Intelligenza Artificiale, Machine Learning, Deep Learning. Questi tre concetti ricorrono molto spesso negli ultimi anni, a volte anche su giornali e riviste non specializzate. Si dice che l'AI, in effetti, muoverà una rivoluzione mai vista prima nel mondo.
Probabilmente è vero, ma è una rivoluzione che si farà attendere ancora qualche tempo. Ce n'è un'altra però già in corso, la cui portata è sicuramente enorme. Le AI narrow, quelle di cui disponiamo oggi, riescono a fare in genere solo una cosa; ma la fanno incredibilmente bene, spesso e volentieri a livelli superumani.
I sistemi di Deep Learning permettono di creare sistemi intelligenti "vuoti". In un secondo momento vanno addestrati dando loro in pasto grandi quantità di dati. E alla fine ne risulta una "scatola" in grado di offrire risposte e soluzioni a cui un umano non potrebbe arrivare. Oppure potrebbe, ma l'AI offre una maggiore efficienza a costi minori. Gli esempi più famosi riguardano le AI che giocano, per esempio AlphaGo, ma in realtà questi sistemi sono già ampiamente utilizzati in diversi settori industriali.
Su questi concetti, che abbiamo espresso con estrema sintesi, tante aziende in tutto il mondo stanno costruendo un nuovo tipo di prodotti. Ci sono i colossi tradizionali, come IBM, Google o Microsoft, ma anche tante piccole realtà che stanno sviluppando una propria proposta - a volte usando proprio gli strumenti messi a disposizione dai grandi del settore. Anzi, proprio dalle piccole realtà sta arrivando la maggiore innovazione: perché i colossi citati non forniscono AI personalizzate, ritagliate sui bisogni del cliente, mentre le aziende citate nelle prossime pagine fanno esattamente quello.
Accade anche in Italia, dove sono nate decine e decine di nuove società. Ognuna ha una propria idea e un proprio progetto, una propria identità. Alcune sembrano più promettenti di altre, ci sono quelle che scommettono sull'innovazione più assoluta e quelle che cercano di fare un piccolo ma significativo passo avanti. Non possiamo dirvi quali avranno fortuna e quali si riveleranno un fuoco di paglia, ma crediamo che valga la pena tenerle d'occhio tutte.
C'è però almeno un aspetto che le accomuna tutte, vale a dire la fatica nel comunicare che Intelligenza Artificiale non è magia. Certo, gli strumenti descritti in questo articolo sono incredibilmente potenti, roba che solo qualche anno fa sarebbe sembrata fantascienza. Ma alcuni clienti si avvicinano al tema con l'idea che ci sia un singolo pulsante da premere per risolvere tutti i problemi e generare profitto stratosferici.
Non è così: l'AI, declinata nelle sue varie forme, può davvero aumentare il profitto di un'azienda o migliorare la vita del singolo, di ognuno di noi. Ma non è nulla di magico né miracoloso. Bisogna ricordarselo sempre, perché purtroppo spesso e volentieri la narrazione sul tema tende a spingere per un'interpretazione decisamente più mirabolante.
Succede perché in effetti esistono due diversi discorsi: il primo riguarda l'oggi, il Deep Learning e le Narrow AI che fanno cose concrete. Cioè le cose di cui leggerete nelle prossime pagine: strumenti potenti ma non miracolosi.
Il secondo discorso riguarda una proiezione più a lungo termine, con previsioni sulla possibile evoluzione della tecnologia. Questo è il territorio delle ipotesi, anche drammatiche, di cui ogni tanto si parla e di cui si sono resi protagonisti personaggi come Elon Musk, Bill Gates o Stephen Hawking. Ce ne siamo occupati in altre occasioni su Tom's Hardware e di certo ci torneremo. Oggi però cerchiamo di restare con i piedi per terra.
Intelligenza Artificiale, le applicazioni commerciali
Per il momento sorvoliamo sulle differenze tra i termini e parliamo genericamente di AI. In che modo l'AI attuale si può trasformare in un prodotto commerciale? In effetti, in molti modi.
Chatbot. Sistemi artificiali che possono parlare con le persone, tramite chat testuale. Il sistema di AI si compone di due parti: la comprensione del linguaggio naturale e la selezione delle risposte. La prima è quella più complessa - si tratta di far sì che la macchina ci capisca qualunque cosa scriviamo, comprese forme regionali ed errori. Se ci riesce, potrà selezionare la risposta da un database esistente e curato da umani. Nella prossima generazione, si spera, i chatbot saranno in grado anche di generare risposte naturali, ma per ora siamo ancora abbastanza lontani. Se si aggiunge la comprensione e la produzione orale, il chatbot diventa un assistente come Siri, Cortana o Google Assistant - solo per citare i più famosi.
Computer Vision. I computer possono vedere il mondo ma non sono molto bravi a capirlo. Tramite l'AI e il relativo addestramento, però, è possibile per un computer distinguere un gatto da un cane, o un passeggino da una bicicletta. Una capacità utile sulle automobili a guida autonoma o nei sistemi di sorveglianza, ma anche nei sistemi di produzione industriale - dove potrebbe sostituire un controllo umano "a vista".
Decision Making. Ognuno di noi prende tante decisioni ogni giorno, ma non sono tutte uguali. A volte è necessario raccogliere informazioni e poi elaborarle nel tentativo di prendere la decisione migliore. E a volte è semplicemente troppo difficile. L'AI può essere di aiuto in molti modi: fornendo un'analisi dei dati "superumana", ma anche fornendo risposte e decisioni automatiche basate su un mix tra esperienza umana assimilata e analisi dei dati.
Viste queste tre grandi categorie, passiamo alle aziende italiane che le sfruttano in un modo o nell'altro.