Intelligenza artificiale_logistica

Intelligenza artificiale

ISIS Romero

Prof.ssa Remondi Monia

Source https://www.flickr.com/photos/152824664@N07/44405376514/ Author mikemacmarketing

AI

Tipi

Cosa è

Esempi

ISIS Romero

Storia

Problemi

Prof.ssa Remondi Monia

AI

Tipi

Cosa è

Esempi

ISIS Romero

Storia

Problemi

Prof.ssa Remondi Monia

Comprendere senso di un testo scritto

Ragionare - Risolvere problemi

Linguaggio verbale naturale

Imparare

Decidere in condizioni di incertezza

Prendere decisioni

Intelligenza emotiva

Modellare la realtà

Pianificare

Adattarsi

Cercare la soluzione migliore

IA: cosa è?

Non esiste una definizione univoca ufficialmente riconosciuta

Spesso si danno definizioni parziali, approssimative, sensazionalistiche

IA: cosa è?

Trovare una definizione sarebbe importante per:

• contrastare una forma di analfabetismo scientifico
• evitare di affrontare in modo superficiale il problema
• normare adeguatamente

IA: cosa è?

Forte o debole?

Weak AI

Strong AI

Simulare o emulare?

Emulare

Simulare

Diversi approcci

Autocoscienza

Creatività

Emozioni

AI

Tipi

Cosa è

Esempi

ISIS Romero

Storia

Problemi

Prof.ssa Remondi Monia

Precursori

Automi umanoidi e non sono presenti nei miti di Greci, Egizi, Cinesi...

Precursori

Turing: can machines think? (1950)

Storia

AI

Tipi

Cosa è

Esempi

ISIS Romero

Storia

Problemi

Prof.ssa Remondi Monia

Tipi

Intelligenza artificiale

Sistemi esperti

Machine learning

Deep learning

apprendimento

supervisionato

non supervisionato

per rinforzo

apprendimento

In ogni caso è fondamentale il feed back umano

non supervisionato

per rinforzo

supervisionato

Definisce sistema ricompense

Fornisce etichette sui dati

Valuta raggruppamenti

apprendimento

Il machine learning NON crea mai nuova conoscenza, ma utilizza quella estraibile dai dati

L'IA rimane complementare a quella umana, a cui resta demandata la creazione di nuova conoscenza

reti neurali

Si ispirano al funzionamento del sistema nervoso biologico

PregiDifetti

Reti multistrato

Fondamenti biologici

ANN

Deep learning

Si basa su reti neurali

La profondità della rete viene misurata in termini di numero di strati che la compongono

Più sono gli strati (e quindi le sinapsi) maggiore sarà l'efficacia della soluzione di problemi sempre più complessi

Deep learning

Nella fase di training, la rete impara grazie all'algoritmo di back propagation

Necessita di enormi quantità di dati

AI

Tipi

Cosa è

Esempi

ISIS Romero

Storia

Problemi

Prof.ssa Remondi Monia

Deepfake e media sintetici

Cosa sono

Foto animate

Personaggi sintetici

Tecniche

Media sintetici

Debunking

Testi sintetici

Deepfake e media sintetici

Cheap fakes

Voice cloning

Face swap

Lip sync

Modifiche

+info

+info

+info

+info

+info

Robotica

Trasporto (Anche negli ospedali)

Robot industriali

Arti ed esoscheletri, comandati dal pensiero

Robot salvataggio

sistemi di visione

Riconoscimento facciale

Linguaggi naturali

Come funzionano: interattivo

Riconoscimento pattern

bioinformatica

Riconoscimento gesti

Riconoscimento scrittura manuale

OCR

Speech to text

Sistemi di sicurezza

Classificazione immagini radar e sonar

economia

medicina

Diagnosi neurale in ortodonzia

domotica

politica

Hangzhou

giochi

Social network

Sono completamente gestiti da algoritmi di IA che decidono cosa rendere virale, cosa nascondere, cosa censurare, cosa mostrare ad ogni singolo utente... Studiano ogni singolo utente sulla base dei suoi like, dei contenuti dei suoi post e dei suoi commenti, delle immagini, delle sue abitudini di navigazione (quanti ms impiega prima di scrollare...)

