Che sia attraverso motori di ricerca, traduttori automatici, assistenti vocali come Google Assistant o Alexa, tosaerba robotici o sistemi di guida assistita per le auto, l’intelligenza artificiale ha ormai permeato la nostra vita quotidiana.
Mentre siamo ancora lontani dalle intelligenze artificiali avanzate della fantascienza popolare, il mondo dell’intelligenza artificiale è pieno di possibilità per semplificare la nostra vita quotidiana, sia nella vita privata che nel mondo degli affari. Ma cosa c’è dietro il termine intelligenza artificiale ? Quali sono le forme di intelligenza artificiale esistenti più comuni ? E come viene utilizzata l’intelligenza artificiale da MCA Concept per servire meglio le aziende ?
Cos’è l’intelligenza artificiale ?
L’intelligenza artificiale, o AI, è definita come un insieme di teorie e tecniche volte a dare a una macchina la capacità di simulare l’intelligenza umana. Una macchina capace di risolvere i problemi seguendo il ragionamento e la logica umana viene generalmente definita intelligenza artificiale.
La ricerca sull’intelligenza artificiale è iniziata intorno agli anni ’50, con i ricercatori che hanno iniziato a mettere in discussione il confine tra uomo e macchina e la possibilità che una macchina possa essere in grado di pensare da sola.
Lo studio dell’IA comprende un certo numero di discipline come la robotica, la statistica, la logica e la neurobiologia.
Algoritmi famosi
Per funzionare, l’intelligenza artificiale si basa su algoritmi più o meno avanzati. Un algoritmo consiste in una successione di istruzioni date in un certo ordine per eseguire automaticamente un compito. Così un algoritmo dice a una macchina come risolvere un problema che le è stato sottoposto, che è ciò che permette alla macchina di elaborare i dati.
Probabilmente avete già sentito parlare della serie di algoritmi di Google, che permette al motore di ricerca di definire per ogni query di ricerca i risultati pertinenti da offrire dal database esistente.
Per illustrare meglio il concetto, un algoritmo viene spesso paragonato a una ricetta: per esempio, una ricetta di spaghetti alla carbonara (algoritmo) fornisce i passi da seguire (istruzioni) per ottenere un piatto di spaghetti alla carbonara (risultato) da certi ingredienti (dati).
Diversi approcci all’IA
La ricerca sull’IA che tenta di replicare l’intelligenza umana in una macchina ha portato a due approcci diversi: l’IA simbolica e l’IA connessionista. Ognuno di questi approcci si basa su diversi metodi di apprendimento umano:
1) L’apprendimento attraverso la trasmissione di conoscenze, cioè conoscenze, regole, procedure, ciò che è noto come conoscenza “scolastica”.
Prendiamo ad esempio un problema di matematica: si può spiegare il percorso per risolvere un problema di matematica passo dopo passo ad un’altra persona, che poi saprà come risolvere il problema senza dover toccare il problema stesso. Questo approccio mira a imitare il ragionamento logico degli umani (IA simbolica).
2) Apprendimento per sperimentazione, conoscenza acquisita osservando il mondo e per tentativi ed errori, fino a quando si raggiunge il successo (AI connessionista).
Prendiamo ad esempio l’apprendimento del nuoto: non basta dire a qualcuno come nuotare perché abbia acquisito l’abilità, dovrà nuotare per sapere come nuotare.
IA Simbolica
Come menzionato sopra, l’IA simbolica tenta di imitare il ragionamento logico degli umani. Un sistema di IA simbolica cercherà quindi di eseguire un compito sottopostogli seguendo una lista di regole esplicite implementate dal programmatore.
Questo metodo è all’origine dei cosiddetti “sistemi esperti”, strumenti che mirano a simulare il ragionamento e il know-how degli esperti. Un sistema esperto deduce informazioni sulla base di fatti e regole logiche che gli sono state fornite.
Tali strumenti possono essere utilizzati in campo medico per fare una diagnosi. Per esempio, può dedurre la probabilità che un paziente abbia una certa malattia in base ai sintomi osservati e alle anomalie presenti nel corpo programmando il seguente insieme di regole: ” se un paziente ha un sintomo X e il suo corpo ha un’anomalia Y, allora la probabilità che abbia la malattia Z è N%. ».
La programmazione di tali sistemi richiede un discreto sforzo, poiché più di cento regole devono essere inserite nel sistema. Inoltre, mentre funzionano bene in situazioni molto semplici, i sistemi esperti possono diventare rapidamente inefficaci in una situazione reale dove c’è una profusione di fatti e regole da considerare, poiché ci vorrà molto tempo per analizzare tutte le possibili risposte.
Un sistema di IA simbolica è limitato da regole esplicitamente definite dal programmatore. Infatti, può agire solo secondo scenari predefiniti, quindi non improvvisa.
L’IA simbolica è utile nelle scienze, ma è limitata quando si tratta di elaborazione del linguaggio o di riconoscimento delle immagini.
IA Connessionista
L’approccio connessionista, d’altra parte, cerca di simulare l’intelligenza umana nella macchina “insegnandole ad imparare”. In questo caso, gli algoritmi imparano da esempi invece di ricevere semplicemente istruzioni specifiche per risolvere un dato problema. Sviluppano abilità in una sorta di modo autonomo. Questo è ciò che è noto come apprendimento automatico.
