5 previsioni su Intelligenza Artificiale e machine learning per il 2018: come l’apprendimento automatico cambierà e in quali settori l’AI sarà più presente
Durante il 2017 è stato difficile sfuggire alle previsioni su intelligenza artificiale e modalità in cui stava per cambiare il mondo, ma nel 2018, è ancora improbabile che il mondo cambi. Tuttavia, un’attenzione maggiore a risultati ripetibili e quantificabili è destinata a dare fondamento ad alcune delle previsioni dirompenti.
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Intelligenza artificiale pericoli
Nel 2018 l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico continueranno a fare notizia e probabilmente ci saranno ulteriori affermazioni sensazionalistiche su robot che intendono prendere il nostro posto di lavoro o addirittura distruggerci. Tuttavia, le storie sulla vera innovazione e sui progressi dovrebbero iniziare a ricevere maggiore risalto, dato che la promessa delle macchine intelligenti inizierà effettivamente a dare i suoi frutti. Qui trovate 5 previsioni su Intelligenza Artificiale e machine learning per il 2018.
Previsioni su Intelligenza Artificiale e apprendimento nel 2018
1. Meno fumo e molto arrosto in merito all’ Intelligenza artificiale
La prima tra le previsioni su Intelligenza artificiale e machine learning è la concretezza. Con qualsiasi tecnologia rivoluzionaria viene anche l’aspettativa iperbolica. Dato che l’arrivo dell’IA funzionale e utile è qualcosa che è stato previsto per secoli, non sorprende che la gente voglia parlarne adesso che è alle porte.
Questa lunga attesa rende al contempo molto intense le voci esagerate e i miti in merito all’Intelligenza Artificiale e l’immaginario futuristico inevitabilmente alla fine si affievolisce, mentre l’attenzione dei media si sposta sulla “prossima grande cosa”. Nel 2018 dovremmo iniziare a vedere progressi reali in direzione del raggiungimento di alcuni dei sogni e delle ambizioni che sono stati discussi negli ultimi anni.
Tutti gli indicatori mostrano che gli investimenti nello sviluppo e nell’integrazione dell’AI e, in particolare, del machine learning, stanno continuando a crescere e, soprattutto, i risultati stanno cominciando ad apparire al di là dei computer che imparano a battere gli umani ai giochi da tavolo e ai programmi TV. Il 2018 potrebbe fornire un flusso continuo di piccoli, ma sicuri, passi in avanti, poiché la tecnologia dell’apprendimento automatico e la tecnologia delle reti neurali stanno prendendo più piede nella quotidianità.
2. Più soldi si riverseranno in progetti aziendali relativi all’ intelligenza artificiale come mai prima d’ora
La seconda tra le previsioni su Intelligenza artificiale e machine learning è il maggior budget che verrà dedicato a questi progetti. Spronati dai successi ottenuti da innovatori e leader di mercato nel 2017, sempre più aziende lanceranno iniziative che coinvolgono l’intelligenza artificiale.
Con le auto e le navi che si guidano da soli, così come progressi medici salvavita all’orizzonte, sembra probabile che la velocità del cambiamento tecnologico aumenterà solo quando il decennio si avvicinerà al termine. Per molti CEO e CTO, il cambiamento e l’innovazione sono divenuti una priorità sempre più importante.
