Scopriamo insieme i traguardi raggiunti dall’AI nel 2020 e cosa ci aspetta in futuro.
Il 2020 verrà ricordato per molte cose, è stato l’anno della pandemia, del lockdown, del telelavoro… E anche se non tutti se ne sono resi conto è stato l’anno dell’AI, ovvero dell’intelligenza artificiale.
In realtà, ormai è sempre l’anno dell’AI, perché questa tecnologia evolve a un ritmo così rapido che ogni pochi mesi assistiamo a una nuova piccola rivoluzione nel settore. Tuttavia, questi progressi non sono così evidenti, forse perché ci aspettiamo di vedere qualcosa di sensazionale come una città di automobili senza conducenti o un chirurgo robot.
Per questo, conviene ridimensionare le nostre aspettative ed essere più realistici, così potremo meravigliarci dei traguardi raggiunti dagli scienziati che si occupano di intelligenza artificiale. A tal fine, in questo post passeremo in rassegna le principali novità dell’AI e i progressi fatti nel 2020.
Computer che parlano come persone
L’elaborazione del linguaggio naturale (abbreviata con la sigla NLP in inglese) è una delle branche più importanti dell’intelligenza artificiale. L’obiettivo è creare tecnologie in grado di emulare la capacità umana di produrre e comprendere discorsi.
L’intelligenza artificiale applicata al linguaggio utilizza il machine learning e il deep learning per creare complicati algoritmi in grado di analizzare un grande volume di frasi, stabilirne stile, significato, regole sintattiche e quant’altro, e riprodurle in testi nuovi.
Le principali applicazioni di questa tecnologia sono la traduzione automatica e i sistemi di interazione uomo-macchina basati sul linguaggio come le chatbot. Qui, vogliamo segnalare un’applicazione pratica che rappresenta alla perfezione la potenza e il grado di evoluzione di questo settore: AI Dungeon. Si tratta di un gioco simile ai vecchi libri game (vi ricordate della serie Lupo Solitario?), solo che le scelte e le possibilità di ampliare la storia sono infinite, perché ogni nuovo capitolo lo scrive l’intelligenza artificiale in base ai tuoi input e ai testi che ha “imparato a memoria”.
AI Dungeon, che prende il nome dal gioco di ruolo Dungeons & Dragons, utilizza un modello di NLP chiamato GPT-3, sviluppato dall’organizzazione Open AI e distribuito in versione beta a maggio 2020. Qui è possibile vedere alcuni casi d’uso reali del GPT-3.
Il modello GPT-2, che in confronto alla versione più recente utilizzava “solo” il 10% dei parametri, era già stato definito come un algoritmo molto pericoloso, perché poteva essere utilizzato per creare facilmente testi come fake news, commenti e così via. Per fortuna, questi algoritmi possono anche essere utilizzati per lo scopo contrario, ovvero per riconoscere le notizie scritte da computer e addirittura riconoscere le fake news, in base ad alcune caratteristiche tipiche di questi contenuti.
L’anno dei deepfake
Un altro grande campo dell’intelligenza artificiale è la ricostruzione e simulazione di audio e video, di cui i deep fake sono una delle applicazioni più sorprendenti. Man mano che gli algoritmi migliorano e “apprendono”, e dato che con il tempo aumenta il volume di dati audio e video disponibili, la qualità dei video fake aumenta, fino a un punto in cui può essere davvero difficile distinguere il falso dal vero.
In alcuni casi bisogna affidarsi esclusivamente al contesto, come per questa falsa dichiarazione di Nixon su un incidente durante l’allunaggio o questa canzone di Eminem, di cui il famoso rapper non ha composto neanche una strofa. Come ha commentato giustamente un utente su YouTube, se l’intelligenza artificiale continua a evolvere a questo ritmo, nel 2025 saranno i computer a comporre musica.
Applicazioni mediche dell’AI
L’obiettivo pratico di molte tecnologie basate sulle reti neurali non è creare un’autocoscienza e scatenare un’apocalisse robotica, ma prendere dei compiti routinari eseguiti dall’uomo e farli realizzare dalle macchine, liberando l’essere umano da attività tediose e, soprattutto, raggiungendo un alto grado di precisione ripetibile (i computer non si stancano e non hanno giornate storte).
