Lo sviluppo dell’intelligenza artificiale ha portato a una nuova scoperta destinata a meravigliare il mondo: si tratta dell’intuizione artificiale. Il campo dell’AI (“Artificial intelligence”), che si sta facendo conoscere con titoli sensazionali e articoli promettenti, si basa sull’apprendimento automatico, un sistema che permette alle macchine di lavorare in autonomia organizzando i dati ricevuti. Con l’intuizione artificiale questi algoritmi migliorano ancora e saranno in grado di scovare errori e situazioni particolari, ovvero riusciranno tramite un sorta di istinto a notare anomalie e problemi. Ciò porta il riconoscimento dei modelli a livelli avanzati, di pari passo con un aumento dell’utilità dell’AI.
Secondo il ricercatore americano Mark Gazit ci sono state finora tre generazioni di intelligenza artificiale, a partire addirittura dagli anni ’50. La prima era stata creata per rispondere alla domanda “cosa è successo?”, la seconda analizzava “perché è successo”, mentre la terza e attuale ci dice, sulla base di ciò che è già accaduto, “cosa potrebbe accadere in futuro?”. Ora è il turno del passo successivo, l’era della “Artificial intuition”. Questa innovazione consente ai computer di identificare minacce e opportunità senza che venga detto loro cosa cercare, proprio come l’intuizione umana ci consente di prendere decisioni in assenza di informazioni precise. Già oggi aziende come Google, Amazon e IBM stanno lavorando per sviluppare soluzioni in questo campo e alcuni team di ricerca sono riusciti a renderle operative. Le università di Yale e Tel Aviv hanno lavorato insieme al fine di sviluppare una serie di algoritmi che identificano segnali insoliti nei dati ricevuti.
Una volta esaminata la serie di dati immessi nel sistema, i complessi algoritmi dell’intuizione artificiale sono in grado di identificare eventuali correlazioni o anomalie tra i vari punti. Ciò non avviene automaticamente: in primo luogo, invece di costruire un modello quantitativo per elaborare i dati, l’intuizione artificiale applica un modello qualitativo.
Poi analizza il dataset e sviluppa un linguaggio che rappresenta la configurazione di ciò che osserva. Questo linguaggio utilizza una varietà di modelli matematici e fornisce una guida per la visualizzazione di identificatori anomali. In questo modo tutti i fattori che non si adattano correttamente al quadro generale vengono contrassegnati come sospetti. Così facendo si scoprono problemi, nonché modelli simili fra loro, anomalie ed opportunità. Un aiuto nelle ricerche molto utile che ora verrà fatto direttamente dalle macchine, senza necessità di un occhio umano e delle capacità del cervello di notare pattern particolari da evidenziare.
Nonostante si tratti di una scoperta recente, sono già state messe alla prova le possibilità dell’intuizione artificiale. Il mercato finanziario e le banche l’hanno sfruttata per rilevare nuovi reati di criminalità informatica, tra cui riciclaggio di denaro, frode e pirateria. L’attività sospetta è solitamente nascosta tra migliaia di transazioni e ora gli innovativi algoritmi identificano rapidamente i parametri più influenti e li presentano agli analisti. Spetta poi a questi ultimi analizzare i dati inconsueti e decidere se si tratta di un illecito o meno. Scoprendo queste relazioni, il programma è in grado di avvisare le banche sugli attacchi precedentemente invisibili. Un vantaggio non da poco che dimostra ancora una volta le capacità future dell’intelligenza artificiale e l’efficacia delle macchine al servizio dell’uomo.
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