Categoria: Intelligenza Artificiale

In questa categoria troverete articoli su Intelligenza Artificiale e Machine Learning, soprattutto su come queste tecnologie stanno evolvendosi, con esempi concreti

Intelligenza Artificiale e Lavoro: ‘molto dipende dai nostri obiettivi’

Ma è questo l’anno dell’Intelligenza Artificiale? Davvero l’IA eliminerà posti di lavoro? A che punto siamo in Italia? Queste, in sintesi, alcune delle domande che abbiamo rivolto al dottor Piero Poccianti, presidente dell’Associazione Italiana per l’Intelligenza Artificiale (AIxIA), in occasione del prossimo AI Forum del 12 aprile a Milano.

Di Intelligenza Artificiale si parla ormai sempre di più e per noi di InTime Blog è arrivato il momento di offrire a voi l’occasione di saperne un po’ di più, anche su come il nostro paese si sta preparando a questo grande fenomeno. Allora, la persona più indicata per questo non poteva che essere il dottor Piero Poccianti, presidente dell’Associazione Italiana per l’Intelligenza Artificiale (AIxIA), un’associazione che ha oltre trent’anni di attività che verranno celebrati il prossimo 12 aprile in occasione dell’AI Forum, presso il palazzo Mezzanotte a Milano. La nostra chiacchierata ha toccato molto punti, anche quello che riguarda il grande tema del lavoro, ossia se l’Intelligenza Artificiale eliminerà posti di lavoro o se invece contribuirà a crearne di nuovi. “Molto dipenderà dai nostri obiettivi”, ci ha risposto il dottor Poccianti.

Ruolo Intelligenza Artificiale, se ne parla ormai da tanto, è dal 2015 che ogni anno si dice “questo è l’anno dell’Intelligenza Artificiale”.

«La voglia che qualche macchina acquisisca una sorta di intelligenza, in realtà, è molto antica, ma la nascita dell’Intelligenza Artificiale come disciplina moderna avviene nel 1956 al congresso di Dartmouth, ed è in questa occasione che nasce la definizione di “Intelligenza Artificiale”. Ma per la verità, e questo è un dato storico, già nel 1943 due studiosi, McCulloch e Pitts, realizzano quello che viene ritenuto essere il primo vero algoritmo inerente all’IA. Anche Turing, nel 1950 con il suo “Test di Turing” si poneva il problema se una macchina fosse in grado di “pensare”, realizzando quello che viene conosciuto oggi come “The Imitation Game“.

Dopo il 1956 attorno all’Intelligenza Artificiale abbiamo vissuto diverse “onde”, gli studiosi li chiamano gli “inverni” e le “estati” dell’Intelligenza Artificiale. Nel senso che si sono vissuti momenti di forti critiche alternati da momenti di grandi entusiasmi.»

E adesso in quale “stagione” dell’AI ci troviamo? Dove siamo arrivati oggi con l’Intelligenza Artificiale?

«Oggi possiamo affermare di vivere una grande “primavera”, forse addirittura un’estate. Tenga presente che noi oggi abbiamo in uso degli algoritmi che risalgono per lo più agli anni ’80 derivanti dagli studi di McCulloch e Pitts sul “neurone artificiale” e capaci di creare delle reti che permettono di “imparare”, quindi di replicare le dinamiche del cervello umano. L’Intelligenza poi non è fatta solo da quello, è fatta anche dalla capacità di percepire e su quello si stanno ottenendo dei grandi risultati.

Lei mi chiede dove siamo oggi e le rispondo che siamo molto lontani da una “Intelligenza Artificiale” generale, tanto per fare un esempio, una sorta di Blade Runner, però siamo in grado di realizzare macchine che eguagliano, e in qualche caso superano, le capacità dell’uomo in ambiti particolari. Ci sono esempi in questo senso nel mondo dei videogiochi, ad esempio il poker, e ci sono poi esempi di macchine in grado di riconoscere oggetti all’interno di una scena. Ecco per intenderci, oggi abbiamo macchine molto evolute che riescono a fare e a percepire cose che l’uomo non è in grado di fare. Basti pensare al mondo della medicina dove ci sono macchine ad Intelligenza Artificiale che riescono ad effettuare diagnosi che l’uomo non riuscirebbe a fare.»

Se oggi guardiamo alla vita di tutti i giorni, parlando di Intelligenza Artificiale è molto facile entrarvi in contatto attraverso dispositivi mobili che permettono il riconoscimento degli oggetti, come la fotocamera, e anche gli smart speaker, gli assistenti virtuali. Stiamo parlando anche di questo?

«Gli studi sulle limitazioni delle reti neurali sono iniziati alla fine degli anni ’60 con due ricercatori, Marvin Minsky e Seymour A. Papert, che nell’opera “Perceptron”, mostravano i limiti operativi delle semplici reti a due strati. Da qui, dopo una brusca frenata, si arriva alla metà degli anni ’80 quando un gruppo di studiosi riesce a dimostrare come una rete può essere composta da tanti strati e quindi in grado di superare i limiti riconosciuti da Minsky e Papert. Ecco, quegli algoritmi sono praticamente quelli che stiamo usando oggi. Solo che oggi abbiamo delle macchine con delle potenze di calcolo molto più elevate rispetto a 30 anni fa, basti pensare alla potenza delle schede grafiche di oggi dotate di parallelismo. Inoltre tutti gli algoritmi di machine learning si sono raffinati, inoltre abbiamo a disposizione un’enorme mole di dati che permettono alle macchine di imparare attraverso degli esempi.

