venerdì, 26. Aprile 2019

Intelligenza artificiale: il futuro impara da solo

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Cosa si intende con intelligenza artificiale? Ci sono molte definizioni del termine. Una delle più pragmatiche è probabilmente la seguente:

«L’intelligenza artificiale è la proprietà di un sistema informatico di mostrare un comportamento intelligente «umanoide».» (Fonte: www.bitkom.org)

Uno dei campi più importanti dell’AI è il machine learning, nominato così frequentemente. Lo incontriamo, ad esempio, nel riconoscimento facciale e descrive la generazione indipendente di conoscenza a partire dall’esperienza. Un sistema è quindi in grado di riconoscere le leggi alla base dei dati e di fare previsioni in tempo reale sulla base di tali leggi. Se vengono scansionate varie facce, il sistema nota somiglianze e differenze ed è quindi in grado di distinguere una persona dall’altra.

Il deep learning è un’importante sottocategoria del machine learning. Nelle reti neurali, i dati vengono analizzati in diversi layer (in italiano: strati) e combinati per formare un grande insieme. Per rimanere con il nostro esempio del riconoscimento facciale: il sistema differenzia poi le persone in base alla forma del viso, alla distanza tra gli occhi, alla lunghezza del naso e molto altro ancora. Tutti questi layer sono uniti tra loro per consentire al sistema di individuare la faccia.

Dove incontriamo l’AI nella vita quotidiana?

Ognuno di noi si trova già di fronte all’intelligenza artificiale nella vita quotidiana, ma solo pochi di noi ne sono consapevoli. Ciò che possono fare un assistente vocale su uno smartphone o le raccomandazioni per i film, sviluppate su misura dalle piattaforme video, non è altro che imparare dagli input. Nel caso delle raccomandazioni per i film, il sistema riconosce quali film sono già stati visti ed è quindi in grado di creare nuove raccomandazioni adatte. Più film si guardano, meglio il sistema può imparare e trarre le giuste conclusioni.

Un altro esempio è il filtro antispam per le e-mail. Già sviluppato negli anni ʽ90, ci protegge dai messaggi indesiderati nella nostra casella di posta in arrivo. Anche in questo caso, il sistema riconosce gli schemi ed è quindi in grado di distinguere in modo abbastanza preciso tra posta «buona» e «cattiva».

Nell’industria automobilistica, l’intelligenza artificiale entra in campo soprattutto per la guida autonoma. Già oggi le auto sono in grado di andare da un punto A a un punto B senza l’intervento del conducente. Qui il sistema integrato viene allenato a riconoscere in modo autonomo strade, ostacoli e pericoli. Naturalmente, un sistema di questo tipo deve superare una serie di prove prima di essere installato sul veicolo del cliente finale. Per garantire la sicurezza stradale, sono necessari algoritmi e modelli molto più sofisticati rispetto ad altre applicazioni di AI. Questo è il motivo per cui il sistema ha quasi «imparato tutto» già al momento dell’ingresso sul mercato e migliora solo minimamente nel corso del tempo.

Opportunità e rischi

Il successo dell’intelligenza artificiale dipende in larga misura dalla capacità di un sistema di imparare e prevedere le cose in modo affidabile sulla base dei contenuti che apprende. Solo così il computer può davvero sostituire le persone e ridurne le mansioni. I chatbot, ad esempio, stabiliscono già il contatto iniziale con il cliente in molti luoghi. Questa funzione è adatta per semplici richieste come il nome o il numero di identificazione del veicolo. Ma non appena si aggiunge la semantica della lingua (ad esempio durante una trattativa contrattuale), i robot hanno ancora difficoltà. In questo ambito c’è un grande potenziale di sviluppo per il settore.

Anche il quadro normativo svolge un ruolo importante. In che misura, ad esempio, lo Stato interviene nella guida autonoma? Vengono definite regole etiche? Cosa succede ai dati e per cosa possono essere utilizzati (parliamo di protezione dei dati e sorveglianza di massa)?

E cosa succede da AMAG?

Oltre al fatto che il gruppo Volkswagen sta sviluppando ulteriormente la guida autonoma, AMAG lavora anche con l’intelligenza artificiale nel servizio clienti. Presso il Parts Competence Center (PCC) di AMAG, i concessionari possono ordinare telefonicamente i pezzi di ricambio. Attualmente è in corso una fase sperimentale con software di riconoscimento vocale. I concessionari possono indicare inizialmente il numero di identificazione del veicolo (VIN) a un sistema informatico al telefono, l’intelligenza artificiale lo riconosce e inoltra direttamente il cliente al consulente responsabile. Prima che la chiamata venga accettata, quest’ultimo riceve un messaggio automatico che gli dice di quale veicolo si tratta. In questo modo può entrare nella conversazione sul veicolo direttamente con il concessionario e selezionare e ordinare molto rapidamente i pezzi richiesti dal sistema AMAG.

Zwei Männer im AMAG Teilelogistikzentrum, die Teile verpacken.

Nel centro logistico ricambi AMAG, gli articoli ordinati vengono imballati e spediti.

I campi di applicazione dell’AI sono molteplici. Il futuro mostrerà fino a che punto il computer può svolgere compiti anche complessi riservati finora all’uomo.