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Quali sono le novità dell’Intelligenza Artificiale che coinvolgono i business nel 2021?

Anche se il lockdown globale ha – in buona sostanza – fermato il mondo, non è riuscito a fermare lo sviluppo dell’Intelligenza Artificiale, anzi…

Come diciamo da alcuni mesi a questa parte, la pandemia ha dato una spinta molto forte al processo di trasformazione digitale.

Diverse innovazioni sono venute fuori dal mondo dell’Intelligenza Artificiale, e di cui abbiamo voluto parlare nel corso del 2020…

Perché secondo noi sono novità che hanno avuto un effettivo impatto sul business…

Ne diciamo solo alcune, ne abbiamo parlato in una puntata apposta…

  • Less Than One Shot Learning: un training di immagini che non utilizza immagini.
  • AI Hacker Proof, un training fatto con una rete neurale che deve si irrobustisce proteggendosi dagli attacchi di un’altra rete neurale.
  • MuZero, l’algoritmo inventato da DeepMind che riesce a vincere a Go, Shogi, Scacchi e Atari senza conoscere fondamentalmente le regole.
  • Vokenizzazione, un sistema di apprendimento che unisce sia le parole scritte alle immagini per migliorare la comprensione della realtà.
  • L’app dell’MIT che riconosce l’infezione da Covid, ascoltando il colpo di tosse di un utente.
  • L’algoritmo al 100% affidabile che riesce a dire quanto è effettivamente corretta la previsione.

E c’è stata anche una grossa, grossissima innovazione dell’anno scorso… ne abbiamo parlato per tutto il 2020…

IL GPT-3, appunto.

L’algoritmo di OpenAI ha segnato il nuovo gold standard degli algoritmi di linguaggio…

E la sua uscita sul mercato ha dato uno slancio agli investimenti in AI, sia nel mondo del business che in quello della ricerca e dello sviluppo.

Infatti, il GPT-3 ha spinto diversi gruppi di ricerca e sviluppo a sfruttarne il funzionamento del per creare nuovi algoritmi o migliorare quelli già presenti.

E le novità di cui abbiamo voluto parlare nella puntata #42 del podcast /in questo articolo sono molto legate al GPT-3, e avranno un innegabile impatto sul business.

Diciamo che sono un po’ un proseguimento del lascito del GPT-3… 

Quindi, non perdiamo altro tempo, e cominciamo…

Transformers

Gli algoritmi Transformers di linguaggio esistono ormai da anni – ne abbiamo parlato persino nell’articolo sul cambiamento climatico – ma il GPT-3 ha dato loro nuova linfa…

Vediamo di spiegare in poche parole che cosa sono senza scendere in dettagli troppo tecnici.

Mettiamo per esempio di voler tradurre dall’italiano all’inglese la frase “il gatto mangia il pesce”.

Ecco, un algoritmo Transformer prende la frase e la divide in “token”, cioè in piccoli pezzetti che corrispondono sostanzialmente alle parole.

  • Il – Token1
  • Gatto – Token2
  • Mangia – Token3
  • Il – Token4
  • Pesce – Token5

Ogni token ha un valore, quindi “soggetto”, “verbo”, “oggetto”…

Poi l’algoritmo aggiunge degli elementi di contesto e il risultato è la frase tradotta in inglese.

Il superpotere del transformer sta nella possibilità di contestualizzare i riferimenti dello stesso soggetto, dello stesso oggetto, della stessa frase.

Quindi riusciamo ad assegnare a “il gatto” in quanto soggetto, tutti i riferimenti al soggetto.

Sembra una cosa banale?

Beh, c’è da dire che gli algoritmi precedenti prendevano la frase parola per parola e poi altrettanto traducevano parola per parola.

Il Transformer in realtà è l’evoluzione di un modello già presente (non abbiamo inventato l’acqua calda) data da investimenti di soldi, tempo e ricerca.

L’algoritmo BERT di Google è un Transformer che viene spesso utilizzato anche dalle stesse tradizioni di Google, di cui abbiamo parlato in una puntata del podcast.

Ma a te che sei un imprenditore che cosa interessa?

Questi algoritmi hanno già trovato importanti applicazioni nel mondo del business, e ultimamente ce n’è una richiesta sempre maggiore.

Per esempio, possono essere utilizzati per ricavare informazioni testuali da grossi database di CRM.

Sarebbe come avere un account manager senior che riesce a leggere tutta la cronistoria di un cliente per definire la migliore strategia di acquisizione clienti.

Ma questi algoritmi possono essere applicati anche al post-vendita, come per esempio a dei sistemi di assistenza tecnica abbinati a delle interfacce conversazionali (che oggi ormai sono indispensabili).

Con il nostro team, per esempio, stiamo realizzando un progetto importante per l’OMS.

In questo progetto gli algoritmi processano grosse quantità di testi scritti da esperti di settore, con cui vengono definite le knowledge rules

Queste regole vengono poi interpretate dal sistema e usate per addestrare un assistente virtuale.

Graph Neural Networks (GNN)

Che cosa sono queste GNN?

In italiano sono le cosiddette “reti neurali a grafi”…

È una tecnologia che stiamo ancora valutando e conoscendo, ma la possiamo spiegare in modo umano partendo dal concetto di “grafo”.

