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Intelligenza artificiale, innovazione e opportunità

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Walter Aglietti
IBM Software Lab
Director

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  1. 1. Intelligenza Artificiale nella PA: esperienze e prospettive Roma, 5 Novembre 2019 h. 9.00-13.30 organizzato e promosso da www.prsmonitor.euwww.di.uniroma1.itwww.miur.gov.it Intelligenza artificiale, innovazione e opportunità Walter Aglietti IBM Software Lab Director
  2. 2. organizzato e promosso da 2 Walter Aglietti Ruolo - Organizzazione A (not so) difficult topic Intelligenza Artificiale Insieme di tecnologie e metodi per la risoluzione di problemi complessi che includono riconoscimento del linguaggio, di immagini, comprensione di concetti, ragionamento, pianificazione e previsione Machine Learning Metodi e algoritmi per il riconoscimento di schemi nei dati e decisioni data-driven Cognitive Computing Decision-making interattivo e ragionamento su domini specifici con l’utilizzo di tecniche di ML & DL, che uniscono comprensione del linguaggio naturale, elaborazione di immagini e molto altro ai dati tradizionali Deep Learning Metodi e algoritmi (ex. reti neurali) che emulano il processo di apprendimento umano
  3. 3. L’intelligenza artificiale oggi… Fornisce soluzioni per problemi specifici e viene quindi utilizzata per specifiche opportunità: in altre parole…competenze per industria/settore E’ un mercato enormemente competitivo e veloce dove è essenziale (ri)utilizzare competenze, casi d’uso e prodotti E’ un ambito caratterizzato da hype perdiodici che bisogna comprendere e governare E’ un ambito in cui chi ha i modelli migliori ottiene il prodotto migliore
  4. 4. organizzato e promosso da 4 Walter Aglietti Ruolo - Organizzazione Alcuni esempi
  5. 5. 5
  6. 6. organizzato e promosso da 8 Walter Aglietti Ruolo - Organizzazione Un po’ più avanti e un po’ più complesso
  7. 7. Think Milano / DOC ID / June 5th-12th, 2018 / © 2018 IBM Corporation 9
  8. 8. 10
  9. 9. 11
  10. 10. organizzato e promosso da 13 Walter Aglietti Ruolo - Organizzazione Il problema dei dati e dei modelli
  11. 11. organizzato e promosso da 14 Walter Aglietti Ruolo - Organizzazione Valore Utilizzo dei dati Operazionale Reporting & Data Warehousing Self-Service Analytics Nuovi modelli di consumo dei dati Evolution through data
  12. 12. organizzato e promosso da 15 Walter Aglietti Ruolo - Organizzazione Tools & infrastructures • An environment is needed to quickly prototype, restart and then start again • The heterogeneity of platforms and development tools makes collaboration difficult Governance • If the data is not completely governed, if the life cycle and its rules are not known, the self- service becomes a utopia. Skills • Data science skills are not so common ... and it's not just algorithms • The growth of new skills requires time and resources Data • Almost always siloed, obsolete or difficult to access • Unstructured data introduce complexity 15 Cosa vuol dire lavorare con AI
  13. 13. organizzato e promosso da 16 Walter Aglietti Ruolo - Organizzazione Agenda Il problema dell’etica
  14. 14. L’intelligenza artificiale è utilizzata in molte applicazioni ed in decisione “delicate” Finanziario Impiego Istruzione Legale e giudiziario
  15. 15. organizzato e promosso da 18 Walter Aglietti Ruolo - Organizzazione Finanziario Impiego Istruzione Legale e giudiziario L’intelligenza artificiale è utilizzata in molte applicazioni ed in decisione “delicate”
  16. 16. organizzato e promosso da 19 Walter Aglietti Ruolo - Organizzazione Cosa serve per fidarsi di una macchina ? (Oltre ad una accuratezza del 99%) E’ equa ? E’ facile da comprendere ? Qualcuno ci ha “messo le mani” ? E’ responsabile ? #21, #32, #93 #21, #32, #93
  17. 17. organizzato e promosso da 20 Walter Aglietti Ruolo - Organizzazione Utenti finali “Perche è stato raccomandato questo trattamento/provvedimento/percorso ?” Who: Medici, giudici, impiegati, insegnanti Why: fiducia/responsabilità Utenti coinvolti “Perché il mio mutuo è stato negato ? Cosa faccio ?” Who: Pazienti, accusati, richiedenti, insegnanti Why: comprensione dei fattori Autorità regolatorie “Dimostra che il Sistema non ha discriminato” Who: EU (GDPR), NYC Council, US Gov’t, etc. Why: assicurare la correttezza e la dimostrabilità della stessa Sviluppatori/fornitori di sistemi di AI “Il Sistema si comporta correttamente ? Come lo miglioro ?“ Who: EU (GDPR), NYC Council, US Gov’t, etc. Why: assicurare o migliorare il funzionamento Una spiegazione non va bene per tutti
  18. 18. organizzato e promosso da 21 Walter Aglietti Ruolo - Organizzazione Rilevamento bias a runtimeRilevamento bias a runtime
  19. 19. organizzato e promosso da 22 Walter Aglietti Ruolo - Organizzazione Cosa serve per fidarsi di una macchina ? (Oltre ad una accuratezza del 99%)
  20. 20. Intelligenza Artificiale nella PA: esperienze e prospettive Roma, 5 Novembre 2019 h. 9.00-13.30 organizzato e promosso da www.prsmonitor.euwww.di.uniroma1.itwww.miur.gov.it GRAZIE