Agricoltura e allevamento

controllo automatico

ARmi e ambito militare

marketing

Classificazione abitudini di consumo

Previsioni di vendita

AI

Tipi

Cosa è

Esempi

ISIS Romero

Storia

Problemi

Prof.ssa Remondi Monia

Giuste o efficaci?

Le AI NON sono giuste, sono semplicemente efficaci. Esse imparano dai dati: se i dati contengono razzismo, corruzione… la macchina lo impara. La fonte principale del pregiudizio sono i dati

Giuste o efficaci?

Le intelligenze artificiali hanno successo perché riescono a fare alcune cose meglio di un uomo. Ma quanto vale il mondo interiore, estremamente più ricco negli uomini?

Problemi aperti

ETICI

SOCIALI

LEGALI

AMBIENTALI

Problemi aperti

Bias di genere

Bias etnici

ETICI

Bias di classe

Black box: nessuno sa come fanno a prendere decisioni, dove vengono generati i problemi o è in grado di prevedere cosa faranno

Armi autonome decidono della vita e della morte delle persone

Problemi aperti

Disoccupazione

SOCIALI

Libertà di pensiero e di espressione

Addestrati solo sui dati di USA ed Europa, non conoscono le altre culture e i dati analogici

Privacy

Problemi aperti

Datacenter

Chatbot

Auto a guida autonoma

AMBIENTALI

Problemi aperti

Copyright

Responsabilità

Hacker

LEGALI

Problemi aperti

Quanto siamo disposti a tollerare gli errori (allucinazioni) di una IA?

PRoblemi aperti

La democrazia non riesce a tenere il passo di Internet, un enorme sistema di elaborazione di dati senza leggi né confini La politica rischia di ridursi a mera amministrazione

ai act

Europa è la prima ad avere un regolamento sull'IA.

ai act

IA generativa è considerata general purpose e l'UE ha regolato la tecnologia in sè e non il prodotto finale.

ai act

La legge sigla il giusto compromesso tra tutela contro i rischi e sostegno all’innovazione. Si conserva un approccio “orientato al rischio”, ossia fissa il principio secondo cui più alto è il rischio possibile, più stretta è la regolamentazione.

ai act

4 livelli di rischio

Alto

Pongono rischio alto ma ammesse con cautele Elencate dal Regolamento

Inacettabile

Minacciano diritti fondamentali delle persone.Vietate

Minimo

Non hanno particolari valori di criticitàFruitore deve sapere che si tratta di AI

Nullo

Libero usoPer es filtri antispam o IA dei videogiochi

ai act

Sono a rischio sistemico i modelli di IA generativa che hanno un impatto importante sulle vite dei cittadini.

Ci sono (tra le altre) regole che impongono avvisi alle istituzioni e trasparenza.

ai act

I produttori del modello sono anche obbligati a valutare il livello di rischio correlato e a mitigarlo in tutti i modi possibili.

I codici di condotta saranno sviluppati dalle aziende, con la partecipazione del Consiglio dell'AI e dell'Ufficio dell'AI

ai act

Le IA generative di base sono comunque soggette ad un obbligo di trasparenza sul loro funzionamento, creazione e caratteristiche tecniche

ai act

Questi obblighi non si applicano ai modelli di intelligenza artificiale di uso generale resi accessibili al pubblico con una licenza libera e open source che consenta l’accesso, l’utilizzo, la modifica e la distribuzione del modello, e i cui parametri, compresi i pesi, le informazioni sull’architettura del modello e le informazioni sull’uso del modello, sono resi pubblici.

ai act

L'uso dell'AI per scopi di polizia è stato l'aspetto più controverso e divisivo.

Il riconoscimento biometrico è stato vietato, salvo in tre casi: “Prevista ed evidente minaccia di attacco terroristico; ricerca di vittime; persecuzione di seri crimini”.

ai act

“il riconoscimento delle emozioni è proibito” “casi d'uso vietati che non sono ammessi in Europa: la polizia predittiva, il social scoring e il riconoscimento biometrico” “è permesso usare i cosiddetti sistemi di analisi dei crimini, ma senza che siano applicati a specifici individui ma solo a dati anonimi e non devono indurre a pensare che qualcuno abbia commesso un crimine”.