Per tornare ai suoi esempi, gli assistenti virtuali sono macchine intelligenti che riconoscono il parlato, in modo abbastanza “tradizionale”. Il passo successivo consiste nell’insegnare loro non solo a colloquiare, ma anche a spiegare. Se, ad esempio, chiedessimo ad Alexa o a Google Home “che tempo fa oggi?“, la risposta sarebbe quella che si aspetta, ma se provassimo a chiedere “perché?” non sarebbero in grado di rispondere. Ed è proprio questo uno dei grandi limiti di queste tecnologie: l’incapacità di dare una motivazione alle proprie “azioni”, un problema che ci ritroveremo ad affrontare anche con le auto a guida autonoma. La grande sfida che abbiamo di fronte oggi sta quindi nel mettere insieme la capacità di percepire con la capacità di ragionare. Sono tanti gli esempi che stanno cominciando ad andare in questa direzione e anche enti di ricerca e agenzie governative, pensiamo agli Usa, che spingono affinché si possano mettere insieme i vari paradigmi.»

Ma allora, dottor Poccianti, la domanda adesso è quella che tutti si aspettano e siamo sicuri che lei ci aiuterà a capire meglio. Ma l’Intelligenza Artificiale davvero ruberà il lavoro o forse è meglio credere che creerà nuovi posti di lavoro? Qual è la sua visione su questo tema?

Piero Pocciani – Associazione Italiana per l’Intelligenza Artificiale

«È un quesito che come ricercatori accademici ci poniamo spesso perché è un nostro dovere morale, verso la società, chiederci dove la nostra ricerca ci sta portando. Su questo tema come Associazione abbiamo organizzato diversi eventi coinvolgendo le scuole, perché crediamo sia giusto che anche i giovani ragionino su queste problematiche, non solo sociologi ed economisti.

Ad oggi possiamo dire di essere arrivati ad una conclusione: molto dipende dagli obiettivi che ci poniamo come uomini. Se guardiamo le altre rivoluzioni industriali, notiamo che sono state inventate e introdotte delle macchine che hanno aiutato ad alleviare i lavori più usuranti e pesanti. Con l’Intelligenza Artificiale stiamo potenziando le macchine in modo che possano fare lo stesso con il lavoro intellettuale.

Guardando sempre le rivoluzioni industriali precedenti, notiamo che alcuni mestieri sono spariti mentre altri sono stati creati, ma non solo. I risvolti positivi sono emersi anche a livello sociale e umano: gli orari di lavoro sono diminuiti e le condizioni lavorative migliorate. A tal proposito vorrei ricordare che in un famoso discorso del 1930 a Madrid, John Maynard Keynes disse: “i miei nipoti non dovranno lavorare più di 15 ore alla settimana se vogliamo che il sistema economico non entri in crisi“.

Se dobbiamo fare delle considerazioni sull’impatto che avrà l’AI sul mondo del lavoro ci troviamo di fronte a due scuole di pensiero. La prima, quella un po’ più pessimistica, ritiene che l’introduzione dell’AI e di sistemi robotici influirà sulle mansioni oggi esistenti per il 70%. Gli impatti negativi rilevati da questi studi sono però mitigati dal fatto che alcune professioni non verranno toccate. Si pensi a professioni come il cuoco. I robot e l’AI potranno facilitare alcune mansioni ripetitive proprie di questa professione. Laddove però si assumerà un solo cuoco anziché due, in questo caso si parla di disoccupazione.

La seconda invece è più ottimistica e crede che l’Intelligenza Artificiale creerà nuovi posti di lavoro che noi oggi non conosciamo. Per fare una sintesi di queste due posizioni, molto dipende da quello che noi desideriamo, gli obiettivi che ci poniamo.

Se quello che vogliamo ottenere è ridurre i costi e aumentare la produttività, allora si avrà disoccupazione. Al contrario, se ragioniamo in termini di benessere della società, intesa non solo come equa distribuzione dei profitti ma anche come aumento della qualità della vita, sono fermamente convinto che le macchine potrebbero aiutarci a raggiungere questi ultimi due obiettivi.

Purtroppo la nostra società ragiona esclusivamente in termini di PIL e di profitti, e si tende a pensare che queste due grandezze siano direttamente proporzionali al benessere, ma non è così. In questo contesto, dovremmo cominciare a ragionare in ottica di benessere, altrimenti rischiamo davvero di farci del male. Ma ricordiamoci sempre, che le macchine sono fatte per diminuire il carico di lavoro dell’uomo, non per aumentarlo. Quello che ci auspichiamo, come Associazione e come ricercatori, è di vedere una collaborazione proficua tra uomo e macchine, di modo che quest’ultime compiano le mansioni ripetitive e logoranti, mentre all’uomo siano relegati i compiti più creativi.»

Lei, giustamente, sottolineava il fatto che questo del lavoro è un problema politico, ed è così. Solo che la politica, come abbiamo visto negli ultimi anni, ha difficoltà a stare al passo con i tempi, perdendo, come spesso capita delle occasioni.

«Credo che stiamo vivendo una crisi che ha più facce. È una crisi democratica, nel senso che si ha la sensazione di non avere più fiducia negli strumenti democratici. È una crisi economica, le differenze tra i ricchi e i poveri stanno aumentando sempre di più. Ed inoltre abbiamo una grossa crisi ambientale: molti di coloro che dicono che la produttività aumenterà pensa che le risorse siano infinite.

È come se vivessimo in un’astronave che dobbiamo preservare, sapendo bene che noi abbiamo bisogno della Terra, ma la Terra non ha bisogno di noi.»

Per chiudere, dottor Poccianti, Le chiedo di descriverci cosa fa l’Associazione Italiana per l’Intelligenza Artificiale, che ha più di 30 anni di storia, e se può farci un po’ lo stato dell’arte dell’AI nel nostro paese.

«L’Associazione Italiana per l’Intelligenza Artificiale (oggi conta più di 1.000 membri tra ricercatori, professori universitari e società, n.d.r.) è nata nel 1988 dopo la più grande conferenza generalista sull’Intelligenza Artificiale, la IJCAI (International Joint Conferences on Artificial Intelligence), che nel 1987 si svolse proprio a Milano (è curioso notare che questa conferenza, insieme a quella europea, nel 2022 sarà di nuovo in Italia per la precisione a Bologna).

