L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE È GIÁ PARTE DELLA NOSTRA VITA

Quando sentiamo parlare di “Machine Learning” può sembrarci a tutt’oggi qualcosa di futuristico, difficile da comprendere e da applicare.

In realtà è qualcosa che utilizziamo già quotidianamente: ci suggerisce il percorso più veloce sulle mappe, filtra lo spam dalle email, crea una playlist musicale personalizzata, ci aiuta a tradurre istantaneamente da un’immagine e molto altro.

Proviamo a scoprire qualcosa di più:

1. CHE COS’È  IL MACHINE LEARNING?

2. ESEMPI

3. COME FUNZIONA?

4. COME PUÒ ESSERE UTILIZZATO DALLE IMPRESE?

1. CHE COS’È IL MACHINE LEARNING?

È una funzionalità che consente al software di eseguire un’attività senza programmazione o regole esplicite.

Per questo motivo è spesso considerato un sinonimo di Intelligenza Artificiale (A.I.), sebbene sia una categoria di essa, ed è ispirato alle teorie su come il cervello umano stesso elabori le informazioni.

È basato sull’apprendimento automatico:

• prende in considerazione una quantità enorme di esempi
• estrae degli schemi per darne una spiegazione e
• li utilizza per fare previsioni su casi.

2. ESEMPI

Sono tali e tanti, che riconoscerli ci farà capire quanto il Machine Learning faccia parte già della nostra quotidianità da anni.

Il semplice suggerimento e completamento di parole nei messaggi del nostro telefonino, o nel campo di ricerca su internet (che oggi si è esteso al suggerimento di intere query di ricerca e relative correlate) e molto altro:

• Prevedere modelli meteorologici o altre condizioni climatiche
• Tradurre lingue in formato testo o audio
• Contrassegnare transazioni potenzialmente fraudolente
• Personalizzare i suggerimenti sui prodotti in base al comportamento del cliente
• Consentire al software di rispondere con precisione ai comandi vocali
• Classificare le immagini
• Restituire diversi risultati di ricerca sul motore internet, a seconda dell’utente, basandosi sulla localizzazione geografica, data ed orario, precedenti esperienze di navigazione, profili ed affinità

Il data mining predittivo, che è un altro nome per machine learning, viene anche utilizzato da anni inambito sanitario.Lo studio dei dati relativi ai pazienti e alle cartelle cliniche permette infatti di identificare le persone che sono più a rischiodi contrarre determinate patologie, come il diabete, oppure di andare incontro a problemi cardiaci.

L’analisi del dna e dei corredi genetici è stata utilizzata ad esempio per individuare dei geni responsabili o comunque correlati ad alcuni tipi di cancro, ad esempio per prevedere l’insorgenza del cancro al seno.

Grandi aziende che ci forniscono quotidianamente servizi, come Amazon, Netflix, Google, Apple e Facebook utilizzano gli algoritmi di machine learning sempre più sofisticati, per migliorare la nostra esperienza di utenti.

Facebook ci suggerisce amici da taggare nelle nostre fotografie, attraverso il riconoscimento dei volti nelle immagini.

Amazon analizza i gusti dei clienti mediante osservazione delle ultime cose viste o acquistate o selezionate in carrelli o liste preferite, per proporci nuovi prodotti.

Google utilizza il machine learning nell’ambito delle traduzioni e degli spostamenti, suggerendoci una strada meno trafficata in base alle nostre abitudini e al posto dove siamo soliti andare in un dato giorno della settimana, ma ci aiuta anche a discernere tra le nostre email quelle che sono spam da quelle che non lo sono, utilizzando spesso metodi probabilistici o comunque unendo più metodi

Apple e Microsoft utilizzano il machine learning per fornirci un assistente vocale che possa aiutarci a utilizzare un telefono o un tablet con il solo uso della nostra voce, magari quando siamo alla guida.

3. COME FUNZIONA?

Il machine learning si basa su modelli algoritmici addestrati a riconoscere pattern (“modelli”) nei dati raccolti.

Prendendo ad esempio il riconoscimento di un’immagine, il computer cerca quindi schemi di pixel e schemi di colori che possano essere utili per ipotizzare se si tratta di un gatto o di un cane (o di qualcos’altro). Questa procedura viene ripetuta un miliardo di volte; viene osservato un esempio e, se il risultato non è quello sperato, lo schema utilizzato viene ritoccato per migliorare i risultati su quell’esempio.

