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Il machine learning fa già parte della nostra quotidianità

La tecnologia è sempre stata al servizio del nostro progresso: costruiamo strumenti ed elaboriamo soluzioni per rendere la nostra qualità della vita migliore e impariamo a gestirle e migliorarle nel corso del tempo.

Ora, la prossima grande frontiera è insegnare alle nostre tecnologie come imparare dalle proprie attività e dai propri errori. Questo concetto si manifesta con il termine “machine learning“, ed è il fulcro della maggior parte dei sistemi di intelligenza artificiale che conosciamo.

Tenete a mente, tuttavia, che machine learning ed intelligenza artificiale non sono sinonimi anche se lavorano insieme in un gran numero di applicazioni. Il machine learning riguarda la creazione di algoritmi che possono generalizzare dati per migliorare le prestazioni e comportamenti. L’intelligenza artificiale copre aree al di là del machine learning, elaborazione e comprensione del linguaggio naturale.

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Per capirci, la self-driving technology è un esempio notevole e probabilmente il più conosciuto di machine learning con l’obiettivo di rendere le automobili totalmente autonome: possono guidare e reagire ai fattori esterni proprio come un essere umano, o meglio di lui, con il risultato di ridurre nel tempo il numero di incidenti mortali e migliorare l’efficienza complessiva del trasporto via terra. Ma come funziona?

Se vogliamo andare dal posto A al posto B nell’affrontare questo problema, auto e tecnologie aziendali come Google e Audi non stanno cercando di far conoscere e memorizzare alle loro auto ogni possibile situazione che potrebbe verificarsi, ma le macchine su strada raccolgono continuamente dati sul traffico e l’ambiente circostante, registrando e imparando anche da come le persone reagiscono su strada a diverse situazioni.

Questo è solo un esempio e anche se forse molti non se ne rendono conto, voi fruite già dei “servizi” di machine learning con i vostri smartphone e tablet. Questa capacità di assorbire e analizzare grandi quantità di informazioni, semplicemente per il gusto di migliorare le prestazioni di un prodotto, è alla base del funzionamento degli assistenti intelligenti come Google Now e Siri, che rispettivamente sono diventati molto più proattivi e precisi in quest’ultimo anno grazie ad alcuni aggiornamenti software. Questi assistenti non si limitano solo a rispondere alle informazioni, ma cercano di imparare dalle nostre abitudini e anticipare ciò che potrebbe servirci come una specifica app, le informazioni di contatto di qualcuno, risultati sportivi, ancor prima che noi potessimo chiederlo.

Su queste premesse il machine learning, dato che si basa sulla statistica e sulla capacità di migliorare le prestazioni attraverso l’esperienza potrà essere alla guida di importanti progressi della medicina, della genetica, della robotica, internet, fino alla pubblicità e quindi applicato anche a diversi contesti o aziende che hanno bisogno di migliorare le proprie attività o processi produttivi.

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