L’Associazione ha l’obiettivo di diffondere a 360° la cultura sull’Intelligenza Artificiale, diventando un punto di riferimento sia per la ricerca che per le imprese. Due attori che giocano un ruolo diverso ma strettamente connesso. Da qui lo sforzo da una parte di far comprendere alle aziende l’importanza di affidarsi alla ricerca per avviare delle collaborazioni proficue e vincenti, dall’altro di promuovere la ricerca italiana, sottolineando l’eccellenza che la caratterizza. In realtà come ben sappiamo in Italia si investe poco in ricerca, ma il numero di articoli dei ricercatori sull’Intelligenza Artificiale e il numero di citazioni sono fra i più alti del mondo.

Se consideriamo la penetrazione di AI nel tessuto industriale italiano, notiamo come siano poche le aziende ad aver adottato soluzioni AI. Siamo ben lontani dalla situazione che si riscontra, ad esempio, in Francia e Germania. Quello che caratterizza la situazione europea è la forte presenza di PMI, che sono incapaci di sviluppare l’AI (per carenza di risorse non di capacità) come invece avviene nelle grandi multinazionali di USA e Cina.

In Italia si sta cercando di fare divulgazione e conoscenza, attraverso la nostra attività e non solo. Anche il Politecnico di Milano sta lavorando molto in questo senso (qui i risultati presentati di recente proprio dal Polimi sull’Intelligenza Artificiale in Italia).

Le aziende forse ancora non hanno compreso appieno l’Intelligenza Artificiale, e forse non hanno neanche un’adeguata cultura sul tema. Uno degli obiettivi dell’AI Forum (che si terrà a Milano il prossimo 12 aprile) è quello di creare un tessuto connettivo fra la ricerca e il mondo delle imprese.

Ci terrei inoltre ad aggiungere che dobbiamo recuperare i valori dell’Europa e pensare alla collaborazione. Perché anche la Francia o la Germania sono troppo piccoli per affrontare quello che sta per arrivare. Dobbiamo quindi pensare ai valori etici dell’IA, un aspetto molto importante.»

Grazie davvero al dottor Poccianti per questa bella chiacchierata e per avermi aiutato a capire meglio quale sia lo stato dell’Intelligenza Artificiale oggi, anche nel nostro paese.

7 Marzo 2019
Intelligenza Artificiale, solo il 12% delle aziende ha avviato progetti

Il mercato dell’Intelligenza Artificiale è agli inizi ma con grandi margini di crescita. Il valore dei progetti di IA vale in Italia 85 milioni di euro, questo il dato che ha rilevato l’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano. Nonostante le aziende italiane siano sempre più consapevoli delle grandi opportunità, solo il 12% di esse ha avviato dei progetti.

SI sente parlare spessi di Intelligenza Artificiale, come grande opportunità da cogliere, e questo è vero. Quello che manca spesso è una panoramica relativa al nostro paese, per comprendere quanto questo fenomeno si stia sviluppando nel nostro paese. Ebbene, a queste domande risponde bene l’Osservatorio Artificial Intelligence che oggi a Milano ha presentato i risultati di una ricerca che offre dati e spunti molto interessanti su come le aziende italiane stanno affrontando il fenomeno dell’Intelligenza Artificiale.

Intelligenza Artificiale, il mercato in Italia

Il valore di mercato degli algoritmi sviluppati sviluppati è oggi in Italia di 85 milioni di euro, stiamo parlando quindi di un mercato agli inizi ma con grandi margini di crescita. A questo dato relativo ai progetti va affiancato il mercato degli assistenti vocali intelligenti (capaci di generare nel 2018 un mercato di 60 milioni di euro), quello dei robot autonomi e collaborativi usati in ambito industriale, il cui mercato valeva nel 2017 già oltre 145 milioni di euro. Dai interessanti che ci offrono una prima panoramica sulle dimensioni di mercato. Ma le aziende italiane come stanno implementando i vari progetti di Intelligenza Artificiale?

A questa domanda si può rispondere con il dato che soli il 12% delle aziende italiane ha portato a regime almeno un progetto di intelligenza artificiale, mentre quasi una azienda su due non si è ancora mossa ma sta per farlo (l’8% è in fase di implementazione, il 31% ha in corso dei progetti pilota, il 21% ha stanziato del budget).

Tra chi ha già realizzato un progetto, ben il 68% è soddisfatto dei risultati e le più diffuse sono quelle di Virtual Assistant/Chatbot. Le imprese italiane però hanno una visione ancora confusa delle opportunità dell’Artificial Intelligence: la maggioranza, il 58%, la associa a una tecnologia capace di replicare completamente la mente umana (un concetto che ha poco a che fare con i risvolti pratici della disciplina), il 35% a tecniche come il Machine Learning, il 31% ai soli assistenti virtuali, mentre solo il 14% ha compreso che l’AI mira a replicare specifiche capacità tipiche dell’essere umano (la visione prevalente nella comunità scientifica).

Intelligenza Artificiale e mercato del lavoro

La ricerca dell’Osservatorio ci offre anche quella che è la visione dell’Intelligenza Artificiale delle aziende italiane in relazione al lavoro.

Ora, da un lato il 33% delle aziende intervistate dichiara di aver dovuto assumere nuove figure professionali qualificate per realizzare soluzioni di AI; dall’altro il 27% ha dovuto ricollocare personale dopo l’introduzione di una soluzione di AI. L’indagine puntuale sul bilancio occupazionale in Italia rivela come l’Artificial Intelligence sia da considerarsi più come un’opportunità che una minaccia: 3,6 milioni di posti di lavoro equivalenti potranno essere sostituiti nei prossimi 15 anni dalle macchine, ma nello stesso periodo a causa della riduzione dell’offerta di lavoro (principalmente per questioni demografiche, ipotizzando continuità̀ sui saldi migratori) e l’incremento di domanda si stima un deficit di circa 4,7 milioni di posti di lavoro nel Paese, da cui emerge un disavanzo positivo di circa 1,1 milioni di posti.

