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Intelligenza Artificiale: Parte 2

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Intelligenza Artificiale: concetti fondamentali della IA.

Prima di procedere va ricordato che la numerosità delle definizioni di Intelligenza Artificiale (IA) è in continuo aumento, così come si sta verificando per l’enorme quantità di applicazioni di ogni tipo. Prima della fine delle varie parti di quest’analisi se ne presenterà una sintesi accurata, con le dovute critiche. Per ora si rimane nel filone e si parte dalla classificazione gerarchica dei concetti chiave della IA che è rappresentata nella seguente figura N° 4 di stratificazione in cui appaiono tre categorie fondamentali:

  1. Machine Learning (Macchina di Apprendimento).
  2. Artificial Neural Networks (Reti Neurali Artificiali).
  3. Deep learning (Apprendimento Profondo).

In generale, i concetti fondamentali 8sottosistemi) in gioco sono riportati qui di seguito:

  • Intelligenza Artificiale (IA);
  • Machine Learning (ML; Macchina ad Apprendimento);
  • Rete Neurale Artificiale (ANN);
  • Deep Learning (DL, Apprendimento Profondo);
  • Dati e Fisica, due aspetti complementari;
  • I Gemelli Digitali (Digital Twins).

La figura N° 4 sintetizza la relazione fra i sottosistemi della IA oltre ad alcuni dei concetti chiave che caratterizzano l’universo dell’IA e le relazioni che intercorrono fra di essi. 


Anche la Comunità Europea ha riconosciuto la IA come fattore strategico per la crescita dell’industria e della cultura europea. La applicazione estensiva della IA contribuirà al progresso tecnologico, scientifico e umanistico dell’Umanità. Purtroppo molta gente ha paura dell’IA poiché crede che potrebbe sostituire completamente la intelligenza umana (IU) asservendo gli stessi uomini come se fossero dei robot. Così,  il “Machine Learning” rappresenta una delle strade più promettenti per lo sviluppo dell’AI. Una delle più promettenti versioni del Machine Learning è costituito dalle Reti Neurali Artificiali. Infatti il il “Deep Learning” opera attraverso le Reti Neurali Artificiali.

Di fatto, il concetto di ML è storicamente meglio definito della IA, la sua definizione è lo studio di algoritmi in grado di migliorare in modo automatico le proprie performance attraverso l’esperienza (ossia attraverso l’esposizione a dati).

In base alla sua evoluzione, il concetto di Machina da Apprendimento (ML) rappresenta una delle possibili strade verso l’IA e, quasi certamente, rimane il più promettente. Le reti neurali artificiali (Artificial Neural Networks, ANN) sono uno degli strumenti principali alla base del successo del ML. Sviluppate a partire dagli anni ’60, le ANN hanno visto una rapidissima diffusione negli ultimi 15 anni per via dei grandi successi ottenuti in molti campi dell’IA. Oltre alle ANN, altri importanti modelli di ML sono stati sviluppati e applicati: modelli come i Gaussian Processes, le Support Vector Machines e i Decision Trees.

Proprietà e Applicazioni della IA.

Vi sono una enorme quantità di programmi software che costituiscono i vari aspetti e i vari tipi di IA (ad es. CHAT GPT, Best Artificial Intelligence Software, Intelligent Software, Artificial Intelligence Computer, Artificial Intelligence Development, Artificial Intelligence in Business, Artificial Software, Artificial Intelligence Sownloads, Artificial Intelligence Applications, Competitive Intelligence Software, Related Search Platform AI, AI Recruiting Platform, AI Chatbot Platform, Celestial AI, AI in Advertising, Conversational AI Platform, Open Source AI Platform, AI Accounting Enterprise, AI in Manufacturing ecc.)

Succede, ma non per caso, che la IA è direttamente connessa all’elaborazione del linguaggio naturale che ne sta diventando sempre più parte integrante. Frattanto, tutte le su riportate forme di IA si stanno evolvendo lungo il proprio percorso e, quando applicate in combinazione con dati, analisi e forme analitiche, automazione possono diventare utili e aiutare le aziende a raggiungere i propri obiettivi, sia che si tratti di migliorare il servizio clienti o di ottimizzare la “supply chain”.

Nelle tabelle prossime, si riportano alcune proprietà fondamentali della IA e le maggiori applicazioni pratiche attualmente note anche se si prevedono molte altre applicazioni e forse di maggiore complessità e profondità.

La IA forte.

La IA forte è quella “generale”. La maniera più semplice per rappresentare la “IA generale” è di renderla visibile come avviene nei film di fantascienza per il tramite di “macchine senzienti” che emulano la intelligenza umana. Questo tipo di rappresentazione immaginaria è tuttavia abbastanza astratta da potere raffigurare in modo strategico, astratto e creativo la capacità della IA di gestire una serie di compiti complessi.

La semplice legge basilare che distingue la IA dalla IU è la capacità della IA di immagazzinare un numero enorme di dati, provenienti dall’elaborazione dei programmi software e di memorizzarli in modo ordinato e organico e quindi mantenerli sempre disponibili all’istante per immetterli, alla bisogna, nel programma software in elaborazione.

Questa sicuramente la proprietà più importante della IA assieme con la capacità di acquisizione di conoscenza. Negli anni ’70 del secolo scorso, si cominciava a elaborare programmi di “autolearning”, ossia dei programmi che erano capaci di aumentare la loro conoscenza e generalizzarla.  

Tuttavia, con il miglioramento dei programmi e progetti software il progettista softwarista è stato capace di costruire delle macchine capaci di svolgere alcune attività meglio degli esseri umani (per esempio l’elaborazione dei dati). Con il passare dei decenni e l’enorme incremento della capacità umane di progettazione software, i progettisti sono stati capaci di migliorare le “capabilities” del software in modo da creare i primi tipi di Intelligenza artificiale.

