Machine Learning e Intelligenza Artificiale: applicazioni e soluzioni

L’intelligenza artificiale non fa più parte di un futuro lontano descritto da un libro di fantascienza. L’uomo ha sviluppato la capacità di applicare l’intelligenza artificiale nel business e di trasformare quello che era un futuro auspicabile in un presente profittevole.

Un obiettivo ambizioso che le aziende di oggi non possono lasciarsi sfuggire, quello di implementare soluzioni come la predictive analysis e l’automazione. L’intelligenza artificiale e il machine learning possono integrarsi perfettamente e avere applicazioni in diversi ambiti, dal business alla vita di tutti i giorni, apportando soluzioni innovative e generando guadagni e automazioni prima solo immaginate.

In questo articolo andremo ad approfondire i macro temi che riguardano il machine learning e l’intelligenza artificiale, per poi addentrarci in maniera più pratica nei principali ambiti di applicazione e nelle soluzioni che essi possono generare.

Machine Learning: che cosa significa?

Quando si parla di Machine Learning si fa riferimento all’apprendimento automatico. Ci si riferisce infatti a quei sistemi che sono in grado di apprendere dall’esperienza con un meccanismo molto simile a quello di un essere umano alla nascita. Il Machine Learning di per sé è un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale, ossia un termine generale che si riferisce alle modalità in cui le macchine imitano l’intelligenza umana. L’applicazione del Machine Learning e quindi dell’intelligenza artificiale è quella di creare sistemi che apprendono o migliorano le performance in base ai dati che usano.

I termini apprendimento automatico e intelligenza artificiale vengono spesso associati e utilizzati insieme e in modo quasi intercambiabile. Eppure non hanno lo stesso significato: un’importante distinzione è che sebbene tutto ciò che riguarda il Machine Learning rientra nell’intelligenza artificiale, l’intelligenza artificiale non include solo il Machine Learning.

Quello che molti non sanno è che il Machine Learning oggi è praticamente utilizzato ovunque, dalle banche agli e-commerce, ma anche sui social network.

Che cos’è l’Intelligenza Artificiale

Quando si parla di intelligenza artificiale o AI, è quasi immediato pensare a tecnologie all’avanguardia, a robot in grado di comprendere e agire autonomamente, in un mondo fatto di convivenza tra uomini e macchine. Ebbene, come abbiamo detto non si tratta di un immaginario troppo lontano o irrealistico. L’intelligenza artificiale è una disciplina informatica che, studiando le teorie e le metodologie con le quali si progettano i sistemi hardware e i programmi software, permette di dotare le macchine di caratteristiche tipicamente umane.

Prendendo spunto dalle diverse intelligenze di Gardner, queste macchine sono in grado di percepire, comprendere, agire e imparare. Ciò assottiglia il divario tra comportamento umano e quello artificiale, e i benefici riguardano diversi settori: dal potenziamento della creatività e dell’abilità, agli usi nel business aziendale del futuro nonché per le diagnosi mediche e per le automobili.

Come funziona l’AI

Portare l’ingegno umano alla massima potenza: questo è l’obiettivo dei ricercatori di tutto il mondo. Le potenzialità dell’intelligenza artificiale sono inimmaginabili e basate su algoritmi regolamentati da un codice etico che tutela la libertà, la dignità e i diritti dell’uomo. L’AI funziona combinando grandi quantità di dati, elaborando velocemente degli algoritmi che consentiranno al software di imparare dei modelli o degli schemi basati sulle caratteristiche proprie di quei dati.

Si tratta di un termine che da solo racchiude diverse tecnologie, come il Machine Learning, i cui metodi vedono la loro derivazione direttamente dalle reti neurali in grado di scovare informazioni nascoste e giungere a delle conclusioni; ma anche il Deep Learning, che utilizza enormi reti neurali elaborando al punto tale da riconoscere modelli complessi come immagini e voce, e molto altro.

 

Applicazioni e soluzioni

L’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale non fa parte di una utopia perché come abbiamo già detto, sono molteplici gli usi quotidiani di questa disciplina nei più disparati campi e settori. Ogni individuo che utilizza un sistema di riconoscimento vocale sta facendo uso dell’AI, così come all’interno del settore automobilistico, con auto che sono in grado di guidarsi in maniera autonoma o che regolano la velocità nel traffico in maniera semi-autonoma.