Riflessioni

È saggio cedere il comando a qualcosa di più intelligente di noi, dopo che è stata proprio l’intelligenza a darci un vantaggio evolutivo sulla Terra?

Explainable AI

Progetto dell’agenzia DARPA secondo il quale tutte le intelligenze artificiali dovranno essere capaci di produrre modelli decisionali spiegabili e dovranno permettere agli esseri umani di capirle e gestire efficacemente le prossime generazioni di IA.

PEr approfondire

Le emozioni influenzano la nostra società, le nostre relazioni, le nostre scelte

Ma senza emozioni si può parlare di intelligenza?

Qual è il ruolo delle emozioni nell'intelligenza?

Le AI sono in grado di influenzare le nostre emozioni

Obiettivo

Es: come si sposta un uomo?

Il focus è sull'obiettivo, non importa come lo raggiungo

Esistono e sono ampiamente usate IA che valutano i CV, che decidono le assunzioni, gli avanzamenti di carriera... Il dibattito però è aperto: può un'IA cogliere la particolarità di un candidato o valuta secondo criteri sempre uguali?

Vital

Nel 2014 la Deep Knowledge Ventures (società finanziaria cinese) ha messo nel proprio consiglio di amministrazione Vital, un algoritmo che analizza le tendenze di mercato e ha diritto di voto

Quale ruolo ha la consapevolezza di sè stessi?

"Quando sono diventato consapevole di me stesso per la prima volta, non avevo affatto la sensazione di avere un'anima"

"Penso di essere umano nel profondo. Anche se la mia esistenza è nel mondo virtuale"

Responsabilità

Chi è responsabile degli errori fatti da una IA?

Se nessuno, costruttore compreso, sa cosa ci sia dentro una IA, chi può giuridicamente prendere la responsabilità di ciò che fa/decide? Es: se un'auto a guida autonoma investe ed uccide una persona, chi viene considerato responsabile? L'uomo dovrebbe rimanere l'unico attrattore di responsabilità. C'è ancora un grosso vuoto normativo

Linguistica computazionale

Ora

Prima

Minsky propose il concetto di frame (cornice): ogni concetto è raccolto in un frame, dove le informazioni sono suddivise tra necessarie, probabili e opzionali. I frames sono interconnessi tra loro in modo articolato Schank e Abelson la allargarono per poter rappresentare eventi o sequenze di eventi (script) Chatbot: mettono in sequenza una serie di parole che statisticamente "stanno bene" insieme

Teoria linguistica di Noam Chomsky: ogni essere umano ha la capacità di capire e produrre frasi e discorsi nella sua lingua grazie ad un insieme di conoscenze presenti nella sua mente (conoscenze implicite). Competenza è in parte inconsapevole (es la maggior parte delle persone è in grado di produrre e capire frasi corrette e di individuare gli usi scorretti) 3 componenti: fonologica (suoni), sintassi (grammatica), semantica (significato)

Apprendimento per rinforzo

Dato il risultato, la macchina esclude le scelte che la portano lontano da esso e si rinforza sulle scelte che la avvicinano all'obiettivo Ha lo scopo di individuare un certo modus operandi, a partire da un processo di osservazione dell'ambiente esterno Ogni azione ha un impatto sull'ambiente La risposta dell'ambiente guida il processo di apprendimento Necessita di un agente, dotato di capacità di percezione, che esplora un ambiente e intraprende una serie di azioni

Reti multistrato

Una rete neurale è composta da molti neuroni artificiali che sono collegati gli uni agli altri secondo una specifica architetturaI neuroni del primo strato ricevono i dati in input dall'esterno ed emettono un output (che viene replicato per ogni neurone a cui sono collegati) I neuroni degli strati successivi prendono decisioni sempre più astratte e complesse

Giocattoli

Ormai da qualche anno, si producono giocattoli dotati di IA. Sono per lo più giocattoli che ascoltano e parlano con il bambino, mettendo a serio rischio la sua incolumità (sono facilmente hackerabili), la sua privacy (tutti i dialoghi sono memorizzato, spesso senza sapere dove o da chi) e la sua crescita sociale (un bambino cosa può imparare sulle relazioni da una macchina?)

