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“Stay Robot. Stay Human!” Tutte le implicazioni dell’AI dalla creatività alla robotica

In un’intera giornata dedicata al tema dei Futuri Possibili e alle voci femminili che possono renderli tali non poteva mancare Ilaria Zampori, General Manager in Italia di Quantcast, società internazionale che possiede e gestisce la più grande piattaforma al mondo di audience insight e misurazione dell’open internet.

Oggi Ilaria Zampori, per il secondo anno consecutivo, è stata infatti tra le protagoniste di Huddle 2018, l’evento organizzato il 27 novembre da Mindshare a Milano, per dimostrare come l’intelligenza artificiale rivoluzionerà il mondo della creatività e i modi di vivere delle persone.

Zampori ha ospitato sul palco Barbara Caputo, Senior Researcher all’IIT – Istituto Italiano di Tecnologia, che ha presentato l’evoluzione e l’applicazione dell’AI nella visione robotica, illustrando come i robot stanno imparando non solo a percepire gli oggetti ma anche a conoscerne il significato.

Ad aprire i lavori del talk intitolato “Stay Robot. Stay Human!”, la giornalista e autrice di programmi Rai Barbara Carfagna, che in qualità di moderatrice ha accompagnato gli ospiti in sala in un viaggio sorprendente alla scoperta di un futuro sempre più “robot” in cui però non potrà, anzi, non dovrà mai mancare l’immaginazione, la creatività e l’intelligenza proprie dell’essere umano.

L’influenza positiva dell’AI sulla creatività

Come ha spiegato Zampori, l’obiettivo delle società tech che lavorano con l’AI non consiste nel replicare l’intelligenza umana, esperienza peraltro impossibile, ma nel creare macchine e strumenti più intelligenti capaci di semplificare la vita e renderla migliore sia a livello personale che professionale.

Oggi si parla di machine learning per indicare l’abilità di una macchina di apprendere attraverso l’esperienza seguendo l’esempio del cervello umano. Un’evoluzione tecnologica iniziata già negli anni Cinquanta e Sessanta che sta vivendo una nuova primavera mostrando appieno le straordinarie opportunità offerte dell’AI che in futuro automatizzerà l’automatizzabile.

«Generalmente la parola automatizzazione non piace perché rimanda subito al taglio dei costi, inteso anche e soprattutto in termini di risorse umane – ha affermato Zampori -. In realtà io la considero assolutamente entusiasmante e stimolante perché la associo al concetto di innovazione. Credo fortemente infatti che, grazie all’intelligenza artificiale, raggiungeremo traguardi ad oggi impensabili in qualsiasi settore a partire dalla creatività».

Proprio la creatività sarà uno dei settori più influenzati positivamente dall’AI. Nei laboratori di ricerca è già operativo il Generative Adversarial Networks, una serie di algoritmi di intelligenza artificiale che, implementando due sistemi di reti neurali, permette alla macchina di diventare autodidatta. Da qui la prossima trasformazione dell’AI che diventerà un vero e proprio co-creator di contenuti, aprendo scenari fino ad oggi inimmaginabili.

«Avremo macchine in grado di creare un volto umano quanto più simile alla realtà partendo da un semplice schizzo o di modificare il passaggio in una foto, per esempio da invernale ad estivo, senza la necessità di un altro scatto o un’ulteriore grafica», ha spiegato ancora Zampori.

Le implicazioni dell’AI nel mondo della robotica

Quella dell’AI è un’innovazione continua e incredibile che trova conferma anche nel mondo della robotica, come ha descritto Barbara Caputo.

All’IIT la ricercatrice guida il laboratorio di ricerca Visual and Multimodal Applied Learning (VANDAL) che si fonda sullo sviluppo di algoritmi e di conoscenze teoriche in grado di permettere ai robot, o più in generale a sistemi basati sull’intelligenza artificiale, di imparare autonomamente informazioni sugli oggetti.

