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28 Aprile 2020
4 Minuti di lettura

Machine Learning e Intelligenza Artificiale

Machine Learning e Intelligenza Artificiale

L’intelligenza artificiale ha affascinato la mente umana per secoli. Ora con la speranza che potesse risolvere problemi che le menti umani non sono in grado di fare, ora temendo che il suo naturale destino sia quello di rendere il lavoro totalmente automatizzato e rendere l’Uomo, di conseguenza inutile.

Ma cosa sono il Machine Learning e L’Intelligenza Artificiale (AI) e come possono aiutare la tua azienda? Partiamo da una illustre citazione:

L’intelligenza artificiale sarebbe la versione definitiva di Google. L’ultimo motore di ricerca che capirebbe tutto sul web. Comprenderebbe esattamente quello che volevi e ti darebbe la cosa giusta. Non siamo neanche lontanamente a farlo ora. Tuttavia, possiamo avvicinarci sempre di più a questo, ed è fondamentalmente su cui lavoriamo - Larry Page fondatore di Google

Tratteggiare il significato di Machine Learning e Artificial Intelligence è semplice e complesso allo stesso tempo, dipende dal grado di profondità che si vuole raggiungere.

Artificial Intelligence: un cervello in più a nostra disposizione

L’Intelligenza Artificiale possiamo definirla in generale come l’insieme di discipline, legate all’informatica, che hanno il compito di sviluppare soluzioni Hardware e Software che siano in grado di svolgere funzioni che apparentemente siano di pertinenza dell’intelligenza umana.

Prendiamo un computer classico, quello che abbiamo sulla nostra scrivania. Questo computer svolgerà compiti ed elaborati nella misura in cui noi gli trasmettiamo degli input. Grazie ad Excel possiamo svolgere calcoli anche complessi andando a inserire le formule adatte nelle varie caselle e inserendo i dati. Questa però non è intelligenza artificiale: è intelligenza umana che sfrutta il potere computazionale di uno strumento da lei creato.

Quando si può parlare di AI e quando no?

Un esempio molto immediato che sfrutta le capacità dell’Artificial Intelligence sono invece le auto a guida autonoma sviluppate da Google e Tesla - e su cui stanno lavorando tutte le case automobilistiche -, che sono in grado di prendere decisioni al posto dell’Uomo: frenare quando ci sono ostacoli che impediscono il proseguimento della guida, fermarsi per far rifornimento quando le batterie sono scariche (ovviamente si parla di auto totalmente elettriche), scegliere la strada migliore in base ai criteri impostati prima di iniziare il viaggio.

Molti studiosi hanno sollevato problemi etici molto importanti sullo sviluppo di questa disciplina, molti altri sono rimasti più cauti. Questo è un tema certamente affascinante da sviluppare, ma non è questo il luogo né il momento (ma non escludiamo possa diventarlo, chissà!).

Machine Learning: anche le macchine imparano dagli errori

Il Machine Learning può essere considerato come lo sviluppo, il fiore all’occhiello e lo stadio più avanzato dell’Intelligenza Artificiale.

Torniamo per un momento a noi uomini.

Migliorare in una disciplina qualsiasi, nello sport o nelle nostre relazioni per noi vuol dire imparare dagli errori. Vuol dire fare qualcosa male, pensare ai motivi per cui la nostra azione non è stata efficace, fare delle teorie su come migliorare e metterle in pratica.

Il Machine Learning si propone di fare esattamente la stessa cosa su computer e macchine con l’obiettivo di creare una vera Intelligenza Artificiale, capace di elaborare soluzioni autonome a problemi complessi.

Cosa sono le Reti Neurali e come funzionano

Impossibile parlare di Intelligenza artificiale senza fare un accenno alle Reti Neurali Artificiali e impossibile non notare come quella artificiale sia costruita, quasi esattamente, sull’Intelligenza Umana.

Il nostro cervello è composto da miliardi di neuroni ognuno dei quali funziona come una sorta di processore a bassa potenza collegato a una Rete in grado di fare cose complesse come interpretare stimoli visivi o auditivi.

Le Reti Neurali Artificiali sono formate da neuroni organizzati in strati separati: ogni neurone è collegato a uno o più “nodi” nello strato successivo. Così i primi strati apprendono le informazioni grezze e i successivi procedono con l’elaborazione di tali informazioni per restituire il risultato desiderato. Un esempio semplice può essere il processo di identificazione dei volti nelle foto.

Goodcode: Computer Vision e Deep Learning al tuo servizio

Noi di Goodcode abbiamo collaborato con tante realtà, sia piccole che grandi, a cui abbiamo fornito dei servizi di Machine Learning e Artificial Intelligence per migliorare i propri processi produttivi, ottimizzare i costi e destinare le risorse a compiti a più alto valore aggiunto.

Abbiamo implementato in particolare soluzioni che comprendono:

- Computer Vision e Object Recognition

Ossia la possibilità di creare dei modelli 3D del mondo reale a partire da immagini bidimensionali con l’obiettivo di ricreare la vista umana, interpretando e riconoscendo gli oggetti e i contenuti di quell’area in modo completamente automatico.

- Implementazione di Neural Networks per processi di Deep Learning

Quindi la possibilità di integrare processi di Machine Learning tramite la realizzazione di Reti Neurali che, organizzate in diversi strati, riescono a elaborare un’informazione ricevuta da input esterni via via in modo sempre più completo. Il risultato è la possibilità - tra le altre cose - di identificare oggetti in immagini e video, intercettare in modo più preciso gli interessi di utenti online e fornire loro risultati di ricerca più pertinenti e trascrivere testo parlato in scritto.

Se anche tu hai bisogno di implementare delle soluzioni di Machine Learning e Artificial Intelligence all’interno dei tuoi sistemi, non esitare a contattarci. Sai quante cose stimolanti e inaspettate possono uscire da una semplice chiacchierata… tra amici?
Scrivici qui.

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