La quarta rivoluzione industriale è iniziata ormai da tempo e miliardi di persone condividono giornalmente una stratosferica quantità di testi, tweet, dati, video, foto, coordinate GPS, aggiornamenti di stato, mi piace, commenti, preferenze… e miliardi di segnali che vanno a comporre una sorta di universo digitale. Questo è il presente, ed il futuro non potrà che essere caratterizzato un enorme mole di dati da elaborare e comprendere con lo scopo di “ragionare”.
In questo momento, questo oceano di dati è appetibile per tutte le imprese “high tech”. Si sta scatenando una vera e propria corsa all’oro perché si è consapevoli che l’Intelligenza Artificiale rappresenta sono alla base dell’innovazione tecnologica. Archiviare e processare i “big data” prodotti dal nostro ecosistema e creare algoritmi e tecniche di machine learning in grado di evolvere il dato è il focus di molte aziende, grandi e piccole.
Ma come opera la tecnologia di AI per digerire questi dati? Per spiegarlo semplicemente, si affida a dei dispositivi interconnessi che riescono ad eseguire il “deep learning” attraverso reti artificiali neurali che utilizzano algoritmi di machine learning che trattano il dato usando regole e dinamiche del tutto analoghe a quelle del cervello umano. Utilizzando giganteschi contenitori di dati, il deep learning può identificare e interpretare dei pattern complessi proprio come se fossero il risultato di un “ragionamento”. Alcune delle reti neurali artificiali riescono a emulare il modo in cui il cervello umano riconosce un volto di una persona.
Tante sono le aziende che possono avvantaggiarsi di una tecnologia che può riconoscere un viso, prima di tutto Facebook, che colleziona volti e che nel 2015 ha introdotto una funzionalità per taggare le foto che impiega DeepFace, una rete neurale a 9 strati che riesce a effettuare un matching tra una foto ed un profilo con un accuratezza del 97%.
Non solo DeepFace può abbinare la tua foto al tuo nome ma può addirittura scovare la tua faccia in una folla di persone. Si calcola che un cervello umano può far meglio ma solo per un 28%. Com’è noto, Facebook ha investito miliardi di dollari per garantirsi la migliore tecnologia di riconoscimento facciale a colpi di acquisizioni (face.com, Faciometrics, Masquerade).
Di recente Facebook ha ottenuto un nuovo brevetto, “tecniche per rilevare emozioni e fornire contenuti”, per poter catturare le espressioni facciali tramite una fotocamera in tempo reale quando si scrolla il newsfeed, in modo da intercettare le emozioni nei volti delle persone. Un dato che potremmo definire “emozionale” che potrebbe personalizzare il tuo feed di Facebook in un modo straordinario con notevoli applicazioni per il business. Immagina infatti delle fotocamere in grado di identificare uno shopper e mostrare un’informazione in base al suo mood? Oggi lo shopper è triste? Forse è bene fargli ascoltare la sua canzone preferita mentre si avvicina allo scaffale delle scarpe?
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Ebookers è un sito di viaggi di proprietà di Expedia ed ha introdotto un tool denominato SanseSational che utilizza un software di riconoscimento facciale in tempo reale per monitorare i volti degli utenti che scelgono immagini e i suoni con lo scopo di comprenderne le sensazioni. Il sistema poi divide gli utenti in quattro “tribù” denominate “Avventurieri”, “Collezionisti di Cultura”, “Cercatori di Sole” e “Bon Vivant”. In base a ciò vengono suggerite destinazioni e attività turistiche che si combinano con le preferenze di viaggio dei vari gruppi di utenti.
La società Singapore Technologie Electronics invece promuove il suo sistema basato su un tool di riconoscimento facciale ad aziende che gestiscono il trasporto pubblico e privato. Si tratta di un prodotto che identifica le caratteristiche facciali dei viaggiatori quando passano attraverso i cancelletti e che attiva pre-pagamento eliminando il bisogno di mostrare il proprio abbonamento. Un ottimo modo per eliminare gli affollamenti durante le ore di punta.
Non è un segreto che sia Google, con il suo Android, che l’iPhone X hanno tecnologie di “facial recognition” per facilitare l’identificazione del possessore dello smartphone, al posto dell’impronta digitale o del codice segreto. Ed è proprio l’identità facciale, la cosiddetta “FaceId” ad aprire nuovi scenari per molti business.
Ever AI, un’azienda leader nello sviluppo di sistemi di riconoscimento facciale, ha creato un enorme database di foto e video in un Cloud, denominato EverAlbum. La app è disponibile sia su Google Play che su l’Apple store e permette agli utenti di organizzare i proprio album multimediali con diverse funzionalità.
Cosi facendo Ever AI ha raccolto oltre 13 miliardi di immagini taggate dagli utenti in modo analogo a ciò che accade su Facebook, con i nomi e cognomi delle persone. Con il “machine learning” e un tale quantità di dati, è uno scherzo fare in modo che le persone possano essere taggate automaticamente con un accuratezza vicina al 100% (previo consenso ovviamente), per permettere agli utenti di trovare le foto facilmente. Di fatto Ever AI crea un identità alle persone semplicemente affinando la capacità di riconoscerle.
L’intelligenza artificiale è una realtà e molti giganti della tecnologia, data scientist ed imprenditori ammettono che è tempo di parlare delle sfide e delle consequenze che possono essere generate da questa nuova frontiera. Sono note le vicissitudini di Facebook riguardanti la privacy ed in effetti c’è stata molta resistenza al suo DeepFace che ha trascinato in estenuanti battaglie legali. Se Facebook avesse davvero degli “occhi” in grado di riconoscere delle persone, può anche controllarti mentre guardi altri siti o addirittura mentre fai le tue cose in casa? Acquisire dati direttamente da una fotocamera richiederebbe un consenso? Dove verrebbero archiviati i dati e chi può accedere a un database così delicato?
Le problematiche riguardanti la libertà civile non sono banali. I dati provenienti dai software di riconoscimento facciale potrebbero facilmente essere utilizzati in modo eticamente sbagliato ed è probabile che, con la diffusione di questa tecnologia, imprenditori e aziende dovranno fare i conti con proteste vibranti.
Tantissime sono le aziende adottano questa tecnologia nel settore della sicurezza, ad esempio per riconoscere un ladro in un supermercato attraverso telecamere opportunamente dotate di un software di riconoscimento facciale. Nelle giuste mani il riconoscimento facciale può diventare molto utile.
Ad esempio, la stazione dei treni di Mumbai ha annunciato che implementerà telecamere dotate di riconoscimento facciale entro la fine del 2018 per tracciare i movimenti dei criminali e per poter quindi procedere al loro arresto in caso dovessero viaggiare.
Come sempre ci sono vantaggi e svantaggi ma la propagazione dell’Intelligenza Artificiale pare inarrestabile e molte aziende stanno intraprendendo iniziative basate sul deep learning sotto una pluralità di forme e per migliaia di applicazioni diverse.
Siamo solo all’inizio!
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