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13.05.2019 - 11:470

Artificial intelligence e machine learning

Strumenti come Alexa e Cortana sono i primi tentativi su larga scala di rendere disponibile ad un ampio pubblico software in grado di interagire con l’essere umano

L’intelligenza artificiale è ormai la nuova frontiera della tecnologia. Strumenti come Alexa e Cortana sono i primi tentativi su larga scala di rendere disponibile ad un ampio pubblico software in grado di interagire con l’essere umano in modo dinamico e alla portata di tutti.

Ovviamente dietro a questi strumenti ci sono anni di sviluppo e di esperimenti che partono da lontano, addirittura dal ‘600, con l’ideazione delle prime macchine in grado di effettuare calcoli automatici. Curiosa poi la vicenda del “Turco” a metà del settecento, idealmente il primo robot della storia, un automa con le fattezze di un uomo mediorientale con tanto di turbante, in grado di giocare a scacchi contro avversari umani, rivelatosi però niente altro che un trucco, quando si scoprì che non era altro che un pupazzo con uomo di bassa statura nascosto all’interno in grado di manovrarlo.

Tuttavia è solo dopo la fine della Seconda Guerra Mondiale che nasce ufficialmente il termine “Intelligenza Artificiale”, più precisamente nel 1956, quando in una conferenza al Dartmouth College, negli USA, John McCarthy ne coniò la definizione e diede il via alla disciplina che, da allora, prese una propria precisa direzione.

C’è però spesso una certa confusione tra i concetti di Artificial Intelligence o AI (Intelligenza Artificiale) e di Machine Learning (Apprendimento della macchina). La prima è la capacità di un software di reagire a input di dati o a stimoli esterni in base a un comportamento programmato da qualcuno, mentre la seconda è la capacità di un software di AI di apprendere in maniera dinamica, auto adattandosi alle circostanze.

L’esempio di un circuito automobilistico in miniatura

Per fare un esempio pratico e semplificato, prendiamo un circuito automobilistico, ipotizziamo di replicarlo in miniatura e mettiamoci due macchinine telecomandate, una comandata da un software AI standard pre-programmato, l’altra guidata da un software AI dotato di Machine Learning.

La macchinina guidata dalla AI standard, avendo già una schema di guida programmato da una persona in carne e ossa, partirà meglio, dato che avrà già inseriti lo schema del circuito ed eventuali accelerazioni e decelerazioni ideali, tuttavia avrà più difficoltà ad adattarsi a potenziali scontri con l’altra macchinina o a situazioni non previste.

L’altra automobilina, gestita dal sofware di Machine Learning, partirà malissimo, non sapendo dove andare e a che velocità tuttavia, mano a mano che procederà nel percorso, tra urti e frenate, fornirà al programma sempre più dati, e la rete neurale che sta dietro

l sistema di Machine Learning riuscirà ad interpretare sempre meglio il circuito, fornendo risposte dinamiche alle situazioni che si troverà ad affrontare.

Alla fine la seconda macchinina riuscirà a districarsi nel circuito meglio della prima e, alla lunga, risulterà vincente.

Questa, in modo molto semplificato, è la differenza tra AI classica e AI con Machine Learning.

Chiaramente le cose sono leggermente più complesse di così, e le due cose possono sovrapporsi in base alle necessità. Si può ad esempio partire da una schema di intelligenza artificiale pre-programmato a cui poi aggiungere dei livelli di intelligenza avanzata grazie ad un apprendimento dinamico del software autonomo o guidato.

Tutto questo può essere applicato anche all’analisi dei dati ed è quello che stiamo facendo con i moduli di AI del nostro sofware di analisi avanzata dei dati PARD® (link), ma di questo parleremo in modo più approfondito nel prossimo articolo.



 

 

 

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