Impatti dell’Intelligenza Artificiale

L’argomento Intelligenza Artificiale è sempre più diffuso, sia a livello globale sia nel nostro Paese.
 
L’Italia investito circa 90 milioni di euro nel 2018 per lo sviluppo di algoritmi. Anche gli assistenti vocali intelligenti, sempre più presenti nelle nostre case, hanno generato un mercato rilevante, di oltre 60 milioni di euro.
Un test eseguito da Venture Loop, basato su 800 domande, ha testato la capacità nel comprendere le domande e nel fornire risposte esatte da parte di Google Assistant, Apple Home Pod, Amazon Echo e Cortana: il vincitore è stato proprio Google Assistant, con il 100% di domande comprese e l’87,9% di risposte corrette.
Sull’argomento Intelligenza Artificiale vi è un dibattito tra esperti. Alcuni sostengono che 3,5 milioni di posti di lavoro potranno essere sostituiti dalle macchine nei prossimi 10-15 anni, mentre altri sostengono che vi siano particolari prospettive di sviluppo per il lavoro.
 
L’impatto sul lavoro può essere visto, infatti, in maniera proattiva, come un’opportunità per nuove figure professionali che dovranno gestire le nuove macchine. In primo luogo, dovranno essere docenti ed esperti in grado di erogare le novità richieste per trovare soluzioni che riguardano l’IA, successivamente i professionisti dovranno aggiornarsi ed evolvere la propria professione. Per fare due esempi, il chirurgo dovrà saper operare anche da remoto con macchine intelligenti sempre più sofisticate e l’architetto sarà in grado di creare i suoi progetti con la realtà aumentata.
Una nota rilevante, per quanto riguarda l’Intelligenza Artificiale nel nostro Paese, riguarda il primo corso di laurea magistrale in Intelligenza Artificiale presso l’Università di Bologna. Il corso si concentra sulle discipline del settore, tra cui machine-learning, visione artificiale, knowledge representation, reasoning, data science, trattamento del linguaggio naturale, sistemi di supporto alle decisioni. Non è un caso che il primo corso sia tenuto all’Università di Bologna. Infatti, solo negli ultimi sei anni l’Ateneo ha raccolto 50 milioni di euro di finanziamenti per 120 progetti di ricerca sull’Intelligenza Artificiale.
Un altro aspetto al quale facciamo cenno è cercare di definire come facciano le macchine a svolgere compiti e azioni tipici dell’intelligenza umana. Ciò avviene tramite un modello di apprendimento con cui l’intelligenza diventa abile nell’effettuare un’azione. Questi modelli di apprendimento portano alla distinzione tra Machine Learning e Deep Learning.
Il Machine Learning, l’apprendimento automatico, è una delle aree principali dell’Intelligenza Artificiale. Si tratta di un insieme di metodi che consente alle macchine di svolgere un dato compito senza che sia stato programmato in precedenza. Una delle tecniche usate è il reinforcement learning, un sistema di apprendimento automatico in grado di apprendere e adattarsi all’ambiente mediante l’algoritmo Q-learning. In questo modo l’Intelligenza Artificiale impara quali sono le azioni corrette e quelle errate.
A differenza del Machine Learning, che “allena” l’IA, il Deep Learning è ispirato alla struttura ed al funzionamento del cervello, ovvero cerca di emulare la mente umana. il Deep Learning necessita di reti neurali artificiali e si basa su una computazione molto potente capace di elaborare su elevato numero di livelli di calcolo e analisi. I campi di applicazione includono, ad esempio, il riconoscimento automatico del discorso, il riconoscimento di immagini, l’elaborazione del linguaggio naturale, la gestione delle relazioni con i clienti.
L’IA sta diventando, ormai, uno strumento concreto per migliorare le performance delle aziende. Infatti, i settori di applicazione sono molteplici e stanno contribuendo ad una fase di innovazione. L’IA può aiutare la produttività delle imprese e fornire soluzioni ai problemi ancora prima che si possano verificare. Un ruolo importante nell’interazione con i clienti avviene anche grazie a chatbot e assistenti virtuali.
L’argomento è così importante da meritare una più ampia riflessione, come anche un’analisi delle potenzialità dell’IA e dell’impatto che può avere in ambito di impresa pubblica e privata.

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