«Uno dei grandi trionfi dell’intelligenza umana e al tempo stesso uno degli enormi limiti dell’intelligenza artificiale è la capacità di immaginare e di andare oltre la percezione del singolo oggetto», ha dichiarato Caputo. Da qui l’importante sfida che sta affrontando in laboratorio: insegnare ai robot non solo a percepire un oggetto, ma a vederlo davvero.

Solo se riusciranno a capire ciò che vedono, i robot potranno infatti andare oltre i loro limiti attuali e diventare i più grandi alleati delle persone nella vita quotidiana. Un obiettivo ambizioso per il quale il team di ricerca utilizza strumenti tratti dal machine learning, dall’analisi di segnali multimodali per la computer vision e dal data mining, come per esempio il deep learning. Si tratta di una somma di algoritmi a grande capacità, così chiamati perché in grado di gestire milioni e milioni di dati, che cercano di simulare i comportamenti del cervello umano.

Grazie a questa tecnologia i robot riescono a crearsi dei modelli, definiti metamodali, già presenti nel cervello umano, che riuniscono tutte le nozioni sugli oggetti apprese dal web, fonte inesauribile di dati, informazioni e immagini, per ottenere più che una percezione, una visione dell’oggetto.

Il passo successivo sarà insegnare loro a immaginare l’oggetto in tre dimensioni per andare oltre la semplice immagine online e comprenderne la vera natura. Un traguardo che renderà gli occhi dei robot sempre più simili a quelli umani per una convivenza futura estremamente collaborativa e positiva.

Huddle, Quantcast spiega il legame tra dati, intelligenza artificiale e sport

In un’intera giornata dedicata alle Intelligenze non poteva mancare Quantcast, una delle società leader a livello mondiale nell’intelligenza artificiale e nella sua applicazione a favore di brand, agenzie ed editori, per una pubblicità digitale sempre più rilevante, personalizzata e mirata.

Oggi Ilaria Zampori, General Manager di Quantcast Italia, è stata infatti tra i protagonisti di Huddle 2017, l’evento organizzato da Mindshare a Milano, per dimostrare come l’intelligenza artificiale e l’utilizzo dei big data siano pervasivi in qualsiasi settore, dall’advertising digitale allo sport. Zampori ha avuto l’onore di ospitare sul palco Adriano Bacconi, Sport Consultant & Data Scientist, che ha fornito una visione concreta e tangibile della continua evoluzione tecnologica che sta vivendo il mondo sportivo e in particolare il calcio, dove la raccolta e l’analisi dei dati ha acquisito un valore non più trascurabile sia fuori che dentro il campo.

Ad inaugurare la sessione di lavori, una domanda cruciale, titolo anche dell’intervento: il calcio è intelligente o artificiale? Come ha spiegato Bacconi, oggi si può davvero parlare di un’era dei dati anche per lo sport e in particolare per il calcio. Il game intelligence è una realtà concreta e la componente cognitiva nel calcio è spesso decisiva. Le scelte fatte dei giocatori in campo o le strategie di gioco costruite dai coach sono sempre più il frutto di una capacità empirica in grado di percepire e interpretare dati e immagini secondo precisi modelli di riferimento, costruiti nel tempo grazie all’esperienza.

Tra i primi artefici di questa rivoluzione tecnologica, Adriano Bacconi ha ricordato Valerij Lobanovski, grande allenatore della Dinamo Kiev e della Nazionale russa, che cercò di rendere oggettivo questo processo di analisi, oltre quarant’anni fa. Il suo movimento segnò l’inizio di un lungo cammino per migliorare i processi decisionali attraverso l’utilizzo della tecnologia. Un’evoluzione che negli anni ha coinvolto tutto il mondo dello sport: calcio, volley e baseball in primis.

L’intervento si è poi focalizzato su un tema molto caro anche gli ospiti in sala: il ritorno sugli investimenti. “Nel digital advertising l’impiego dei big data e di una tecnologia all’avanguardia fondata sull’intelligenza artificiale e sul machine learning forniscono a brand e marketer insight molto preziosi. Questi insight servono per comprendere la propria audience e intercettarne di nuove, per aumentare l’efficacia delle campagne pubblicitarie digitali e di conseguenza ridurre inutili sprechi di budget”, ha affermato Zampori.

