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Amazon, l’intelligenza artificiale cambia tutto

L’intelligenza artificiale sta cambiando le nostre vite e sta cambiando essa stessa. Per concretizzare la prina trasformazione, infattim sta diventando sempre più semplice da utilizzare, con interfacce di comunicazione naturali, come Alexa.

A dirlo non siamo noi, ma Danilo Poccia, technical evangelist di Amazon Web Services. Le tecnlologie sempre più semplici da usare sonoi un mantra per Aws, che forte delle sua oltre 1400 nuove funzioni e applicazioni prodotte ogni anno, cerca di vcreare processi sempre più automatizzati e veloci, per le persone e le aziende.

L’utilizzo di tecnologie di Natural language Processing si inseriscono in questo contestom er la traduzione di voce in testo. Così come l’analisi di immagini e video in tempo reale, per il riconoscimento di oggetti e persone da punti di vista differenti. Il tutto, non ultimo, fruito in modalià pay per use, oltretutto con utilizzo iniziale gratuito, per saggiare le potenzialità del nezzo.

Un’intelligenza artificiale, quindi che entra nel mondo quotidiano con due leve: semplicità e funzionalità.

Dispositivi come Amazon Echo comprendono il linguaggio naturale e sono in grado di risponderci. Le auto a guida autonoma stanno diventando realtà. E l’elenco delle applicazioni di intelligenza artificiale cresce ogni giorno” dice Danilo Poccia. Ma come è stato possibile raggiungere questi risultati?

Quando è iniziata la storia dell’intelligenza artificiale

Nel 1956 un piccolo gruppo di scienziati informatici guidati da John McCarthy organizzò un seminario dedicato all’ “Intelligenza Artificiale” che avrebbe gettato le basi della IA così come la conosciamo oggi. Anche il termine fu inventato dallo stesso McCarthy, che lo definì come il fatto che “ogni aspetto dell’apprendimento o qualsiasi altra caratteristica dell’intelligenza possono, in linea di principio, essere descritti così precisamente che una macchina potrebbe essere progettata per simularli”.

Alla fine degli anni 2000, poi, tre eventi quasi simultanei hanno reso possibili reti neurali su larga scala, perché l’intelligenza artificiale si basa proprio sulle reti neurali artificiali, impiegate anche nel Machine Learning:

  1. Set di dati di grandi dimensioni diventano ampiamente disponibili. Testi, immagini, film, musica: tutto ad un tratto, tutto è digitalizzato e può quindi essere utilizzato per formare reti neurali
  2. I ricercatori sono in grado di sfruttare la straordinaria potenza di elaborazione parallela dei processori grafici (GPU) per formare grandi reti neurali
  3. Il cloud ha fornito elasticità e flessibilità a sviluppatori e ricercatori, consentendo loro di utilizzare tutta l’infrastruttura necessaria per la formazione senza dover costruire, gestire o pagare per il suo utilizzo a lungo termine

La convergenza di questi tre fattori ha permesso alle reti neurali di mantenere le promesse fatte sessant’anni prima: le reti all’avanguardia di oggi sono in grado di classificare le immagini più velocemente e con maggiore precisione di qualsiasi essere umano (con un margine di errore inferiore al 3%, rispetto al 5% per gli esseri umani).

Amazon Web Services ha alcuni esempi di aziende che ottengono importanti vantaggi dall’adozione dell’intelligenza artificiale e che rapidamente stanno rivoluzionando la nostra vita di tutti i giorni.

A lezione con l’Intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale sta trovando applicazione in ambito scolastico, come illustra l’esempio di Echo360, azienda che offre una piattaforma per la registrazione, trasmissione e condivisione di video interattivi che permettono di migliorare il coinvolgimento prima, durante e dopo le lezioni. Per rendere la sua tecnologia più smart, Echo360 ha implementato nella sua soluzione Amazon Transcribe, servizio di riconoscimento vocale automatizzato che semplifica agli sviluppatori il compito di aggiungere capacità di conversione di voce in testo alle proprie applicazioni. Grazie a Transcribe, Echo360 è ora in grado di offrire ai propri partner universitari trascrizioni di alta qualità per ogni video, al contempo consentendo opzioni di ricerca più approfondite, sottotitoli a costo ridotto e note migliorate, rendendo così le risorse didattiche più efficaci, curate e accessibili per gli studenti.

Tinder con SageMaker

Con all’attivo oltre 20 milioni di match, Tinder è oggi la app più popolare per conoscere nuove persone e anche in questo caso parte del suo segreto sta nell’utilizzo dell’intelligenza artificiale. Dietro ad ogni singolo swipe in cerca dell’incontro perfetto c’è infatti un sistema che gestisce milioni di richieste al minuto, miliardi di swipe al giorno, in più di 190 paesi nel mondo. Per rendere ciò possibile, Tinder utilizza Amazon SageMaker, il servizio di AWS che consente di creare, formare e distribuire in modo rapido e semplice modelli di apprendimento automatico a qualsiasi livello. Con SageMaker, il team di sviluppo di Tinder è in grado di costruire modelli predittivi in grado di creare connessioni che altrimenti non sarebbero possibili.

Un altro settore in cui l’intelligenza artificiale sta abilitando un’accelerazione senza precedenti è quello delle frodi online, come insegna l’esempio di Fraud.net, piattaforma leader nella prevenzione delle attività fraudolente basata sul crowdsourcing e che usa Amazon Machine Learning per ridurre la complessità e analizzare i modelli di comportamento delle attività fraudolente. Per contrastare modalità di frode sempre nuove e in costante evoluzione Fraud.net ha infatti bisogno di creare e addestrare un numero sempre maggiore di modelli di apprendimento automatico e di renderli sempre più mirati e precisi. Una volta che una frode viene scoperta, infatti, i truffatori sono spinti a cambiare immediatamente strategia, rappresentando quindi un problema in costante evoluzione.

Artfinder è un marketplace online che permette agli artisti di raggiungere un’audience di potenziali acquirenti e vendere direttamente le loro opere online. Un approccio, dunque, totalmente nuovo che si basa su una piattaforma smart in grado di selezionare e raccomandare a ciascun utente le opere d’arte che potrebbero rientrare nei suoi interessi. Un sistema di predizione e raccomandazione tutt’altro che semplice dato che nell’arte spesso si ha a che fare con pezzi unici.

Per farlo, Artfinder utilizza Amazon Rekognition per un’analisi approfondita delle immagini alla ricerca di dettagli dell’opera che possano fornire delle indicazioni utili alla catalogazione. Ad esempio, se Rekognition ravvisa la presenza di una cane nella foto, Artfinder può assicurarsi che quell’opera venga mostrata quando le persone sono alla ricerca di opere a tema cani. Una caratteristica di intelligenza artificiale che Artfinder è stata in grado di trasformare in prototipo in poche ore e di implementarla in una sola settimana.

 

 

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