Un altro forte fattore motivante è la paura di perdere. Con così tanto da guadagnare, potrebbe emergere una mentalità che instaura la sensazione che “bisogna fare qualcosa” con l’intelligenza artificiale; mentre ciò potrebbe essere di stimolo, se l’azione fosse però presa troppo frettolosamente, potrebbe facilmente portare alla seconda previsione:
3. Molti progetti di intelligenza artificiale falliranno, in modo costoso
Non è tra le previsioni su Intelligenza artificiale e machine learning che vi piacerà sentire, ma è la verità, molti progetti falliranno. Questo è un fatto triste tipico di molti progetti che riguardano tecnologie nuove e spesso non testate ed è stato un problema sempre presente nel corso dei secoli, anche se in alcuni casi rientra nei rischi accettati da ogni pioniere. Quando si lavora su una nuova frontiera, l’unica certezza è che ci saranno difficoltà impreviste. Gli algoritmi di apprendimento automatico possono essere ottimi nel pensare a nuovi modi per aggirare i problemi e possono persino sembrare in grado di predire il futuro, ma è improbabile che prevedano o reagiscano a molti fattori interni ed esterni che potrebbero influenzarne il successo, che potrebbero includere lo sviluppo del personale, gli sviluppi legali, politici o economici della forza lavoro, le attività dei concorrenti e la capacità di cooperare tra i team concentrati sul business e quelli concentrati sui dati.
Una vaghezza o una mancanza di concentrazione sugli obiettivi e sulle aspettative di un’iniziativa di intelligenza artificiale è spesso causa di fallimento del progetto e la dura verità è che l’intelligenza artificiale è difficile e spesso costosa. Una tendenza verso soluzioni “plug and play”e as-a-service potrebbe aver aperto le porte alle organizzazioni con risorse non di scala mondiale al lavorare con l’integrazione dell’AI, tuttavia, però, rischia anche di incoraggiare un approccio preconfezionato o basato su template per la data science, che potrebbe non essere appropriato per gli scopi di tutte le organizzazioni.
Le iniziative e i progetti con maggiori probabilità di successo sono quelli che sono previsti fin dall’inizio con una strategia chiara e con risultati chiaramente legati a indicatori KPI di fondo come la crescita dei ricavi e i punteggi di soddisfazione del cliente.
4. Il modo in cui interagiamo con le macchine continuerà a spostarsi verso l’uso della voce
Le previsioni su Intelligenza artificiale mettono al centro l’uso della voce, come interfaccia di comunicazione. Proprio come Echo e Alexa hanno invaso le nostre case, le interfacce di conversazione diventeranno sempre più comuni quando si tratta di interagire con la tecnologia in un ambiente aziendale.
Secondo un recente rapporto, il 20% delle imprese prenderà in considerazione il prossimo anno l’aggiunta di interfacce vocali alle proprie dashboard e sistemi, dopotutto è il modo in cui la maggior parte di noi comunica in modo più naturale. Dato che i computer sono diventati più abili a capirci, c’è meno bisogno che noi impieghiamo il tempo per imparare i loro complicati linguaggi matematici. Gli algoritmi di generazione del linguaggio naturale e di elaborazione del linguaggio naturale stanno imparando costantemente a diventare più bravi a capirci e a parlare con noi in un modo immediato da capire. Per tutto il 2018 questo continuerà a migliorare e dovremmo abituarci a robot con i quali possiamo dialogare, con parametri limitati, proprio come faremmo con un altro umano.
5. I robot saranno più coinvolti nella cura della nostra salute e del nostro benessere.
La previsione può suonare drammatica, ma non si ipotizza che andremo nell’ambulatorio del nostro dottore e saremo accolti da un umanoide robotico, almeno non ancora. L’invasione dell’intelligenza artificiale nella sanità sta avvenendo in un modo che inizialmente sarà invisibile ai pazienti. Dietro le quinte, gli algoritmi di riconoscimento delle immagini vengono utilizzati per individuare i segnali premonitori sepolti in immagini mediche e persino note dei medici scritte a mano. Poiché questa tecnologia sta dimostrando di avere successo nei progetti pilota, dovremmo aspettarci di vederla passare a un più ampio uso operativo nel prossimo anno.
Probabilmente vedremo anche più robot con la capacità di aiutare le persone a far fronte a disabilità e malattie. Si prevede che i robot di cura e compagnia diventeranno popolari e potrebbero iniziare a diventare una realtà quotidiana nel 2018.
Nel complesso, il 2018 potrebbe essere un anno molto interessante per l’Intelligenza Artificiale