In questo scenario, diffuso a livello globale, di progressiva riduzione della forza lavoro, l’Intelligenza Artificiale appare non solo come una opportunità, ma come una necessità per mantenere gli attuali livelli di benessere economico e sociale, riducendo i costi assistenziali necessari a mantenere gli standard di vita, creando nuovi lavori a maggiore valore, per avvicinarsi all’1,5% di tasso medio annuo di crescita della produttività̀ che sarebbe necessario, nei prossimi 15 anni, per mantenere invariato l’attuale equilibrio socioeconomico del sistema assistenziale-previdenziale del nostro Paese.

19 Febbraio 2019
Mookkie, la ciotola intelligente premiata al CES di Las Vegas

Mookkie è la ciotola intelligente che riconosce l’animale domestico, una delle tante applicazioni che possono essere realizzate grazie all’Intelligenza Artificiale. Ad idearla e a realizzarla è l’azienda italiana Volta che si aggiudica l’Innovation Award nella categoria Smart Home al CES 2019 di Las Vegas.

L’Intelligenza Artificiale sarà uno dei grandi temi tech che guideranno questo 2019, appena iniziato, lo ricordavamo proprio qui sul nostro blog, elencando tutte le novità tech che conosceremo nei prossimi mesi. E siccome il 2019 sarà anche a trazione AI, allora iniziamo con questa notizia che parla italiano e vince il prestigioso premio al CES 2019 di Las Vegas. Parliamo di Mookkie, la ciotola intelligente che è in grado, grazie appunto all’Intelligenza Artificiale, di riconoscere l’animale domestico. A realizzare questo ciotola davvero innovativa è l’azienda italiana Volta, specializzata nello sviluppo di prodotti fortemente orientati all’Intelligenza Artificiale. L’azienda riceverà il prestigioso premio il 7 gennaio a Las Vegas dalla Consumer Technonogy Association, l’associazione dei consumatori americani che promuove il Consumer Electronic Show, e presenterà ufficialmente la AI-powered pet bowl al CES 2019 in programma dall’8 all’11 gennaio.

Come funziona Mookkie, la ciotola che riconosce il cane o il gatto

Mookkie è una ciotola per ogni tipo di animali domestici dotata di intelligenza artificiale, eccome come funziona. Attraverso una telecamera grandangolare registra le immagini dell’animale cui è destinato il cibo, quindi le rielabora con un’architettura di rete neurale profonda. Così facendo è in grado di riconoscere visivamente la presenza dell’animale domestico e attivare l’apertura dello sportello per permettergli di poter accedere al cibo – con una logica del tutto simile al “face-unlock” dei moderni smartphones. Il riconoscimento visuale richiede l’elaborazione di un trilione di operazioni al secondo, potenza di calcolo che Volta è stata in grado di concentrare all’interno della ciotola.

Mookkie, la ciotola intelligente

Mookkie è stata progettata pensando a due utenti: l’animale domestico e il suo proprietario. La ciotola dove viene riposto il cibo è rimovibile, facile da prendere e si riposiziona agevolmente al centro della struttura grazie a un sistema magnetico. La forma interna della ciotola è estremamente ergonomica, raggiungibile da ogni punto, quindi accessibile ad ogni tipo di animale. Mookkie, su richiesta, fornisce notifiche e anche brevi video clip attraverso l’app per smartphone dedicata, per la tranquillità del proprietario dell’animale domestico. Inoltre, può essere comandata ed interrogata attraverso le più comuni interfacce vocali per la casa: il proprietario può controllare con la sola voce la ciotola, chiedere informazioni sui pasti e ordinare il cibo quando si sta esaurendo.

Ecco le novità tech e digital che vedremo nel 2019

L’azienda Volta, in collaborazione con Pet Electronics Company di New York, sta lavorando per industrializzare il prodotto con l’obiettivo di poterlo offrire al mercato americano ad un prezzo iniziale di 189 dollari, a partire indicativamente da settembre 2019. Mookkie sarà comunque disponibile sul sito mookkie.com e e sui principali siti di e-commerce. Al momento si tratta di un oggetto artigianale, realizzato in Italia e completamente personalizzabile, realizzabile solo su richiesta.

“Abbiamo preso uno dei più semplici e umili oggetti presenti nelle nostre case e lo abbiamo reinventato intorno alle più recenti tecnologie di intelligenza artificiale; questo è ciò che facciamo quotidianamente a Volta con molteplici oggetti e processi” – ha spiegato l’amministratore delegato di Volta, Silvio Revelli. “In questo caso il risultato è una ciotola per animali domestici, dal gatto al cane, che riconosce visivamente il suo animale e si attiva di conseguenza mettendogli a disposizione il cibo precedentemente preparato. I vantaggi non sono solamente in termini di sicurezza: avremo la garanzia che l’accesso al cibo sarà solo per il nostro animale; ma anche in termini di freschezza e conservazione dello stesso. Mookkie è la dimostrazione di come sia possibile re-inventare praticamente ogni oggetto che conosciamo – anche il più semplice – mettendo al centro del design di prodotto l’intelligenza artificiale”.

4 Gennaio 2019
Userbot, la startup di Intelligenza Artificiale raccoglie oltre mezzo milione di euro

Userbot, la startup che ha sviluppato una tecnologia proprietaria di Intelligenza Artificiale applicata alla Customer Interaction, ha raccolto, nei primi sei mesi di quest’anno, oltre mezzo milione di euro. Tutto questo permette alla startup fondata, tra gli altri da Antonio Giarrusso e Jacopo Paoletti, di raggiungere il valore di 3,5 milioni di euro.

