Non ti va di leggere? Prova ad ascoltare l'articolo in modalità audio 🎧
Oggi l’intelligenza artificiale viene utilizzata in tutti i settori, ad esempio uno dei campi con molte applicazioni è l’economia. Come riportato di recente dalla redazione di Business Insider Italia, si stima, ad esempio, che le aziende di Agribot, macchinari agricoli senza conducente e completamente automatizzati, potrebbero generare un mercato di oltre 20 miliardi di dollari entro il 2025.
Quali sono le ragioni di questo fenomeno? Come siamo arrivati a progettare delle macchine che coltivano in autonomia i nostri campi? Per capirlo dobbiamo prima di tutto chiederci esattamente che cos’è l’intelligenza artificiale e in che modo si ricollega a una disciplina nata alla fine degli anni 70 del secolo scorso, ovvero la data science.
Che cos’è l’Intelligenza Artificiale?
L’intelligenza artificiale è una branca dell'informatica che si occupa dello studio e dello sviluppo di algoritmi pensati per far comprendere a una macchina come eseguire in autonomia uno o più compiti “simulando” l’intelligenza umana. L’intelligenza artificiale è quindi definibile come un sistema informatico progettato per eseguire dei ragionamenti complessi fino a poco tempo fa caratteristiche esclusive del ragionamento umano, in modo automatizzato.
Tale sistema potenzialmente può “apprendere” come svolgere i compiti a lui assegnati in modo simile ai bambini, ovvero tramite l’osservazione di uno o più schemi ed esempi. Ovviamente una macchina può apprendere e conservare in memoria molti più dati rispetto ad un essere umano, e la branca dell’IA che si occupa dell’apprendimento automatizzato dell’intelligenza artificiale è chiamata machine learning.
L’IA può essere “addestrata” tramite enormi dataset: ad esempio, è proprio grazie ad un algoritmo di machine learning se un telefono è in grado di riconoscere il nostro volto e di sbloccarsi automaticamente. L’applicazione che si interfaccia con i sensori del telefono è stata infatti “addestrata” a riconoscere i volti dell’uomo tramite database composti da miliardi di tratti somatici umani.
L’ intelligenza artificiale non si limita ad apprendere ma può essere progettata anche per sviluppare soluzioni completamente nuove. E’ quindi uno strumento estremamente avanzato che consente all’uomo di ottimizzare il proprio lavoro.
E la data science?
Il termine data science viene spesso utilizzato come un sinonimo di intelligenza artificiale. Si tratta però di due discipline distinte anche se interconnesse. La scienza dei dati trae la sua origine dall’analisi statistica, dalle scienze sociali e dalle moderne tecniche di data mining. La data science nasce infatti dall’unione di metodologie e tecniche multidisciplinari.
L’obiettivo di questa disciplina è sviluppare strategie e modelli per l’analisi dei dati con il fine di ottenere nuove informazioni che verranno poi sfruttate in altri ambiti.
Oggi grazie alle moderne tecnologie di data mining è possibile raccogliere e catalogare i dati in modo completamente automatizzato a una velocità inimmaginabile fino a pochi anni fa. I data scientist, ovvero i ricercatori che applicano direttamente le metodologie della data science, si occupano anche di trasformare immense quantità dati “grezzi”, i famosi Big Data, in informazioni preziosissime per le imprese.
La scienza dei dati è dunque una disciplina trasversale a cui le aziende fanno riferimento per ottenere nuove informazioni sui propri clienti o sul mercato. Oggi i dati sono diventati uno degli asset più importanti per le compagnie, infatti più dati si raccolgono dall’attività di un cliente e più informazioni è possibile ottenere per migliorare il proprio prodotto o per ottenere vantaggi competitivi.
Come funziona l’Intelligenza Artificiale?
Ma esattamente come funzionano i sistemi di intelligenza artificiale? Prima di tutto, per poter funzionare correttamente, l’IA deve essere “istruita” grazie al machine learning, ossia l’insieme dei vari modelli analitici di base che ne permettono l’apprendimento automatizzato. Uno di questi modelli è, ad esempio, il deep learning, basato su diverse stratificazioni di reti neurali artificiali. La rete neurale artificiale è un modello computazionale che adotta una struttura logica molto simile a quella dei neuroni del cervello umano e che è in grado di apprendere nuovi concetti ed “evolversi” svolgendo nuovi task.
Insegnare qualcosa ad una macchina è però un’operazione abbastanza complessa, sia perchè servono parecchi schemi di riferimento e dati sia perché esistono delle procedure inerenti alla creatività e alla non ripetitività che risultano molto complesse da spiegare alle macchine mentre la mente umana può svolgerle con relativa semplicità.
La ricerca sta comunque facendo passi da gigante e i settori che fino a qualche tempo fa sembravano completamente “immuni” alla rivoluzione dell’intelligenza artificiale oggi stanno per essere trasformati per sempre. Negli ultimi anni l’IA sta ad esempio acquisendo un ruolo sempre più rilevante all’interno delle redazioni giornalistiche. Diverse testate anglosassoni hanno scelto di affidarsi all’intelligenza artificiale per generare articoli di news e cronaca locale, lasciando ai giornalisti veri e propri il compito di realizzare gli approfondimenti più importanti.
In che modo sono connessi questi due settori?
Ricapitolando, la scienza dei dati si occupa di cercare delle correlazioni logiche all’interno dei dati e di estrapolare informazioni e schemi. L’intelligenza artificiale costruisce invece un sistema per per svolgere determinati compiti in modo autonomo precedentemente affidati agli umani.
Questi due settori sono “complementari”. Ad esempio, I data scientist si avvalgono spesso dei metodi di deep learning che sono alla base delle reti neurali che possono essere usate per eseguire operazioni di pulizia dei dati, classificazioni e previsioni. Le applicazioni basate sull’Intelligenza Artificiale possono poi sfruttare questi flussi di dati puliti ed ottimizzati per migliorare il proprio operato e apprendere come svolgere i propri compiti in modo più efficiente.
L’IA, inoltre, può diventare uno strumento molto potente nelle mani degli scienziati dei dati perché permette di eseguire operazioni di classificazione e di analisi in modo molto più veloce rispetto ad un essere umano e di ottimizzare e velocizzare i processi di estrapolazione delle informazioni dai dati. In pratica le IA consentono tra le altre cose ai ricercatori di ottenere un flusso di dati affidabile.
Articolo aggiornato il: 09 agosto 2023
Scritto da
Talent Garden, Digital Skills Academy
