Modelli di Machine Learning e loro applicazioni
Il Machine Learning è un sottoinsieme dell’Intelligenza Artificiale che lavora su dati e algoritmi per migliorare la capacità dell’IA di imitare il modo in cui gli esseri umani apprendono. Il Machine Learning si interseca strettamente con il Deep Learning, suo sottoinsieme, che esploriamo in un altro articolo. Nel tempo, gli informatici possono addestrare modelli di Machine Learning per aumentarne l’accuratezza. Gli algoritmi di Machine Learning costituiscono la spina dorsale dei sistemi di Machine Learning, che a loro volta determinano il tipo di modello che producono. Nella vita quotidiana, il Machine Learning ha prodotto tecnologie di riconoscimento vocale, chatbot online e motori di raccomandazione determinati algoritmicamente. Il potenziale del Machine Learning di plasmare un nuovo paradigma di vita e lavoro in una società tecnologicamente abilitata solleva questioni etiche su privacy, bias e responsabilità, che esploreremo nell’articolo seguente.
Cos’è il Machine Learning?
Il Machine Learning è un sottoinsieme dell’IA e opera in un contesto più ristretto rispetto all’IA generale. A sua volta, il Deep Learning è un sottoinsieme del Machine Learning. Come vediamo in un articolo correlato sul Deep Learning, ciò che distingue il Machine Learning e il Deep Learning l’uno dall’altro è che il Deep Learning coinvolge almeno tre strati di reti neurali, che sono modelli di Machine Learning progettati per rispecchiare i percorsi neuronali del cervello umano e i processi di elaborazione delle previsioni.
Gli algoritmi di Machine Learning consistono di tre parti principali. Prima di tutto, gli algoritmi di Machine Learning prendono dati di input e scansionano i pattern che formano per informare una previsione. Una funzione di errore di un algoritmo di Machine Learning può quindi confrontare la previsione che ha generato con eventuali esempi noti, valutando così l’accuratezza del modello. Infine, l’algoritmo si adatta ai punti dati nel set di addestramento, al fine di allineare la previsione del modello più strettamente all’esempio noto. Un ciclo iterativo può quindi risultare da questo processo iniziale, producendo un’ottimizzazione del modello che raggiungerà incrementalmente una soglia di accuratezza. Considereremo ora vari modelli di Machine Learning coinvolti in questo processo di ottimizzazione del modello:
1. Metodi di apprendimento supervisionato
I metodi di apprendimento supervisionato utilizzano dataset etichettati, che consistono in dati grezzi a cui vengono assegnate etichette per fornire contesto, nel processo di addestramento degli algoritmi per classificare dati o prevedere risultati. Il modello di apprendimento supervisionato riceve dati di input e regola i suoi pesi di conseguenza per adattarsi ai dati. In questa parte del processo, la fase di regolazione è cruciale per consentire al modello di adattarsi ai dati senza relazionarsi in modo troppo ristretto o ampio ai dati e perdere la capacità di prevedere accuratamente i risultati. Strumenti come la classificazione dello spam in una casella di posta elettronica sono un esempio di apprendimento supervisionato. I metodi di apprendimento supervisionato possono anche coinvolgere reti neurali. Nel caso di focalx, il nostro software di scansione veicoli AI migliora in accuratezza quanto più dati sui veicoli entrano nel sistema, consentendo agli algoritmi di affinare le loro capacità di scansione in modo esponenziale.
2. Metodi di apprendimento non supervisionato
I metodi di apprendimento non supervisionato rispecchiano i metodi di apprendimento supervisionato nel modo fondamentale in cui addestrano gli algoritmi a lavorare sui dataset. La differenza con l’apprendimento non supervisionato è che i dati su cui lavorano non sono etichettati e formano dataset noti anche come cluster. Nel caso dell’apprendimento non supervisionato, gli algoritmi espongono pattern nascosti o cluster di dati, rivelando somiglianze e differenze nelle informazioni. Come strumento, l’apprendimento non supervisionato si presta bene all’analisi esplorativa dei dati (EDA), un metodo di ricerca utile per testare ipotesi e individuare anomalie. Qui, l’analisi delle componenti principali (PCA) e la decomposizione ai valori singolari (SVD) sono tecniche EDA comuni. In un contesto di marketing, l’apprendimento non supervisionato può informare strategie di cross-selling e consentire la segmentazione dei clienti. Come i metodi di apprendimento supervisionato, i metodi di apprendimento non supervisionato possono coinvolgere algoritmi come le reti neurali, così come metodi specifici del dominio, come gli algoritmi di clustering probabilistico.