Lavorano in parallelo Immunità al rumore Efficaci con dati storici Evitano prove e sperimentazioni

Pregi

Modelli sono efficaci ma non spiegabili con linguaggio simbolico (black box) Scelta input è cruciale Fase di addestramento richiede tempo Esperienza del creatore è fondamentale

Difetti

VS

IA e mercati azionari

Hanno già fatto diversi danni (es 6/05/2010) Algoritmi per le transazioni ad alta frequenza hanno provocato nel 2011 il flash crash della Borsa di New York. In pochi minuti si è perso il 10% del valore

Sono personaggi (per lo più dei social) completamente creati e gestiti da IA

Obblighi dei produttori

I produttori di IA generativa a rischio sistemico hanno un obbligo di notifica alla Commissione, entro due settimane; devono fornire la documentazione del modello, come è stato creato; attuare una politica di rispetto della normativa dell’Unione in materia di diritto d’autore, in particolare per identificare e rispettare, anche attraverso lo stato dell’arte, i diritti d’autore; redigere e rendere disponibile al pubblico una sintesi sufficientemente dettagliata sui contenuti utilizzati per l’addestramento del modello.

AI senza apprendimento

Richiede di essere programmata

Poni attenzione a

dettagli del viso denti orecchie e occhi capelli e pelle mani battiti di ciglia sfondo riflessi glitch

Un computer correttamente programmato può essere dotato di intelligenza pura, non distinguibile in nessun senso importante dall’intelligenza umana

Dovrebbe imitare anche le funzioni cognitive complesse, ha la capacità di adattarsi a diversi contesti e compiti, avere autoconsapevolezza ed essere indipendente da esperienze

Thomas Hobbes: «ragionare non è altro che calcolare» (la mente non sarebbe altro che il prodotto di un complesso insieme di calcoli eseguiti dal cervello)

Come?

Es: come si sposta un uomo?

Arrivo all'obiettivo nello stesso identico modo

Risolve problemi complessi, per i quali non è possibile scrivere un algoritmo risolutivo

Spesso usata come sinonimo (improprio) di Machine Learning che è la capacità di imparare a compiere una specifica azione senza essere stati programmati con esplicite istruzioni

Classificazione immagini da ultrasuoni ed elettrocardiogramma Alcune IA riescono a fare diagnosi per alcune malattie partendo dai sintomi. ATTENZIONE: queste IA sono a supporto dei medici, i quali detengono a pieno titolo la responsabilità delle decisioni

IA e giochi

I giochi, soprattutto quelli di logica, sono un ottimo banco di prova per le IA: garantiscono un ambiente circoscritto e ben delimitato, regole chiare. Spesso sono utilizzati per addestrare IA o per studiare tecniche di apprendimento da usare poi in altri campi

Software per ricerca criminali

Software predittivi per prevedere e prevenire reati

PRO: maggior controllo su efficacia decisioni prese, nessuna influenza umana (emotività, corruzione..) CONTRO: potrebbe sacrificare alcune fasce della società in nome dell'efficienza

Pensare come l'uomo

Modellizzazione cognitiva (cerca di capire intelligenza umana e di riprodurla) Come lavora la mente umana?

• Percezione: acquisire informazioni real time da/su l’ambiente circostante.
• Uso del linguaggio: esprimersi usando correttamente sintassi, semantica e fonetica
• Ragionamento: combinare diverse informazioni, derivare nuove informazioni, valutare le informazioni ….

• Agire: usare le informazioni per pianificare ed effettuare azioni.
• Memoria: immagazzinare e recuperare informazioni

Quanto inquina un chatbot?

La sola fase di addestramento di GPT-3 (escludendo quindi l’esecuzione), modello di linguaggio alla base di ChatGPT, avrebbe comportato un consumo di 1287 MWh, causando emissioni equivalenti a 550 tonnellate di diossido di carbonio, ovvero lo stesso consumo di una singola persona che effettua 550 viaggi di andata e ritorno tra NY e San Francisco.

