Intelligenza artificiale a Torino

Si fa un gran parlare di intelligenza artificiale e ovunque si predica questo nuovo mantra come paradigma del cambiamento.

La ricerca in rete di aiuti sull'argomento che siano specifici della zona di Torino e del Piemonte non dà molti risultati.



Come si integra l'intelligenza artificiale all'interno delle aziende, della produzione, della pubblica amministrazione?

Innanzitutto quando si parla di intelligenza artificiale tre sono i punti da tenere a mente:

·         Big data, si lavora su grandi quantità di dati

·         Potenza computazionale

·         Algoritmi di riferimento.

Per quanto riguarda il primo punto i dati possono essere prelevati dall'azienda di riferimento o da terze parti. Un esempio classico di intelligenza artificiale riguarda il riconoscimento automatico delle entità (cose, persone) presenti in una fotografia. Questo avviene in due momenti: prima si allena un modello, quindi si dà in pasto al modello una immagine da riconoscere. La prima fase è quella che comporta l'utilizzo di grandi quantità di dati: per allenare un modello è necessario dargli in pasto un numero molto alto di immagini perché l'intelligenza artificiale possa essere costruita, una volta che il modello è allenato è pronto a ricevere in pasto l'immagine e restituirne una (più o meno precisa) descrizione.

Questo allenamento può essere effettuato da terze parti (es.: Google fornisce modelli allenati di immagini) oppure essere costruito da zero in base ad immagini presenti in azienda. Se, per esempio, si deve allenate un modello a riconoscere immagini di un particolare processo produttivo il modello andrà allenato all'interno dell'azienda, utilizzando immagini di proprietà.

La potenza computazionale può essere presente sia a livello locale, su server di proprietà, sia a livello cloud, affittando risorse in rete; si preferisce la prima modalità quando i dati devono per quanto possibile rimanere all'interno dell'azienda. Tipicamente i grandi sistemi di machine learning e intelligenza artificiale forniti dai grandi produttori richiedono di lavorare su dati che vengono a loro affidati.

Ma cosa si può fare con l'intelligenza artificiale?

Abbiamo introdotto il concetto di machine learning o apprendimento computazionale. Quello che è stato riferito come allenamento di un modello è l'analogo dell'apprendimento da parte della macchina, che 'impara' qualcosa. Questo apprendimento può essere statico o aumentare nel tempo; tipicamente l'utilizzo di un modello implica anche la sua modifica continua, in modo da migliorarne costantemente la qualità.

Questo apprendimento può essere utilizzato in casi molto diversi. Abbiamo citato il riconoscimento di immagini in cui si lavora su file grafici, la stessa cosa può essere fatto su file audio riconoscendone ad esempio il parlato o su video riconoscendo particolari sequenze.

Uno dei settori sui quali ci si sta più velocemente muovendo è quello delle analisi semantiche e lessicali del testo. Ciò implica l'analisi di una grande quantità di testi (detti corpora) in base ai quali il modello viene allenato, dopodiché possono essere effettuate classificazioni automatiche, ricerche semantiche, estrazioni di keyword, creazione automatica di testi, analisi lessicali complesse, intervenendo su una grande quantità di testi in modo impensabile solo fino a pochi anni or sono.

Come si fa ad implementare l'intelligenza artificiale?


Essendo un settore agli albori non esistono tecniche codificate.

In Dogma Dynamics i processi che vengono seguiti sono:

·         Analisi iniziale con confronto sui tipi di dati a disposizione e sui metodi che su di essi possono essere applicati

·         Lavoro di ideazione del proof of concept, primo modello generale ed embrionale del sistema che verrà realizzato

·         Test e tarature del modello

·         Industrializzazione del sistema, creazione del sistema di produzione

·         Applicazione e collaudo

·         Monitoraggio e modifica dei modelli creati.

Questa è una generalizzazione di larga massima; ogni caso è un caso a sé, va definito nei dettagli con chi conosce i dati a disposizione e gli obbiettivi da raggiungere per utilizzare in modo utile l'intelligenza artificiale, vero paradigma del cambiamento nell'approccio all'informazione, alla conoscenza ed alla produzione innovativa.

Linkografia


https://ia.italia.it/ Task Force Intelligenza Artificiale Italia studi a le opportunità offerte dall'Intelligenza Artificiale per migliorarei servizi pubblici e semplificare la vita dei cittadini


https://libro-bianco-ia.readthedocs.io/
 libro bianco sull'intelligenza artificiale in Italia

https://www.ai4business.it/
è il primo progetto editoriale italiano interamente dedicato all'Intelligenza Artificiale al servizio del mondo del business e delle imprese. La testata mette a disposizione servizi editoriali, notizie, ricerche, white paper, video, webinar ed eventi per l'aggiornamento e la formazione di tutti gli operatori che fanno innovazione con l'AI.

http://www.intelligenzaartificiale.it/ portale dedicato all'intelligenza artificiale. 

http://www.ingenium-magazine.it/ magazine di Engineering e di Tech Economy sulla cultura del dato nell'epoca della Digital Transformation

https://www.ai4business.it/intelligenza-artificiale/intelligenza-artificiale-cose/  ↓
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http://libro-bianco-ia.readthedocs.io/it/latest/doc/capitolo_2.html
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Italo losero