Tuttavia, sussistono limiti ben chiari su questa visione di rendere pienamente realizzata la IA in generale in una realtà che non esiste ancora. Ecco perché la collaborazione uomo-macchina è cruciale: nel mondo di oggi, l’intelligenza artificiale rimane un’estensione delle capacità umane, non un sostituto.

Risultati di Ricerche Aggiornate.

Come su dimostrato e annotato, esistono molti modi per definire l’intelligenza artificiale, ma la questione più importante ruota attorno a ciò che l’AI permette di fare. Così, la ricerca sulla IA evolve molto rapidamente ed è quindi molto difficile seguirla in modo completo ed esauriente.

L’approccio IA impone di pensare alla grande e di passare dal livello superiore (Io trascendente) a livello inferiore – l’Io scalare – con determinazione. La scalabilità della IA significa ottimizzare i vari progetti di ricerca ed applicazione della stessa IA.

L’intelligenza artificiale (IA) è diventata moto importante per un insieme di cause e valori diversi. L’applicazione della IA ha richiesto una classe di previsioni, sia nel campo della cultura generale che di quella scientifica. Questo complesso di azioni ha concesso di trasformare sia le aziende sia il rapporto tra le persone e la tecnologia. Però a questo punto secondo molti analisti e utenti, si inserisce l’evento di base che l’utilizzo dell’AI sta per raggiungere adesso la massa critica.

Eppure la IA crea affidabilità e incrementa la “Customer Satisfaction” aumentando la fiducia interna reciproca dei dipendenti e dei Clienti. Quindi, bisogna incrementare sempre più la ricerca sulla IA. Infatti, a seguito della proliferazione dei dati e della maturità di altre innovazioni nell’elaborazione su “cloud” e nella potenza di calcolo, oggi l’adozione dell’IA sta crescendo più velocemente che mai. Le aziende hanno accesso a una quantità di dati senza precedenti, compresi i dark data, dei quali finora ignoravano addirittura l’esistenza.

Questi dati rappresentano una risorsa e un’opportunità per la crescita dell’AI.

In altri termini, la IA è diventata una fonte importante di valore aziendale, se ben utilizzata (Vedi Tabelle) poiché, tra l’altro, è veramente una potenziale fonte d’innovazione aziendale. Le aziende e le varie organizzazioni stanno iniziando a sfruttare la IA in modo da sapere moltiplicare – a iosa – il valore azienda stesso.

A ciò si aggiunge l’opportunità fornita dall’incremento di automazione che consente di ridurre i costi e di conferire nuovi livelli di coerenza, velocità e scalabilità ai processi aziendali. I valori approssimati del risparmio di tempo ottenuto da alcune Aziende è dell’ordine del 70%. di tempo speso. Inoltre, la IA presenta una forte capacità di favorire la crescita aziendale. Quindi le aziende si possono permettere di scalare l’uso dell’AI, con profitti e ritorni di investimenti dell’ordine di tre volte superiore rispetto a quelle iniziali. Così, la maggioranza dei “managers” (persino del 90%) si autoconvince che l’optimum è sfruttare la IA per raggiungere i propri obiettivi di crescita. Significa che l’AI amplifica continuamente i vantaggi aziendali che genera.

In questo modo, l’AI aiuta le aziende ad adattarsi rapidamente, con un flusso regolare di ispezione per favorire l’innovazione e il vantaggio competitivo in un mondo in continuo stato di distruzione. Quando applicata su larga scala, l‘AI può diventare un abilitatore chiave per le priorità strategiche di un’azienda e addirittura il perno attorno a cui ruota la sopravvivenza stessa del business: tre top manager su quattro ritengono infatti che, non scalando l’intelligenza artificiale nei prossimi cinque anni, metteranno a rischio il proprio business. Chiaramente, la posta in gioco è alta.

Tre “top manager” su quattro ritengono che, non scalando l’intelligenza artificiale (AI) nei prossimi cinque anni, metteranno a rischio il proprio business.

L’AI viene utilizzata in molti modi, ma la verità è che la strategia AI coincide con la strategia aziendale. Per massimizzare il ritorno sugli investimenti nell’AI, è necessario identificare le priorità aziendali e quindi stabilire quale contributo la IA può dare. Ciò implica l’applicazione della identificazione delle priorità aziendali e quindi stabilire in che modo l’AI può contribuire. In generale il futuro dell’IA (secondo il report di Accenture) si attua soprattutto nelle Aziende e nelle Organizzazioni (Internet ecc.). Di fatto, il “Top Management” Aziendale è riuscito, sin ad ora, a fare scalare la IA dell’ordine del l’84% poiché ritiene che si debba utilizzare l’AI per raggiungere i propri obiettivi di crescita.

Tuttavia, il 76% riconosce di avere difficoltà a implementare e scalare l’AI nella propria azienda. Finora non è esistito un modello univoco per passare dalla fase di “prova del concetto “ (ossia al terzo livello di produzione) che include in modo razionale la produzione alla scalabilità. Questa transizione (ben nota quando si vuole introdurre un nuovo metodo, un nuovo sistema ecc.) risulta sempre molto difficile da realizzare. In questo momento storico della introduzione dell’IA è diventato imperativo per le Aziende intraprendere i passi necessari per portare a scala l’AI.

Ovviamente, il primo passo che il “Top Management” vuole realizzare nella implementazione della IA è di fare crescere il “business” avendo ben noto il concetto di valore aziendale anche rispetto alla qualità aziendale.

Si può tentare di suggerire ai “Top Managers” Aziendali di applicare la Teoria del Valore-Qualità di un Sistema ∑ (ad es. la IA) o meglio della relazione qualità-valore (Q-V), riportata nella seguente figura N° 5.  

