette di organizzare i documenti, digitalizzandoli in un archivio in cloud protetto. Ha un sistema basato sulla tecnologia altamente innovativa di Intelligent Document Processing che sfrutta algoritmi di Intelligenza Artificiale e Machine learning per elaborare ed estrarre le informazioni principali di alcune tipologie documentali, notificando le scadenze al bisogno. Ad oggi stiamo sviluppando e migliorando ulteriormente la tecnologia al fine di sfruttare al massimo le sue potenzialità in nuovi settori.Rappresenta una piccola rivoluzione digitale alla portata di tutti. Un vero e proprio portafoglio digitale nato con l’obiettivo di semplificare la vita delle persone nell’archiviazione di diverse tipologie di documenti di uso comune. 

Il sistema di archiviazione digitale è organizzato in categorie specifiche con la possibilità di inserire tag personalizzati sui documenti, per una ricerca più rapida. 

Per rafforzare il livello di sicurezza, soprattutto durante le condivisioni con un altro utente, è stato introdotto il Watermark, un testo da sovrapporre al documento come se fosse un timbro per evitarne l’utilizzo improprio.

Inoltre, è possibile condividere un documento protetto con un Pin di sicurezza: il destinatario riceve tramite mail un codice autogenerato dall’app di quattro cifre, necessario per aprire il documento. 

Kipy tiene poi traccia di tutte le attività effettuate su ogni documento così da garantire il pieno controllo.