L’attenzione rivolta alle applicazioni di intelligenza artificiale ha prodotto un’attesa spasmodica per nuovi e sconvolgenti prodotti, facendo passare in secondo piano tutte quelle attività che già oggi svolgiamo grazie ad un’AI.

 

La possibilità di poter parlare con robot intelligenti, in tutto e per tutto simili a noi, ed in grado di pensare e comprendere i nostri bisogni è alla base dei sogni di fantascienza raffigurati in libri e film. Questo, purtroppo, ha generato enormi aspettative su cosa effettivamente può diventare un’AI e sulle sue potenzialità. Oggi più che mai è importante tenere bene a mente quante siano le intelligenze artificiali che già ci circondano, per non rischiare di dimenticarci di tenerle in riga.

 

Google Traduttore è un chiaro esempio di come a volte tendiamo ad assimilare così tanto un prodotto tecnologico all’interno della nostra routine quotidiana al punto di dimenticarci completamente che quello specifico servizio è offerto grazie ad un’intelligenza artificiale.

 

Quando digitiamo una frase da tradurre nell’app ovviamente non ci sono dei traduttori umani che cercano per noi la parola da tradurre in un’altra lingua dall’altra parte dello schermo: in quel momento il nostro assistente è un’AI, che rileva, analizza, incrocia e restituisce la traduzione più fedele possibile del nostro input.

 

Google Traduttore è un chiaro esempio di come a volte tendiamo ad assimilare così tanto un prodotto tecnologico all’interno della nostra routine quotidiana al punto di dimenticarci completamente che quello specifico servizio è offerto grazie ad un’intelligenza artificiale.

 

Se la traduzione di singoli termini potrebbe essere svolta facilmente da un computer sfruttando il suo potere computazionale per incrociare i valori di due dizionari diversi, quando consideriamo la traduzione di intere frasi e documenti la difficoltà aumenta.

 

Ridurre le parole al solo significato che troviamo sul dizionario non è sufficiente per poter tradurre neppure le più semplici frasi: il linguaggio ha innumerevoli eccezioni a fianco delle classiche regole grammaticali ed ogni termine può assumere un significato diverso sulla base del contesto fornito dalle parole intorno.

 

È proprio per questo motivo che il team di Google Brain — un gruppo di ricerca che si occupa di intelligenza artificiale — ha introdotto a fine 2016 algoritmi di deep learning per migliorare le traduzioni. L’aggiornamento aveva inizialmente interessato solo la traduzione inglese - cinese, ma è poi stata estesa ad altre lingue.

 

Il vecchio Google Traduttore era basato su un meccanismo di traduzione che spezza il paragrafo in singole frasi, ricercando le parole contenute all’interno di ciascuna ed applicando degli algoritmi per organizzarle secondo un senso compiuto. Ad ogni nuova frase, però, dimenticava quella precedente frammentando così il significato complessivo del discorso e producendo traduzioni sconnesse e che apparivano chiaramente errate all’occhio umano.

 

Il nuovo metodo, invece, considera tutte le parole inserite come un unico input e non più come tanti frammenti indipendenti. In questo modo, secondo quanto riportato da Google, si ottiene una riduzione degli errori del 55%-85% rispetto al metodo precedente.

 

 

Non sono solo le traduzioni, però, a passare attraverso l’AI, anche le app che utilizziamo per ascoltare musica o vedere film e serie TV si appoggiano ad assistenti artificiali intelligenti. I suggerimenti riguardo canzoni e film ci sono forniti infatti grazie a degli algoritmi di personalizzazione che, partendo dalle informazioni che le app raccolgono sulla nostra fruizione dei contenuti digitali, riescono ad individuare e fornire nuove proposte in linea con i nostri gusti personali.

 

I suggerimenti riguardo canzoni e film ci sono forniti infatti grazie a degli algoritmi di personalizzazione che, partendo dalle informazioni che le app raccolgono sulla nostra fruizione dei contenuti digitali, riescono ad individuare e fornire nuove proposte in linea con i nostri gusti personali.

Come riportato sul blog di Netflix, sono diversi gli algoritmi di intelligenza artificiale alla base dell’interazione con il servizio, i due principali sono la disposizione dei film nella homepage seguendo righe prestabilite e la predizione delle valutazioni dei film suggeriti sulla base dei nostri gusti.

 

A partire da febbraio 2014 Netflix ha introdotto degli algoritmi di deep learning per migliorare il meccanismo dei suggerimenti non fornendo, però, alcuna informazione sui dettagli tecnici legati al loro funzionamento.

 

Per quanto riguarda invece la disposizione dei film sulla homepage il meccanismo viene spiegato chiaramente da Netflix: raccogliendo informazioni di contesto sull’ora ed il dispositivo da cui si vede un determinato film è possibile dare rilevanza ad uno specifico contenuto quando si accede nuovamente al servizio.

 

Ad esempio, se il sabato sera guardiamo spesso commedie, questo tipo di informazione verrà utilizzata da Netflix per mettere in rilievo contenuti simili in quella fascia temporale specifica, prediligendo così un genere oppure suggerendo di guardare un altro episodio della serie che stavamo già guardando. Incrociando queste informazioni con quelle fornite dalle singole valutazioni dei film, Netflix è in grado di ordinare anche i contenuti all’interno di ciascuna riga presentando così una homepage diversa e su misura per ogni utente.

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Gli algoritmi di personalizzazione ed il software per la traduzione sono chiaramente solo due delle molteplici applicazioni che già oggi sfruttano l’intelligenza artificiale per rendere le nostre attività più rapide ed efficienti — basti pensare agli assistenti vocali presenti ormai su tutti i dispositivi mobili e pc, ai sistemi che mantengono le nostre mail libere dallo spam ed ai meccanismi per individuare tentativi di frode utilizzati dalle banche.

 

La fluidità del funzionamento di queste applicazioni e la loro ampia adozione rischiano di ingannare la nostra percezione della complessità delle funzioni da loro svolte. Quando riusciamo a rendere un’attività automatizzata, nascondendone gli ingranaggi digitali all’occhio umano, inserendola in un design fluido e riducendo al minimo i punti di interazione con l’utente, dimentichiamo completamente che lì c’è un’AI. Ricordarci della presenza delle intelligenze artificiali ci permetterà di non prendere per assodate queste tecnologie tenendo quindi alta l’attenzione per quanto riguarda la trasparenza del loro funzionamento e garantendo agli utenti la possibilità di esercitare un maggiore controllo sulle AI del futuro.

 

Non dobbiamo certamente smettere di parlare del futuro dell’intelligenza artificiale — proseguendo, quindi, anche con la ricerca nel settore delle intelligenze artificiali generali — ma dobbiamo comunque ricordarci che siamo già una società che funziona anche grazie all’AI, sia per il lavoro che per l’intrattenimento.