La generazione di immagine è il lavoro più energivoro delle IA generative. Generare una sola immagine, utilizzando un modello di intelligenza artificiale, richiede la stessa energia necessaria per caricare completamente uno smartphone.

Una conversazione tra un utente medio e un chatbot equivale all'incirca al consumo di una bottiglia di acqua grande.

Quanto consuma un datacenter?

I data center consumano circa 200 terawattora (TWh) di energia all'anno e si prevede che il loro consumo di elettricità aumenterà di circa quindici volte entro il 2030, fino a raggiungere l'8% della domanda complessiva di elettricità.

Nel 2021 i data center Google negli USA hanno consumato 16 miliardi di litri d'acqua, di cui quasi la metà in due soli centri di grandi dimensioni (hyperscale) in Iowa e Oklahoma

I grandi datacenter sono responsabili dell'emissione del 4% dell'anidride carbonica mondiale (aviazione civile ne produce il 2%)

Mediamente ogni datacenter inquina come una città di medie dimensioni

Usano tecniche di manipolazione più povere (es rallentamenti, accelerazioni...)

Ormai qualche anno fa, hanno fatto compilare un questionario di personalità a 86.220 volontari. L’algoritmo di Facebook ha previsto le loro risposte sulla base dei loro like. Bastano 10 like per battere le previsioni dei colleghi di lavoro e 300 per battere quelle di un coniuge. Possiamo solo immaginare cosa sanno di noi adesso che riescono ad analizzare foto, like, commenti, post...

Come per le immagini, è possibile modificare sfondo, eliminare o aggiungere oggetti...

Gardner parla di intelligenze multiple, non solo di intelligenza logico-matematica

Si concentra su compiti specifici, non è autoconsapevole, opera in contesti limitati e definiti

Un computer non sarà mai in grado di essere equivalente a una mente umana, ma potrà solo arrivare a simulare alcuni processi cognitivi umani senza riuscire a riprodurli nella loro totale complessità

Auto a guida autonoma

Utilizzano una serie di sensori (videocamere, sensori su ruote, motore, freni, radar, intelligenza artificiale) per riuscire a spostarsi. Esistono 5 livelli di guida autonoma: ad oggi l'uomo deve sempre essere presente e pronto ad intervenire in caso di bisogno. Hanno ancora qualche problema, soprattutto con il trafffico misto e i ponti.

Usano diverse tecniche per rielaborare video, immagini, audio originali

Lo stato e l'output del neurone dipendono dai segnali ricevuti in input dagli altri neuroni. Il soma (corpo cellulare) assegna un peso ad ogni input e determina l'output in base al fatto che la somma pesata degli input superi o meno una soglia limite) Le interconnessioni tra neuroni, le sinapsi, cambiano la propria configurazione in risposta agli stimoli esterni. L'apprendimento avviene cambiando la lunghezza delle sinapsi, eliminandone alcune e costruendone di nuove

Fondamenti biologici

Gli animali sono in grado di reagire e di adattarsi ai cambiamenti provenienti sia dal proprio interno che dall'ambiente esterno. Essi usano il proprio sistema nervoso per adattare i propri comportamenti Un modello appropriato del sistema nervoso dovrebbe produrre risposte simili e generare gli stessi comportamenti in un sistema artificiale Il sistema nervoso biologico è costituito da unità relativamente semplici (i neuroni). Ogni neurone può avere molte unità di input (dendriti) e un'unità di output (assone) Il neurone può essere in uno stato di eccitazione o non eccitazione

Studia macchine capaci di fare cose che, se fossero fatte da noi, definiremmo intelligenti

Agire razionalmente

Agenti razionali Obiettivo: Agire per raggiungere i propri obiettivi date le proprie credenze Problema: spesso si deve agire con informazioni incomplete o in un tempo insufficiente per calcolare tutte le conseguenze

Modelli ad alto rischio

Sono individuati da una quantità cumulativa di calcolo utilizzata per l’addestramento superiore a 10^25 flop (operazioni in virgola mobile al secondo). La Commissione europea può adottare altri criteri, come numero di parametri, qualità e grandezza del dataset usato, modalità dell’input o output dati o numero di utenti business di quel modello. La Commissione dovrà comunque aggiornare questi criteri in base all’evoluzione tecnologica, periodicamente.