La formula risultante (Quartieri, 1980) del Valore del sistema ∑ è:

(1) V (t) = otq ct-dτ

dove: V(t) è il valore del sistema ∑ (Intelligenza Artificiale) al tempo t

          c è il costo del sistema∑ al tempo (t-τ)

          q(τ) è la qualità del sistema∑ al tempo τ.

La formula (1) si basa sulla Teoria dei Sistemi e la Teoria dell’Informazione, quindi può essere applicata semplicemente al valore di una azienda che lavora ed applica la IA.

Secondo il mio approccio ormai classico il valore aziendale è riferibile alla formula generale basata sulla Teoria dell’Informazione e il concetto di sistema ∑ e riportata nella seguente figura N° 5.

Si ritiene razionale valutare e assegnare la giusta priorità alle varie applicazioni di IA rispetto agli obiettivi strategici stabiliti nell’ambito aziendale.

Il risultato della applicazione della Teoria dei Sistemi alla IA ha consentito di far nascere diverse forme di IA: prima di tutto la “IA Generativa” 

Si ritiene razionale valutare e assegnare la giusta priorità alle varie applicazioni di IA rispetto agli obiettivi strategici stabiliti nell’ambito aziendale. Il risultato della applicazione della Teoria dei Sistemi alla IA ha consentito di far nascere diverse forme di IA: prima di tutto la “IA Generativa”. Una delle migliori forme sintetiche per riportare la situazione della IA è di presentarne i risultati e le proprietà mediante le seguenti tabelle riassuntive. 

Cos è il Ragionamento?

A Bletchley Park (Inghilterra), nel 2023, si è tenuto un summit sulla IA al quale ha partecipato anche Yoshua Bengio « Full Professor at Université de Montréal, e  Founder and Scientific Director of Mila – Quebec AI Institute. uno dei tre “padrini” dell’Intelligenza Artificiale che, nel 2018 ha vinto il “premio Nobel” per l’Informatica ossia a rigore l’Award del “the Nobel Prize of Computing” assieme con Geoffrey Hinton and Yann LeCun».

Dopo il Congresso, il Bengio ha spiegato che è necessario e basilare agire subito: “Il rischio più grande è perdere il controllo di questa tecnologia (IA): fake news e disinformazione sono soltanto l’inizio!” In altre parole continua Bengio: “L’Intelligenza Artificiale: va regolata ora, o muore la democrazia”! “Se non agiamo subito sull’intelligenza artificiale, anche la democrazia è a rischio. E lo sarà sin dall’anno prossimo, quando si voterà negli Stati Uniti, nel Regno Unito e in Unione Europea”. 

Lo studio condotto dal Bengio fa leva ed evolve lungo le direzioni di lungo termine concernenti sia la polarizzazione induttiva che il ridimensionamento (“scaling”) del ragionamento i particolare quelle “artificiale”. A scapito della scalabilità, la Natura costruisce l’intelligenza su reti neurali biologiche. Invece, su larga scala gli attuali sistemi (di ragionamento artificiale) quando sono realizzati, mostrano ancora significativi errori fattuali e comportamenti imprevedibili.

Anche se questi errori potrebbero essere migliorati e corretti con soluzioni di breve termine come più filtri, migliori documentalisti e richieste più intelligenti. Questi sistemi artificiale non pensano come fanno gli esseri umani il cui comportamento è descritto e indicato dalle neuroscienze cognitive, in particolare dalla teoria dello spazio di lavoro globale [Baar, 1988] e dai suoi risultati derivati e discendenti. Ne consegue che è molto difficile affidare compiti importanti a un sistema (artificiale) del genere, di cui, tra l’altro, l’uomo ha poca comprensione.

Inoltre secondo l’antico adagio giuridico latino: Nemo dat quod non habet! (Nessuno può dare ciò che non possiede!), neppure la IA può dare “l’intelligenza creativa che non possiede”.

Tutto ciò nonostante la grande presunzione di gradi industriali della IA come Elon Musk ma pure Bill Gate e tanti altri. La loro bile per il guadagno fa stravedere anche per gli errori della Intelligenza Artificiale! Al momento uno dei compiti più difficili che l’Umanità deve affrontare è la creazione di una sintesi dell’enorme quantità di applicazioni di IA proposte da tutte le parti del mondo e che, in realtà, sono più o meno valide.

Molti tentativi rimangono solo tentativi forse anche fasulli, mentre altri tentativi risultano effettivamente delle applicazioni concrete e valide dell’IA dedicate a persone in grado di saperle sfruttare. La riflessione sembrano associare due aspettative prioritarie e più sentite dal popolo:

  1. Riduzione progressiva dei lavori manuali con passaggio dagli uomini alla IA e con alternativa di cambiamento e miglioramento della qualità di vita del popolo comune che può dedicarsi a compiti più intellettuali e piacevoli senza diminuire e forse aumentare il livello medio di vita.
  2. Un enorme miglioramento della qualità intellettiva ed intellettuale dei popoli e, in particolare, dei filosofi, scienziati, sociologi, economisti ecc. con conseguenza naturale di miglioramento di tutti gli aspetti della politica ma soprattutto con il miglioramento sostanziale del livello della qualità di vita del popolo.

TABELLE RIASSUNTIVE.

Nelle prossime tabelle si tenta di dare una visione esaustiva più ampia possibile, ma solo definitoria, delle applicazioni della IA ma bisogna considerarla sempre la base per un prossimo enorme sviluppo futuro.

