Machine Learning: perchè l’intelligenza artificiale può imparare senza l’uomo

Il Machine Learning è un campo dell’intelligenza artificiale che si occupa della creazione e l’implementazione di algoritmi e modelli che permettono ai sistemi informatici di apprendere e migliorarsi in modo autonomo.

L’intelligenza Artificiale (AI) è uno degli argomenti centrali di questo decennio. L’innovazione tecnologia sta seguendo una curva di sviluppo impressionante, tanto che molti esperti vedono cambiamenti epocali nelle nostre vite in arrivo già tra pochissimi anni.

Per capire però l’intelligenza artificiale, è necessario fare prima chiarezza sul cuore pulsante di questi sistemi: il machine learning (cioè l’apprendimento automatico)

Che cosa è il “Machine Learning”

Il machine learning è un’area dell’intelligenza artificiale (AI) che si concentra sullo sviluppo di algoritmi e modelli statistici che consentono ai sistemi informatici di migliorare automaticamente le loro prestazioni in un lavoro senza essere esplicitamente programmati per farlo.

Il termine “machine learning” (ML) è stato utilizzato per descrivere questo aspetto dell’Intelligenza Artificiale (AI). In altre parole, Il machine learning è il processo che insegna ai computer ad apprendere dai dati e a utilizzarli per fare previsioni o intraprendere azioni.

L’apprendimento supervisionato, l’apprendimento non supervisionato e l’apprendimento per rinforzo sono le tre categorie principali che rientrano nell’ambito delIl machine learning.

Per una dissertazione completa su queste tecniche, puoi leggere il nostro approfondimento: 
Speciale intelligenza artificiale: come è nata, come si sta evolvendo e cosa ci riserva il futuro

Il machine learning ha numerose applicazioni pratiche, che si possono trovare in un gran numero di settori. Un uso frequente è quello dei sistemi di raccomandazione, che forniscono agli utenti suggerimenti su prodotti, film o altri articoli in base alle azioni o agli interessi precedenti dell’utente.

Questi sistemi utilizzano tecniche di machine learning. Un’ulteriore illustrazione di ciò è l’individuazione di comportamenti fraudolenti attraverso l’uso di algoritmi di machine learning, che possono esaminare le transazioni finanziarie. Il riconoscimento di immagini e audio, l’elaborazione del linguaggio naturale, le automobili autonome e la manutenzione predittiva in ambito industriale sono altri utilizzi delIl machine learning.

Cosa è il “Natural Language Processing” (NLP)?

L’elaborazione del linguaggio naturale (Natural Language Processing, NLP) è un’area dell’intelligenza artificiale (AI) che si concentra sull’interazione bicanale tra linguaggio umano e computer. In parole povere, l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) si occupa dei modi in cui i computer possono comprendere, capire e modificare il linguaggio umano in modo vantaggioso per le persone.

Il termine “elaborazione del linguaggio naturale” (NLP) si riferisce a un insieme di metodologie e tecnologie che includono la linguistica computazionale, Il machine learning e il deep learning. L’obiettivo dell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è insegnare ai computer a comprendere e produrre il linguaggio umano, consentendo loro di svolgere compiti quali la traduzione linguistica, l’analisi del sentiment e la categorizzazione dei testi.

Esempi di utilizzo dell’NLP

Vediamo quali sono alcuni dei più importanti utilizzi industriali dell’elaborazione del linguaggio naturale:

• Traduzione della lingua. La traduzione di testi da una lingua all’altra è attualmente realizzata attraverso l’uso di siti web multilingue che forniscono servizi di traduzione e altri servizi. La PNL può essere utilizzata per svolgere questo compito. Il testo viene tradotto utilizzando sistemi di traduzione automatica, che si avvalgono di modelli statistici e reti neurali per raggiungere vari gradi di accuratezza.
• Analizzare i sentimenti di una persona. L’NLP è in grado di valutare l’atteggiamento o il sentimento trasmesso in un testo scritto, come una recensione di un cliente o un post sui social media. Gli algoritmi utilizzati per l’analisi del sentiment sono in grado di classificare il testo come positivo, negativo o neutro, nonché di rilevare emozioni particolari come la gioia o la rabbia.
• Categorizzazione di materiale testuale. L’NLP è in grado di suddividere un dato testo in una serie di categorie diverse, come ad esempio le e-mail che non sono spam o spam o le notizie organizzate per argomento.
• Tecnologie come i chatbot e gli assistenti virtuali. L’NLP è spesso utilizzato nei chatbot e negli assistenti virtuali, che sono in grado di comprendere le domande poste in linguaggio naturale e di rispondere con informazioni o azioni pertinenti alla situazione.
• Riconoscimento di parole pronunciate a voce. L’output della PNL è un testo che può essere studiato o tradotto, e può trasformare il linguaggio parlato in testo.
• Metodi impiegati nel campo dell’elaborazione del linguaggio naturale . L’elaborazione del linguaggio naturale (Natural Language Processing, NLP) è un sottocampo dell’informatica che si concentra sullo sviluppo di metodi con cui i computer possono comprendere, analizzare e interagire con il linguaggio umano. Questo argomento è in rapido sviluppo. 

