Artificial Intelligence

Artificial Intelligence. Perché adesso?

L'intelligenza artificiale, o AI (Artificial Intelligence), non è cosa nuova. Già negli anni '50 del secolo scorso ci si stava lavorando. Poi durante gli anni '70 e '80 l'attenzione è scomparsa, fino al suo ritorno dieci anni dopo.

E ora l’AI domina il palcoscenico delle tecnologie emergenti e anche i media main-stream parlano regolarmente di tecnologia rivoluzionaria.

Perché adesso? Perché funziona.

L'intelligenza artificiale non fa più parte di un futuro distante, ma mostra che può già avere un grande impatto. E funziona proprio ora, perché abbiamo accesso a quantità sempre maggiori di dati (big data) e abbiamo anche accesso a potenti computer che ci consentono di "addestrare" i modelli di intelligenza artificiale.

Alcuni esempi di AI nel 2019:

 

E non è tutto. Ci si aspettano ulteriori sviluppi dall'Intelligenza Artificiale.

Per ora, si parla della cosiddetta Narrow Ai, cioè l'Intelligenza Artificiale specializzata in uno specifico compito. Scienziati e grandi aziende tecnologiche stanno lavorando duramente anche sulla General AI: un'intelligenza artificiale che più si avvicina a quella dell'uomo.

L'ipotesi prevista tra qualche anno sarà quella della nascita di una super-intelligenza dell'AI in grado di fare cose che noi, come esseri umani, non potremmo nemmeno pensare. Ad esempio, Elon Musk in un suo intervento ha messo in guardia sul fatto che si dovrebbe fare attenzione a non creare un mostro che poi non riusciremmo a gestire (o fermare).

Queste tipologie di messaggi oggi dominano le notizie, proprio come la tendenza che l'intelligenza artificiale porterà via i nostri lavori. Questo però è vero in parte. Non dobbiamo dimenticare che non è la prima volta che discorsi del genere popolano le nostre conversazioni.

Negli ultimi secoli, la tecnologia ha causato diversi cambiamenti nel modello lavorativo, eliminando tanti lavori, ma facendo emergere anche tante opportunità di impiego.

E Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL)?

Il Machine Learning è una forma di intelligenza artificiale che impara a migliorare se stesso. Questa è una rivoluzione importante, perché l'intelligenza artificiale non dipende più dal modello sviluppato dall'uomo, ma è sviluppata e migliorata dal computer stesso.

Il Deep Learning è ispirato al cervello umano ed è parte del Machine Learning. Utilizza una "rete neurale".

Più livelli sono, meglio è in grado di gestire problemi complessi. Le aspettative sono alte; dopo le ere del "digital first" (a partire dalla seconda metà degli anni '90) e "mobile first" (a partire dalla seconda metà degli 00s), il tempo ora sembra essere arrivato all'"AI first".

Dove vediamo il primo impatto dell'AI?

L'intelligenza artificiale ci fornirà in ogni caso dei "super poteri" (voce, vista e udito) e ci darà la possibilità di prendere decisioni migliori (accessibile tramite AI più dati) e comprendersi meglio (ad es. traduzione in tempo reale delle chiamate Skype).

Come organizzazione e come società dobbiamo lavorare per assicurarci di essere pronti per l'era dell'Intelligenza Artificiale.

Le organizzazioni devono impegnarsi per rimanere rilevanti e la società (almeno attraverso il governo) deve garantire che venga ottenuta una AI socialmente responsabile e desiderabile.

 

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Lukas Hartog

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