A cura di Antonia Sacchitella
Che l’intelligenza artificiale stia sempre più caratterizzando il nostro tempo è ormai cosa nota, o per lo meno sappiamo che strumenti di questo tipo potranno migliorare sempre di più le nostra vite. È questo il caso del portale di Microsoft: MSN News.
L’intelligenza artificiale è quella disciplina dell’informatica che ha l’obiettivo di sviluppare componenti hardware e metodologie software in grado di automatizzare i processi cognitivi. La capacità di distinguere due oggetti fra loro differenti, di prendere scelte sulla base di esperienze pregresse sono aspetti che rendono l’essere umano l’unica specie animale sul pianeta Terra in grado di costruire un pensiero costruttivo che non sia solo quello di sopravvivere a scapito degli altri esseri viventi (o almeno è questo che ci è stato insegnato dalla teoria evoluzionistica).
Dal riconoscimento facciale ai chatbot, dai consigli sponsorizzati per gli acquisiti agli assistenti vocali, tutti gli algoritmi finora sviluppati hanno sempre avuto come obiettivo quello di introdurre funzionalità sempre più apprezzate dagli utenti finali. Un aspetto notevolmente dibattuto sarà l’incidenza dell’introduzione di queste nuove tecnologie nel mondo del lavoro. Ci si chiede quanti lavoratori verranno rimpiazzati da forze automatizzate e quanti di questi verranno ricollocati per mansioni alternative.
Un esempio è quello di 50 dipendenti delle agenzie Aquent, Ifg e Maq Consulting (facenti capo a Microsoft) che a partire dal 30 Giugno di quest’anno non vedranno il loro contratto a termine rinnovato. Quello che era il loro compito, ovvero la predisposizione delle news da inserire sul portale MSN, verrà dunque svolto da robot guidati da algoritmi di machine learning. L’attività di questi nuovi assistenti dotati di intelligenza artificiale sarà quella di individuare le notizie di maggiore tendenza nel web, modificarne il titolo ed aggiungere immagini e slideshow. Gli articoli così confezionati potranno essere direttamente accessibili online.
Questa decisione potrebbe essere valutata come particolarmente dura in un momento di forte crisi economica, ma è necessario specificare che l’azienda fondata da Bill Gates, già nel 2014 aveva dismesso l’attività di produzione di articoli originali affidando a società terze la possibilità di distribuire le proprie notizie. Il processo di passaggio all’automazione dell’informazione così avviato da Microsoft è un’attività di certo molto lontana dalla processo creativo che consente a giornalisti e scrittori di realizzare giorno dopo giorno contenuti di qualità.
Il meccanismo alla base di una qualsiasi forma di apprendimento si fonda sul concetto di esperienza. Come può, dunque, una macchina imparare informazioni facendo esperienza? Esistono fondamentalmente due classi di tecniche di apprendimento automatico: l’apprendimento supervisionato (supervised learning) e non supervisionato (unsupervised learning).
Nel primo caso, l’apprendimento consiste nel calcolo di un modello le cui caratteristiche dipendono dagli esempi che vengono forniti nella fase preliminare. Il termine “supervisionato” si riferisce proprio al fatto che vi è una persona, ovvero il supervisore, che mostra esempi ben etichettati alla macchina in modo che questa possa distinguere bene le differenze tra le varie tipologie di dati. La fase di apprendimento si può considerare conclusa quando l’algoritmo raggiunge un sufficiente grado di conoscenza del fenomeno. Dopo questo primo step, l’algoritmo sarà in grado di riconoscere l’appartenenza ad una determinata categoria visualizzando elementi fino ad allora mai visionati.
Nell’apprendimento non supervisionato, invece, non vi è alcuna fase guidata tuttavia sarà la macchina ad estrarre in completa autonomia le caratteristiche salienti (spesso indicate come “features”) che contraddistinguono i dati che vengono sottoposti. Una volta completata questa fase è possibile verificare che l’ipotesi proposta sia conforme ai dati che di volta in volta vengono valutati.
Solitamente gli algoritmi della prima tipologia vengono utilizzati per classificare oggetti di varia natura conoscendone a priori le informazioni; quelli del secondo tipo invece vengono scelti in caso di operazioni di clustering, ovvero quando si richiede di analizzare un numero molto elevato di dati mettendo in evidenza caratteristiche difficilmente individuabili dall’occhio umano.
Che effetto avranno queste tecnologia nel mondo del lavoro? Il tempo ce lo dirà. Cosa certa è che i robot, dotati di intelligenza artificiale, sostituiranno l’uomo in attività per lo più ripetitive o che si possono definire “noiose”, lasciando all’uomo l’opportunità di dedicarsi ad attività più creative ed impegnative.