Il tema dell’Intelligenza Artificiale assume sempre più importanza nei processi e nelle organizzazioni aziendali. Soprattutto per quello che riguarda la relazione con il cliente, un segmento molto importante per le aziende, utile a mantenere una relazione costante, unitamente all’assistenza. In questo scenario, sempre in continua evoluzione, vogliamo oggi parlarvi di Userbot, startup italiana che ha realizzato una tecnologia proprietaria di Intelligenza Artificiale applicata proprio alla Customer Interaction. La startup nei primi sei mesi di quest’anno ha già raccolto oltre 500 milioni di euro. Un incremento di finanziamenti che porta il valore della startup a 3,5 milioni di euro. Per essere più chiari, Userbot non è una chatbot, ma è molto di più, è una vera e propria Intelligenza Artificiale per il Customer Service.

Userbot incrementa la sua base di conoscenza attraverso le interazioni umane che avvengono dentro una qualsiasi chat e su qualunque canale digitale: che sia il proprio sito web, la propria app su Android o iOS, un account social come la propria fanpage Facebook, o un’app di messaggistica come Messenger o Telegram. Si tratta quindi di una rivoluzione, basata principalmente su Deep Learning e Machine Learning, all’interno del rapporto Uomo-Macchina che rappresenta la chiave di volta per soluzioni come queste.

In Userbot, spinoff di Mobixee Ltd e parte del gruppo Comunicatica, hanno creduto diversi investitori provenienti dal network di BacktoWork24, nonché professionisti affermati in ambito IT, che ad aprile 2018 hanno dimostrato fiducia in questo progetto innovativo con un investimento di oltre 300.000 euro. Oggi, insieme all’Advisory Board dell’azienda (composto da imprenditori e manager con un track record ed una storia personale e professionale ampiamente riconosciute dal mercato), contribuiscono concretamente alla crescita di Userbot, allargando il network di contatti con prospect e clienti, oltre che con potenziali nuove partnership sia strategiche che industriali. A fine giugno 2018 si sono poi aggiunti alla compagine societaria oltre 130 nuovi soci provenienti dalla piattaforma di equity crowdfunding – CrowdfundMe – che hanno creduto e investito nella startup, quasi triplicando l’obiettivo di raccolta minimo previsto, con un aumento di capitale di ulteriori 200.000 euro, che ha portato la raccolta complessiva di Userbot, come dicevamo all’inzio, ad oltre mezzo milione di euro nei soli primi 6 mesi del 2018.

[author title=”” image=”http://”]Siamo entusiasti di avere a bordo con noi un team di investitori che condividono la nostra visione di un futuro in cui l’Intelligenza Artificiale lavorerà a stretto contatto con l’uomo. Con Userbot abbiamo rivoluzionato l’universo del Customer Service attraverso l’utilizzo di un’Intelligenza Artificiale che impara nel tempo dalle interazioni con gli esseri umani. Ma non vogliamo fermarci qui. – ha dichiarato Antonio Giarrusso, Founder & Chief Executive Officer di Userbot – Userbot per noi è solo il primo tassello di un progetto molto più ampio nel campo dell’AI, una tecnologia che tutte le aziende dovrebbero davvero iniziare a capire e accogliere per poter rimanere competitive in un mercato mondiale così veloce e in costante trasformazione. Siamo felici che Userbot sia tra i pionieri in Italia nello sviluppo di tecnologie cognitive.[/author]

Abbiamo raggiunto Jacopo Paoletti, Co-Founder & Chief Marketing Officer di Userbot, che ci ha spiegato che questi finanziamenti saranno utili per accrescere la strategia di internazionalizzazione della startup e per incrementare il team, Ma ha aggiunto anche:

[author title=”” image=”http://”]Questo è per noi solo il primo passo: il primo semestre 2018 ha superato ogni nostra aspettativa, sia in termini di raccolta investimenti ma in particolare in termini di fatturato, e credo sia stato principalmente questo a fare la differenza con gli investitori – ha aggiunto Jacopo Paoletti – con la nostra soluzione, attualmente riservata solo alle corporate, puntiamo già nel 2018 ad aggredire il mercato domestico delle PMI in modalità SaaS, mentre il 2019 sarà dedicato principalmente al mercato anglofono sempre con un approccio self service, che resta il nostro obiettivo principe verso la scalabilità; sempre in ottica di internazionalizzazione contiamo di chiudere fra il 2018 e il 2019 il nostro primo round series A, che dagli interessamenti ricevuti ad oggi si prospetta fin da ora oltre il milione di euro. Ovviamente, per chi fosse interessato, trova già tutte le info sul nostro prossimo aumento di capitale qui: https://invest.userbot.ai/.[/author]

11 Luglio 2018
Machine Learning Solutions, la startup innovativa di Teleskill e La Sapienza

“Machine Learning Solutions” è la startup innovativa di Teleskill e l’Università La Sapienza, una startup creata per supportare le aziende in progetti di machine learning. Ne abbiamo parlato con i due fondatori Emanuele Pucci, di Teleskill, e Massimo Panella, docente di Elettrotecnica e di Intelligenza Computazionale proprio presso La Sapienza.