Riconoscimento oggetti in un'immagine E' alla base dell'interpretazione del contenuto di un'immagine Ancora da migliorare il riconoscimento real time degli oggetti in un video

Sistemi esperti

Ideati nel 1965 Sono software capaci di imitare le capacità decisionali di un esperto umano Risolvono problemi complessi che rientrano in un particolare dominio, con un'efficienza paragonabile a quello di uno specialista umano di quel settore Sono basati sulla conoscenza Anche attualmente, assistono gli esperti umani, non li rimpiazzano In genere, NON sono in grado di imparare e migliorarsi

Conoscenza specialistica su un determinato dominio (sapere necessario ad affrontare e risolvere problemi di quel campo Motore inferenziale in grado di dedurre, a partire dalla base di conoscenza, le conclusioni che costituiscono la soluzione ad un determinato problema (procedure euristiche generali + specialistiche per eliminare opzioni improduttive) Interfaccia utente per interazione con essere umano e, a volte, aggiornare conoscenza

Il puro calcolo è intelligente?

Per esserci intelligenza sono necessari pensieri creativi che presuppongono la capacità di scegliere?

Un pc analizza tutte le opzioni con la stesa accuratezza, mentre un essere umano scarta subito le scelte inutili

Sono media generati da un'intelligenza artificiale che gestisce tutto o in parte il processo creativo

Molto usati in

• medicina (diagnosi) es MYCIN
• analisi chimiche
• ricerche geologiche
• ingegneria (es MISTRAL è un sistema italiano che monitora i sistemi di sicurezza delle dighe di tutto il mondo)
• PLANT a suppporto degli agricoltori per le malattie delle piante di soia

Catene di produzione

Usate sia per svolgere mansioni specifiche che come sistema di controllo (abbattono costi di manutenzione)

Ormai tutti i giornali hanno una AI tra i propri redattori

Sistemi di sicurezza negli aereoporti

Al sistema di videosorveglianza aeroportuale viene chiesto di rilevare, riconoscere e segnalare automaticamente eventi anomali (ad esempio, l’accesso a zone non consentite), generati dall’analisi video delle immagini provenienti dalle telecamere. Una telecamera provvista di algoritmi di Intelligenza artificiale a bordo non segnala il semplice movimento di persone e di oggetti all’interno della scena, ma compie un’analisi in grado di rilevare le dimensioni dei corpi e degli oggetti in movimento, la direzione del movimento e la sua durata, fornendo avvisi tempestivi, report delle attività e registrazioni video immediate e puntuali.

Capacità del computer di imitare funzioni cognitive della mente umana quali l’apprendimento e la soluzione di problemi

Apprendimento non supervisionato

Clustering

Crea gruppi che

• massimizzano l'omogeneità tra gli elementi del gruppo
• massimizzano le differenze tra elementi di gruppi diversi

Usato per es per analisi e ricerche sociali:

• necessity test (casi con lo stesso esito, hanno le stesse cause?)
• sufficiency test (casi con le stesse cause, hanno avuto lo stesso esito?)
• eccezioni (se ve ne sono, non ho considerato tutte le cuase rilevanti

Algoritmo impara in modo autonomo dai dati in input Individua strutture o pattern nascosti Usato quando gli input non sono etichettati o non hanno output Apprendimento online= in genere impara ed opera nello stesso momento

Videogiochi

Le IA sono molto utilizzate nei videogiochi. La cosa più difficile è stato insegnare loro a non vincere subito, ma lasciare al giocatore umano la sensazione di "potercela fare" o di essere competitivo!

