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INTELLIGENZA
ARTIFICIALE
Un progetto di Cieplinski Zoe, Di Clemente Giorgia,
Di Luzio Sara e Sacchetti Ludovica, V E
“ Non è bene cercare di fermare
il progresso della conoscenza.
L'ignoranza non è mai meglio
della conoscenza.
ENRICO FERMI
2
COS’È L’A.I.?
L’intelligenza artificiale è una
simulazione del comportamento
umano intelligente.
Percepisce l’ambiente in cui si
trova, comprende il
comportamento e agisce di
conseguenza.
3
4
COME SI SVILUPPA?
Acquisire dati non
elaborati e renderli utili
per la realizzazione di un
modello preciso, efficiente
e significativo.
• partire da
modelli
predefiniti
• utilizzare
applicazioni per
l’analisi
• gestire la
complessità di
calcolo
Sistemi complessi
basati su IA richiedono
integrazione e
simulazione.
I modelli di IA devono
essere distribuiti a
CPU, GPU e/o FPGA
nel prodotto finale.
MACHINE
LEARNING
COS’È L’ML?
Il machine learning (ML) è un sottoinsieme
dell'intelligenza artificiale.
È una scienza che progetta e applica algoritmi
in grado di apprendere da casi passati.
6
“field of study that gives computers the ability to
learn without being explicitly programmed”
[Definizione di Machine Learning – Arthur Samuel,
1959]
ALGORITMI DI ML
Gli algoritmi di ML iterano su
grandi dataset, analizzando i
modelli nei dati e facilitando le
macchine a rispondere a situazioni
per le quali non sono state
esplicitamente programmate.
Gli algoritmi di ML utilizzano la
statistica e computer science per
prevedere risultati razionali.
7
APPRENDIMENTO
Apprendimento
supervisionato
Vengono presentati i dati
di input e i risultati
desiderati. Lo scopo è di
apprendere una regola
generale che colleghi i
dati in ingresso con quelli
in uscita.
Apprendimento non
supervisionato
Vengono presentati i dati
di input ma nessun
risultato desiderato. Lo
scopo è quello di scoprire
schemi o modelli
nascosti nei dati
presentati.
Apprendimento con
rinforzo
Vengono raccolti i dati di
input tramite l’interazione
con un ambiente
dinamico; ad ogni azione
in questo ambiente
corrisponde una
ricompensa.
8
PATTERN RECOGNITION
Gli algoritmi di riconoscimento di modelli, o pattern
hanno lo scopo principale è quello di riconoscere e
classificare gli oggetti sconosciuti molto
rapidamente.
L’applicazione pratica principale di questi algoritmi è
il riconoscimento delle persone nel settore della
sorveglianza.
9
WATRIX
10
WATRIX E GAIT-RECOGNITION
Watrix è una società che ha sede in Cina e che ha
sviluppato la tecnologia della gait recognition.
La “gait recognition” o riconoscimento
dell’andatura funziona analizzando migliaia di
metriche sulla camminata di una persona e
costruendo poi una database.
11
COME FUNZIONA?
Il software di Watrix estrae la silhouette di una persona dal video e ne
analizza il movimento per creare un modello del modo in cui la persona
cammina.
Ad oggi non è ancora in grado di identificare le persone in tempo reale. Gli
utenti devono caricare video nel programma, che richiede circa 10 minuti
per cercare attraverso un'ora di video.
12
PERCHÉ IN CINA?
In Cina il riconoscimento biometrico delle persone è passato dalle impronte
digitali, al riconoscimento facciale fino al più moderno “gait-recognition”.
La Cina ospita la più grande rete al mondo di telecamere a circuito chiuso,
oltre 170 milioni, rendendo facile individuare le persone ovunque.
Con occhiali simili a google glass la polizia cinese era già in grado di
riconoscere sospetti tra la folla, oggi ha compiuto un passo avanti.
13
Pechino
14
Shanghai
DOV’È IN USO?
"Non hai bisogno della cooperazione
delle persone per poter riconoscere la
loro identità", ha detto Huang Yongzhen,
co-fondatore, in un'intervista nel suo
ufficio di Pechino.
"L'analisi dell'andatura non può essere
ingannato semplicemente zoppicando o
camminando in maniera diversa, perché
stiamo analizzando tutte le
caratteristiche di un intero corpo."
SICUREZZA
15
SOLO SORVEGLIANZA?