Un grafo è una rappresentazione di nodi e dei collegamenti fra di loro…

In questo specifico caso abbiamo le reti neurali a grafi, cioè basate su grafi logici, in cui si arriva a creare una connessione di eventi, di oggetti e così via.

Se per esempio dobbiamo creare delle relazioni fra gli elementi, e le dobbiamo far notare al modello di deep learning, andiamo ad utilizzare questo tipo di grafo.

Facciamo un esempio pratico… 

Quando andiamo su Internet ogni nodo, di fatto, rappresenta una pagina o una persona che magari sta cercando una soluzione su Google oppure che ha creato una relazione su un social network.

Queste relazioni fanno poi parte del grafo in generale, fatto appunto di nodi e relazioni.

L’algoritmo impara da queste relazioni mappando un percorso, una strategia, un legame tra i vari nodi e altro.

Un altro esempio è la definizione dei grafi che vengono usati per la composizione delle molecole.

Tutti gli algoritmi che stanno alla base dell’analisi delle molecole, nel caso dell’Intelligenza Artificiale, potrebbero usare questo tipo di grafo di rete neurale per migliorarne la comprensione.

Advanced Behavioral Analytics AI

Detto in italiano, è un tipo di Intelligenza Artificiale basato sulle analitiche avanzate di comportamento.

Ma possiamo considerarle come dei dati analitici “spinti”, come ad esempio la navigazione web del sito, i gestualità su un’app e così via.

Questa è anche la differenza fra il passato e adesso che abbiamo un valore aggiunto con l’Intelligenza Artificiale.

Noi di fatto, creiamo così tanti dati che iniziamo ad analizzarli ancora più nel dettaglio, quindi non solo il movimento del mouse, il click, quanto tempo ci metto a muovermi, eccetera.

Ogni evento che viene analizzato tramite la navigazione web, viene trasmesso o comunque salvato per profilare l’utente…

Significa che se un utente passa più di 5-10-15 secondi davanti ad un’immagine, quell’immagine ha creato nell’utente un’emozione che può essere “memorizzata” per dare vita a delle dinamiche di marketing.

Facciamo un esempio molto semplice per rendere il concetto…

Nella fase di login abbiamo username e password.

Naturalmente username e password danno il via ad una sessione utente – crittografata in certi casi – che da accesso ad un’area protetta…

E lo scopo di riuscire a preservare la sicurezza di quest’area è alla base dell’informatica, nell’ambito della cybersecurity.

Se una password e uno username li puoi passare alla fidanzata per condividere l’accesso a Netflix, sicuramente il movimento che puoi fare con il mouse per raggiungere l’area dello username o quella della password, non sarà mai un movimento ripetibile.

Quindi, questo può far percepire l’unicità dell’atto di fare login, quindi un livello ulteriore di sicurezza, basato su un’analisi di dati più spinti.

Fondamentalmente questo ci permette di analizzare il movimento dell’utente sulla base delle mosse che fa quando deve digitare la password sulla tastiera, piuttosto che in base a come muove il mouse…

Ma il vero mercato sta nella profilazione degli utenti…

Di fatto, i sistemi di profilazione dell’utente sono quelli che sono presenti in tutti gli e-commerce più evoluti, in Netflix, nelle piattaforme di streaming…

Il concetto è proprio quello di profilare l’utente proprio perché per questioni di privacy non possiamo chiedere i dati e monitorare e sorvegliare tutto quello che fa un utente.

Tutto quello che possiamo fare è cercare di clusterizzare dei profili, quindi le persone che mostrano determinati comportamenti simili…

Possiamo andare a studiare quali sono i passaggi che fanno, e quindi poi andare a costruire dei prodotti o servizi, piuttosto che delle modalità di vendita che piacciono di più a questo tipo di raggruppamenti di utenti…

Questo è sicuramente interessante, per chi si occupa di vendita online o anche di vendita in generale, e credo anche che in questo settore ci saranno delle importanti novità e dei sistemi in grado di fare profilazioni sempre più spinta, efficiente, che porterà ad aumentare i volumi di vendita.

Cosa ci auguriamo per questo 2021?

Lo diciamo ormai da sempre…

Il fatto che l’Intelligenza Artificiale sia predisposta al miglioramento vuol dire sempre che prima la si implementa, prima si arriva al miglioramento rispetto a tutti gli altri.

Io implemento un sistema di Intelligenza Artificiale in azienda rispetto ad un altro concorrente…

E nel momento in cui il mio concorrente deciderà di farlo, io avrò già la versione dell’algoritmo migliorata e ottimizzata.

Quindi, è sempre meglio agire prima che lo faccia qualcun altro, in buona sostanza.

E, considerate queste novità che sono molto più profonde di quello che si può semplicemente leggere con una parolina tipo “transformers” o “gnn” o “ABAI”, fa sua differenza…

Quindi, se vuoi mettere le mani su questa nuova tecnologia prima che lo faccia la tua concorrenza, puoi contattarci direttamente compilando questo modulo ==> MODULO

E noi saremo ben felici di mostrarti le nostre tecnologie e mostrarti come queste tecnologie possono contribuire positivamente alla crescita del tuo business e della tua azienda.

A presto!