Fondazione Zoé

Incontro con Euro Beinat, professore di Geoinformatica e Data Science all’Università di Salisburgo e dirigente d’azienda.

di Silvia Giralucci

 

Gli esperti di intelligenza artificiale lo sanno: questa pandemia ci ha sorpresi tutti, ma se ce ne dovesse essere un’altra la cura sarà sicuramente trovata da una macchina.

Intelligenza artificiale è un termine coniato negli anni ’50, ma nell’ultimo decennio grazie al cloud computing c’è stata un’enorme accelerazione nelle possibilità di insegnare alle macchine che cosa fare. L’interesse non è più solo accademico ma ci sono migliaia di applicazioni in tutti i settori dell’economia e della società. Qualche esempio? Quello sotto gli occhi di tutti sono scelte personalizzate che ci propone Netflix ogni sera nell’interfaccia che si compone in base alle nostre scelte pregresse. Ma ci sono anche applicazioni industriali nell’e-commerce che riescono a prevedere quel che i clienti compreranno prima ancora che questi clicchino per fare l’ordine perché “gli individui sono creativi, ma la creatività è prevedibile”, e ancora più stupefacente, l’algoritmo messo a punto da una società cinese in grado di analizzare i pixel delle radiografie dentali e fornire potenziali diagnosi, più velocemente e con un’accuratezza maggiore di un dentista che non vedrà mai, nel corso di una vita, tutte le radiografie che sono state inserite per programmare quella macchina. Un’applicazione potenzialmente straordinaria se applicata ai tumori, o anche alla lettura dei polmoni per capire se sono stati colpiti da Covid-19 o da una comune polmonite.

Questi sono alcuni degli affascinanti esempi portati da Euro Beinat, professore di Geoinformatica e Data Science all’Università di Salisburgo, nel corso del webinar organizzato da Fondazione Zoé – Zambon Open Education in collaborazione con Il Giornale di Vicenza.

Da dove nascono queste magie dell’intelligenza artificiale? “Nel modello di computazione tradizionale  – spiega Beinat – abbiamo dati e programmi necessari per far produrre al computer un certo output, i dati sono quelli che raccogliamo, il programma deve essere scritto da un programmatore e questi due sono  gli input per il computer. Machine learning è una cosa opposta:  diamo a una macchina i dati e l’output che vogliamo ottenere e il risultato è il programma. La differenza è che il programma non è scritto da qualcuno, ma si autoscrive. Questo meccanismo, machine learning, viene considerato una tecnologia che modificherà la società”.

Ovviamente l’intelligenza artificiale è stata utilizzata in vari modi anche nel corso di questa pandemia, nel campo della previsione, della prevenzione e della risposta alla malattia e anche della recovery economica. “Così tanti modi – precisa Beinat – che è persino difficile tenerne traccia. Ma quel che più conta è che si sono accelerati alcuni trend che erano già in atto e che non torneranno più indietro, o lo faranno solo parzialmente: diventeranno cambiamenti strutturali”

Uno di questi trend è la robotizzazione delle attività. In questo caso l’esempio è il robottino per l’accettazione negli ospedali che valuta temperatura, presenza delle mascherine e distanziamento sociale. È chiaro che sperimentato questo modello si troveranno molte altre applicazioni. Un altro trend è quello della telemedicina. “Ne parliamo da molti anni  – dice Beinat – ma è ancora un settore abbastanza limitato, ora dobbiamo aspettarci che diventi un cambiamento, in qualche anno diventerà parte sistematica del modo in cui ci curiamo”. Altro esempio è quello dell’e.commerce con le consegne a domicilio: “Molte aziende – dice – si saranno attrezzando per automatizzare l’ultimo miglio. Ci aspettiamo che nei prossimi 2- 3 anni buona parte delle consegne a domicilio possa essere automatizzata”. Infine, un altro settore che ha risentito moltissimo della pandemia è stata l’istruzione. “L’Università di Cambridge ha dichiarato che tutte lezioni fino a giugno 2021 saranno online. Difficile pensare che l’anno successivo si torni al modello precedente. Probabilmente stiamo assistendo alla modifica del modello di educazione universitaria, in cui una parte dell’educazione è meccanica, di trasmissione delle informazioni. Questa parte potrà esser fatta online, automatizzata. L’altra parte, seminari, workshop in cui il contatto con gli studenti è importante richiederà ancora il campus. Quindi ci saranno due modalità. La parte online a quel punto sarà molto più libera, potrà essere seguita ovunque e si aprirà un mercato per i provider di informazioni per fornire questi corsi indipendentemente dall’università: un modello radicalmente diverso da quello che abbiamo adesso ed è un gran bene perché tutto questo sarebbe dovuto succedere già quindici anni fa”

“Per mettere a regime tutto questo – conclude Beinat – servono dati, talento e molti investimenti. L’Europa in questo momento è arretrata nel campo dell’intelligenza artificiale rispetto ad Asia e Stati Uniti: visto che nei prossimi mesi e anni ci saranno fenomenali investimenti, abbiamo l’opportunità di chiudere questo gap, l’importante è che gli investimenti vadano in questa direzione”

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