Se siete aggiornati sulle novità tecnologiche a intelligenza artificiale, probabilmente state vedendo ovunque riferimenti al machine learning, l’apprendimento automatico, e per una ragione semplice: è alla base del sistema attraverso cui i computer elaborano le informazioni. L’apprendimento automatico è ovunque, si inserisce in ogni ambito della nostra vita, dal modo in cui navighiamo sulle mappe di Google fino al modo in cui controlliamo le nostre caselle di posta. Usando questo obiettivo, guardiamo attraverso i prodotti per vedere come l’apprendimento automatico (ML) può rimanere radicato nei bisogni umani e nel contempo risolverlo, in modi che sono unicamente possibili attraverso ML.
Usando Google Clips come caso di studio, cercheremo di comprendere cosa significa in pratica adottare un approccio centrato sull’uomo per progettare un Prodotto alimentato AI.
Google ha annunciato clips , una piccola fotocamera a mani libere con tecnologia AI progettata per catturare i ricordi della tua vita senza molto intervento umano. Uno di questi dettagli è che la fotocamera è stata addestrata con l’aiuto di veri fotografi professionisti. Usa completamente l’intelligenza artificiale del dispositivo per imparare a concentrarsi solo sulle persone con cui trascorri il tempo, oltre a capire cosa rende una fotografia bella e memorabile.
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Si tratta infatti del primo dispositivo fotografico lanciato da Google che integrerà l’intelligenza artificiale. Il compito di Clips infatti sarà quello di scegliere autonomamente il momento ideale per scattare fotografie, per regalarvi immagini di istanti unici, che – data la loro fugacità – non potrebbero essere immortalati da fotocamere di altro genere.
Estremamente compatto (pesa solo 60 grammi), il gadget per scattare foto e video di qualità superiore punta infatti su un algoritmo di intelligenza artificiale battezzato Moment IQ e incorporato nella circuiteria di bordo. A catturare le immagini sono chiaramente il sensore da 12 Mpixel e la lente grandangolare, ma tutte le impostazioni inerenti agli scatti — dalla regolazione dell’esposizione, all’attivazione della modalità hdr passando per la risoluzione finale delle immagini e il momento stesso in cui scattare — sono sotto il controllo della macchina, che in più può catturare fino a 15 scatti al secondo per fonderne insieme i dettagli e restituire all’utente un’immagine di qualità superiore.
Ogni momento della fotografia in movimento catturato dalle clip dura diversi secondi e viene chiamato “clip” e possono essere sfogliati utilizzando il telefono Pixel. Nessun audio è registrato. Ogni clip può essere salvata come foto in movimento, oppure è possibile selezionare un singolo fotogramma dal movimento per salvare come foto ad alta risoluzione auto-potenziata.
Le clip hanno caratteristiche di apprendimento facciale – più una persona vede, più impara a catturare più clip di quell’individuo. Impara anche a riconoscere animali domestici come cani e gatti.
Un’altra caratteristica intelligente è il “rilevamento dell’occlusione dell’obiettivo”, che ti avvisa tramite il telefono se le clip vedono che il suo obiettivo è bloccato. Inoltre, ciò che è anche impressionante è il fatto che tutto il machine learning e il crunch dei dati avviene sulle stesse clip: nulla lascia il tuo dispositivo fino a quando non decidi di condividerlo con il resto del mondo e non è richiesta alcuna connessione Internet per utilizzare le clip.
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L’apprendimento automatico è intorno a noi: è ovunque, dal nostro feed Facebook ai nostri percorsi di traffico suggeriti da Google Maps, dai filtri antispam automatici delle nostre email ai software di sicurezza delle nostre informazioni bancarie. Ma le attuali interazioni del machine learning si sono radicalmente evolute dagli anni Sessanta. Oggi le macchine possono imparare con un intervento umano minimo.
Attraverso l’apprendimento automatico, gli ingegneri informatici hanno imitato il modo in cui funziona il cervello umano, producendo sofisticati sistemi chiamati “reti neurali“. A loro volta le reti neurali consentono un apprendimento approfondito, un risultato che ha prodotto sistemi informatici che sostituiscono l’intelligenza umana.
L’apprendimento automatico gioca un ruolo chiave nello sviluppo dell’intelligenza artificiale.
Intelligenza artificiale e apprendimento automatico sono spesso confuse, ma non sono la stessa cosa. L’intelligenza artificiale si riferisce alla capacità di una macchina di eseguire compiti intelligenti, mentre l’apprendimento automatico si riferisce al processo automatizzato mediante il quale le macchine ricavano schemi significativi dai dati. Senza l’apprendimento automatico, l’intelligenza artificiale come la conosciamo non sarebbe possibile.
In molti settori l’apprendimento automatico è una delle forze più potenti della tecnologia. Il suo sviluppo sta plasmando l’avanguardia del futuro in ambiti come l’intelligenza artificiale e le auto senza conducente.
L’intelligenza artificiale può diventare uno strumento per l’esplorazione e l’innovazione senza precedenti; uno strumento per aiutarci a cercare modelli in noi stessi e nel mondo che ci circonda. Il ruolo dell’IA non dovrebbe essere quello di trovare l’ago nel pagliaio per noi, ma di mostrarci quanto fieno può pulire in modo da poter vedere meglio l’ago da soli.
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