Il machine learning è un tema di grande attualità per gli immensi vantaggi che può portare in azienda e in ogni settore dell’attività dell’impresa: marketing, commerciale e vendita, ricerca e sviluppo, benessere organizzativo, formazione e tanto altro ancora. Ed è proprio per assistere e supportare le aziende in progetti di machine learning che è diventata operativa, molto di recente, Machine Learning Solutions, la startup innovativa creata a seguito della collaborazione tra Teleskill, azienda di innovazione digitale guidata da Emanuele Pucci, e il prof. Massimo Panella, docente di Elettrotecnica e di Intelligenza Computazionale presso il Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione, Elettronica e Telecomunicazioni dell’Università di Roma “La Sapienza”. La società nasce, infatti, nell’ambito del progetto “New Machine Learning Solutions for Data Mining and Multimedia Signal Processing”, per l’Avviso Pubblico POR FESR Lazio 2014-2020 “Pre-seed Spin Off” in cui Machine Learning Solutions è risultata una delle aziende vincitrici.
Intervistiamo i due fondatori, Emanuele Pucci e Massimo Panella, per capire il loro punto di vista sul tema.

Come nasce Machine Learning Solutions?
Emanuele Pucci: Machine Learning Solutions è un esempio vincente di quanto possa essere fruttuosa la collaborazione, lo scambio di esperienze, la sinergia tra Università e Azienda. Nel nostro caso il prof. Panella realizza all’interno del suo Dipartimento la parte di ricerca, mentre Teleskill si occupa da sempre della fase di sviluppo. Ricerca e Sviluppo, attività da sempre molto curate in Teleskill, hanno così raggiunto una sintesi, anche imprenditoriale, con la creazione della start up innovativa Machine Learning Solutions.

Quali sono gli obiettivi della nuova società?
Emanuele Pucci: Il machine learning sta emergendo velocemente e interessa un sempre maggior numero di soggetti. L’obiettivo primario di Machine Learning Solutions è fornire servizi innovativi, basati sul paradigma del machine learning, tramite attività di ricerca, sviluppo e consulenza personalizzata caso per caso. Teleskill ha ormai un’esperienza ventennale nel settore e-learning e, da parte mia, vedo concrete possibilità di sviluppo in quest’area. Il machine learning applicato all’e-learning ne amplia enormemente l’efficacia permettendo, ma sono solo alcuni esempi, di creare formazione personalizzata per individuo o per gruppi, di migliorare l’offerta formativa customizzandola in tempo reale sull’utente e sui suoi comportamenti e azioni, di migliorare la learning retention, di prevedere i singoli gap formativi degli utenti, di analizzare in modo automatico ed adattivo i dati di fruizione e i risultati formativi in genere, di studiare il comportamento durante un collegamento in videoconferenza live o la fruizione di un learning object, di applicare logiche di deep learning con ad esempio lo speech recognition e quindi di massimizzare l’efficacia dell’apprendimento e l’ottimizzazione delle risorse formative da fornire al singolo discente e quindi il tempo per formarsi, aumentando di fatto il ROI del progetto e-learning.
Sono convinto inoltre che applicare logiche di machine learning in percorsi formativi possa far aumentare molto anche la motivazione (engagement) di chi studia in quanto vengono somministrati programmi formativi personalizzati e non generici.
Massimo Panella: Aggiungo che il machine learning è strategico per le imprese italiane interessate a innovazione di prodotto e di processo al tempo di Industria 4.0. Di grande interesse, a mio parere, sono anche i settori applicativi delle soluzioni progettate: sicurezza; multimedialità; logistica e mobilità sostenibile; gestione dell’energia e delle fonti rinnovabili; sanità elettronica e telemedicina; domotica; fruizione e valorizzazione dei beni e attività culturali.

Che tipologia di servizi potrà offrire Machine Learning Solutions?
Massimo Panella: Machine Learning Solutions svilupperà nuove tecnologie su tre aree principali: riconoscimento biometrico e comportamentale; Pattern Recognition e Data Mining; Data Analytics e Decision Support System.
Il riconoscimento biometrico garantisce la certezza dell’identità del discente ed è una caratteristica sempre più richiesta in molti ambiti, non solo nel settore educational. Inoltre il riconoscimento comportamentale (behavioural analysis) attiene alle analisi delle sue reazioni durante l’evento formativo sia in corsi registrati che in diretta live. Più in concreto, si tratta di avere informazioni in tempo reale sul livello di attenzione e il grado di apprendimento che si va concretizzando durante l’attività di formazione online. Questa sfida si basa sulla realizzazione di algoritmi innovativi per l’elaborazione intelligente dei flussi multimediali audio/video e l’estrazione d’informazioni mediante tecniche di pattern recognition e data mining. Questi algoritmi saranno peraltro sviluppati da Machine Learning Solutions anche in altri campi applicativi, come per esempio quello ingegneristico, biomedico o sociale, utilizzando l’esperienza ventennale nella ricerca sulle reti neurali artificiali e, più in generale, sui sistemi di calcolo a imitazione biologica.
Per quanto riguarda la terza area, si tratta di sviluppare sistemi per l’analisi dei dati, l’estrazione di contenuti informativi di alto livello e la realizzazione di sistemi di supporto alle decisioni nei contesti dove i segnali e soprattutto i Big Data derivano da molteplici sorgenti informative distribuite nello spazio e nel tempo, come nel caso delle reti di sensori, delle smart grid, dell’Internet-of-Things (IoT), dei mercati finanziari, dei dati biomedicali, delle reti veicolari, del crowdsourcing, della multimedialità.

25 Maggio 2018
Talkwalker lancia la Sentiment Analysis con l’Intelligenza Artificiale

Talkwalker, l’azienda lussemburghese che offre una tra le più usate piattaforme per la social media analytics, lancia un nuovo modo di fare la Sentiment Analysis. La nuova tecnologia è sviluppa grazie all’Intelligenza Artificiale, in questo modo l’azienda fornirà il 90% di accuratezza sui risultati per i brand.

La Sentiment Analysis è uno degli aspetti della social media analysis tra i più importanti, perchè permette di capire, dato un numero di dati rilevati, quale sia la tendenza prevalente, positiva o negativa. E’ un aspetto che, soprattutto dalle aziende, è stato sempre visto con molto interesse, anche se, va detto, i risultati non raggiungevano mai un’accuratezza precisa. La ricerca, da questo punto di vista, è andata avanti a passi da gigante negli ultimi anni e la notizia che stiamo per darvi in effetti lo dimostra.