Quali sono le principali tecniche di NLP

Vediamo ora  alcune delle più importanti tecniche di NLP:

• Tokenizzazione. Il processo di separazione del testo nelle sue parti componenti, o token, è noto come tokenizzazione. Si tratta di un primo passo essenziale in molti lavori di NLP, poiché dà al computer la possibilità di valutare e modificare singole parole o frasi.
• Tag per le diverse parti del discorso. Il processo di assegnazione di una parte del discorso (noto anche come POS tagging) a ogni parola di un testo, come un nome, un verbo o un aggettivo, è chiamato analisi part-of-speech. Poiché fornisce informazioni sulla struttura grammaticale di una frase, l’etichettatura POS è una componente cruciale di diversi compiti, tra cui la classificazione dei testi e la sentiment analysis.
• Il riconoscimento delle entità denominate. Il processo di identificazione e categorizzazione di entità testuali denominate, come luoghi, persone e organizzazioni, viene definito riconoscimento di entità denominate (NER). L’estrazione di informazioni e la risposta a domande sono due esempi di applicazioni utili per l’elaborazione del linguaggio naturale (NER).
• Parsing. Il processo di esame della struttura grammaticale convenzionale di una frase viene definito parsing. Ciò richiede la determinazione delle connessioni tra le singole parole e frasi, come le connessioni soggetto-verbo-oggetto.
• Analizzare i sentimenti di una persona. L’analisi dei sentimenti o degli atteggiamenti trasmessi in un testo è nota come sentiment analysis. Si tratta di determinare se i sentimenti sono favorevoli, negativi o neutri, e di distinguere emozioni particolari come la rabbia o la gioia.
• Modellazione del linguaggio. La costruzione di modelli statistici del linguaggio, che possono poi essere utilizzati per prevedere la probabilità di una stringa di parole, è l’attività di modellazione del linguaggio. I modelli linguistici sono essenziali per attività come il riconoscimento vocale e la traduzione automatica, ad esempio.
• Modellazione di argomenti. Il processo di determinazione di argomenti o temi presenti in un gruppo di testi è noto come topic modeling. Questo processo può essere realizzato utilizzando metodi come l’analisi semantica latente (LSA) e l’allocazione di Dirichlet latente (LDA).
• Traduzione di testo prodotta da una macchina. Il processo di traduzione automatica di un testo da una lingua a un’altra è noto come traduzione automatica. Nella maggior parte dei casi, ciò avviene attraverso l’utilizzo di modelli statistici o neurali di traduzione automatica.

Cosa si intende per “etica e pregiudizi nell’Intelligenza Artificiale (AI)”

Il termine “etica dell’Intelligenza Artificiale” si riferisce alle questioni morali ed etiche che sorgono in relazione alla creazione e all’applicazione di sistemi di intelligenza artificiale (AI). Garantisce che i sistemi di intelligenza artificiale siano sviluppati e utilizzati in modo responsabile ed etico, a beneficio di tutti, sia individualmente che collettivamente.

Il termine “pregiudizio nell’AI” si riferisce al modo in cui i sistemi di AI possono riflettere e rafforzare i pregiudizi presenti nei dati e negli algoritmi utilizzati per costruirli. I pregiudizi possono manifestarsi in diversi modi, tra cui la raccolta e l’utilizzo di dati incompleti, l’impiego di algoritmi distorti e l’incorporazione di ipotesi e convinzioni distorte nella progettazione dei sistemi di AI.

Perché le considerazioni etiche e la prevenzione dei pregiudizi nell’IA sono così importanti

Ci sono diverse ragioni convincenti per cui l’etica e il pregiudizio nell’IA meritano la nostra attenzione. Di seguito ne elenchiamo alcune tra le più importanti:

• Giustizia e imparzialità. I sistemi di intelligenza artificiale hanno il potenziale per avere un’enorme influenza sulla vita delle persone, in particolare nei settori del lavoro, dell’istruzione e del sistema legale. È essenziale che questi sistemi siano giusti e imparziali e che non perpetuino o rafforzino i pregiudizi e le disuguaglianze già esistenti nel mondo.
• Protezione e sicurezza. Le ramificazioni che i sistemi di intelligenza artificiale possono avere sulla sicurezza possono essere viste, ad esempio, in aree come le auto autonome e la sicurezza informatica. È essenziale che questi sistemi siano affidabili e sicuri e che non espongano le persone o la società nel suo complesso a pericoli non assolutamente necessari.
• Sia la fiducia che l’apertura sono essenziali. Le persone possono avere difficoltà a riporre fiducia nei sistemi di IA a causa della loro intrinseca complessità e difficoltà di comprensione. Le persone devono essere in grado di capire come funzionano questi sistemi e perché prendono determinate decisioni, quindi è indispensabile che questi sistemi siano aperti e facili da comprendere.
• Sono necessarie responsabilità e assunzione di doveri. Le azioni e le scelte che i sistemi di intelligenza artificiale sono in grado di compiere hanno il potenziale per avere effetti devastanti nel mondo reale. È essenziale che queste decisioni e questi atti siano soggetti a una qualche forma di responsabilità e che i responsabili siano tenuti a rispettare i giusti standard etici e legali.
• Conformità alla legge e ai regolamenti. Esistono molti quadri giuridici e normativi diversi che si applicano ai sistemi di IA. Questi quadri comprendono norme relative alla privacy, alla protezione dei dati e alla lotta alla discriminazione. Per poter progettare e utilizzare correttamente questi sistemi, è necessario attenersi a queste norme.

