Prima

L’uomo “parla” di Intelligenza Artificiale da decenni.

Era il 1968 quando Stanley Kubrick tradusse in immagini il romanzo di Arthur C. Clarke uscito lo stesso anno.

Parlare, immaginare non è la stessa cosa di realizzare. Proprio per questo motivo l’Intelligenza Artificiale è rimasta per anni materiale per la fantascienza, spesso di carattere distopico.

La terza rivoluzione industriale ha cominciato a far pensare che qualcosa potesse essere effettivamente fatto in quella direzione, che la fantascienza non fosse poi così lontana.

Ma spesso si è trattato di brevi fiammate, qualche progetto ambizioso.. poi per anni non se ne è più parlato.

C’è voluta la quarta rivoluzione industriale, la cosiddetta industry 4.0, per riportare in auge il tema dell’Intelligenza Artificiale grazie a tutto il bagaglio di conoscenze ed una “cassetta degli attrezzi” più all’altezza degli obiettivi.

È da una manciata di anni, in effetti, che parlare di Intelligenza Artificiale non è più roba da nerd.

Oggi

Oggi, parlare di sistemi “intelligenti”, non strappa una risata beffarda al cliente, ma un sorriso d’intesa.

Siamo ancora lontani dal “domani” che andremo a descrivere alla fine di questo articolo, ma oggi sicuramente siamo in grado di utilizzare l’Intelligenza Artificiale, o almeno una versione semplificata. Perché parliamo di versione semplificata?

Perché la “vera” Intelligenza Artificiale potrà veramente considerarsi realizzata solo quando una macchina sarà in grado di superare il test di Turing. Questo test, se superato, dimostrerà che la macchina è in grado di pensare. Ovviamente questo potrebbe non bastare: negli anni questo test è stato messo in discussione e modificato, ma spieghiamo meglio in cosa consiste.

Il test di Turing è un gioco (the imitation game). Al gioco partecipano tre persone, un uomo (A), una donna (B) e un terzo individuo (C). Nel gioco originale, dialogando tra loro attraverso la scrittura (oggi diremmo una chat), C deve indovinare chi è l’uomo e chi è la donna tra A e B. Turing, sostituisce A con una macchina: se C non si accorge della sostituzione, vuol dire che la macchina sarà riuscita ad imitare perfettamente l’essere umano, avendo dimostrato di riuscire a pensare. Al momento, il test di Turing non è stato mai superato da alcuna macchina.

Comunque, abbiamo detto, nonostante questo, ad oggi è possibile utilizzare con successo metodi di Intelligenza Artificiale come il machine learning, il deep learning, il reinforcement learning, la logica fuzzy, le reti bayesiane e tanti altri.

Esempi di Intelligenza Artificiale li troviamo ovunque, anzi li utilizziamo tutti i giorni: le ricerche e le traduzioni di Google; i sistemi utilizzati nel mondo del web marketing che ci consigliano ciò che effettivamente ci piace, che “prevedono” il nostro prossimo acquisto; i sistemi di tracciamento e di navigazione…

E questa è l’Intelligenza Artificiale che “percepiamo” come buona.

Poi c’è quella “cattiva”, quella che provoca visioni distopiche, quasi sempre associata al mondo industriale, perché ci “ruba” il lavoro: l’Intelligenza Artificiale dei sistemi software che automatizzano, risolvono, prevedono.

Di questo mi piacerebbe parlare, perché, come spesso succede, quando le cose si conoscono da vicino… si conoscono meglio. E al contempo cercherò di spiegare quale sarà il ruolo dell’uomo nella fabbrica del futuro.

L’Intelligenza artificiale.. in fabbrica

Oggi l’Intelligenza artificiale nell’industria è già utilizzata, nei suoi stadi più avanzati, ad esempio per la risoluzione di problemi oppure, nel campo delle manutenzioni, per riuscire a predire i guasti (e quindi sfruttare al massimo le macchine e sostituire i componenti prima che la macchina si fermi).

Un esempio del primo genere è rappresentato dal progetto A.I.O.C.A.P presente in Faber nello stabilimento Berbentina di Sassoferrato e che è stato oggetto anche di pubblicazione scientifica.

Nel secondo caso, un esempio può essere rappresentato dal Machine Ledger 4.0, strumento WCM digitale, che permette di mettere in comunicazione il processo produttivo con quello delle manutenzioni e quindi, attraverso una grande mole di dati, di istruire modelli di machine learning al fine della manutenzione predittiva.

