I sottomarini tedeschi facevano affondare senza sosta i mezzi carichi d’armi e rifornimenti che viaggiavano dagli Stati Uniti alla Gran Bretagna attraverso il mare del Nord; per criptare i loro messaggi ricorrevano a una macchina chiamata \u201cEnigma\u201d, ma Bombe – la macchina di Turing – riusc\u00ec in una corsa contro il tempo a decifrare il codice permettendo cos\u00ec agli inglesi e agli alleati di anticipare i movimenti delle forze avversarie.<\/p>\n\n\n\n
L\u2019obiettivo pi\u00f9 alto di Turing di creare una macchina capace di apprendere dall\u2019esperienza<\/strong> ha praticamente aperto la strada al machine learning<\/em> e conseguentemente all\u2019AI.<\/p>\n\n\n\n Anche se sembra assurdo, le tecnologie avanzate sono state in gran parte inventate pi\u00f9 di mezzo secolo fa: l\u2019intelligenza artificiale, l\u2019elaborazione del linguaggio naturale e la robotica programmabile, ad esempio, esistono dagli anni \u201850 del Novecento; le prime ricerche sul riconoscimento facciale sono iniziate negli anni \u201960.<\/p>\n\n\n\n Ma allora vi chiederete perch\u00e9 si sono affermate solo negli ultimi anni?<\/p>\n\n\n\n Semplice: all\u2019epoca le tecnologie non erano potenti come lo sono oggi e l\u2019archiviazione dei dati era ancora parecchio impegnativa e costosa. E\u2019 stata la maturit\u00e0 di sei fattori abilitanti<\/strong> che ha reso possibile l\u2019ascesa di queste tecnologie: 2. software open source<\/p>\n\n\n\n 3. Internet ad alta velocit\u00e0<\/p>\n\n\n\n 4. cloud computing<\/p>\n\n\n\n 5. dispositivi mobili<\/p>\n\n\n\n 6. big data<\/p>\n\n\n\n Oggi le \u201ctecnologie avanzate\u201d si trovano in una situazione di \u201csonno\u201d, ma i trend dicono che finalmente decolleranno nel prossimo decennio.<\/p>\n\n\n\n Quelle che vengono chiamate \u201ctecnologie avanzate\u201d in sostanza cercano di emulare e riprodurre il cosiddetto apprendimento contestualizzato <\/strong>proprio dell\u2019essere umano: in quanto umani impariamo dall\u2019esperienza, ovvero siamo in grado di comunicare, percepire e muoverci in base agli stimoli ambientali. In altre parole, acquisiamo conoscenze, selezioniamo elementi rilevanti in base alla nostra esperienza di vita e cos\u00ec sviluppiamo una visione complessiva del mondo.<\/p>\n\n\n\n Allo stesso modo, i motori di intelligenza artificiale<\/strong> non sono progettati per apprendere da soli, devono essere addestrati mediante algoritmi a capire cosa apprendere. Estraggono elementi rilevanti dai big data<\/em> che fungono da esempi contestualizzati e infine possono \u201ccomprendere\u201d gli algoritmi e capire il significato profondo dei dati.<\/p>\n\n\n\n Cos\u00ec i sensori ambientali<\/strong> imitano i cinque sensi umani (si pensi al riconoscimento facciale e dell\u2019immagine che pu\u00f2 aiutare le macchine a distinguere oggetti in base al modello di apprendimento visivo utilizzato dagli esseri umani); l\u2019NLP<\/strong> – o l\u2019elaborazione del linguaggio naturale – diventa \u201cl\u2019abilit\u00e0 cognitiva\u201d dei computer; la robotica<\/strong> permette alle macchine di compiere movimenti fisici; la realt\u00e0 aumentata<\/strong> e la realt\u00e0 virtuale<\/strong> cercano di imitare la capacit\u00e0 immaginativa dell\u2019uomo sovrapponendo due realt\u00e0 diverse, fisica e digitale; IoT e blockchain<\/strong> infine riproducono il modo in cui le macchine dovrebbero \u201csocializzare\u201d e realizzano la connessione.<\/p>\n\n\n\n La bionica, ovvero la scienza che studia la struttura e le funzioni degli organismi viventi allo scopo di trarne elementi utili per realizzare apparecchiature tecnologiche, ci mostra che sono questi i sei modi in cui le tecnologie imitano gli esseri umani.<\/p>\n\n\n\n L\u2019AI \u00e8 pi\u00f9 popolare di quanto si possa immaginare.<\/p>\n\n\n\n Non \u00e8 ancora quella tecnologia che vediamo nei film di fantascienza e che francamente fa a tutti un po\u2019 di paura perch\u00e9 ha un livello di consapevolezza pari al livello umano. Questa forma di intelligenza artificiale che si chiama AGI<\/strong> – Artificial General Intelligence \u2013<\/em> non \u00e8 ancora disponibile e la sua fase di sviluppo richieder\u00e0 almeno altri 20 anni. L\u2019intelligenza artificiale pi\u00f9 comune, invece, quella \u201cmeno sofisticata\u201d o ristretta (questo l\u2019aggettivo corretto) \u00e8 la forma di AI ampiamente utilizzata per automatizzare attivit\u00e0 di routine<\/strong> in diversi settori. Le societ\u00e0 di servizi finanziari la usano per automatizzare il rilevamento delle frodi fiscali; Google lo fa per consigliare le ricerche mentre digitiamo le singole lettere sulla barra di ricerca; Amazon la utilizza per fornire consigli utili sui libri, Uber per impostare prezzi dinamici e le compagnie aeree per gestire il servizio clienti tramite Chatbot.