15 giugno 2018

L’intelligenza artificiale è sinonimo di rivoluzione industriale

Benvenuti nella Quarta Rivoluzione Industriale.

Siamo entrati nella Quarta rivoluzione industriale ovvero quella dell’intelligenza artificiale. Automobili che si muovono senza autista, macchine che confezionano articoli di giornale, leggono tac e radiografie e compilano la dichiarazione dei redditi.

La recente accelerazione nello sviluppo dell’High-Tech rende sempre più sofisticati ambiti come l’automazione dei sistemi di produzione. Secondo il rapporto “The Future of Jobs”, lo sviluppo tecnologico in atto renderà superfluo il lavoro di una grossa fetta di persone: stime riportano che entro il 2020 spariranno sette milioni di posti di lavoro.

I settori professionali destinati ad andare maggiormente in crisi nei prossimi anni riguardano il lavoro in ufficio e amministrativo fino ad arrivare al manifatturiero e produzione, includendo il mondo delle costruzioni, installazione e manutenzione. Viceversa i settori professionali destinati a crescere sono architettura, ingegneria , informatica e scienze matematiche .

E’ il caso di Ross, ad esempio, il primo robot ad essere stato elaborato per la comprensione delle cause legali. Gli poni le tue domande, proprio come faresti con un collega, e Ross passa in rassegna l’intero corpus legale fornendo una risposta contenente una citazione e letture a partire dalle leggi.

Il settore, insomma, sta lentamente coprendo tutte le attività svolte solitamente dagli uomini: i chatbot, ossia quegli algoritmi capaci di chattare con gli esseri umani, utilizzati soprattutto per l’assistenza clienti, i robot che gestiscono interamente alberghi destinati agli esseri umani che consentono ai proprietari delle strutture di dover affrontare molti meno costi di gestione, c’è F, che sta per In-situ Fabricator, il robot muratore, che si muove dentro i cantieri in modo del tutto autonomo ed ha competenze strutturali in tutti i campi della costruzione edilizia.

LA NASCITA DEI ROBOT (1570 – 1800) – Pochi lo sanno, ma alcuni dei primi robot – o, per meglio dire, automi, i lontani antenati degli attuali robot – furono commissionati dalla Chiesa cattolica. Erano macchine che riproducevano le sembianze del corpo umano, dotate di meccanismi interni ad orologeria.

LA SECONDA RIVOLUZIONE INDUSTRIALE (1800-1920) – Nel 1781, con l’introduzione delle prime macchine e dei primi telai da tessitura a vapore, ebbe inizio la Seconda Rivoluzione Industriale. La sempre maggior richiesta di macchinari di questo tipo dette un forte impulso allo sviluppo della meccanica e della robotica. Un suo ruolo in questo scenario lo ebbe il Mechanical Turk o Automaton Chess Player, una macchina che giocava a scacchi con gli umani.

I ROBOT E L’IMMAGINARIO COLLETTIVO – All’inizio del XX secolo i robot cominciano a “far sognare”: il cinema li adotta e dà loro una straordinaria ribalta. Nel 1927, in “Metropolis”, film di Fritz Lang, appare Maria, diventando subito il robot di fantasia più popolare del momento. Descritta come un Machinenmensch, un uomo-macchina, Maria ha il volto della maschera d’oro del faraone Tutakhamen, la mummia egiziana che era stata scoperta dagli archeologi cinque anni prima. In seguito molti film di fantascienza si sono ispirati alle fattezze di Maria per la rappresentazione scenica di robot. Tra le pellicole che hanno per protagonisti o comprimari esseri automatizzati non viventi ci sono, solo per fare qualche nome, Star Wars, The Terminator con Arnold Schwarzenegger fino ad arrivare a Ex Machina (2015), trasmesso da Netflix Italia

L’Intelligenza Artificiale

L’intelligenza artificiale coinvolge tutte quelle operazioni caratteristiche dell’intelletto umano ed eseguite da computer. Queste includono la pianificazione, la comprensione del linguaggio, il riconoscimento di oggetti e suoni, l’apprendimento e la risoluzione dei problemi. Molto interessante è la relazione tra AI e IoT simile a quella tra cervello e corpo umano. Il nostro corpo attraverso i vari input sensoriali come la vista e il tatto, riesce a riconoscere determinate situazioni eseguendo le corrispondenti azioni. Il nostro cervello in base agli input sensoriali prende decisioni, inviando segnali al corpo per comandare i relativi movimenti. L’IoT non è nient’altro che un insieme di sensori collegati, e grazie all’intelligenza artificiale si ha la possibilità di dare un senso a tutti i dati acquisiti e attraverso il sistema di controllo, ovvero il cuore del circuito, la nostra CPU, si riesce a prendere decisioni e azionare attuatori per il controllo di varie movimentazioni (bracci di robot).

 

Il Machine Learning

Il machine learning, o apprendimento automatico, è essenzialmente una strada per l’attuazione dell’intelligenza artificiale; una specie di sottogruppo dell’AI che si concentra sulla capacità delle macchine di ricevere una serie di dati e di apprendere da soli, modificando gli algoritmi man mano che ricevono più informazioni su quello che stanno elaborando. Molto spesso, i termini AI e machine learning (ML) sono stati usati in modo intercambiabile, specialmente nel regno dei big data.

Il termine “machine learning” è stato coniato successivamente all’AI, inteso come “la capacità di una macchina di apprendere senza essere programmata esplicitamente”. L’apprendimento automatico è un modo quindi per “educare” un algoritmo in modo che possa apprendere da varie situazioni ambientali. L’educazione, o ancora meglio l’addestramento, implica l’utilizzo di enormi quantità di dati e un efficiente algoritmo al fine di adattarsi (e migliorarsi) in accordo alle situazioni che si verificano.

Il Machine Learning automatizza la costruzione del modello analitico. Usa metodi di reti neurali, modelli statistici e ricerche operative per trovare informazioni nascoste nei dati. Una rete neurale è ispirata al funzionamento del cervello umano. È un sistema di calcolo costituito da unità interconnesse (come i neuroni) che elaborano le informazioni rispondendo a input esterni, trasmettendo quindi le relative informazioni tra diverse unità.

Un esempio classico di Machine Learning è rappresentato dai sistemi di visione artificiale, ovvero la capacità di un sistema computazionale di riconoscere oggetti acquisiti digitalmente da sensori di immagine. L’algoritmo impiegato in questi casi dovrà riconoscere determinati oggetti, distinguendoli tra animali, cose e persone, e nello stesso tempo imparando dalle situazioni, ovvero avere memoria di ciò che si è fatto per impiegarlo efficacemente nelle prossime acquisizioni di visione artificiale impiegate soprattutto nei sistemi Automotive.

Notizie correlate: