Machine Learning e Intelligenza Artificiale: i trend per il 2017

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Per stare al passo con l’evoluzione tecnologica dobbiamo obbligatoriamente fare i conti con termini di difficile comprensione come Machine Learning e Intelligenza Artificiale.

Ma sappiamo veramente cosa significano e cosa implicano? Sono davvero il presente o comunque il futuro prossimo o dobbiamo aspettare ancora parecchio tempo perché entrino realmente a far parte della nostra vita quotidiana?

I trend che scienziati e imprenditori ci prospettano come imminenti lo sono davvero?

Cos’è il Machine Learning

Innanzitutto facciamo un po’ di chiarezza. Il Machine learning è una branca dell’Intelligenza Artificiale che si occupa dello sviluppo di algoritmi che consentono ai computer di “imparare” in modo automatico da una certa esperienza. Un processo che permette di sfruttare la potenza di calcolo dei moderni computer e l’alta qualità degli algoritmi in grado di generare.

Il Machine Learning quindi è definibile come un “apprendimento automatico”, un processo attraverso il quale un computer diventa più abile e più veloce a portare a termine un certo compito. Una definizione semplificata di Machine Learning ce la fornisce Arthur Samuel, un pioniere dell’Artificial Intelligence:

“Machine Learning is the science of getting
computers to act without being explicitly programmed”

Cit. Arthur Samuel

La necessità del Machine Learning nasce dall’avere a che fare con una grande quantità di dati provenienti da fonti diverse, con uno scenario che muta velocemente o comunque per affrontare situazioni in cui non esiste esperienza umana pregressa. (Sull’argomento Big Data, vd. anche l’art. del Blog babita.it/big-data/big-data-cosa-sono-e-3-big-trends-per-il-2017/

Machine Learning e Artificial Intelligence

Se i Big Data sono stati il trend principale dell’anno passato, il 2017 sarà a detta di molti esperti l’anno della svolta per il Machine Learning e l’Artificial Intelligence.

“The industry will continue to focus on refining
systems, applications, software, security and network infrastructure to meet their needs.
Machine learning is the megatrend: its application and influence, particularly on our mobiles,
will be improving all parts of our lives in 2017.”

Cit. Stuart Johnston, leader of Deloitte’s
Technology, Media and Telecommunications (TMT)

Il Machine Learning troverà presto applicazione non solo negli smartphones e nei tablets, ma anche nell’automotive, negli applicativi medici, nelle nuove tecnologie e nell’Internet of Things.
Ecco un paio di applicazioni pratiche che probabilmente utilizziamo comunemente: Netflix’s che, grazie al suo algoritmo, ci suggerisce film o programmi di nostro interesse sulla base quelli che abbiamo scelto in precedenza, e Amazon che allo stesso modo in base ai nostri acquisti (o agli acquisti fatti da clienti simili a noi nelle scelte) ci propone articoli ai quali potremmo essere interessati.

I Trends del 2017

E ora passiamo a quelli che vengono considerati i principali trends per quest’anno.

1. Veicoli automatici

L’applicazione del Machine Learning nell’industria automobilistica fa promesse incoraggianti, prima fra tutte la drastica riduzione degli incidenti automobilistici fatali. La soluzione dovrebbero fornircela le automobili automatiche, in grado di evitare l’errore umano, causa principale degli incidenti mortali. Sorge comunque il dubbio che questa tipologia di veicoli possa incorrere in altri problemi o causare altre tipologie di incidenti mentre i veicoli automatici stanno cercando di salvaguardare il proprio prezioso “carico” umano!

2. Medicina di precisione

Unitamente ai Big Data, il Machine Learning ha ed avrà un importante impatto in ambito medico, in particolare nella medicina di precisione, mettendo in relazione dati strettamente medici (dati genetici, sintomi, trattamento della malattia, etc…) con quelli ambientali, economici e sociali allo scopo di individuare un trattamento per le patologie più gravi del nostro tempo. Personalmente, la mia perplessità riguarda la qualità e la rilevanza dei dati di cui si dispone oggi in ambito medico …considerato il fatto che l’output di queste analisi dipende strettamente dall’input.

3. Bot

I bot sono programmi in grado di svolgere un’attività automatizzata e ripetitiva e che possono simulare una conversazione tra un essere umano e un robot. Si prevede che i Bot avranno un impatto ancora più forte nel mondo del business. Si passerà dalle “semplici” chat sostitutive dei call center fisici ad utilizzi più complessi in grado di dare un contributo più determinante al business, tramite l’automatizzazione di attività più complesse, come ad esempio la coordinazione o ottimizzazione di servizi o il supporto al lancio di nuovi business. (Sull’argomento Bot vd. anche articolo del Blog: babita.it/chatbot/chatbot-per-tutti/)

4. Droni

Sono in via di sviluppo dei droni a supporto di operazioni umanitarie di vario genere: consegna di cibo o medicine, individuazione di persone intrappolate sotto delle macerie, etc. Il Rwanda ad esempio sta costruendo il primo aeroporto di droni finalizzati alla consegna di medicine a supporto delle popolazioni che vivono lontano dalle aree urbane o comunque in luoghi non facilmente accessibili.
Questo a tendere consentirebbe l’accesso anche a piccole realtà ad operazioni prima sostenibili solo da parte di grandi organizzazioni e solo con un ingente investimento in denaro, o addirittura permetterebbe anche alle persone comuni di sfruttare questa tecnologia.

5. “Learning from Machine Learning”

Ora anche l’uomo può beneficiare dell’apprendimento automatico che sta alla base del Machine Learning e imparare dall’interazione con esso. Pensiamo ad esempio alla vittoria di AlphaGo* sul campione in carica Lee Sedol e alla più recente vittoria di Libratus** (un algoritmo di Intelligenza Artificiale) contro un gruppo di giocatori professionisti di Poker.  Questi risultati hanno superato anche le più ottimistiche aspettative in ambito di Artificial Intelligence. Quest’ultima soprattutto, trattandosi un gioco assai più complesso e molto più simile alla vita reale dove non si dispongono quasi mai di tutte le informazioni utili a prendere delle decisioni. Ma, oltre alle possibili applicazioni pratiche di questi algoritmi (nel business ad esempio), ci sono le implicazioni lato apprendimento umano. Tramite l’interazione con computer e algoritmi così complessi e sempre più abili, anche l’uomo ha infatti l’opportunità di imparare e migliorare le sue abilità.

Le previsioni sono a dir poco esaltanti e riguardano molti altri campi, quali l’ambiente, l’agricoltura, la robotica, etc. Insomma la sfida è aperta. L’Intelligenza Artificiale e il Machine Learning faranno parte a brevissimo (o comunque a breve) della nostra vita quotidiana. Almeno è quanto sostengono gli esperti.

Troppo ottimisti, forse? Mi interessa sapere voi cosa ne pensate!

 

Fonti utilizzate e Risorse per approfondire:
tizianacapozzoli.it/che-cose-il-machine-learning/
techcrunch.com/2016/10/23/wtf-is-machine-learning/
venturebeat.com/2016/12/09/15-tech-trends-in-autonomous-cars-artificial-intelligence-and-machine-learning-for-2017/

*Per approfondimenti su AlphaGo:
blog.google/topics/machine-learning/alphago-machine-learning-game-go/

**Se volete sapere di più sulla vittoria di Libratus:
wired.com/2017/02/libratus/