<\/p>\n\n\n\n Un\u2019altra cosa importante \u00e8 che l\u2019AI trasforma i dati non strutturati in informazioni strutturate. Cosa vuol dire?<\/p>\n\n\n\n Vediamo un paio di applicazioni. Nel campo del marketing, ad esempio, basandosi sui post pubblicati sui social media, sulla cronologia delle transazioni e su altri dati comportamentali, l\u2019AI pu\u00f2 raggruppare i clienti in cluster, consentendo alle imprese di effettuare segmentazione e targeting del mercato a partire dai dati. Quindi dall\u2019interpretazione dei big data si traggono quelli che vengono chiamati insight<\/em>. E che cos\u2019\u00e8 questo se non la base per le imprese di proporre customizzazione e personalizzazione nelle campagne di raccomandazione dei prodotti, nella determinazione dei prezzi e nel content marketing? Man mano che i clienti rispondono alle offerte cos\u00ec formulate, il computer continua ad apprendere e a modificare il proprio algoritmo.<\/p>\n\n\n\n Un altro esempio di integrazione di soluzioni di intelligenza artificiale nei processi aziendali diversi dal marketing potrebbe essere quello di Ant Financial che ha reinventato l\u2019assicurazione auto utilizzando il riconoscimento delle immagini e del machine learning<\/em>: i clienti possono presentare una richiesta di risarcimento di un sinistro sulla base di una foto fatta con il proprio smartphone; il motore AI analizza l\u2019immagine e stabilisce se la richiesta \u00e8 legittima.<\/p>\n\n\n\n In definitiva, potremmo dire che l\u2019AI \u00e8 il cervello dell\u2019automazione<\/strong> e per offrire una customer expereince<\/em> di ultima generazione deve essere associata ad altre tecnologie come robotica, riconoscimento facciale, tecnologia vocale, sensori. Non \u00e8 pi\u00f9 confinata nei laboratori di ricerca informatica e crea valore, ma certamente va gestita con attenzione.<\/p>\n\n\n\n Le macchine sono in grado di riprodurre il modo di comunicare umano, scritto e parlato<\/strong> ed \u00e8 straordinario se pensiamo che nella sua forma naturale il linguaggio umano \u00e8 spesso impreciso, involuto, ambiguo.<\/p>\n\n\n\n I chatbot<\/strong> sono certamente l\u2019applicazione pi\u00f9 diffusa dell\u2019elaborazione del linguaggio naturale e con la tecnologia vocale<\/strong> le macchine sono migliorate molto anche nel rispondere ai comandi verbali. Ma non mi riferisco ai chatbot semplici, quelli che possono rispondere solo a domande chiuse, ma a quelli \u201cpotenti\u201d basati appunto sul NLP. Sono i chatbot in grado di interpretare domande non standardizzate e dare una risposta, capaci di comprendere un messaggio in una chat anche se contiene rumore comunicativo come errori di digitazione, slang o abbreviazioni; quelli che sanno addirittura comprendere i sentimenti e rilevare, ad esempio, affermazioni sarcastiche.<\/p>\n\n\n\n In merito ai comandi verbali, sappiamo che sono ormai disponibili moltissimi assistenti vocali: Alexa di Amazon, Siri di Apple, Assistant di Google e Cortana di Microsoft. Queste applicazioni sono gi\u00e0 pienamente capaci di rispondere a domande semplici e di eseguire comandi in pi\u00f9 lingue, ma la demo di Google Duplex<\/strong> presentata all\u2019I\/O 2018 ha dimostrato qualcosa di straordinario: come un\u2019assistente virtuale possa svolgere senza problemi conversazioni in linguaggio \u201csuper\u201d naturale, direi. Quando si chiama un salone di parrucchiere o un ristorante per prenotare un appuntamento, l\u2019assistente vocale abbandona il tono robotico e aggiunge persino l\u2019uso di pause e di intercalari rendendo l\u2019interazione pi\u00f9 realistica che mai.<\/p>\n\n\n\n
1. potenza di calcolo<\/p>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/www.techdgiteasy.it\/wp-content\/uploads\/2022\/02\/Fattori_tecnologie_avanzate.png\")
<\/figure><\/div>\n\n\n\nLe tecnologie avanzate imitano gli esseri umani<\/h2>\n\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/www.techdgiteasy.it\/wp-content\/uploads\/2022\/02\/Essere-umano-macchina.png\")
<\/figure><\/div>\n\n\n\nEsempi di tecnologie avanzate al servizio delle imprese<\/h2>\n\n\n\n
INTELLIGENZA ARTIFICIALE<\/h2>\n\n\n\n
Questo per dire che ogni tipo di processo ricorrente e standardizzato pu\u00f2 utilizzare sistemi di automation<\/em> e che l\u2019intelligenza artificiale, in pratica, sostituisce e rende automatiche le pi\u00f9 attivit\u00e0 noiose e ripetitive, quelle che in genere provocano errori umani.<\/h3>\n\n\n\n
ELABORAZIONE DEL LINGUAGGIO NATURALE NLP<\/h2>\n\n\n\n