3. Metodi di apprendimento semi-supervisionato
I metodi di apprendimento semi-supervisionato sono un ibrido di metodi di apprendimento supervisionato e non supervisionato. Gli algoritmi di apprendimento semi-supervisionato addestrano dataset etichettati più piccoli per dirigere la classificazione mentre estraggono da un dataset più ampio e non etichettato. A questo riguardo, i metodi di apprendimento semi-supervisionato possono bilanciare il bias nelle etichette che può emergere nei metodi di apprendimento supervisionato, dando al contempo priorità al grado più elevato di accuratezza nell’utilizzo dei risultati target chiari dei metodi di apprendimento supervisionato, in contrasto con i metodi di apprendimento non supervisionato. Inoltre, un vantaggio nel dare priorità ai metodi di apprendimento semi-supervisionato è l’adattamento a contesti in cui non esistono abbastanza dati etichettati per addestrare algoritmi di apprendimento supervisionato. Come soluzione per economizzare sulle risorse quando l’etichettatura dei dati diventa costosa, i metodi di apprendimento semi-supervisionato possono consentire l’integrazione dell’IA in aziende e organizzazioni più piccole.
4. Metodi di apprendimento per rinforzo
I metodi di apprendimento per rinforzo sono strettamente connessi ai metodi di apprendimento supervisionato, la differenza è che i metodi di apprendimento per rinforzo non addestrano algoritmi utilizzando dati campione. Invece, i modelli di apprendimento per rinforzo apprendono per tentativi ed errori, generando la migliore soluzione a un dato problema dopo aver incontrato varie discrepanze lungo il percorso. Un esempio recente di apprendimento per rinforzo è nell’area della locomozione robotica, dove robot umanoidi seguono la direzione degli input di apprendimento per rinforzo, navigando con successo ambienti interni ed esterni.
Applicazioni comuni del Machine Learning nella vita quotidiana
Le applicazioni comuni del Machine Learning nella vita quotidiana sono in contesti basati sul linguaggio, dove i modelli linguistici possono trasformare segnali vocali in comandi, inclusi nelle tecnologie di riconoscimento vocale come Siri, o assistenti personali virtuali come Alexa di Amazon. In entrambi questi contesti, l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) combina un modello basato su regole del linguaggio umano con modelli di Machine Learning. Un altro esempio reale di Machine Learning è l’uso di motori di raccomandazione basati sui dati che scoprono il comportamento dei consumatori per guidare modelli predittivi.
1. Tecnologie di riconoscimento vocale
Il riconoscimento vocale, noto anche come Riconoscimento Vocale Automatico (ASR), speech-to-text o riconoscimento vocale computerizzato, sfrutta le capacità NLP per trasformare il parlato umano in un formato scritto. I dispositivi mobili e i tablet spesso integrano l’ASR nei loro sistemi, come Siri o Google Assistant. Le funzioni ASR consentono una migliore accessibilità per la messaggistica. Nel contesto dell’industria automobilistica, i riconoscitori vocali possono utilizzare sistemi di navigazione ad attivazione vocale e capacità di ricerca integrate nelle autoradio per migliorare la sicurezza del conducente.
2. Chatbot online e agenti virtuali
I chatbot online e gli agenti virtuali sono un’altra applicazione quotidiana del Machine Learning. Nelle aree del servizio clienti come l’online banking, i chatbot alimentati dall’IA possono sincronizzarsi con i sistemi di gestione delle relazioni con i clienti (CRM). Qui, questi chatbot possono integrarsi con le piattaforme di dati dei clienti nella previsione di problemi comuni e fornire ai clienti un servizio di assistenza personalizzata 24/7. Inoltre, i chatbot online servono i marketer nella promozione dei loro prodotti attraverso il coinvolgimento dei clienti su siti web e piattaforme di social media. Una delle funzioni più utili dei chatbot è che possono rispondere alle FAQ (Domande Frequenti), fornendo supporto pertinente ai clienti relativo a consigli, spedizioni e altre raccomandazioni di prodotti rilevanti. Addestrando modelli di IA a lavorare sui dataset dei clienti, le aziende possono utilizzare la previsione per migliorare la pertinenza e l’utilità dei loro messaggi per i clienti. Alcuni dei bot di messaggistica più comuni includono Slack o Facebook Messenger. L’IA conversazionale rappresenta quindi la frontiera di come l’IA può imitare il parlato e la conversazione umana.
