L'universo della tecnologia avanzata si espande velocemente, portando innovazioni sempre più numerose nella nostra vita quotidiana. E non è facile stare al passo e comprenderne realmente i benefici specie quando la terminologia non è così precisa.
Intelligenza Artificiale e Machine Learning rientrano proprio in questo caso: due concetti fondamentali, che stanno già cambiando il lavoro di tutti ma che a volte vengono confusi. Ecco perché è il caso di spiegarveli e fare un po' di chiarezza.
Per introdurre il tema delle tecnologie e sistemi intelligenti, che potrebbe apparirebbe futuristico o fantascientifico, partiamo guardando la realtà che attualmente ci circonda.
Il futuro è qui, i dispositivi che usiamo ogni giorno sono già avanzati, più di quanto ci appare. Sono intelligenti: un termine che indica come degli oggetti, di per sé inanimati e non dotati di intelletto, imitano le azioni e il comportamento umani.
Basti pensare al termine inglese Smart, ormai prefisso di oggetti comuni: smartphone, smartwatch, smart TV. Rispetto ai normali phone, watch o TV, i dispositivi di oggi fanno più cose, le fanno meglio e continuano a migliorare le prestazioni mano mano che acquisiscono dati.
Non sono, insomma, cementificati nel momento della propria creazione. Vengono aggiornati in continuazione, si evolvono come se fossero davvero viventi, e spesso imparano. A partire da qui, si originano i due concetti di Intelligenza Artificiale e Machine Learning, che vi spieghiamo nel dettaglio.
L'Intelligenza Artificiale è in grandissima espansione. Si tratta di una disciplina informatica molto estesa: studia la capacità delle macchine di svolgere compiti tanto avanzati da ricordare l'opera di una mente umana.
Per fare qualche esempio, tra questi compiti figurano la pianificazione, l'apprendimento, l'utilizzo di capacità precedentemente apprese per svolgere altri compiti, la proattività e il problem solving, la conversazione attiva (quindi ponendo domande e fornendo risposte). Tutte attività che richiamano l'idea di un'intelligenza vera.
Siamo già immersi nelle tecnologie dotate di queste intelligenze (come gli assistenti vocali, il riconoscimento facciale, i contenuti consigliati o gli avversari computerizzati dei videogiochi), un chiaro segno di quanto l'IA sia in mezzo a noi. Se oggi se ne parla maggiormente, non è per la novità in senso assoluto, quanto per le sue implicazioni in ambito lavorativo→.
Grazie all'Intelligenza Artificiale, infatti, numerosi settori lavorativi, tra cui la gestione documentale digitale→, stanno attraversando un periodo di repentina evoluzione. La quale è destinata solo ad aumentare, in particolare grazie a una delle "branche" dell'IA.
Il Machine Learning (o apprendimento automatico) è una sotto-disciplina nel vasto mondo dell'Intelligenza Artificiale. In breve, l'IA è l'immensa categoria "madre" e contiene al suo interno diverse applicazioni, tra cui appunto il Machine Learning. Sono entrambi campi di studio ampi e importanti ma la differenza è che uno fa capo all'altro.
Nel dettaglio, il Machine Learning studia i mezzi con cui le macchine possono imparare in modo strutturato e continuo, e utilizzare le nuove conoscenze per evolversi e svolgere meglio il proprio ruolo. La finalità superiore dell'apprendimento automatico è, come detto, somigliare a un'intelligenza umana e imitarne le potenzialità.
Il software "classico" privo di Machine Learning è a conoscenza solo di tecniche, dati e input fornitigli alla sua creazione.
Il sistema intelligente, invece, è in grado di ricercare e immagazzinare nuovi set di dati, poi di sperimentarli per capire se sono utili, e infine di selezionare quelli più importanti. In seguito, usarli per assolvere meglio al suo compito: così riesce a migliorarsi da solo, come fanno le persone.
Esistono molte tecniche per consentire al software IA di imparare, tra cui diversi modi di sottoporgli grosse moli di dati e di fargliele identificare, sia assistiti che autonomi, sia "in solitaria" che in interazione con le persone.
Anche il Machine Learning, proprio in vista della sua capacità di lettura e rielaborazione dei dati, costituisce un'importante elemento per ottimizzare la gestione dei documenti aziendali→ e si sposta anche verso sistemi profondi come il Deep Learning
Le applicazioni basate sull'IA sono già tantissime e saranno sempre di più: le aziende di oggi devono imparare a conoscere questi temi, che oramai non sono più scindibili dalla vita lavorativa.