Un campo di applicazione molto importante è la medicina, in cui l’AI consente ormai di rendere più efficienti molti processi, ad esempio la diagnosi di tumori in base all’analisi di esami di vario tipo, come le immagini delle TAC. Esistono già sistemi di AI in grado di analizzare quasi 10 TAC al secondo riducendo il numero di falsi positivi dell’11%.
Questo è solo un esempio delle tante applicazioni nell’ambito medico, sanitario o ambientale che avrà l’intelligenza artificiale. Le possibilità sono praticamente infinite, dato che qualsiasi operazione statistica o basata su azioni ripetibili può essere fatta meglio, più velocemente e in modo più economico da un sistema di AI.
Computer vision e l’AI nella lotta contro il COVID-19
Un altro grande traguardo raggiunto dall’AI nel 2020 è stato il miglioramento qualitativo delle tecniche di computer vision, ovvero la capacità di un software di acquisire immagini di una scena e interpretarla, ad esempio rilevando la presenza di oggetti, classificandoli, trovando corrispondenze con elenchi di controllo e così via.
Queste sono le basi delle tecnologie di videosorveglianza e sicurezza video utilizzate da organizzazioni governative e aziende, che nel 2020 hanno trovato un’applicazione diretta alla lotta contro il COVID-19. Ecco alcuni esempi:
- Conteggio delle persone per rispettare le norme sull’occupazione.
- Misurazione della distanza tra le persone per capire quali sono i luoghi di passaggio critici in cui non è possibile rispettare le linee guida per il distanziamento.
- Riconoscimento facciale applicato al rilevamento dell’assenza di mascherina.
A queste applicazioni della computer vision si aggiungono altre tecnologie di AI utili contro il COVID-19, ad esempio l’elaborazione di grandi volumi di dati sull’andamento statistico della pandemia o il supporto alla sperimentazione nella ricerca di nuovi farmaci.
Automobili che si guidano da sole
Ed eccoci infine al piatto forte o quantomeno una delle applicazioni più sensazionali dell’AI: le self driving car. Nel 2020 Elon Musk, il CEO di Tesla, ha annunciato che la sua azienda ha sviluppato il primo sistema di guida autonoma di livello 5 (che prescinde completamente dell’essere umano), ovviamente ancora disponibile solo in versione di prova interna.
La corsa alla fabbricazione delle auto del futuro vede Tesla e Google combattere a colpi di AI (Uber ha fatto marcia indietro a dicembre). Gli sviluppi dei sofisticati sistemi di computer vision, combinati con una frenetica attività di training delle reti neurali dei modelli impiegati, consentono già ai prototipi di analizzare e riconoscere centinaia di situazioni tipiche della guida di tutti i giorni. Nonostante i limiti e le tante difficoltà di questo ambito applicativo, gli esperti sono fiduciosi e hanno dichiarato in più occasioni che entro la fine del decennio potremo guidare una self driving car di livello 5.
Conclusioni
Gli algoritmi e i sistemi di AI stanno cambiando le nostre vite e il bilancio è sicuramente positivo. Gli spauracchi di un mondo controllato dalle macchine o in cui saremo analizzati e controllati dagli algoritmi non devono farci perdere di vista la realtà di questi anni: l’intelligenza artificiale ci aiuta a fare tante cose, a farle meglio e più velocemente.
La società deve adattarsi a questa evoluzione, ad esempio il mondo del lavoro deve trovare un modo per rispondere alla “concorrenza sleale” dei computer. La difficoltà sta nel ritmo con cui l’AI progredisce e si diffonde nel nostro mondo, a cui la società fa fatica a stare dietro.
E pensare che a noi sembra che non succeda un granché fuori dai laboratori di AI, come nella serie Devs, mentre potremmo essere solo a pochi anni di distanza da un mondo in cui le macchine sapranno fare (quasi) tutto quello che fanno le persone.
Buona navigazione e buona preparazione alla rivoluzione AI!