Oggi l'intelligenza artificiale è ovunque e tutti i settori e le tecnologie la utilizzano per molteplici applicazioni: medicina, ricerca, ambiente, fotografia, ecc. Ecco una breve panoramica delle diverse applicazioni dell'intelligenza artificiale per ambito.

Cos'è l'intelligenza artificiale?

È “l'insieme di teorie e tecniche utilizzate per creare macchine in grado di simulare l'intelligenza” (Wikipédia).

Quando parliamo di Intelligenza Artificiale, di solito parliamo di Machine Learning, poi di Deep Learning, ma anche di Reinforcement learning.

A. Il Machine Learning (o IA debole) si basa sull'apprendimento supervisionato dall'uomo. Consente all'IA di dedurre oggetti o situazioni dopo un apprendimento strutturato. Ampiamente utilizzata nel business, questa IA debole è essenziale per automatizzare compiti ripetitivi.

B. Il Deep Learning, un sottoinsieme del Machine Learning, utilizza reti neurali artificiali profonde. Questo tipo di IA è ampiamente impiegato nella ricerca e consente di elaborare grandi quantità di dati con un'elevata precisione.

C. Il Reinforcement learning (apprendimento per rinforzo) si basa su un agente che esplora un ambiente, compie azioni e riceve ricompense di conseguenza. Questo metodo di apprendimento per tentativi ed errori viene utilizzato per sviluppare comportamenti complessi.

Esempio di un caso di apprendimento per rinforzo: https://www.sciencealert.com/this-robot-leg-learned-to-walk-all-by-itself-without-any-programming

Esistono inoltre tre tipi di apprendimento:

A. “Supervisionato: tutti i dati sono etichettati e gli algoritmi imparano a prevedere il risultato dei dati in ingresso.

B. Non supervisionato: i dati non sono tutti etichettati e gli algoritmi apprendono la struttura intrinseca dai dati in ingresso. [Il suo risultato è in qualche modo sconosciuto, ma il suo minore bisogno in termini di risorse umane gli conferisce un vantaggio in termini di rapida implementazione tecnologica in base alla sua “intelligenza”.]

C. Semi-supervisionato: alcuni dati sono etichettati ma la maggior parte non lo è, e si può utilizzare un mix di tecniche supervisionate e non supervisionate.” da machinelearningmastery.com – https://machinelearningmastery.com/supervised-and-unsupervised-machine-learning-algorithms/[/vc_column_text]

Alcuni esempi di applicazioni dell'Intelligenza Artificiale

Secondo un rapporto di Narrative Science, quasi il 38% delle aziende utilizzava l'IA nel 2016; nel 2018, oltre il 70% delle aziende la utilizza.

Tra gli infiniti utilizzi dell'intelligenza artificiale a seconda dei settori, è possibile elencare:

• La ricerca medica: robot dotati di intelligenza artificiale sono in grado di stabilire una diagnosi senza l'aiuto dell'uomo, ma anche di aiutare anziani o malati, o di rilevare alcuni tumori più rapidamente rispetto al solo intervento umano. Siete curiosi di testare Babylon, il “robot medico”? È da questa parte : https://www.babylonhealth.com/ask-babylon-chat

• La conservazione delle specie animali:

A. L'intelligenza artificiale ora combatte il bracconaggio: in collaborazione con Intel, TrailGuard AI della ONG Resolv sarà distribuito prima nelle riserve africane, poi in Asia e in Sud America, e identificherà i bracconieri prima che uccidano un animale, allertando i ranger. Per saperne di più su TrailGuard: https://www.numerama.com/tech/452516-ces-cameras-melent-ia-et-reconnaissance-de-formes-pour-lutter-contre-les-braconniers.html

B. Un'intelligenza artificiale per contare gli animali della stessa specie grazie a NVIDIA (fonte NVIDIA): 

• Assistenza alle persone tramite assistenti vocali come Google Home, Amazon Alexa, ecc. : Attraverso un ecosistema di prodotti “intelligenti” e/o connessi, l'utente non deve più effettuare personalmente la ricerca o la manipolazione scelta, ma questi assistenti lo fanno o lo fanno fare al suo posto.