Il ruolo del Coronavirus come acceleratore del cambiamento

La sensazione è che questa pandemia stia accelerando alcuni cambiamenti che stavano avvenendo molto lentamente e gradualmente per limitare al massimo il trauma di un cambiamento tanto radicale quanto inevitabile.

Prima di tutto ci ha reso tutti più familiari, per forza, con tutto un mondo che la maggior parte della popolazione ignorava: il mondo del digitale, dell’informatica, quello che si trova un po’ più in là del semplice navigare in internet o dell’uso dei social.

Frasi come “Io non vado in internet, io uso facebook” forse non la sentiremo più.

E fin qui stiamo parlando di una rivoluzione “culturale”. Sopra questa, abbiamo probabilmente assistito ad un grosso spostamento di capitali finanziari a favore della ricerca nel campo dell’Intelligenza Artificiale.

Studi di A.I per trovare un vaccino, per prevedere scenari, per studiare la diffusione, per tracciare i contagiati o potenziali tali, ecc…

L’intelligenza Artificiale, che, come abbiamo detto, dopo anni di letteratura stava cominciando ad essere oggetto di ricerca, con questa crisi del mondo analogico è diventata davvero protagonista: probabilmente questa pandemia è servita a capire veramente le potenzialità e gli utilizzi dell’Intelligenza Artificiale.

Domani e l’”Human in the loop”

Chi scrive, non ama le visioni distopiche. Semplicemente perché non le trovo utili. Utile è invece immaginare un mondo diverso, (perché diverso lo sarà che lo vogliamo o meno) in cui l’uomo avrà un ruolo. Un ruolo determinante. Magari migliore di quello che ha adesso.

La nascita della fabbrica è coincisa con la nascita delle lotte operaie. Il motivo: un lavoro ripetitivo e degradante. Per questo non mi sento di difendere a spada tratta “quel lavoro”. A patto che quel lavoro si trasformi e non semplicemente scompaia.

Dico questo perché c’è un’enorme differenza tra il concetto di Intelligenza Artificiale e semplice automazione (robot), anche se spesso le due cose vengono confuse e percepite come un tutt’uno. L’Intelligenza Artificiale, per dare il meglio di sé, ha bisogno dell’uomo. Di un uomo “intelligente”. Un robot che fa gesti ripetitivi non ha bisogno dell’uomo, ma solo di un algoritmo ben scritto.

Chiarisco questo concetto illustrando due “loop”.

Controllo a retro azione

Controllo a retro azione

In questo loop, (un controllo a retro azione che è tipico dell’automazione industriale) il Controllore è programmato per diminuire il più possibile l’errore. Lo fa attraverso un loop, durante il quale impartisce dei comandi al Processo in maniera che l’output consista in una Misura la più vicina possibile al valore di Riferimento, e quindi con un errore minimo.

Qui, come vedete, l’uomo non c’è.

Ma vediamo quest’altro, più futuristico loop, il loop di domani.

Human in the loop

Human in the loop

In questo loop, si inserisce un ulteriore loop, nel quale entra in gioco l’uomo. Il ruolo dell’uomo è quello di fornire al Controllore, delle informazioni che questi può utilizzare attraverso dei modelli di Machine Learning con lo scopo di modificare e migliorare le proprie strutture e i propri parametri, in maniera di potenziare ulteriormente l’efficacia del loop.

In definitiva, il ruolo principale dell’uomo, in un ambiente permeato di Intelligenza artificiale è quello di trasferire conoscenza, potenziare le capacità della macchina.

E questo processo non ha fine, perché chi conosce bene il concetto di continuous improvement, sa che è un processo lento ed infinito: è un tendere alla perfezione senza raggiungerla mai.

Detto così, l’Intelligenza Artificiale sembrerebbe una rivoluzione senza traumi. Non è vero. Avrà delle conseguenze sociali enormi, ma che possiamo gestire.

La fabbrica sarà sempre meno popolata di operai a catena. La fabbrica non sarà più quel luogo di lavoro su cui contare se la scuola non ha fatto per noi.

L’operaio del futuro sarà super specializzato. Avrà dovuto studiare per fare ciò che farà. Probabilmente in una scuola che oggi ancora non esiste. Dovrà conoscere le macchine, saperle gestire, programmare. E soprattutto non dovrà mai smettere di studiare, dovrà tenersi aggiornato, perché il mondo intorno a lui cambierà sempre più velocemente.

All’operaio del futuro si chiederà molto di più.. ma, per certi versi, anche molto di meno. Dipende dal peso che diamo ad un tempo passato a fare sempre lo stesso gesto.

Troppo ottimista? Può darsi

     

     

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