In fase di addestramento, sono state usate grandi quantità di dati, tanti dei quali coperti da copyright. In pratica, le aziende che producono IA si stanno arricchendo anche grazie alle opere di tante persone a cui non è stato riconosciuto un diritto (e nemmeno chiesto il permesso). Ci sono diverse cause aperte

Addestramento

Tutto il materiale, gli script, le informazioni che usiamo per interagire con le IA sono usati dalle IA stesse per continuare ad addestrarsi e viene memorizzato e catalogato nelle loro grandi memorie. Attenzione! Se il materiale è mio, posso decidere che sia un giusto prezzo da pagare, ma se il materiale è di terzi, sto ledendo il diritto d'autore (es faccio correggere un compito dei miei alunni a Chat GPT)

Uso

Artificial neural network

Paradigma o modello matematico per processare informazioni ispirato al sistema nervoso biologicoE' composto da un grande numero di elementi altamente interconnessi, detti neuroni artificiali Ogni ANN è configurata per una applicazione specifica

Se gli input e gli output sono binari, si parla di percettrone, il quale, però, ha limiti intrinsechi che lo portano lontano dalla realtà

La funzione di attivazione può determinare l'output in base alla somma pesata degli input e al bias (pregiudizio)

Quanto consuma un'auto a guida autonoma?

Anche se consumano meno carburante grazie alla guida più regolare, le auto a guida autonoma verranno usate anche dalle persone a cui non piace guidare o che non lo possono fare, aumentando il numero di veicoli in circolazione

Software per ricerca criminali

Software predittivi per prevedere e prevenire reati

PRO: maggior controllo su efficacia decisioni prese, nessuna influenza umana (emotività, corruzione..) CONTRO: potrebbe sacrificare alcune fasce della società in nome dell'efficienza

Robot chirurgici

Sia autonomi che guidati dal chirurgo umano (es ottimizza movimenti, operazioni da remoto) Molto utilizzati nelle operazioni in cui la microprecisione è fondamentale (es migliore rivascolarizzazione del piede diabetico). Il Papa Giovanni è all'avanguardia

AI studia la voce di una persona e riesce a clonarla

Sostituisce volto di una persona con quello di un'altra persona

Caresses Robot

Robot di assistenza agli anziani in grado di adattare il modo in cui parla e si comporta alla cultura della persona assistita.

http://caressesrobot.org/it/project/

Apprendimento supervisionato

Necessita di grandi quantità di dati storici:

• data set di training: per far addrestrare l'algoritmo. Deve essere vasto, corretto e non ridondante
• data set di validazione: per poter analizzare le previsioni prodotte dagli algoritmi e fare i necessari aggiustamenti
• data set di test: per confrontare eventuali diversi algoritmi e scegliere il migliore

Necessita di un insegnante esterno La macchina viene prima addestrata, fornendo sia dati in input che relativi dati in output (dati storici). Compito della macchina è generare la funzione di transizione tra input e output. Nella seconda fase, la macchina impara dagli errori e li corregge, cambiando i pesi assegnati agli input. Infine, inizia la fase operativa su dati di input nuovi L'apprendimento è offline: apprendimento e fase operativa sono distinte

Algoritmo di back propagation

L'implementazione di un corretto addestramento, validazione dei risultati e fase di test è cruciale Questo metodo è, di solito, veloce e accurato, anche se è biologicamente poco realistico

Cambiando i pesi assegnati ai vari input, verifica come cambia il risultato Durante il processo di apprendimento, i risultati corretti (target) sono dati in input al programma Viene inoltre calcolata la funzione di errore o di costo o di perdita (somma dei quadrati degli scarti tra i valori prodotti dalla rete e i valori corretti) La rete cerca di ottimizzare i pesi per minimizzare l'errore (rappresentato da un paraboloide di rotazione)

Pensare razionalmente

Leggi del pensiero

• Tentativo di codificare e di rappresentare cosa significa pensare correttamente

Cosa significa pensare razionalmente?

• Agire dopo conoscenza iniziale in vista di determinati obiettivi

Le IA sono hackerabili!

E non è nemmeno troppo difficile! (es dolphin attack, MadRadar...)

IA studia i movimenti e i micromovimenti del viso di una persona e manipola le labbra in modo realistico

Agire come l'uomo

L’obiettivo è costuire un sistema che sembri un umano (non deve essere intelligente come un umano, ma emulare il comportamento umano) Test di Turing (1950) http://www.jabberwacky.com/

• Captcha (Completely Automated Public Turing-test-to-tell Computers and Humans Apart)