3. Motori di raccomandazione basati sui dati dei consumatori
I motori di raccomandazione basati sui dati dei consumatori sono un mezzo utile per utilizzare algoritmi di IA per identificare pattern nei dati e migliorare le strategie di cross-selling. Attingendo a dati che riflettono la storia del comportamento di un consumatore e la sua interazione con i prodotti, questi algoritmi possono fare raccomandazioni di prodotti mirate per migliorare l’esperienza complessiva del cliente, favorendo la fedeltà e il business ripetuto. Un esempio di tale strumento è Rosetta, uno strumento alimentato dall’IA che utilizza funzioni di previsione del Machine Learning per trasformare il coinvolgimento dei clienti. In questo esempio, i brand possono utilizzare raccomandazioni eCommerce che Rosetta genera per comprendere meglio le esigenze dei clienti e migliorare la retention. Infine, un esempio comune di motori di raccomandazione incentrati sul consumatore è la funzione di analisi predittiva basata sui dati di Amazon.
Sfruttando algoritmi di Machine Learning per fare raccomandazioni di prodotti pertinenti ai clienti al momento del checkout, gli approcci di cross-selling di Amazon mirano ai clienti in un momento in cui saranno più propensi a considerare un acquisto aggiuntivo. Allo stesso modo, i motori di raccomandazione di Amazon ricordano gli acquisti passati dei clienti, il che migliora anche la qualità della previsione per le raccomandazioni di acquisto future.
Pro e contro del Machine Learning: nuove opportunità e impatti imprevisti
1. Interruzioni dell’attuale mercato del lavoro
Le interruzioni dell’attuale mercato del lavoro sono l’area dell’IA che i critici dell’IA menzionano nei dibattiti sui contro degli algoritmi di Machine Learning. Il Machine Learning ha già creato un nuovo paradigma per il lavoro, portando benefici imprevisti dall’automazione. Sebbene ci siano preoccupazioni riguardo all’automazione, questa interruzione crea nuove strade di occupazione. Un esempio è l’industria automobilistica, dove molti produttori come General Motors stanno passando alla produzione di veicoli elettrici per soddisfare standard più ecologici per gli obiettivi di sostenibilità.
Man mano che i veicoli passano dal gas all’elettricità, c’è ampia opportunità per l’IA di potenziare la transizione verso un nuovo paradigma. Allo stesso modo, l’IA creerà una domanda di lavori in altre aree, inclusa la necessità di mani umane per supportare la gestione di sistemi di IA complessi. Inoltre, l’IA plasmerà la creazione di nuovi lavori che affrontano problemi tecnici emergenti relativi alle industrie che colpisce. Il servizio clienti è un esempio di un’industria in cui l’IA sfrutterà il Machine Learning per cambiare il modo in cui le aziende servono le esigenze dei loro clienti, dalla promozione di prodotti all’abilitazione della fedeltà e retention dei clienti. In quest’area, c’è la possibilità per le aziende di utilizzare le capacità dell’IA per automatizzare campagne di marketing dei prodotti e utilizzare la previsione dei dati per creare una migliore esperienza del prodotto.
Nel complesso, la sfida più grande dell’integrazione dell’IA nel mondo del lavoro sarà supportare la transizione delle persone in nuovi ruoli che sono richiesti a causa dell’impatto dell’IA sui cambiamenti della domanda industriale.
2. Sicurezza dei dati
La sicurezza dei dati è un altro aspetto del Machine Learning in cui le interruzioni dell’attuale paradigma di interazione digitale hanno portato a cambiamenti nella politica recente. Un esempio di un cambiamento politico risultante è la legislazione del Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati (GDPR) del 2016 per proteggere i dati personali delle persone all’interno dell’Unione Europea e dell’Area Economica Europea. Inoltre, nello Stato della California, Stati Uniti, le autorità hanno introdotto un atto di protezione dei dati specifico per i consumatori, il California Consumer Privacy Act (CCPA). Il CCPA richiede che le aziende informino i consumatori sulla raccolta di dati delle loro Informazioni Personalmente Identificabili (PII).
Nonostante i contro dell’adattamento a un nuovo paradigma, dove l’impatto degli algoritmi di Machine Learning sulla protezione dei dati e sulla privacy pone sfide complesse, ci sono pro nell’emergere dell’IA e del Machine Learning in quest’area. Ad esempio, mentre l’IA aggiunge uno strato di complessità e vulnerabilità ai modelli esistenti di sicurezza dei dati, ci sono ugualmente diverse opportunità per utilizzare algoritmi di IA e modelli di previsione per risolvere le sfide della cybersecurity.