E anche nello sport le best practice non mancano. Come ha raccontato Bacconi, tra le innovazioni più significative troviamo la soluzione sperimentata dal CT della nazionale di Volley Mauro Berruto con Moxoff. In funzione della modellazione di precisi schemi di gioco e della conoscenza delle reazioni dei singoli al contesto situazionale, un evoluto sistema di machine learning è stato in grado di predire in quale settore della rete si sarebbe finalizzato l’attacco di una squadra con una precisione di quasi l’80%.

La conclusione è stata invece affidata ad uno sguardo sul futuro. Come evolverà l’intelligenza artificiale? Cosa dobbiamo aspettarci? Le innovazioni, da sempre, aprono dibattiti. C’è chi ne esalta gli aspetti positivi e chi invece sottolinea le possibili conseguenze negative. Anche se la strada è ancora lunga, non si può però negare che l’intelligenza artificiale e l’utilizzo dei big data siano già ampiamente diffusi nella nostra quotidianità. Basti pensare a tutto il tema dell’industria 4.0, dalla diagnostica medica alla logistica fino al customer care.

“Noi in Quantcast siamo convinti che la strada intrapresa sia quella giusta, il futuro del digital advertising è l’intelligenza artificiale”, ha affermato Zampori. “Le evidenze sono palesi a tutti. Ormai la tecnologia, vedi video-tracking, sensori gps, telemetria, offre agli addetti ai lavori sempre più informazioni anche real time. L’intelligenza artificiale può filtrare i segnali più pertinenti consentendo all’intelligenza umana interpretazioni più rapide ed efficaci”, prosegue Bacconi.

Huddle, Adriano Bacconi presenta la piattaforma Math&Sport

Proprio per confermare questa convinzione, Adriano Bacconi, ha presentato in anteprima la piattaforma di calcio di Math&Sport realizzata dal Data Scientist in collaborazione con Moxoff, spin-off del Politecnico di Milano. Un’innovazione che, sfruttando il machine learning e l’intelligenza artificiale, permette ad atleti e staff tecnici di andare oltre la semplice descrizione della performance e ricevere indicazioni predittive e suggerimenti specifici per l’ottimizzazione di una strategia o un gesto tecnico.

Si tratta infatti di una piattaforma in grado di elaborare i dati derivanti dai sistemi di tracking ed è dotata di tre componenti matematiche che consentono ad un match analyst o anche direttamente ad un allenatore o un manager di una società di calcio di vedere la partita con occhi completamente diversi.

La prima componente è quella modellistica: gli ingegneri matematici di Moxoff hanno sviluppato un sistema capace di riconoscere e classificare in modo automatico e quindi estremamente oggettivo ogni evento che si verifichi durante una partita. Sia esso legato al singolo giocatore, ad un reparto, o all’intera squadra. Su questa base, sono stati implementati avanzati algoritmi di machine learning. L’utente non solo ha la possibilità di leggere la partita in ogni dettaglio e cercare le risposte alle proprie domande, ma ha soprattutto l’opportunità di ricevere direttamente dagli algoritmi l’evidenza di correlazioni tra le diverse variabili e quindi di nessi fondamentali tra cause ed effetti. Un allenatore può ad esempio capire quali sono i precursori che permettono ad un determinato reparto o singolo giocatore di avere una certa efficacia in una zona del campo o in uno specifico momento della partita.

Visto che le variabili sono centinaia e le possibili correlazioni tra esse migliaia o decine di migliaia, la terza componente della piattaforma sono gli algoritmi di intelligenza artificiale. Si tratta di algoritmi in auto-apprendimento che forniscono solo le informazioni davvero rilevanti e in tempi estremamente rapidi. Tanto da immaginarne potenzialmente un utilizzo anche durante il match.