• Messa in sicurezza delle piattaforme comunitarie: sulla sua piattaforma YouTube, Google ha ad esempio implementato strumenti di intelligenza artificiale in grado di rilevare contenuti violenti e/o estremisti per poi bloccarli.

• Diritto d'autore: da diversi anni ormai, grazie all'intelligenza artificiale, AmazonWebServices o YouTube possono rilevare automaticamente i contenuti visivi e/o audio integrati in un video per avvisare il suo editore che contiene opere protette da copyright.

• Streaming musicale personalizzato: grazie al machine learning effettuato durante l'ascolto musicale dei diversi utenti, la maggior parte delle applicazioni di streaming musicale è in grado di offrire playlist personalizzate in base ai gusti dei propri utenti.

• La transizione ecologica e in particolare nell'agricoltura: “[L'IA] consente di razionalizzare le aziende agricole, di ottimizzare la resa e di contribuire alla riduzione o alla soppressione di insetticidi e prodotti chimici rilevando la proliferazione di malattie o insetti il prima possibile. Aiuta anche a misurare e prevedere meglio i disastri ecologici nel tentativo di prevenirli e ridurre il rischio di danni.” ActuIA.com – https://www.actuia.com/domaine/environnement/

• (fonte NVIDIA)

“Usare l'intelligenza per rendere il mondo un posto migliore” è lo slogan di DeepMind, l'intelligenza artificiale creata da Google. Tuttavia, l'intelligenza artificiale non ha sempre una vocazione filantropica ...

Il lato oscuro dell'intelligenza artificiale

L'uso dell'intelligenza artificiale è a volte contestato per motivi etici, in particolare a causa del suo grande potenziale ...

Tra queste questioni etiche, è possibile menzionare:

• La questione della sostituzione dell'uomo con la macchina che ci porta a chiederci se si tratti di evoluzione e adattamento o a volte semplicemente di redditività a spese del lavoro degli uomini.

• La profilazione della personalità e della privacy per alimentare i Big Data e offrire alle aziende che li utilizzano una forza d'urto commerciale senza precedenti.

• L'impatto degli errori delle macchine dotate di IA o un apprendimento distorto per scopi malintenzionati: gli studenti del MIT hanno creato un'IA “psicopatica” chiamata Norman tramite un apprendimento “negativo” (proveniente da un database di foto violente e morbose recuperate esclusivamente da Reddit). Per scoprire Norman o per aiutarlo a modificare la sua idea, è qui: http://norman-ai.mit.edu/#inkblot

• Il processo decisionale “intelligente”, ovvero senza alcun intervento umano che potrebbe rappresentare un rischio, soprattutto se applicato al campo militare.

• L'hacking intelligente dei dati personali per scopi dannosi.

• L'hacking delle basi di apprendimento per scopi malintenzionati: ad esempio per confondere l'intelligenza delle auto autonome e rendere i veicoli pericolosi quando sono in circolazione.

(fonte Keen Security Lab)

• La generazione autonoma di testi e articoli al servizio dei media: https://www.lesechos.fr/21/11/2018/lesechos.fr/0600180558102_l-intelligence-artificielle-s-invite-dans-les-medias.htm

• La sua applicazione al campo militare (in particolare per l'invio di robot intelligenti e l'adozione di decisioni senza intervento umano).

Oltre 1.000 leader aziendali, tra cui Elon Musk, e scienziati, tra cui Stephen Hawking, hanno scritto una lettera aperta nel 2015 per vietare completamente l'uso dell'IA nel campo degli armamenti. Per maggiori informazioni su questa lettera: https://www.theguardian.com/technology/2015/jul/27/musk-wozniak-hawking-ban-ai-autonomous-weapons o per leggerla: https://futureoflife.org/ai-open-letter/?cn-reloaded=1

Nel prossimo articolo ci concentreremo in modo più specifico sull'IA nel campo della fotografia / video / timelapse. Sentiti libero di condividere questo articolo se ti è piaciuto.

Enlaps, con le sue soluzioni innovative come le fotocamere per timelapse Tikee, utilizza l'IA per ottimizzare il monitoraggio dei progetti, la creazione di contenuti e l'analisi dei dati, rispondendo alle esigenze dei professionisti di vari settori. Per saperne di più sui nostri prodotti e soluzioni, visita il nostro sito web.