Oltre alla sorveglianza, il riconoscimento dell'andatura può essere utilizzato anche
nelle smart house, nelle case di cura per allertare il personale quando gli anziani
sono caduti o stanno per farlo, negli ospedali per la diagnosi di problemi neuronali
e in fisioterapia e allenamento sportivo.
16
AI: BENEFICI
Benefici dell’IA per i
cittadini
L’intelligenza artificiale
potrebbe significare una
migliore assistenza
sanitaria, automobili e altri
sistemi di trasporto più sicuri
e anche prodotti e servizi su
misura, più economici e più
resistenti.
Benefici dell’intelligenza
artificiale per le imprese
Può offrire percorsi di vendita
più fluidi e ottimizzati, migliorare
la manutenzione dei macchinari,
aumentare sia la produzione
che la qualità, migliorare il
servizio al cliente e risparmiare
energia.
17
Intelligenza artificiale per la
sicurezza
L’IA viene già usata dalle
piatteforme online per
individuare e rispondere a
pratiche illegali o inappropriate
in rete.
Può essere usata per la difesa e
le strategie di attacco in caso di
crimini informatici.
AI: SVANTAGGI
Responsabilità civile
Determinare chi
sia responsabile per i danni
causati da un dispositivo o
servizio azionato
dall’intelligenza artificiale: i
danni devono essere
ripagati dal proprietario, dal
costruttore o dal
programmatore?
Minaccia all’uguaglianza
I risultati prodotti dall’IA
dipendono da come viene
progettata e da quali dati
vengono immessi. Si
potrebbe condurre a
decisioni riguardo a un’offerta
di lavoro, all’offerta di prestiti
e anche nei procedimenti
penali, influenzate dall’etnia,
dal genere, dall’età.
18
Minacce dell’intelligenza
artificiale ai diritti
fondamentali
L’IA può anche minacciare la
protezione dei dati e il diritto alla
vita privata, ed è capace di
mettere insieme le informazioni
che acquisisce su una persona
senza che questa ne sia a
conoscenza.
11%-37%
14%
1.5%-4%
19
Aumento stimato della produttività del lavoro grazie
all’IA, entro il 2035 (studio del Parlamento europeo)
Riduzione delle emissioni globali di gas serra entro il
2030, attribuibile all’uso dell’IA (studio del Parlamento
europeo)
Dei posti di lavoro nei paesi dell’OCSE sono
automatizzabili. Un altro 32% dovrebbe affrontare
cambiamenti sostanziali (studio del Parlamento
europeo)
IN NUMERI
20
FINE

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  • 1. INTELLIGENZA ARTIFICIALE Un progetto di Cieplinski Zoe, Di Clemente Giorgia, Di Luzio Sara e Sacchetti Ludovica, V E
  • 2. “ Non è bene cercare di fermare il progresso della conoscenza. L'ignoranza non è mai meglio della conoscenza. ENRICO FERMI 2
  • 3. COS’È L’A.I.? L’intelligenza artificiale è una simulazione del comportamento umano intelligente. Percepisce l’ambiente in cui si trova, comprende il comportamento e agisce di conseguenza. 3
  • 4. 4 COME SI SVILUPPA? Acquisire dati non elaborati e renderli utili per la realizzazione di un modello preciso, efficiente e significativo. • partire da modelli predefiniti • utilizzare applicazioni per l’analisi • gestire la complessità di calcolo Sistemi complessi basati su IA richiedono integrazione e simulazione. I modelli di IA devono essere distribuiti a CPU, GPU e/o FPGA nel prodotto finale.