Applicazioni di successo dell’AI provengono dal settore dell’Healthcare, dove fornisce letture mediche e radiografiche personalizzate; integrandosi con la biologia, l’Artificial Intelligence consente alle persone di utilizzare protesi artificiali reattive, con sistemi di sofisticazione in grado di imparare i movimenti e ripeterli facilmente.

I sistemi intelligenti sono utilizzati anche per migliorare l’informatica stessa, implementare robot di accompagnamento o di aiuto per le persone; questi sistemi regolano l’interazione tra uomini e smartphone, rendendo l’esperienza sempre più personale, così come con il retail e la possibilità di avere sempre consigli personalizzati per gli acquisti. In ultimo, il mercato azionario è quasi interamente gestito da sistemi automatici intelligenti.

Soluzioni AI

Secondo uno studio portato avanti dal Politecnico di Milano, esistono infatti diverse soluzioni di Intelligenza Artificiale:

  1. Autonomous Vehicle, ossia i mezzi a guida autonoma.
  2. Autonomous Robot, in genere quei robot antropomorfi che sono in grado di compiere azioni autonome e di rilevare la disposizione degli oggetti nell’ambiente circostante.
  3. Virtual Assistant e Chatbot, sistemi abbastanza evoluti da capire autonomamente il contesto della conversazione e che vengono usati spesso per l’assistenza clienti.
  4. Intelligent Object, come ad esempio i sensori, che percepiscono e compiono azioni autonomamente, basti pensare alle chiavi dell’auto che anche tenute in tasca sbloccano le portiere.
  5. Recommendation, queste soluzioni indirizzano le preferenze e migliorano le decisioni dell’utente.
  6. Intelligent Data Processing, soluzioni che utilizzano algoritmi di intelligenza artificiale su dati strutturati per elaborare un’analisi predittiva.
  7. Language Processing, come ad esempio la traduzione.
  8. Image Processing di cui fa parte il riconoscimento biometrico.

I vantaggi dell’intelligenza artificiale

I benefici e i vantaggi dell’uso dell’Intelligenza Artificiale in azienda sono molteplici:

  • Risparmio su costi e risorse.
  • Maggiore soddisfazione dei clienti.
  • Migliore impiego dei lavoratori.
  • Esigenze di business più chiare.
  • Innovazione e miglioramento continuo.

Le tecnologie, attraverso le API e i servizi cloud, sono disponibili a costi accessibili, ma per ottenere il massimo delle prestazioni, è sempre importante procedere a una programmazione e a una progettualità d’uso.

Il mercato AI: trend e prospettive

Viste le innumerevoli applicazioni dell’Intelligenza Artificiale e le sue potenzialità, c’è da aspettarsi molto da questa disciplina. L’evoluzione tecnologica è rapida e continua a progredire: l’AI porterà l’automazione, anche aziendale, a livelli mai previsti, senza togliere posti di lavoro perché allo stesso tempo creerà nuove tipologie di figure professionali.

Si lavorerà infatti in modo più intelligente e veloce, gestendo grandi quantità di dati; in questo modo ne beneficeranno i clienti che si serviranno di customer care sempre disponibili e servizi su misura. Se non si avrà paura o non si temeranno strani scenari fantascientifici, si potranno aprire le porte al futuro.

Fonti: https://injenia.it/machine-learning-intelligenza-artificiale/ | https://www.digital4.biz/executive/ai-cos-e-l-intelligenza-artificiale-e-come-puo-aiutare-le-imprese/

https://www.oracle.com/it/data-science/machine-learning/what-is-machine-learning/

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  • Perseguire gli obiettivi dell’azienda di cost reduction;
  • Raccogliere dal supervisor i dati per le ottimizzazioni del componente e portare avanti le modifiche richieste con l’utilizzo dei reparti di R&D;
  • Collaborare alla stesura delle modifiche, e far realizzare il prototipo per capire se la modifica è migliorativa o no;
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