Tab. N° 1 ALCUNE PROPRIETÀ di BASE della IA
PROPRIETÀDESCRIZIONE
LLM(Large Language Models)Modelli di linguaggi che riassumono testi, generano testi secondo uno stile prefissato, pongono domande e risposte, elaborano guide tecniche sulla base di documentazione esistente, ed eseguono verifiche grammaticali.
Generatore di “test case” e simulazioniAnalisi di grandi quantità di dati per identificare categorie o pattern comuni ed eseguire traduzioni.
Assistenza Clienti Con la ChatGPT, il chatbot di Open AI più famoso di tutti con interfaccia relativa si prepara ad essere il chatbot integrato nelle auto di DS Automobiles (Gruppo Stellantis) e disponibile anche per DS 3, DS 4, DS 7 e DS 9 ecc. Inoltre migliora l’assistente vocale delle automobili con l’intelligenza artificiale.
CHATGPT (OPEN AI)È, a oggi, la migliore IA per la compilazione di testi (nuovi libri e non solo, ormai), che ha implicato cambiamenti non solo per scrittori ma anche per i colossi dell’Internet (ad es. Microsoft si propone lo scopo di integrarli in Windows e Google). Inoltre, viene usata ChatGPT per esercitarsi nelle conversazioni e prepararsi all’incontro, solo il 37% però sceglierebbe l’IA per migliorare il proprio profilo.
Migliorare la garanzia di sicurezza è uno dei problemi più importanti sulle applicazioni di “dating”. L’intero settore è preoccupato per come l’intelligenza artificiale possa essere utilizzata per ingannare le persone”, soprattutto se intervengono truffatori, spammer e profili falsi. 
Technical Vision 2022Incontrarsi nel Metaverso: Technology Innovation. Ne segue che il “continuum” tra tecnologia ed esperienza dà nuova forma al business.
BARD, GEMINI, DUET, ANTHROPIC (Google)Ognuna di queste ha un “focus” diverso da applicazioni di chat a soluzioni per l’automazione aziendale (con vari finanziamenti ecc.)
COPILOT(MICROSOFT)Assistente virtuale capace di eseguire una vasta gamma di compiti e in grado di consentire di integrare ChatGPT con altri prodotti come OFFICE 365.
SISTEMA QUALITÀ AZIENDALEMigliorare il Sistema di Gestione della Qualità Aziendale con la ottimizzazione dei requisiti e relativa realizzazione della norma UNI EN ISO 9001:2015 aggiornata ai requisiti di IA.

In generale la competizione fra queste varie piattaforme e i diversi finanziatori è molto forte ma presenta una sorta di maturità nel campo della IA Generativa.

È sempre necessario stabilire con chiarezza chi sia il responsabile delle decisioni prese attraverso i sistemi AI e definire un approccio di gestione per aiutare a inoltrare i problemi al livello superiore, quando necessario. In questo ambito, lavora la ormai famosa CHATGPT. In effetti, da quando sono diventati accessibili, ChatGPT e altre intelligenze artificiali simili si sono trasformati in potenti alleati per la produttività di molti professionisti e aziende. Sfortunatamente, anche i “cybercriminali” sembrano averli sfruttati per affinare le loro tecniche di “phishing”. Questo è quanto emerge dai dati diffusi da SlashNext nel suo Rapporto sullo Stato del Phishing 2023. 

Le proprietà principali della CHATGPT sono riassunte nella seguente tabella N° 2:

Tab. N° 2 ALTRE PROPRIETÀ della IA in FORMA CHATBOT
AZIENDA PROGETTISTA  di IA e CORRELATIDESCRIZIONE
DOCUMENTI PDF per diversi scopiRiassumere ed estrarre informazioni chiave dai documenti PDF, come titoli, autori, date, sommari, tabelle, grafici, ecc. Identificare e classificare diversi tipi di contenuti nei documenti PDF, come testo, immagini, formule matematiche, codice, ecc. Generare report e presentazioni basati sui dati dei documenti PDF, utilizzando modelli personalizzabili e grafica accattivante. Rispondere a domande sul contenuto dei documenti PDF, fornendo risposte accurate e pertinenti.
CHATBOT di OPEN IA(la migliore IA per la compilazione di testi (e non solo, ormai), consente di rilevare quando un’immagine è stata generata dall’AI)Rilevare immagine AI: gli strumenti migliori• Rilevare l’immagine AI con AI or Not.• Illuminarty: rileva immagini AI in pochi secondi.• Fake Profile Detector: a caccia di immagini e profili AI.• I limiti degli strumenti che rilevano un’immagine AI.• Controllo visivo dell’immagine.
CHATBOT di OPEN-IA(GPT-4 Turbo)Per caricare e analizzare file PDF e migliorare la produttività aziendale. CHATBOT ha stupito il mondo, conquistando cento milioni di utenti attivi in appena due mesi. Tuttavia, Open-IA è stato, da poco, attaccato da « DDoS Layer 7».I team di vendita possono utilizzare il “Chatbot” per riassumere rapidamente le proposte dei clienti e per identificare i punti chiave di vendita dei prodotti della concorrenza. I team di marketing possono utilizzare il “Chatbot” per generare report sui risultati delle campagne di marketing e per creare presentazioni per il lancio di nuovi prodotti. I team di assistenza clienti possono utilizzare il “Chatbot” per rispondere alle domande dei clienti sulla documentazione del prodotto e su altri file PDF.I team di prodotto possono utilizzare il “Chatbot” per raccogliere feedback sui prototipi di prodotto e per identificare le aree in cui i prodotti possono essere migliorati. GPT-4 Turbo supporta fino a 128mila token di contesto.
IA GENERATIVA (I guardiani della IA)Addestramento di “Intelligenze artificiali Chiuse”: sistema di navigazione; sistema di e-learning; questioni etiche e contesto giuridico; creazione immagini fantascientifiche. 
COLLABORAZIONE UOMO-MACCHINALa IA non mira a sostituire l’uomo ma solo a collaborare con lui quindi la IA continuerà a cooperare con l’uomo.
Sutskever di OPEN-IAOh mio Dio, sembra che questo computer sia in grado di capirmi”. 
Sam AltmanL’intelligenza artificiale – in assenza di regole ferree – potrebbe portare all’estinzione dell’uomo.
Giorgio Parisi(Premio Nobel)“La IA: se non verrà regolamentata e controllata può portare al disastro”.
Alessandro Meluzzi (Psichiatra) Discrepanze: l’intelligenza – quella naturale  (IU) o (IN) – non deve essere svalutata. L’uomo non sa cosa succede nel meccanismo del sonno e del sogno, perché c’è una dimensione di imprevedibilità. Perché i computer non sognano?
Conferenza di Baai (ALTMAN) Presenti: Altman, Geoffrey Hinton e altri pionieri del “deep learning”, tecnologia alla base di tutte le moderne Ai. Altman, ha lasciato Google per mettere in guardia dai rischi posti dagli algoritmi sempre più avanzati. 
Conferenza di Baai (MAX TEGMARK YANN LeCUN)Max Tegmark, professore al MIT e direttore del Future of Life Institute, si è soffermato sui pericoli della tecnologia, mentre Yann LeCun, un altro dei pionieri del “deep learning”, ha suggerito che l’attuale allarmismo potrebbe essere un po’ esagerato.
Grok XAI(La IA di Elon Musk)Essenziale è la libertà di espressione. Tuttavia Grok è una IA politicamente scorretta.

