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Intelligenza Artificiale, una partita per tutti?

Intelligenza artificiale

Con l’arrivo di tecnologie AI sempre più sviluppate, ci lasciamo alle spalle l’era dell’informazione su passato e presente per entrare in quella della predizione, per capire cosa fare. Spunti di riflessione per comprendere il cambiamento

Nel corso degli ultimi dieci anni non si può certo dire che le tecnologie legate all’Information Technology non abbiano da una parte sollecitato e dall’altra aiutato i cambiamenti in ogni ambito della realtà, anche quella quotidiana.

Le tecnologie del futuro

Pensiamo alla rivoluzione dello smart working in mobilità abilitato dagli smartphone, pensiamo al cloud computing, in ogni sua forma, e poi oggi gli sviluppi Internet of Things e Big Data, quindi agli analytics. Fino ad approdare alla scommessa attuale sulle tecnologie di Intelligenza Artificiale, che si accompagnano – e prendiamo in prestito la visione di Oliver Schabenberger, Executive VP e CTO SAS – alle tecnologie di Cognitive Computing, Edge Analytics, Machine Learning, Deep Learning e a Blockchain, come sequenza di trend altamente promettenti e rivoluzionari
Lasciamo a un altro momento l’approfondimento tecnologico delle diverse piattaforme già in funzione. Qui vogliamo però sottolineare almeno alcuni “movimenti” che osserviamo tra i vendor che siamo soliti seguire.

AI, tutti i giganti si muovono

Prima di tutto, non c’è gigante tecnologico che non si sia ‘attrezzato’, quando si parla di Intelligenza Artificiale, anche se ognuno l’ha fatto partendo da presupposti leggermenti diversi. Pensiamo a IBM, Amazon, Microsoft, Google, giusto per citare i primi (potremmo aggiungere Facebook, senza problemi). E ci pensiamo in base alla nostra esperienza. Ognuno di essi è partito con approcci diversi e partendo dalla propria realtà di business.
Amazon per esempio è stata bravissima ad accogliere la spinta dal basso, quella dei propri clienti, per partorire un’idea di AI immediatamente funzionale alla soluzione dei problemi. Potremmo definire l’intelligenza artificiale di Google come quella dello stupore, della soluzione di cose che sembrano impossibili, ma allo stesso tempo a un’AI che non vuole incontrare ancora le aziende.

Pensiamo alla divisione dell’intelligenza artificiale di Google che mette a punto un sistema per il riconoscimento vocale a partire dalla lettura del labiale, ma che resta lontana dalle realtà enterprise pubbliche, poi pensiamo all’approccio di IBM con Watson, costantemente aperto sia all’apprendimento sia a crescere proprio accogliendo le richieste che vengono dal mondo produttivo.

IBM Watson
IBM Watson

Quella di Microsoft ci sembra un’AI adolescente, forse più lenta delle altre nel proprio sviluppo. Redmond indubbiamente ha patito gli anni in cui pensava che solo con un OS e una suite per office si sarebbe gestito il mondo IT per sempre. Azure è stata l’unica valida intuizione di quei tempi, e ora con Cortana si riparte.

Niente AI senza dati e viceversa

In parole povere e andando per il momento oltre anche la semplice distinzione tra AI debole e forte. Il carburante dell’Intelligenza Artificiale sono, in un’espressione minimalista, dati e algoritmi, intendiamo includere anche quelli di nuova generazione, gli algoritmi genetici e così via, serve poi capacità di calcolo, agenti più o meno intelligenti, e tanto codice… Date queste prime considerazioni è stato fisiologico osservare come gli ambiti più sensibili all’evoluzione AI siano stati proprio quelli legati agli analytics. Pensiamo a Salesforce con Einstein, pensiamo a Sas, a Sap, alla stessa Microsoft, ovviamente a Watson.

Una schermata Salesforce potenziata da Einstein
Una schermata Salesforce potenziata da Einstein

E quindi agli sforzi per integrare motori AI con l’infrastruttura applicativa in cloud. Sforzi che spesso includono anche incertezze e fallimenti. L’Intelligenza Artificiale è già tra noi, ma in un certo senso vendor e clienti non sanno bene in quali direzione assecondare prima gli sviluppi e i clienti – nelle applicazioni pratiche – sono ancora molto lontani, magari alle prese con progetti sempre rimandati (come anche solo quelli relativi all’omogenizzazione di banche dati sparse per il globo).

Questo semplicemente perché non sono chiare le vie e, procedendo capita di fare passi indietro, ma anche di restare illuminati da altri filoni. Per questo l’AI che vediamo oggi è fanciulla, più che adolescente. In alcuni ambiti – la salute e la diagnostica tra questi – ci sono davvero risultati strabilianti ma è proprio guardando ad essi che prendiamo atto di avere di fronte un firmamento inesplorato, per esempio nella diagnostica delle malattie rare. 

Un’ AI per tutti e per pochi

C’è un’Intelligenza Artificiale di serie A e una di serie B? No, non è così, ma è vero che tutti gli assistenti digitali che già utilizziamo, e le applicazioni chat bot, rappresentano solo il livello meglio declinato sui grandi numeri di uno stato avanzato di Intelligenza che ancora non tocchiamo con mano. Il motore, per intenderci, si nutre di qualsiasi dato arrivi da Siri, Cortana, Bixby, e compagnia… Delle interrogazioni a qualsiasi oracolo digitale, degli innesti di app di analytics di ogni partner,  ma potrebbe restituire molto di più a tutti, in potenza. Solo che non è così facile riportare tutto a disposizione di tutti con applicazioni di facilissimo utilizzo.

Lo sviluppo di una mole inimmaginabile di dati anche in ambito IoT concorrerà ad alimentare le Intelligenze Artificiali che già esistono. Quello che ci chiediamo però è quali saranno le direttrici di sviluppo possibile di tante Intelligenze Artificiali diverse. Sappiamo che dopo e oltre l’era dell’informazione, sarà chi detiene l’Intelligenza cognitiva sull’Informazione a gestire in un certo senso una delle più importanti chiavi del potere.

Da un lato, considerata l’AI come patrimonio di tutta l’umanità verrebbe da auspicarne uno sviluppo quanto più possibile aperto, anzi, verrebbe quasi da spingere affinché ognuno non alimentasse la ricerca di un’intelligenza artificiale ‘propria’, ma tutti concorressero in forma aperta allo sviluppo di un modello AI ‘accelerato’ nelle sue potenzialità proprio perché patrimonio comune.

Oggi sembra di capire che siamo abbastanza lontani da questa idea. Ognuno sta guardando gli altri e sembra fare per sé, mentre più che mai è importante che le AI si parlino e siano una cosa sola, saremmo già molto più avanti di dove siamo. Oltre l’idea del possesso del dato, nell’era della condivisione per un bene maggiore, perché per esempio è più forte che mai l’idea che sviluppando l’AI l’uomo potrebbe proprio arrivare a comprendere come funziona davvero anche il cervello. E sarebbe un bel traguardo. 

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