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Altro importante argomento di grande interesse per il futuro di aziende e pubblica amministrazione è l’applicazione dell’intelligenza artificiale (AI) ai processi decisionali e strategici.
Quando parliamo di questo argomento, si tende a diffidare di qualcosa che la macchina sembra decidere in autonomia, le chiedo quindi di farci capire in modo tecnico che cos’è l’intelligenza artificiale e come si applica ai rami strategici della gestione di uno Stato o di una società.

 La definizione generalmente accettata di intelligenza artificiale è “un insieme di tecniche e sviluppi di sistemi artificiali capaci di eseguire compiti normalmente ritenuti prerogativa di essere intelligenti quali la percezione visiva, la comprensione del parlato, la traduzione tra lingue diverse”.

Questo tipo di intelligenza non è solo umana: molti animali sono perfettamente in grado di identificare oggetti tramite la vista e, alcuni di essi, anche di comprendere semplici frasi. La traduzione si è rivelato un problema più complesso, certamente fuori portata degli esseri non umani.

Le tecniche di Machine Learning permettono di scrivere software capace di compiti sofisticati che, quindi, ricadono nell’area dell’Intelligenza Artificiale.

La prerogativa specifica delle tecniche di ML, che le differenzia da tecniche tradizionali di AI come i sistemi esperti degli anni ‘80, è che imparano dall’esperienza.

In termini più precisi, questi algoritmi migliorano le loro prestazioni eseguendo il loro compito, ovvero esaminando sempre maggiori quantità di dati.

L’esempio più classico è quello dei sistemi di riconoscimento dei caratteri tipografici (Optical Character Recognition – OCR). Le moderne tecniche di OCR, peraltro nate qualche decennio fa, si basano su sistemi di elaborazione che simulano il comportamento di reti di neuroni (Neural Networks).

Queste reti vengono addestrate mostrando loro milioni di caratteri diversi per dimensioni, font, etc. e apprendono gradualmente a distinguere una “o” da una “a”.

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