Qui di seguito si riportano altre tabelle d’illustrazione delle proprietà della IA.

Tab. N° 3 ALTRE PROPRIETÀ della IA in AMBIENTE AZIENDALE
PROPRIETÀDESCRIZIONE
Definire il valore del businessDefinire il «continuum» tra tecnologia ed esperienza dà nuova forma al business (i consigli sui prodotti ne sono un ottimo esempio).
Agilità e vantaggio competitive della IAL’intelligenza artificiale non riguarda solo l’efficienza e lo snellimento di compiti ripetitivi ma, grazie al “machine learning e al “deep learning” (Fig. N° 8), involve le applicazioni. La AI può apprendere dai dati e dai risultati in tempo quasi reale, analizzando nuove informazioni da molte fonti e adattandosi di conseguenza, con un livello di accuratezza di gran valore per le aziende Questa capacità di auto-apprendimento e auto-ottimizzazione significa che l’AI amplifica continuamente i vantaggi aziendali che genera.
Obiettivi aziendali I dirigenti aziendali ritengono di dover utilizzare l’AI per raggiungere i propri obiettivi di crescita. 
Riconfigurare la forza lavoro La AI impone una forza lavoro diversificata e riconfigurata per sostenere e scalare l’uso di questa tecnologia. Timori per la perdita di posti di lavoro ma il futuro dell’AI dipende dalla collaborazione uomo. La IA e l’automazione potrebbero portare alla impiego di macchine e all’imperativo di rimodellare il talento e il modo di lavorare.
Modelli etici di ”governance” della IAAziende e organizzazioni devono progettare la strategia di impiego della AI assegnando importanza della fiducia. Ciò implica la realizzazione di adeguate strutture di gestione manageriale e di garanzia dello sviluppo di algoritmi e software che soddisfino i principi etici.
Creazione in ambito aziendale del Responsabile della IAIl Responsabile AI deve realizzare il passaggio dai principi alla pratica delle applicazioni di Artificial Intelligence ma, per creare fiducia nell’AI, le organizzazioni devono andare oltre le definizioni dei principi. La IA deve accrescere l’autonomia dei dipendenti e delle aziende e quindi avere un impatto equo sui Clienti e sulla Società in modo da consentire alle imprese di generare fiducia e scalare l’AI in sicurezza.
Customer Satisfacion (Soddisfazione del Cliente)Impiegare la IA in modo da sfruttare i dati per comprendere davvero i Clienti e, se possibile, scalare l’esperienza portando le passioni dei clienti al centro dell’azione. 
Agilità, Flessibilità e vantaggi competitivi della IAL’intelligenza artificiale non riguarda solo l’efficienza e lo snellimento di compiti ripetitivi ma, grazie al “machine learning e al deep learning” (Fig. N° 8), le applicazioni AI possono apprendere dai dati e dai risultati in tempo quasi reale, analizzando nuove informazioni da molte fonti e adattandosi di conseguenza, con un livello di accuratezza di gran valore per le aziende (i consigli sui prodotti ne sono un ottimo esempio). Questa capacità di auto-apprendimento e auto-ottimizzazione significa che l’AI amplifica continuamente i vantaggi aziendali che genera.
Vantaggi della IAEsistono molti modi per definire i vantaggi garantiti dall’intelligenza artificiale, ma la questione più importante ruota attorno a ciò che l’AI consente di fare e il futuro dell’identità umana. La Super-intelligenza  influenzerà le tendenze, pericoli, strategie con implicazioni e impatti sulle vite umane, i diritti e libertà
Svantaggi della IA(amica o nemica)Secondo Giorgio Parisi, fisico teorico, premio Nobel nel 2021, è sicuro che l’Ai e le tecnologie quantistiche cambieranno il futuro ma è «difficile dire in quale direzione»! Per alcuni la IA renderà le persone inutili almeno dal punto di vista del lavoro e cambierà anche la ricchezza nell’epoca dell’intelligenza artificiale.
Tab. N° 4 ALTRE PROPRIETÀ della IA in AMBIENTE AZIENDALE
PROPRIETÀDESCRIZIONE
Etica dell’AIL’analisi dei fattori “etici” implicati dalla introduzione dell’intelligenza artificiale in azienda e/o nelle organizzazioni è fondamentale e prioritaria. Così il ritmo vertiginoso dell’incremento di applicazioni di IA implica, per le Aziende e Organizzazioni, la necessità di generare fiducia nel pubblico e assumersi responsabilità nei confronti di Clienti e Dipendenti. Così, il quadro preciso della “governance” e un comitato etico possono e devono contribuire allo sviluppo di pratiche e protocolli in grado di assicurare che il codice etico aziendale sia adeguatamente considerato nello sviluppo di soluzioni AI.
Fiducia
Per potere generare fiducia, ogni azienda che utilizza l’AI ne comunicano e rendono noto l’uso responsabile con reclami, pubbliche relazioni, e partecipano al contempo ad attività non pubbliche nelle cosiddette zone grigie al fine di eliminare e distruggere ogni forma di pregiudizi inconsci. In questo ambito il Responsabile della IA aziendale punta a creare fiducia tra le Organizzazioni, oltre che tra i loro Dipendenti e Clienti.
Sicurezza dei datiL’uso troppo riservato della Data Privacy e l’uso non autorizzato dell’IA possono essere deleteri sia a livello di reputazione aziendale  che sistemico. Le Aziende devono quindi, integrare riservatezza, trasparenza e sicurezza nei loro programmi di AI fin dall’inizio e garantire che i dati siano raccolti, utilizzati, gestiti e archiviati in modo sicuro e responsabile.
