Big Data: Il futuro dell’Intelligenza Artificiale
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Big Data: cosa devi sapere
Con i Big Data oggi è possibile prevedere il futuro e anticipare gli eventi in determinate realtà.
Dalla geo localizzazione, al rilevamento delle frodi aziendali, dall’analisi dei bisogni dei consumatori, alle applicazioni in campo sanitario e industriale, tutto è legato ai Big Data e alla loro analisi.
Approfondiamo il tema dell’acquisizione e l’utilizzo di Big Data e l’analisi degli algoritmi.
Predire il futuro è ormai una realtà?
Dagli anni ’50, quando per la prima volta si iniziò a parlare di Intelligenza Artificiale, ne è passata di acqua sotto ai ponti; da allora, gli esempi e i vantaggi dell’uso dell’IA nell’industria e nell’innovazione delle tecnologie sono sotto gli occhi di tutti. Ma affinché il tutto fili liscio, la mano dell’uomo risulta ancora basilare per configurare il sistema e porre le giuste domande.
Oggi, infatti, l’IA affianca ed integra operazioni che prima erano ad uso esclusivo dell’uomo, automatizzando i compiti manuali più frequenti e ad alto volume, perfezionandoli con precisione e sicurezza. L’IA e le sue applicazioni consentono alle macchine di imparare dall’esperienza umana, adeguarsi alle informazioni ricevute e svolgere compiti senza margine di errore.
Un sistema di Data Analytics permette infatti, non soltanto una rapida ed efficace analisi delle informazioni, ma anche una corretta interpretazione dei dati acquisiti; che altrimenti non avrebbero alcuna utilità per i decision makers. Pensiamo all’importanza dell‘analisi dei dati nello studio sulla diffusione di pandemie mondiali, come quella con cui stiamo ancora combattendo. L’efficacia e l’efficienza della raccolta ed utilizzo dei dati è oggi fondamentale per la sicurezza industriale e collettiva.
Una necessità avvertita ormai da circa il 75% dei settori della produzione, i quali sono quasi del tutto informatizzati. Grazie agli algoritmi, infatti, non solo è possibile individuare specifiche esigenze e bisogni, ma anche capire quello che succederà, e correre ai ripari.
L’intento è quello di trovare soluzioni tramite precise tecniche di previsione delle correlazioni, altrimenti considerate sconosciute. E’ chiaro pertanto che non si tratta unicamente di una mera questione di marketing analitico.
Elementi essenziali dell'IA
La maggior parte degli esempi di IA di cui oggi sentiamo parlare si basa principalmente sul deep learning e sul natural language processing.
Cerchiamo di fare un po’ di chiarezza e soffermarci a ragionare su alcune definizioni e terminologie:
- Algoritmo. Con il termine algoritmo si intende tutto l’insieme di regole che definiscono, con precisione, una serie di operazioni in sequenza. Operazioni e procedimenti che risolvono un determinato problema attraverso un numero finito di passaggi elementari, chiari e non ambigui, in un tempo ragionevole.
- Machine learning. Inteso come apprendimento automatico. Sono tutti gli algoritmi in grado di ricevere dati e di apprendere da soli, trovando schemi, associazioni e legami;
- Reti neurali. I modelli di calcolo basati su un modello semplificato del cervello umano. Queste simulano il funzionamento delle reti neurali biologiche, ovvero dei modelli costituiti da interconnessioni di informazioni. Un insieme di unità riceve input ed esegue calcoli che vengono poi trasferiti al successivo livello di unità. Il livello finale è la risposta dell’algoritmo.
- Deep learning. Apprendimento profondo. Sono le reti neurali profonde; ci si riferisce ai molti strati di unità che sono coinvolte nell’algoritmo.
Il nostro fine ultimo è quindi ragionare su conoscenze acquisite per creare valore; un valore qualificabile e spendibile per il bene di tutti. Questo obiettivo risulta essenziale al giorno d’oggi, all’alba della 4° Rivoluzione Industriale, anche detta Industria 4.0.