Talkwalker, azienda lussemburghese che offre una tra le più usate piattaforme per la social media analytics, lancia un nuovo modo di fare la Sentiment Analysis. La nuova tecnologia di sentiment analysis è stata sviluppata grazie all’Intelligenza Artificiale, che consente ai brand di fotografare il sentiment dei consumatori con il 90% di precisione. Gli algoritmi, dotati di profonde capacità di apprendimento, comprendono il significato di frasi complesse e sono in grado di determinare accuratamente le attitudini del cliente e le sue reazioni contestuali all’interno dei tweet, dei post e degli articoli, rendendola la tecnologia di sentiment analysis più avanzata sul mercato.

Robert Glaesener, CEO di Talkwalker, dando l’annuncio dell’importante lancio, ha dichiarato:

Un tweet sarcastico è stato sufficiente a mettere in ginocchio un rilevamento del sentiment basato sulle parole chiave, ma le nostre reti neurali sono già in grado di comprendere il sarcasmo e l’ironia a livelli basici. I brand saranno finalmente in grado di esaminare non solo l’andamento macro degli atteggiamenti dei clienti su un’ampia mole di dati, ma otterranno anche risultati molto dettagliati e spendibili. Si tratta di uno strumento unico sul mercato e stabilisce un nuovo standard nella sentiment analysis. Essere in grado di classificare accuratamente il sentiment è solo l’inizio. La definizione di standard di riferimento per determinare lo “stato di salute” dei marchi, l’analisi integrata dei dati di sentiment con informazioni demografiche o con le caratteristiche dei singoli prodotti nella nostra piattaforma: è qui che avviene la vera magia”.

Le rilevazioni non affidabili del sentiment, basate sulla valutazione di parole-chiave o su categorie predefinite, hanno afflitto gli analisti per anni. I livelli verificati con precisione tipicamente si aggirano tra il 50% e l’80%, per questa ragione molti brand sono portati a taggare manualmente i risultati o addirittura a tralasciare gli indicatori di sentiment dai loro report.

Per arrivare a questo tipo di risultato, Talkwalker ha addestrato diversi prototipi machine learning con decine di milioni di dati utili puliti, una metrica fondamentale per avere risultati sempre coerenti per ogni tema. Questo permette ai clienti di ottenere immediatamente risultati significativi per qualsiasi progetto.

Insomma, si tratta di un grosso passo in avanti verso una sentiment analysis sempre più affidabile e non è un caso che a proporlo sia proprio Talkwalker. Già, perchè l’azienda lussemburghese è stata la prima società di social listening a rilasciare una tecnologia proprietaria di image recognition per marchi, luoghi e oggetti nel 2016. Una tecnologia che copre una vasta maggioranza del web “visivo”, con oltre 100 milioni di immagini elaborate ogni giorno su Twitter, Instagram, Facebook, siti di notizie online e altre fonti. Questo ha fatto sì che Talkwalker si consolidasse come azienda leader nel campo dell’Intelligenza Artificiale e innovatrice in quello del social listening.

20 Settembre 2017
DeepL, il traduttore che sfrutta l’Intelligenza Artificiale e lancia la sfida a Google

Si chiama DeepL il traduttore automatico che sfrutta l’Intelligenza Artificiale e lancia la sfida a Google, e non solo. Disponibile per tutti gratuitamente da deepl.com, questo traduttore innovativo si basa su un supercomputer con una capacità di 5,1 petaFLOPS (5 100 000 000 000 000 di operazioni al secondo), tanto basta per tradurre un milione di parole in meno di un secondo.

Nella gran parte dei casi, quando si parla di traduttore si pensa a Google Translate, il traduttore di Google che quasi tutti usano per tradurre dalla propria lingua in un’altra. Il traduttore di Google è quello che di solito è a portata di mano, senza pensare che magari ci possono essere anche altri traduttori, forse anche più performanti di quelli di casa Google. E’ vero, ne esistono altri come quello di Microsoft o anche come quello di Facebook, ma oggi parliamo di questo tema proprio per parlarvi di un altro traduttore, veramente innovativo, che da oggi è disponibile per tutti, gratuitamente.

Si tratta di DeepL, traduttore automatico che sfrutta l’intelligenza artificiale e che segnerà una vera svolta nel campo dei sistemi di traduzione automatica neurale. Ogni qualvolta che l’utente digita un testo, l’Intelligenza artificiale di DeepL è in grado di catturare anche le minime sfumature di significato e riprodurle nella traduzione. Dalla nostra piccola prova, traducendo dall’italiano in inglese, non possiamo fare altro che confermare che si tratta di un buon traduttore, notando in effetti piccole sfumature che altri non sono ancora in gradi di offrire. Per chiarezza, il livello di traduzione che ne viene fuori non può essere paragonato ad una traduzione perfetta, ma resta il fatto che ci troviamo di fronte a qualcosa di molto soddisfacente.

Per sapere qualcosa di più di Deepl diciamo che considerando il campo della traduzione automatica, lo standard di riferimento per valutare le prestazioni di un sistema è il punteggio BLEU (Bilingual evaluation understudy) che confronta i testi tradotti meccanicamente con quelli prodotti da un traduttore. Ebbene, DeepL Traduttore ha battuto il record nei punteggi BLEU. L’elemento rivoluzionario che presenta DeepL è che la sua architettura neurale si avvale della potenza di un supercomputer in Islanda, con una capacità di 5,1 petaFLOPS (5 100 000 000 000 000 di operazioni al secondo), sufficienti a tradurre un milione di parole in meno di un secondo.