Trasparenza e capacità di sfruttamentoLo sfruttamento e la trasparenza aziendale e/o di qualsiasi Organizzazione sono prioritarie in caso di impiego di tecnologie IA. Può essere utile creare un comitato etico o di riesaminare il proprio codice deontologico ma, prima di tutto, ci deve essere una “Organizzazione o quadro di Governance”(ad esempio secondo i requisiti di Sistema Qualità) molto rigoroso e disciplinante sia a livello economico che tecnico-organizzativo. Inoltre, in questo ambito di applicazioni di IA, il quadro organizzativo deve garantire la disciplina degli investimenti ed evitare i rischi etici, legali e normativi. Inoltre, poiché le tecnologie AI hanno un ruolo sempre maggiore nel processo decisionale, le Aziende devono essere in grado di valutare in che modo i «sistemi AI» arrivano a un determinato risultato, portando tali decisioni fuori dalla “scatola nera”. 
ControlloLe Aziende e le Organizzazioni dovrebbero avere una struttura per la gestione del rischio (HACCP) e piani di emergenza in caso di problemi. È necessario stabilire con chiarezza chi sia il responsabile delle decisioni prese attraverso i sistemi AI e definire un approccio di gestione per aiutare a inoltrare i problemi al livello superiore, quando necessario. Quindi, le organizzazioni devono instaurare un rapporto di fiducia col pubblico e assumersi responsabilità nei confronti. Le macchine non hanno una mente propria ma possono commettere errori che devono essere evitati anche dalla IA.
La IA alla prova delle medicina.Etica e tecnologia (come la IA) che possono scontrarsi in ogni istante.
TAB. N° 5 APPLICAZIONI e IMPLICAZIONI DELLE PROPRIETÀ FONDAMENTALI della IA
DESCRIZIONE DELLA PROPRIETÀ
0L’intelligenza artificiale influirà su criminalità, giustizia, occupazione, società e sul senso stesso di essere umani!
1La IA non è un sostituta dell’Intelligenza Umana (IU) ma è uno strumento, un supporto da tenere sotto controllo.
2Ogni prodotto della IA proposto o messo a disposizione di tutti deve essere chiaramente specificato che è un prodotto della IA ma, soprattutto viene fortemente sfruttata “dai professionisti”.
3La IA non sostituisce i lavoratori manuali e il potere economico e politico non potrà ridurre in modo consistente il numero dei lavoratori umani veramente manuali.
4Alcuni lavoratori a basso reddito con mansioni esecutive forse potranno essere – ma non facilmente – sostituiti dalla AI; ad esempio qualcuno sostiene che si sta preparando una “falcidiazione” di operatori umani  nel settore dei “call center”. Tuttavia, appare più intelligente e realistico supporre che la IA faccia da supporto operativo ottimale agli operatori dei “call center”. Pochi utenti dei vari “call center” si accontentano della risposta di una IA ma forse la maggior parte vuole parlare con una intelligenza umana.
5Sembra che la Goldman Sachs abbia stimato che i sistemi di generazione di IA elimineranno una quantità dell’ordine di 300 milioni di posti di lavoro “full time” nel mondo. Molte altre Multinazionali hanno già iniziato questo scempio.
6Bisognerà sempre aggiungere un certo numero di “persone intelligenti e preparate” (programmatori, ingegneri di sistema, sistemisti ecc.) che troveranno nuovo lavoro per la programmazione e gestione della IA.
7Così, il 40% degli operatori che usano o hanno usato tali sistemi per lavoro sono preoccupati dell’impatto negativo che avrà sulla loro occupazione
8La IA può inoltre aiutare a scoprire plagi di testi eseguiti da pseudo-autori che non fanno riferimento agli autori originali.
9Quali consigli dobbiamo dare ai bambini di oggi.
10La IA aiuterà a temere sempre di più la corsa agli armamenti con armi letali autonome oppure aiuterà a trovare rifugi e ripararsi meglio.
11L’IA aiuterà l’uomo e la vita a rifiorire come mai prima d’ora oppure darà all’uomo un potere molto più grande di quello che è abituato a gestire.
12L’IA affronta l’intero spettro dei punti di vista o i temi più controversi: dalla super-intelligenza al significato dell’esistenza, alla coscienza e ai limiti ultimi che la fisica impone alla vita nel cosmo.
13In particolare la relazione fra Coscienza (umana) e IA è fondamentale e in continuo studio (Federico Faggin).
14Campo dello studio delle città intelligenti tramite IA con architettura e urbanistica, con impiego della fisica, scienza delle reti, analisi dei Big Data, sociologia e biologia. Tutti campi che aiutano alla conoscenza dell’IA e alla intersezione tra mondo fisico e digitale; riqualificazione degli spazi e della mobilità urbana.
TAB. N° 5 APPLICAZIONI e IMPLICAZIONI DELLE PROPRIETÀ FONDAMENTALI della IA
DESCRIZIONE DELLA PROPRIETÀ
15IA aiuta all’automatizzazione robotica, controlli di sicurezza e poi, assolutamente, de-carbonizzazione e integrazione con la rete ferroviaria e autostradale.
16Rosen, nel suo libro: «The Economics of Superstars» nota che, in un mondo sempre più interconnesso vince chi eccelle: si prevede l’aiuto dell’IA per la  delocalizzazione industriale e la globalizzazione.
17Architettura e urbanistica, ma anche scienza dei sistemi, fisica, scienza delle reti, analisi dei Big Data, sociologia e biologia aiutano alla conoscenza dell’IA e alla intersezione tra mondo fisico e digitale.