È essenziale creare un quadro di riferimento per l’etica e la parzialità dell’IA che comprenda concetti fondamentali come l’equità, la responsabilità, l’apertura e la privacy, al fine di risolvere i problemi identificati.

La pulizia e la pre-elaborazione dei dati, le misure di equità algoritmica e gli approcci di interpretabilità sono alcuni degli strumenti e delle tecniche fondamentali per individuare e mitigare i pregiudizi nei sistemi di AI. È inoltre fondamentale disporre di questi strumenti e tecniche. Affrontando le questioni di etica e pregiudizio nell’intelligenza artificiale, possiamo aumentare la probabilità che i sistemi di intelligenza artificiale vengano sviluppati e utilizzati in modo responsabile ed etico, a vantaggio sia delle persone che della società nel suo complesso.

Esempi di Bias nell’intelligenza artificiale e relative ramificazioni

L’intelligenza Artificiale, come qualsiasi nuova tecnologia complessa, mostra alcuni bias che è fondamentale tenere in considerazione:

• Bias nell’assunzione

L’automazione della fase del processo di assunzione in cui vengono valutati i potenziali dipendenti può essere realizzata con l’aiuto delle tecnologie AI. D’altra parte, se i dati utilizzati per addestrare questi sistemi sono a loro volta parziali, i sistemi stessi possono perpetuare o addirittura aumentare i pregiudizi già esistenti. Ad esempio, se i dati sulle pratiche di assunzione precedenti rivelano un pregiudizio verso particolari gruppi demografici, un sistema di IA addestrato su questi dati potrebbe avere un pregiudizio verso gli stessi gruppi una volta appreso. Questo potrebbe portare a pratiche di assunzione scorrette e all’eliminazione di candidati altrimenti qualificati.

• Pregiudizio nella giustizia penale. L’impiego di sistemi di intelligenza artificiale per esprimere giudizi nel sistema di giustizia penale, come la cauzione e la sentenza, è attualmente in fase di formazione. D’altra parte, se i dati utilizzati per addestrare questi sistemi sono a loro volta parziali, i sistemi stessi possono perpetuare o addirittura aumentare i pregiudizi già esistenti.
  Ad esempio, se i dati storici rivelano un pregiudizio per particolari gruppi demografici, un sistema di intelligenza artificiale addestrato su questi dati potrebbe rivelare un pregiudizio verso gli stessi gruppi. Questo può portare a risultati distorti, ingiusti e ingiustamente discriminanti all’interno del sistema di giustizia penale.

• Bias della disparità nell’assistenza sanitaria. Le tecnologie di intelligenza artificiale sono ora in fase di sviluppo per aiutare i professionisti del settore medico a prendere decisioni e diagnosi di trattamento. D’altra parte, se i dati utilizzati per addestrare questi sistemi sono a loro volta parziali, i sistemi stessi possono perpetuare o addirittura aumentare i pregiudizi già esistenti.
  Per esempio, se i dati medici del passato indicano un pregiudizio nei confronti di specifici gruppi demografici, un sistema di intelligenza artificiale addestrato su questi dati potrebbe riflettere questo pregiudizio nei confronti di questi gruppi. Ciò potrebbe portare a diagnosi ritardate e imprecise e a terapie non adatte ad alcuni gruppi.

• Bias finanziario. Nel campo della finanza, gli algoritmi di intelligenza artificiale vengono utilizzati per prendere decisioni sul punteggio di credito e sull’accettazione dei prestiti. D’altra parte, se i dati utilizzati per addestrare questi sistemi sono a loro volta parziali, i sistemi stessi possono perpetuare o addirittura aumentare i pregiudizi già esistenti.
  Ad esempio, se i dati finanziari del passato indicano un pregiudizio nei confronti di particolari gruppi demografici, un sistema di intelligenza artificiale addestrato su questi dati potrebbe dimostrare un pregiudizio nei confronti di questi gruppi. Ciò può portare a pratiche di natura discriminatoria, nonché a un accesso limitato e regolamentato ai servizi finanziari per determinate popolazioni.