Quando utilizzati con abilità, gli algoritmi di Machine Learning possono risolvere le stesse sfide che pongono alla sicurezza. Mentre i criminali informatici potrebbero manipolare ChatGPT per i propri fini e interrompere i sistemi aziendali interni, gli sviluppatori di IA, le aziende e i responsabili politici possono collaborare per formare una generazione di nuovi professionisti della cybersecurity per migliorare l’infrastruttura di cybersecurity globale. In questo modo, un nuovo settore di ruoli all’interno del settore della cybersecurity può emergere e diventare un percorso di carriera attraente per i risolutori di problemi, con una carenza globale stimata di 4 milioni di professionisti della cybersecurity.
Secondo un articolo del 2023 del World Economic Forum, il continente africano ha la maggiore domanda di formazione per prevenire minacce dalla criminalità informatica legata all’IA. Questa statistica è importante perché riflette l’importanza della cybersecurity come questione globale che ha implicazioni strutturali sulle economie locali e internazionali in un mondo iperconnesso.
3. Bias, discriminazione e aree grigie etiche
Bias, discriminazione e aree grigie etiche sono una terza preoccupazione relativa all’uso diffuso degli algoritmi di Machine Learning nel mondo di oggi. La preoccupazione chiave con la discriminazione legata al Machine Learning è che i modelli di Machine Learning possono ereditare bias dall’influenza umana e amplificarlo attraverso aspetti importanti della società [1].
Il bias è particolarmente rilevante nell’area dei modelli di apprendimento supervisionato, dove i professionisti dell’IA addestrano modelli di Machine Learning utilizzando dataset etichettati, il che presuppone un bias di selezione prima che i modelli abbiano analizzato i dati. Un altro esempio dei contro dei modelli di Machine Learning è nei processi di assunzione per le società transnazionali. Uno studio ha mostrato che Amazon ha dovuto scartare uno strumento sperimentale di Machine Learning utilizzato per selezionare i CV dei candidati e identificare i migliori talenti, poiché lo strumento si è rivelato discriminatorio, penalizzando i CV che includevano la parola “women’s”, come in frasi come “capitano del club di scacchi femminile”.
Inoltre, i critici hanno ulteriormente sottolineato le acque torbide dell’utilizzo di modelli di Machine Learning nelle pratiche di assunzione, inclusa una mancanza di politica chiara su quanti dati su un candidato un’organizzazione può accedere. In un altro contesto, IBM ha interrotto i suoi prodotti di riconoscimento e analisi facciale alla luce dei rischi di applicazioni non etiche degli strumenti di riconoscimento facciale AI per la sorveglianza di massa e la profilazione razziale che violano i diritti umani fondamentali.
D’altra parte, alcune organizzazioni supportano l’argomento che i modelli di Machine Learning consentono ai loro reclutatori di andare oltre le solite reti di candidati e attrarre un pool di talenti più ampio. Ad esempio, Goldman Sachs ha creato uno strumento di analisi dei CV per incanalare i candidati nella divisione in cui sarebbero più adatti.
Come nel caso delle sfide alla sicurezza dei dati che gli algoritmi di Machine Learning pongono, le funzioni potenzialmente discriminatorie delle pratiche di assunzione supportate dall’IA richiedono una collaborazione tra responsabili politici, sistemi di gestione aziendale e ricercatori per garantire che le pratiche di assunzione rimangano il più eque possibile. Secondo Reuters, il panorama legale si sta adattando con nuove legislazioni a queste sfide, incluso l’Algorithmic Accountability Act degli Stati Uniti e l’Artificial Intelligence Act nell’UE, fornendo un quadro per garantire responsabilità e neutralità nelle applicazioni di IA.
Conclusione
I modelli di Machine Learning sono un aspetto fondamentale dell’Intelligenza Artificiale che può rivoluzionare il modo in cui gli esseri umani interagiscono nella vita quotidiana, automatizzando una varietà di funzioni. Come abbiamo esplorato in questo articolo, i pro e i contro degli algoritmi di Machine Learning interagiscono in modo complesso, il che significa che avvocati, responsabili politici e organizzazioni si stanno rapidamente adattando alle aree grigie etiche poste dal loro impatto su aree chiave della vita, come il mercato del lavoro.
La nostra conclusione da questa analisi è che l’impatto dei modelli di Machine Learning e i loro pro e contro per i domini umani non è limitato a un’area specifica. Invece, le implicazioni generalizzate dei modelli di Machine Learning per la sicurezza dei dati, le opportunità di lavoro, il software di sicurezza per il riconoscimento facciale e gli algoritmi dei social media significano che l’etica e i valori dell’IA sono un argomento essenziale per la discussione e la collaborazione. È quindi fondamentale che eticisti, ricercatori e specialisti legali si uniscano per elaborare una legislazione adeguata per regolare le pratiche di IA e sfruttare i loro benefici.