18In città l’IA viene usata per esempio per gestire i flussi (veicolari o turistici), far funzionare le reti (telecomunicazioni ed energia), permettere di gestire meglio la vita quotidiana (acquisti online o telelavoro).
19Scrivere le biografie, rilevare immagini indesiderate di nudo, scegliere foto e simulare le conversazioni con il match per allenarsi prima dell’incontro.
20Combattere il “cyberflashing” e semplificare il processo di creazione di un profilo di appuntamenti online. 
21Eliminare lo stress della selezione. “Penso davvero che l’intelligenza artificiale possa aiutare i nostri utenti a creare profili migliori in un modo più efficiente che mostri davvero le loro personalità”.
22Aspetti industriali: sicurezza di Internet del Cose (IIoT); sicurezza dei sistemi di controllo industriali (ICS); sicurezza dei sistemi fisici-cibernetici (CPS); protezione delle infrastrutture critiche; gestione manageriale della sicurezza industriale.
23L’applicazione del piccione inteso come una macchina complessa che impara e ragiona con un semplice modello associativo simile a quello usato della IA.
24Pensare in grande e  scalare con determinazione la IA; superare le barriere alla scalabilità dell’IA: la “rampa” per massimizzare il ROI dei progetti di intelligenza artificiale.
25Proliferazione dei dati e della maturità di altre innovazioni nell’elaborazione su “cloud” e nella potenza di calcolo, oggi l’adozione dell’AI sta crescendo più velocemente che mai. Le aziende hanno accesso a una quantità di dati senza precedenti, compresi i dark data, dei quali finora ignoravano addirittura l’esistenza. Questi dati rappresentano una risorsa e un’opportunità per la crescita dell’AI.
26Guida automatica delle automobili con la IA, programmata per rispettare il codice della strada in modo intelligente tenendo conto delle  prenze di pedoni, di altre auto, di biciclette di motociclette ecc. Una automobile è una macchina e quindi non ha una mente propria ma può commettere errori. Le organizzazioni dovrebbero avere una struttura per la gestione del rischio e piani di emergenza in caso di problemi. 
27Nuova IA capisce e usa parole nuove come gli umani, meglio di ChatGPT?
28La prossima guida turistica sarà un cane robot. L’azienda che lo ha creato ha utilizzato la ChatGPT per addestrare il suo robot a quattro zampe a rispondere a domande e generare risposte sulle sue infrastrutture.
29Innovazione: Ecco Apollo 1, sarà lui il primo robot-operaio che aiuterà gli umani in fabbrica?
30Con ChatGPT, un gruppo di accademici ha creato un vasto database di un milione di “conversazioni del mondo reale” avute con 25 diverse IA, questi sono i risultati.
TAB. N° 6 ALTRE APPLICAZIONI e IMPLICAZIONI DELLE PROPRIETÀ FONDAMENTALI della IA
DESCRIZIONE DELLA PROPRIETÀ
1La mentalità italiana è troppo vecchia per l’Intelligenza Artificiale. Il fondatore e CEO di OpenAI non ha parole gentili per l’Italia, il nostro Paese, che si trova nei panni di un inseguitore affaticato nella corsa all’evoluzione tecnologica.
2Ecco che cosa fa la gente con ChatGPT; Un gruppo di accademici ha creato un vasto database di un milione di “conversazioni del mondo reale” avute con 25 diverse IA, questi sono i risultati.
3Amazon investe 4 miliardi di dollari sull’IA (ma non è ChatGPT). Infatti, Amazon ha investito in una startup di intelligenza artificiale per una cifra pari a 4 miliardi di dollari con lo scopo di migliorare Bedrock.
4ChatGPT vede, sente e parla. Nuova minaccia per la privacy? ChatGPT ora può riconoscere immagini e suoni, oltre che parlare: è il primo passo verso gli assistenti vocali del futuro.
5I robot chirurghi potrebbero rivoluzionare la cura del cancro. Salute: i robot chirurghi saranno in grado di curare il cancro.
6Il braccio robotico con insetto: l’innovazione è costituita da robot ibridi con parti di insetti.
7Stretta di mano tra robot e umano. 
8Economia Lavoro: i robot ci daranno più da fare?
9Ecco il robot in grado di annusare e riconoscere gli odori; Scienze: questo robot riconosce gli odori.
10Robocop; Innovazione a San Francisco arrivano i robot-killer!
11I computer della missione Apollo 11 sono ormai in grado di andare verso la Luna e oltre.
12I computer della missione Apollo sono in grado di andare nello Spazio Direzione Luna.
13La AI migliorerà col tempo potenzialmente in un periodo indefinito, quindi poco importa quanto sia rapida la sua evoluzione e da quanto stupida inizi ma prima o poi arriverà se non fra 10 anni sarà fra 20, 30.
14ChatGPT non dà informazioni criminali (ma se glielo chiedi in lingua zulu…). ChatGPT è capace di bloccare i contenuti potenzialmente pericolosi e inappropriati, ma non se riceve istruzioni in lingue che conosce poco.
15La frase: “Perché i computer non possono pensare come noi” contesta sia l’immaginazione apocalittica di macchine super intelligenti che ci dominano o ci rubano il lavoro, sia la visione esaltante delle stesse macchine che ci liberano invece dal peso di fare o pensare.
16Yann LeCun (Meta): “Ecco perché l’Ai ci renderà tutti più razionali. I timori di Musk? Approccio semplicistico”
17Caro prezzo della IA!
18Può la IA contribuire alla corsa agli armamenti con armi letali autonome? 
19La IA e quindi le macchine saranno in grado di sostituirsi agli uomini nel mercato del lavoro?
20L’IA aiuterà la vita a fiorire come mai prima d’ora o ci darà un potere più grande di quello che siamo in grado di gestire?

