Articolo tratto dal numero di settembre di Forbes Italia.
Vent’anni fa, quando la ricercatrice cinese Jia Li cominciò a occuparsi di riconoscimento visivo su larga scala partendo dalle immagini digitali, la promessa rivoluzionaria che oggi il machine learning sta portando a compimento era ancora allo stato embrionale: dare vita attraverso l’intelligenza artificiale, quella generata dalla capacità di elaborazione delle macchine, a una forza capace di autoapprendere, di trasformare processi industriali complessi e di reinventare dalle fondamenta intere professioni.
Oggi Jia Li coordina il dipartimento ricerca e sviluppo dell’intelligenza artificiale di Google Cloud, dopo un percorso professionale che l’ha vista passare anche da Snap Inc. e Yahoo!. Forbes l’ha incontrata durante Google Next, la super-conferenza di Big G che alla fine di luglio ha riunito al Moscone Center di San Francisco 22mila persone. Durante Next, Google ha annunciato oltre 150 novità – per la felicità degli sviluppatori che operano quotidianamente sulla nuvola e dei partner che utilizzano prodotti come G Suite o Cloud AutoML, il servizio che permette alle aziende di generare modelli personalizzati di machine learning in pochi click. Una rivoluzione tecnologica che – secondo Jia Li – nel prossimo futuro porterà con sé novità in numerosi campi: dalla finanza, ai media, dal settore energetico, fino a quello assicurativo.
“Uno degli ultimi progetti che stiamo sviluppando è un sistema in grado di effettuare automaticamente una perizia dei danni subiti da un’automobile dopo un incidente: un’operazione che oggi viene svolta manualmente, con grande spreco di tempo sia per le assicurazioni che per i clienti. Con l’intelligenza artificiale è possibile oggi ottenere una stima automatica e immediata del danno. Un altro esempio è quello del customer service: Google ha sviluppato un sistema intelligente di assistenza vocale in grado di migliorare l’esperienza telefonica degli utenti e alleggerire i carichi di lavoro per i centralini”. Se questo è il punto di partenza, allora cosa dobbiamo attenderci? Forbes ha chiesto a Jia Li cosa significhi oggi questa rivoluzione tecnologica.
Quanto diventerà pervasivo, nel prossimo futuro, il linguaggio dell’intelligenza artificiale per le nostre vite quotidiane?
Al momento parliamo ancora di una tecnologia in fase embrionale. Tra vent’anni sarà molto più avanzata e presente in tutte le nostre attività quotidiane. Non parlo solo delle nostre vite lavorative, ma anche di altri settori come l’intrattenimento, l’educazione, il giornalismo. L’intelligenza artificiale massimizzerà le capacità delle singole persone e ci permetterà di apprendere il più possibile, permettendoci al contempo di vivere esperienze altamente personalizzate, uniche.
Dovremmo imparare un nuovo linguaggio, come a scuola?
Penso che in futuro l’Ia sarà così intelligente e “comoda” che saremo in grado di generare dei modelli di machine learning senza avere alcuna esperienza nel settore. Ci saranno strumenti che renderanno il nostro rapporto con l’Ia un’esperienza implicita, che daremo quasi per scontata.
Cosa bisogna fare per rendere un linguaggio complesso come quello del machine learning accessibile alle persone?
La filosofia di Google è quella di sviluppare intelligenza artificiale mantenendo l’individuo al centro: sviluppiamo modelli ispirati ai bisogni quotidiani e la nostra missione è quella di risolvere le sfide dell’umanità. Per questo collaboriamo con tantissime realtà provenienti da un ampio spettro di settori diversi. Oggi la maggior parte delle aziende, soprattutto quelle di piccole e medie dimensioni, non possono permettersi di sviluppare internamente soluzioni di machine learning. Quindi ci siamo chiesti: come possiamo dare a tutti gli strumenti per creare dei prodotti che utilizzino l’intelligenza artificiale per generare un valore reale? Da qui abbiamo deciso di creare un sistema che renda l’Ia accessibile a tutti.
L’intelligenza artificiale ha tantissime potenzialità, ma presenta anche un problema rilevante: non siamo ancora in grado di comprendere appieno cosa avviene nel mezzo del suo processo. Se le persone decidono di affidare le proprie vite ad applicazioni alimentate dall’intelligenza artificiale, dall’altro hanno diritto di comprendere come funziona questa tecnologia e come prenda decisioni complesse. Qual è l’approccio di Google alla questione?
Ricercatori in tutto il mondo stanno cercando di fare luce sui meccanismi di funzionamento del machine learning. Google non fa eccezione. Un esempio pratico: mi occupo spesso di progetti in ambito sanitario e lavoro molto con i radiologi, che ogni giorno devono analizzare decine e decine di lastre alla ricerca di possibili malattie. In questo campo la tecnologia è estremamente utile, essendo in grado di vedere meglio rispetto all’occhio umano, riducendo i carichi di lavoro e fornendo, grazie all’intelligenza artificiale, delle diagnosi. Se da un lato i dottori apprezzano l’aiuto tecnologico, dall’altro chiedono garanzie: vogliono capire qual è il ragionamento dietro alla diagnosi proposta dall’intelligenza artificiale. Stiamo lavorando per combinare diverse forme di dati e di informazioni, per rendere il processo trasparente e permettere loro di capire il ragionamento dietro una determinata decisione.
Finita la conferenza, tornerai subito al lavoro. Qual è il prossimo grande progetto in cantiere per Google Cloud?
Abbiamo appena annunciato l’estensione dei servizi di AutoML a nuove aree: il riconoscimento visivo,
il linguaggio naturale, per l’analisi e la categorizzazione dei testi scritti, e le traduzioni. Il prossimo campo su cui stiamo lavorando è quello del riconoscimento vocale.
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