di Simone Cosimi

 

L’intelligenza artificiale rivoluzionerà le nostre esistenze a 360 gradi. Non potrebbe non essere così. A partire dalla materia prima di cui l’AI si nutre. I dati. Il 90% di quelli a disposizione sono stati prodotti solo nell’ultimo biennio e, secondo Ibm, ne partoriamo 2,5 quintilioni al giorno (la cifra, per capirla meglio oltre le etichette ricalcate dall’inglese, è questa: 2.500.000.000.000.000.000). Dai sensori climatici, del traffico o sui veicoli ai contenuti sui social network fino agli estremi delle transazioni offline e online e alle conversazioni o geolocalizzazioni. Per chiudere, solo per modo di dire visto che aprono una nuova epoca, con quelli prodotti dagli oggetti connessi. Ci sono però alcuni settori che intorno al cosiddetto data mining , cioè alla raccolta di queste informazioni, e al deep learning, cioè allo sfruttamento delle stesse grazie ad algoritmi che non solo replicano azioni umane ma le portano oltre ogni possibilità, stanno fin da ora innescando questi profondi cambiamenti.

 

 

 

Sono ambiti messi in evidenza da numerose indagini. Su tutte, quella battezzata One Hundred Year Study on Artificial Intelligence lanciata nell’autunno 2014 dall’università di Stanford e pensata come un percorso di lunghissimo termine che ci traghetti fino al 2030 e oltre. In uno studio sul campo intorno alle potenzialità dell’intelligenza artificiale che duri almeno un secolo. Sembra ricalcare l’indagine sulla felicità umana condotta da Robert Waldinger, giunta ormai a oltre mezzo secolo di durata.

 

Trasporti e automotive

Quello dei trasporti, e dell’automotive nello specifico, è il primo degli ambiti. D’altronde, le automobili sono da sempre scrigni tecnologici in cui trovano spazio applicazioni che poi si riverseranno in altri campi. Intorno all’ auto senza pilota, e prima di essa, c’è infatti una quantità di tecnologie che passando dal cruise control adattivo all’autoparking fino alle allerte sui pericoli che si trovano sul percorso sta preparando un’esperienza di guida del tutto ripensata. C’è di più: nel futuro prossimo gli algoritmi raggiungeranno prestazioni superiori a quelle umane in termini di capacità di guida, specialmente nell’ambito delle reazioni agli inconvenienti e della pianificazione. Per questo l’auto autonoma non sarà solo una faccenda privata ma – come dimostrano numerosi sistemi di trasporto pubblico – passerà anche dal ride sharing come dal trasporto peer-to-peer e dai mezzi pubblici. E aprirà la strada all’adozione di altri tipi di veicoli autonomi, dai droni ai robot, con i quali saremo a quel punto più intimi.

 

Servizi per la casa

A proposito di robot: nell’ambito dei servizi, specialmente casalinghi, ci sono da sempre. Il potenziamento che arriverà dalle capacità di machine learning, cioè di imparare da abitudini e pattern ricorrenti per esempio degli atteggiamenti di una famiglia così come di attingere a uno sterminato database cloud di atteggiamenti simili e di possibili variazioni (e conseguenti azioni), li renderà però qualcosa di diverso. Da quelli che lavorano in posti come ospedali e hotel (Savioke) ai robot umanoidi o replicanti le fattezze animali da compagnia, l’empatia e l’elasticità si faranno strada. Alimentate, al solito, sia da quanto successo in passato che dalle informazioni immagazzinate sul campo.

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Salute e medicina

Un altro dei campi che, prima di altri, beneficerà – e sta già beneficiando – delle numerose soluzioni d’intelligenza artificiale è quello della salute. Un fatto essenziale, specialmente in un mondo – almeno quello Occidentale – con un’età media in netta crescita. L’esperienza diretta dei medici rimarrà evidentemente fondamentale. Eppure robot-chirurghi progettati per assistere i medici e altri che penseranno alle mansioni di supporto non solo già intervengono da anni (basti pensare al sistema Da Vinci) ma diventeranno, appunto, sempre più performanti potendo attingere a cervelli collettivi. Questa mole di dati, molti dei quali raccolti via smartphone o dispositivi indossabili, consentirà un lavoro di prevenzione e di analisi senza paragoni. Ma dal data management dei dati clinici alla stesura di terapie specifiche in base a quell’incommensurabile lavoro di analisi passando per assistenti come il Medical Sieve di Ibm – al vertice di questa ricerca con i programmi di Watson dedicati alla salute – fino alla medicina di precisione o all’assistenza casalinga, la salute è senz’altro uno degli ambiti più promettenti. Non a caso, è uno di quelli – come l’automotive – che dispongono di più “benzina” (i dati) da dare in pasto agli algoritmi.

 

Dall’educazione al legale fino al design

Molti altri settori saranno completamente ridisegnati – in termini occupazionali così come sociali – dall’intelligenza artificiale. Quello educativo, per esempio, che potrà mettere a frutto le tante informazioni raccolte in questi anni di mooc, cioè dei corsi impartiti online. I docenti hanno ormai moltiplicato la dimensione delle loro classi e gli studenti possono sfruttare servizi, come Knewton, che indicano loro come e cosa studiare in base ai loro risultati, risparmiando tempo ed energie. Più concretamente, molte delle piattaforme attraverso le quali imparare le lingue stanno sfruttando sistemi di riconoscimento linguistico e di conseguente reazione ragionata alla pronuncia di chi studia. Oppure il marketing – l’80% di chi ci lavora crede che l’ambito ne uscirà ribaltato – specialmente per quello che riguarda i bot e le conversazioni in linguaggio naturale fra uomo e macchina. Ancora, il design e la progettazione in genere: si stanno già diffondendo soluzioni, come The Grid, che per esempio automatizzano il lavoro del web designer adattando al tipo di contenuti e argomenti tutti gli elementi di un sito internet, dai template alle immagini.

 

Legale, intrattenimento e sicurezza

Ne usciranno rivisitati anche impieghi all’apparenza distanti, come quelli legali, e sempre per la solita ragione. La stessa che, in fondo, aiuterà i medici a prendere decisioni migliori: una gestione dei dati senza precedenti e un’intelligenza che fornisce, scremandoli, una serie di alternative. Dai faldoni di carta avvocati, giudici e notai gestiscono ora terabyte di dati e migliaia di documenti. E ancora la sicurezza, con sistemi di predizione e di “community policing”, cioè con software in grado di migliorarsi (PredPol è uno di questi, analizza i dati memorizzati in base a specifici criteri come tempo, genere e luogo dei crimini nell’ultimo decennio) per prevenire i reati prima che accadano. E magari, come nel caso dei trasporti, ridisegnare la struttura urbanistica delle metropoli. E se l’intrattenimento è apripista – basti pensare alle parole di Reed Hastings, fondatore e Ceo di Netflix, sul futuro non troppo lonano in cui oltre agli umani bisognerà intrattenere le loro intelligenze artificiali – l’industria cosiddetta 4.0 guida ormai da anni la transizione con macchine sempre più versatili e capaci di imparare e migliorare le mansioni che hanno consentito a giganti come la Shenzhen Evenwin Precision Technology Co di Dongguan, in Cina, alla statunitense Amazon o alla giapponese Fanuc di realizzare fabbriche o magazzini privi (o quasi) di presenza umana.