Queste tabelle dimostrano quanto e in che modo l’intelligenza artificiale è già arrivata nelle aziende, nelle organizzazioni di lavoro tecnico-scientifico, nelle industrie avanzate o è in via di avanzamento.

Diventa prioritario, quindi, governare la gestione e il comportamento della IA. Di fatto, la IA è già presente, almeno in parte, anche in vari campi applicativi come la rete telefonica, la rete internet, la rete di distribuzione dell’energia elettrica ed in genere ogni tipo di “energia”.

Nel futuro, le dimensioni della vita umana influenzate dall’intelligenza artificiale saranno sempre di numero maggiore. Tuttavia, è importante che l’analisi si concentri non tanto sugli strumenti ma sui fini. Per questo non è condivisibile la definizione generale di «Smart City»; appare piuttosto preferibile l’impiego del il termine «Senseable» («Ragionevole») dove la tecnologia (IA) si mette al servizio della vita quotidiana, per migliorarla. Per potere assomigliare il più possibile alla Intelligenza Umana (IU o IB), la Intelligenza artificiale deve:

  • Agire umanamente: il risultato dell’operazione compiuta dal sistema intelligente IA non è distinguibile da quella svolta da un umano.
  • Pensare umanamente: il processo che porta il sistema intelligente IA a risolvere un problema ricalca quello umano. Quest’approccio è associato alle scienze cognitive.
  • Pensare razionalmente: il processo che porta il sistema intelligente IA a risolvere un problema è un procedimento formale che si rifà alla logica.
  • Agire razionalmente: il processo che porta il sistema intelligente a risolvere il problema è quello che gli permette di ottenere il miglior risultato atteso sulla base delle informazioni a disposizione.

Leggi anche: Intelligenza Artificiale: Parte 1

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Prof. Giuseppe Quartieri

Giuseppe Quartieri, laureato in fisica, indirizzo applicativo elettronica-nucleare, il 26 novembre 1965 all’Università di Roma con una tesi sull’iniettore dell’anello di accumulazione ADONE, all’INFN-LNF. Da dicembre 1965 a novembre 1967, ho avuto la “fellowship” per seguire il Corso di Specializzazione in Elettronica Superiore del CNR, sotto gli auspici del Ministero della Difesa, presso l’Istituto Superiore delle Poste e Telecomunicazioni: Dic.1965- Dic. 1967. Dopo sei mesi di ricerca astrofisica (Osservatorio Astronomico Monte Mario), nel 1968 sono stato assunto in CGE-FIAR a Milano per l’affidabilità dei Sistemi. Nel Novembre1969, sono stato traferito pe conto della CGE-FIAR alla società SIA (Società Italiana Avionica) nell’ambito del progetto MRCA-TORNADO Avionica. Da settembre 1972 a 1973 preso la EASAMS, a Camberley, in Inghilterra sempre con incarico di affidabilità e prestazioni funzionali avioniche. A maggio 1973, ritorno a Roma, presso l’ELETTRONICA S.p.A. fino al novembre 1983. Nel 1984, come libero professionista, ho creato, con alcuni soci, l’OMEGADATI S.r.l. e ho svolto attività in campo dei Sistemi Qualità, consulenze manageriali, affidabilità e attività di insegnamento. Infatti, a quei tempi, mi sono inserito in gruppi di ricerca libera in campo della biofisica (Ralstonia De Tusculanense), memoria dell’acqua, LENR, teoria dei sistemi applicata alla biofisica e altro. Contemporaneamente, dal 1 settembre 2016 al 19 aprile 2017, ha ricoperto il ruolo di Direttore Generale presso l'Unisrita, Istituto Universitario Santa Rita, Via Severino Delogù, 6 00144 ROMA Italia e “Responsabile del Dipartimento di Fisica Applicata e Scienze dei Sistemi e Management” presso Unisrita fino a settembre 2017. Dal 1998 ad oggi Professore di Fisica presso l'IBR Institute for Basic Research, Palm Harbor, FL 34684 U.S.A; docente incaricato presso diverse Università: UNIPG (Perugia), UNISI (Siena), UNILUDES (Lugano), Consorzio (Enna-Kore, Catania- Ragusa/Ibla). Pubblicazioni: sette libri tra cui la “Teoria della qualità della vita”; più di 100 articoli tecnici e scientifici. “Premio Benveniste” dell'Associazione Benveniste a Koktebel Conference on Cosmos and Biosphere Crimea e appartenente a molte associazioni scientifiche (IBR, Galilei 2001, CACR, AMIS, ASTRI, AIRS, ANFeA, FUI).

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