Il “merito” di tutto questo è da attribuire agli algoritmi di apprendimento automatico e all’intelligenza artificiale applicata alla vita quotidiana, che imitano le funzioni cognitive umane come la capacità di ragionare e agire.

Come funziona il Machine Learning?

L’apprendimento automatico è un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale, che prevede l’addestramento di algoritmi o modelli che forniscono previsioni in base ai dati osservati. Ad esempio, un filtro anti-spam e-mail si basa su un algoritmo che impara a contrassegnare lo spam dopo aver ricevuto esempi di e-mail spam simili.
Si tratta di un apprendimento “supervisionato” in cui il modello viene addestrato fino a quando non è in grado di rilevare schemi e relazioni sottostanti.
Nel rilevamento di frodi nel sistema bancario o nell’identificazione di parti meccaniche difettose nell’industria, l’algoritmo memorizza la situazione a norma ed è in grado di identificare anomalie per esclusione. Si tratta infatti di un apprendimento chiamato “non supervisionato”.
Queste tecniche sono incredibilmente utili per ordinare grandi quantità di dati.

Salvaguardia della biodiversità

Microsoft e Disney hanno utilizzato il machine learning per salvaguardare la specie di martin viola, che dal 1966 ha subito un calo di popolazione del 40%. I martin viola sono visitatori annuali del parco divertimenti Walt Disney World Resort di Orlando, dove nidificano prima di tornare al loro viaggio verso l’Amazzonia brasiliana.
Disney e Microsoft hanno installato minuscole case per osservare gli esemplari.
Questi nidi artificiali connessi ad internet e dotati di telecamere e sensori connessi al cloud, attraverso la visione artificiale hanno iniziato a fornire dati sui comportamenti osservati di rado, come la schiusa, la cura e la crescita dei martin viola. Sono stati registrati anche fattori esterni, come temperatura, umidità e pressione dell’aria.
In questo modo le tecniche di IA utilizzate permettono di raccogliere più dati possibili per capire i motivi per cui la specie si stia estinguendo e nella speranza di trovare un modo per favorire la sopravvivenza.

Il business della birra

La società di produzione di birra Anheuser-Busch ha utilizzato l’apprendimento automatico per migliorare i propri percorsi di consegna.
Sono stati raccolti dati come meteo, traffico, posizione del cliente, soddisfazione del conducente, livello di esperienza del conducente, tempi ottimali per il parcheggio e la consegna del cliente. Il machine learning ha permesso di consigliare i percorsi di consegna migliori (in base al risparmio di tempo e costi), tenendo conto delle preferenze dei clienti e del livello di esperienza dei loro autisti.
Dopo aver implementato i percorsi ottimizzati, l’azienda ha visto un aumento della soddisfazione dei clienti, della soddisfazione dei dipendenti e una riduzione dei costi.

Conclusioni

Il machine learning, la visione artificiale e altre discipline di intelligenza artificiale, supportate dal cloud, stanno aiutando le persone a ottenere di più, da attività banali, come evitare un ingorgo nel traffico, a scoperte rivoluzionarie, come salvare una specie o curare il cancro.