  • 6. COS’È L’ML? Il machine learning (ML) è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale. È una scienza che progetta e applica algoritmi in grado di apprendere da casi passati. 6 “field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed” [Definizione di Machine Learning – Arthur Samuel, 1959]
  • 7. ALGORITMI DI ML Gli algoritmi di ML iterano su grandi dataset, analizzando i modelli nei dati e facilitando le macchine a rispondere a situazioni per le quali non sono state esplicitamente programmate. Gli algoritmi di ML utilizzano la statistica e computer science per prevedere risultati razionali. 7
  • 8. APPRENDIMENTO Apprendimento supervisionato Vengono presentati i dati di input e i risultati desiderati. Lo scopo è di apprendere una regola generale che colleghi i dati in ingresso con quelli in uscita. Apprendimento non supervisionato Vengono presentati i dati di input ma nessun risultato desiderato. Lo scopo è quello di scoprire schemi o modelli nascosti nei dati presentati. Apprendimento con rinforzo Vengono raccolti i dati di input tramite l’interazione con un ambiente dinamico; ad ogni azione in questo ambiente corrisponde una ricompensa. 8
  • 9. PATTERN RECOGNITION Gli algoritmi di riconoscimento di modelli, o pattern hanno lo scopo principale è quello di riconoscere e classificare gli oggetti sconosciuti molto rapidamente. L’applicazione pratica principale di questi algoritmi è il riconoscimento delle persone nel settore della sorveglianza. 9
  • 11. WATRIX E GAIT-RECOGNITION Watrix è una società che ha sede in Cina e che ha sviluppato la tecnologia della gait recognition. La “gait recognition” o riconoscimento dell’andatura funziona analizzando migliaia di metriche sulla camminata di una persona e costruendo poi una database. 11
  • 12. COME FUNZIONA? Il software di Watrix estrae la silhouette di una persona dal video e ne analizza il movimento per creare un modello del modo in cui la persona cammina. Ad oggi non è ancora in grado di identificare le persone in tempo reale. Gli utenti devono caricare video nel programma, che richiede circa 10 minuti per cercare attraverso un'ora di video. 12
  • 13. PERCHÉ IN CINA? In Cina il riconoscimento biometrico delle persone è passato dalle impronte digitali, al riconoscimento facciale fino al più moderno “gait-recognition”. La Cina ospita la più grande rete al mondo di telecamere a circuito chiuso, oltre 170 milioni, rendendo facile individuare le persone ovunque. Con occhiali simili a google glass la polizia cinese era già in grado di riconoscere sospetti tra la folla, oggi ha compiuto un passo avanti. 13
  • 15. "Non hai bisogno della cooperazione delle persone per poter riconoscere la loro identità", ha detto Huang Yongzhen, co-fondatore, in un'intervista nel suo ufficio di Pechino. "L'analisi dell'andatura non può essere ingannato semplicemente zoppicando o camminando in maniera diversa, perché stiamo analizzando tutte le caratteristiche di un intero corpo." SICUREZZA 15
  • 16. SOLO SORVEGLIANZA? Oltre alla sorveglianza, il riconoscimento dell'andatura può essere utilizzato anche nelle smart house, nelle case di cura per allertare il personale quando gli anziani sono caduti o stanno per farlo, negli ospedali per la diagnosi di problemi neuronali e in fisioterapia e allenamento sportivo. 16
  • 17. AI: BENEFICI Benefici dell’IA per i cittadini L’intelligenza artificiale potrebbe significare una migliore assistenza sanitaria, automobili e altri sistemi di trasporto più sicuri e anche prodotti e servizi su misura, più economici e più resistenti. Benefici dell’intelligenza artificiale per le imprese Può offrire percorsi di vendita più fluidi e ottimizzati, migliorare la manutenzione dei macchinari, aumentare sia la produzione che la qualità, migliorare il servizio al cliente e risparmiare energia. 17 Intelligenza artificiale per la sicurezza L’IA viene già usata dalle piatteforme online per individuare e rispondere a pratiche illegali o inappropriate in rete. Può essere usata per la difesa e le strategie di attacco in caso di crimini informatici.
  • 18. AI: SVANTAGGI Responsabilità civile Determinare chi sia responsabile per i danni causati da un dispositivo o servizio azionato dall’intelligenza artificiale: i danni devono essere ripagati dal proprietario, dal costruttore o dal programmatore? Minaccia all’uguaglianza I risultati prodotti dall’IA dipendono da come viene progettata e da quali dati vengono immessi. Si potrebbe condurre a decisioni riguardo a un’offerta di lavoro, all’offerta di prestiti e anche nei procedimenti penali, influenzate dall’etnia, dal genere, dall’età. 18 Minacce dell’intelligenza artificiale ai diritti fondamentali L’IA può anche minacciare la protezione dei dati e il diritto alla vita privata, ed è capace di mettere insieme le informazioni che acquisisce su una persona senza che questa ne sia a conoscenza.
  • 19. 11%-37% 14% 1.5%-4% 19 Aumento stimato della produttività del lavoro grazie all’IA, entro il 2035 (studio del Parlamento europeo) Riduzione delle emissioni globali di gas serra entro il 2030, attribuibile all’uso dell’IA (studio del Parlamento europeo) Dei posti di lavoro nei paesi dell’OCSE sono automatizzabili. Un altro 32% dovrebbe affrontare cambiamenti sostanziali (studio del Parlamento europeo) IN NUMERI