Infine, gli schemi formano un modello di machine learning: una “rete neurale profonda” in grado identificare correttamente cani e gatti.

Prendiamo ancora un esempio dal campo dell’intrattenimento, di uso ormai quotidiano nelle nostre case.

Netflix, Spotify, o altri fornitori di medesimi servizi, ci consigliano film, musica da ascoltare, conoscendo quanto più possibile i nostri gusti.

Indubbiamente mettono insieme più metodi:

• si basano sulle ultime selezioni effettuate dall’utente e suggeriscono qualcosa di analogo sulla base di scelte fatte da altri utenti
• suggeriscono liste in base alle ultime uscite o a ciò che la maggior parte degli utenti sta scegliendo
• forniscono ulteriori film, album, tracce riferiti agli stessi attori, artisti, argomenti, stili

Questa proposta diventerà sempre più precisa ed in linea con i nostri gusti e le nostre aspettative, grazie all’acquisizione costante dei dati, alla loro osservazione ed analisi.

Il machine learning provvederà costantemente alla correzione del tiro, grazie all’interazione con l’utente: man mano che confermerà ed opzionerà (o meno) le scelte suggerite, restituirà una risposta di gradimento (o meno) dell’offerta.

Oggi la sua applicazione sta migliorando sempre più nel campo del riconoscimento vocale, in termini di precisione e velocità, nel riconoscimento di ciò che viene esattamente richiesto, anche in termini di semantica.

Tutto ciò viene fatto per migliorare sempre di più l’esperienza dell’utente e predire ciò di cui avrà bisogno o desiderio.

4. COME PUO’ ESSERE UTILIZZATO DALLE IMPRESE?

Con l’esponenziale crescita dello shopping online, il Machine Learning non è più un potete alleato un potente alleato solo di grandi colossi, ma è già utilizzato dalle aziende e trova grandissima applicazione nel campo dell’e-commerce.

Individuare, profilare determinati modelli di comportamento ci consente di trarre conclusioni, prevedere determinate situazioni e – quindi – anticipare i comportamenti dei consumatori, favorendo quelli positivi e intervenendo tempestivamente per evitare quelli negativi.

Le aziende al giorno d’oggi hanno a loro disposizione una quantità di dati sempre maggiore; riuscire a sfruttarli in maniera competitiva risulta di certo essere un vantaggio, perché previsioni affidabili possono aiutarci a prendere decisioni strategiche migliori.

L’AI in definitiva può aiutare ad ottimizzare le strategie di marketing, permettendo di veicolare un messaggio più efficace e personalizzato agli utenti ed implementare persino strategie di prezzo diversificate o dinamiche. Questa tecnologia impatta anche la produttività e l’ottimizzazione dei costi grazie ad una migliore gestione della logistica.

Il settore retail è già fortemente innovativo e mediamente avanzato nel campo dell’AI (Artificial Intelligence):

– Ci suggerisce prodotti sulla base degli acquisti precedenti: i suoi motori di raccomandazione (basati su predictive analysis e image recognition) possono proporre all’utente prodotti di suo gusto, in base all’analisi delle attività precedenti o al gruppo al quale quell’utente si presume appartenga.

– ci fornisce un supporto attraverso i chatbot: gli assistenti sono ormai in grado di affrontare conversazioni virtuali, rispondendo a domande con un linguaggio naturale e offrendo un servizio di customer service. Tutto questo è possibile oggi solo grazie all’infinita quantità di dati acquisiti nel corso degli anni.

– ottimizza i propri costi di marketing, indirizzandoli solo sui clienti veramente interessati all’acquisto. Identificando segmenti di consumatori con maggior propensione all’acquisto e incrementando velocemente il processo di conversione è possibile investire in pubblicità mirata su un gruppo ristretto di clienti.

– attraverso l’osservazione costante, fornisce vantaggi anche lato offerta: permette ai produttori di conoscere in anticipo i consumi più frequenti, di condurre strategie produttive in grado di prevedere i consumi, incrociando domanda e offerta e riducendo sensibilmente tempi per approvvigionamenti, spazi logistici, stock di prodotti invenduti e perdite di margine.

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