Ci sono diversi modi per addestrare gli algoritmi di apprendimento automatico :
1) Apprendimento supervisionato : una grande quantità di dati di “addestramento” è data in pasto all’algoritmo, che è associata ad etichette in modo che l’algoritmo possa sapere a cosa corrispondono. Questo permette all’algoritmo di capire il problema da risolvere: riconoscere un certo elemento nei dati che riceve. Procedendo, l’algoritmo sarà in grado di dedurre quali caratteristiche identificano l’elemento etichettato e sarà quindi in grado di localizzarlo nei dati non etichettati.
L’algoritmo si allena su questi dati fino a quando è in grado di indicare se un elemento specifico è presente o meno nei dati con un certo livello di precisione.
Prendiamo l’esempio di un algoritmo di riconoscimento delle immagini :
Obiettivo : l’algoritmo deve essere in grado di distinguere tra un merlo e una gallina in modo da poter classificare automaticamente le fotografie di questi uccelli senza bisogno dell’intervento umano.
Procedura di addestramento : una serie di immagini pre-etichettate di merli e galline sono date all’algoritmo come base di addestramento. La macchina analizza poi queste immagini e impara a riconoscere le caratteristiche distintive di merli e polli.
In seguito, quando l’algoritmo analizza le immagini non etichettate, il programmatore dà un feedback all’algoritmo per dirgli se qualcuna delle sue osservazioni è sbagliata, per esempio se un’immagine è stata classificata come un pettirosso quando era una gallina.
Risultato : l’algoritmo è in grado di identificare automaticamente se un’immagine contiene un merlo o una gallina con un certo grado di precisione. .
2) Apprendimento non supervisionato : una grande quantità di dati di formazione senza etichette associate è data all’algoritmo. Quest’ultimo deve poi identificare da solo le tendenze di fondo nei dati, e raggrupperà i dati secondo le caratteristiche comuni.
3) Apprendimento semi-supervisionato : l’algoritmo riceve dati di allenamento che mescolano dati etichettati e non etichettati.
Deep learning
L’apprendimento profondo è il risultato dell’apprendimento automatico. Si basa su reti neurali artificiali, simili alle reti neurali del cervello umano, combinando diversi algoritmi. Diversi strati di neuroni sono sovrapposti e lavorano più o meno come un filtro, partendo da un’analisi grezza che viene raffinata con ogni nuovo strato fino a raggiungere un risultato preciso. Ogni strato analizza le informazioni trasmesse dallo strato precedente.
Nel caso del riconoscimento delle immagini, ogni strato neurale sarà responsabile dell’identificazione di una caratteristica dell’elemento che deve riconoscere. Se il sistema deve identificare un uccello, per esempio, un livello cercherà il becco nell’immagine, un altro le ali, ecc. Un altro esempio è che un traduttore automatico cercherà prima di tutto di riconoscere le lettere in una frase presentata, prima di passare ad analizzare le parole e così via.
Queste reti neurali possono così imparare a identificare le strutture nei dati e classificare le informazioni. Danno ai sistemi di apprendimento profondo capacità più avanzate dei sistemi di apprendimento automatico. I sistemi di apprendimento profondo sono quindi in grado di gestire compiti più complessi e analizzare una maggiore quantità di dati, mentre i sistemi di apprendimento automatico tenderanno a non migliorare dopo una certa quantità di dati.
Come menzionato sopra, i sistemi di deep learning sono particolarmente buoni per il riconoscimento delle immagini o per i compiti di traduzione automatica. Ma anche per sistemi di guida assistita, raccomandazioni personalizzate su siti web o sistemi di assistenza virtuale. Ci sono persino algoritmi capaci di ricreare lo stile di dipinti di artisti come Van Gogh su altre immagini, una tecnica conosciuta come trasferimento di stile o stile neurale.
L’aumento della potenza di calcolo dei computer negli ultimi anni e l’accesso a massicce quantità di dati ha contribuito notevolmente allo sviluppo dell’IA, soprattutto nel riconoscimento delle immagini. Gli algoritmi sono ormai assimilati più rapidamente dalle macchine.
E le aziende ?
Ma, vi chiederete, cosa hanno a che fare l’intelligenza artificiale, gli algoritmi e la gestione aziendale ? Beh, vedete, l’intelligenza artificiale, in particolare l’IA simbolica, può essere messa al lavoro per le aziende. In effetti, hanno un ruolo da svolgere nell’ottimizzazione dei processi all’interno di un’azienda. Si tratta di algoritmi che permettono di standardizzare e automatizzare i processi operativi, come la creazione di una fattura o l’invio di un sollecito di pagamento. Il software esegue i compiti secondo le istruzioni che sono state programmate dagli sviluppatori.
I programmatori di MCA Concept hanno sviluppato una varietà di algoritmi per il software di gestione MCA Kale (e le sue varianti aziendali) per semplificare i processi e automatizzare i compiti ridondanti in qualsiasi azienda.
Questi algoritmi basati sull’intelligenza artificiale simbolica vi assistono nei vostri compiti quotidiani e riducono il carico amministrativo di compiti ripetitivi, spesso non complicati ma che richiedono tempo.
Gli algoritmi permettono al software MCA Kale di eseguire questi compiti in modo efficiente, riducendo gli errori di input o di calcolo, poiché seguono alla lettera le istruzioni che gli vengono date.
Questa tecnologia di intelligenza artificiale permette anche al software di sfruttare una grande quantità di dati per rapporti di attività e analisi statistiche con la semplice pressione di un pulsante. Ciò che richiederebbe giorni e giorni per un essere umano viene realizzato in un batter d’occhio dagli algoritmi.
Con il supporto di algoritmi in compiti noiosi, siete liberi di concentrarvi su attività di maggior valore.