Il team della DeepL utilizza questo supercomputer per addestrare le reti di traduzione neurale su una vasta collezione di testi multilingue. Durante l’addestramento, le reti esaminano una moltitudine di traduzioni e imparano a tradurre in maniera indipendente, con una grammatica e una formulazione corrette. A questo scopo, DeepL può fare affidamento sul successo del suo primo prodotto: Linguee, il più grande motore di ricerca per la traduzione al mondo. Nel corso dell’ultimo decennio DeepL ha raccolto oltre un miliardo di testi tradotti di alta qualità, collezionando il miglior materiale d’addestramento possibile per una rete di traduzione neurale.

DeepL Traduttore supporta attualmente 42 combinazioni linguistiche tra Italiano, Inglese, Tedesco, Francese, Spagnolo, Olandese e Polacco. Le reti neurali si stanno già allenando per padroneggiare altre lingue quali il mandarino, il giapponese e il russo. DeepL intende inoltre rilasciare un’API nei prossimi mesi, permettendo alle sue traduzioni di qualità superiore di potenziare altri prodotti quali assistenti digitali, dizionari, app per l’apprendimento delle lingue e programmi di traduzione professionali.

Deepl ha superato alla grande il Blind Test. Il test prevedeva la traduzione di 100 frasi tradotte da DeepL Traduttore e da Google, Microsoft e Facebook. Dei traduttori professionisti hanno poi valutato i risultati, senza sapere da quali sistemi provenissero le traduzioni. Le traduzioni di DeepL sono state scelte tre volte più spesso rispetto a quelle tradotte dai sistemi della concorrenza. Questi i risultati relativi ad agosto 2017:

L’intento di Deepl non è quello di fermarsi qui ma di andare oltre, sfruttando tutto il suo enorme potenziale.

DeepL è un’azienda tedesca di deep learning che sviluppa sistemi d’Intelligenza Artificiale per le lingue. L’azienda è stata fondata nel 2009 come Linguee e ha introdotto il primo motore di ricerca Internet per le traduzioni. Linguee ha risposto a oltre 10 miliardi di query da oltre 1 miliardo di utenti. Si colloca tra i primi 200 siti web più utilizzati in Francia, Germania, Spagna e altri paesi.

2 Settembre 2017
Ecco Elen, il corporate chatbot di Enel su Facebook Messenger

Il mondo dei Bot è in continua evoluzione e anche Enel non vuole perdere questa grande opportunità di contatto. Ed ecco infatti Elen un chatbot dedicato alla comunicazione corporate su piattaforma Facebook Messenger.

Il mondo dei Bot è in continua evouzione e pare che il 2017 sia addirittura l’anno per aprire una società bot, lo consigliava The Next Web qualche mese fa. E’ un mercato in grande evoluzione che fa leva, ovviamente, sul grande sviluppo che hanno avuto, e hanno ancora, le app di instant messaging. Proprio queste ultime hano superato nel 2015, in termini di utilizzo, le app dei 4 principali social network, come riportava Business Insider. E anche in Italia cominciano a svilupparsi chat bot con un assistente virtuale in grado di guidare l’utente ad un primo contatto.

A dicembre scorso vi avevamo presentato quello che era il primo esempio realizzato da un portale e-commerce, Hurry, su Messenger ealizzato da un portale e-commerce, Hurry, su Messenger e oggi, invece, vogliamo parlarvi di Elen il chat bot di Enel, la prima utility, e una della prime aziende nel mondo, a lanciare un chatbot dedicato alla comunicazione corporate su piattaforma Facebook Messenger.

Anhe Enel vuole quindi cogliere questa opportunità di contatto diretto, infatti l’impiego di Elen è quello di semplificare e digitalizzare la relazione quotidiana con i principali stakeholder (clienti, azionisti, dipendenti, media, ecc). Basta fornire al chatbot poche keyword per avere in cambio i contenuti più rilevanti (notizie) che raccontano l’impegno di Enel nel mondo. Grazie alla possibilità di attivare notifiche push è possibile restare informati su comunicati stampa, notizie e storie appena queste vengono pubblicate. Elen parla tre lingue: italiano, inglese e spagnolo; ed è in grado di rispondere alle domande legate all’organizzazione, come ad esempio «chi è il CEO di Enel?» (vedete in basso il nostro esempio) e alle sue attività, «cosa fa Enel a Larderello?», avvicinando l’azienda ai suoi stakeholder.

Secondo Ryan O’Keeffe, Direttore della Comunicazione di Enel: «

Digitalizzazione e Customer-Centricity sono due pilastri molto importanti della Strategia Industriale del Gruppo Enel. Il lancio di un canale di relazione su Facebook Messenger porta il nostro brand più vicino ai nostri stakeholder, e ci porta avanti nella trasfomazione digitale di Enel”.

Questo è solo il primo passo di Enel sulla piattaforma di Facebook Messenger che vanta oltre un miliardo di utenti attivi nel mondo con una forte penetrazione proprio in quei paesi dove Enel è presente. Intendiamo evolvere questo ulteriore canale di comunicazione seguendo le linee del piano di comunicazione digitale del gruppo» riporta Isabella Panizza, Head of Global Digital Communications di Enel, che aggiunge: “dopo #EnelFocusOn e @EnelData su Twitter, continuiamo a spingere la nostra azione di comunicazione seguendo il tema dell’innovazione non solo nei contenuti ma anche nei modi in cui parliamo ai nostri pubblici”.

Enel quindi segue l’evoluzione dell’azienda in ottica digitale, seguendo proprio quella strategia che avevamo conosciuto a settembre dello scorso anno quando Enel l’aveva presentata di fronte a diversi protagonisti del digitale italiano, #EnelFocusOn.

Provate anche voi a chattare con Elene, potete farlo subito cliccando sull’icona messaggio dalla Pagina Facebook di Enel Group oppure andando all’indirizzo: https://www.messenger.com/t/EnelGroup.

24 Aprile 2017