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Walter Aglietti
IBM Software Lab
Director

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  1. 1. Intelligenza Artificiale nella PA: esperienze e prospettive Roma, 5 Novembre 2019 h. 9.00-13.30 organizzato e promosso da www.prsmonitor.euwww.di.uniroma1.itwww.miur.gov.it Intelligenza artificiale, innovazione e opportunità Walter Aglietti IBM Software Lab Director
  2. 2. organizzato e promosso da 2 Walter Aglietti Ruolo - Organizzazione A (not so) difficult topic Intelligenza Artificiale Insieme di tecnologie e metodi per la risoluzione di problemi complessi che includono riconoscimento del linguaggio, di immagini, comprensione di concetti, ragionamento, pianificazione e previsione Machine Learning Metodi e algoritmi per il riconoscimento di schemi nei dati e decisioni data-driven Cognitive Computing Decision-making interattivo e ragionamento su domini specifici con l’utilizzo di tecniche di ML & DL, che uniscono comprensione del linguaggio naturale, elaborazione di immagini e molto altro ai dati tradizionali Deep Learning Metodi e algoritmi (ex. reti neurali) che emulano il processo di apprendimento umano
  3. 3. L’intelligenza artificiale oggi… Fornisce soluzioni per problemi specifici e viene quindi utilizzata per specifiche opportunità: in altre parole…competenze per industria/settore E’ un mercato enormemente competitivo e veloce dove è essenziale (ri)utilizzare competenze, casi d’uso e prodotti E’ un ambito caratterizzato da hype perdiodici che bisogna comprendere e governare E’ un ambito in cui chi ha i modelli migliori ottiene il prodotto migliore
  4. 4. organizzato e promosso da 4 Walter Aglietti Ruolo - Organizzazione Alcuni esempi
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  6. 6. organizzato e promosso da 8 Walter Aglietti Ruolo - Organizzazione Un po’ più avanti e un po’ più complesso
  7. 7. Think Milano / DOC ID / June 5th-12th, 2018 / © 2018 IBM Corporation 9
  8. 8. 10
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  10. 10. organizzato e promosso da 13 Walter Aglietti Ruolo - Organizzazione Il problema dei dati e dei modelli
  11. 11. organizzato e promosso da 14 Walter Aglietti Ruolo - Organizzazione Valore Utilizzo dei dati Operazionale Reporting & Data Warehousing Self-Service Analytics Nuovi modelli di consumo dei dati Evolution through data
  12. 12. organizzato e promosso da 15 Walter Aglietti Ruolo - Organizzazione Tools & infrastructures • An environment is needed to quickly prototype, restart and then start again • The heterogeneity of platforms and development tools makes collaboration difficult Governance • If the data is not completely governed, if the life cycle and its rules are not known, the self- service becomes a utopia. Skills • Data science skills are not so common ... and it's not just algorithms • The growth of new skills requires time and resources Data • Almost always siloed, obsolete or difficult to access • Unstructured data introduce complexity 15 Cosa vuol dire lavorare con AI
  13. 13. organizzato e promosso da 16 Walter Aglietti Ruolo - Organizzazione Agenda Il problema dell’etica
  14. 14. L’intelligenza artificiale è utilizzata in molte applicazioni ed in decisione “delicate” Finanziario Impiego Istruzione Legale e giudiziario
  15. 15. organizzato e promosso da 18 Walter Aglietti Ruolo - Organizzazione Finanziario Impiego Istruzione Legale e giudiziario L’intelligenza artificiale è utilizzata in molte applicazioni ed in decisione “delicate”
  16. 16. organizzato e promosso da 19 Walter Aglietti Ruolo - Organizzazione Cosa serve per fidarsi di una macchina ? (Oltre ad una accuratezza del 99%) E’ equa ? E’ facile da comprendere ? Qualcuno ci ha “messo le mani” ? E’ responsabile ? #21, #32, #93 #21, #32, #93
  17. 17. organizzato e promosso da 20 Walter Aglietti Ruolo - Organizzazione Utenti finali “Perche è stato raccomandato questo trattamento/provvedimento/percorso ?” Who: Medici, giudici, impiegati, insegnanti Why: fiducia/responsabilità Utenti coinvolti “Perché il mio mutuo è stato negato ? Cosa faccio ?” Who: Pazienti, accusati, richiedenti, insegnanti Why: comprensione dei fattori Autorità regolatorie “Dimostra che il Sistema non ha discriminato” Who: EU (GDPR), NYC Council, US Gov’t, etc. Why: assicurare la correttezza e la dimostrabilità della stessa Sviluppatori/fornitori di sistemi di AI “Il Sistema si comporta correttamente ? Come lo miglioro ?“ Who: EU (GDPR), NYC Council, US Gov’t, etc. Why: assicurare o migliorare il funzionamento Una spiegazione non va bene per tutti
  18. 18. organizzato e promosso da 21 Walter Aglietti Ruolo - Organizzazione Rilevamento bias a runtimeRilevamento bias a runtime
  19. 19. organizzato e promosso da 22 Walter Aglietti Ruolo - Organizzazione Cosa serve per fidarsi di una macchina ? (Oltre ad una accuratezza del 99%)
  20. 20. Intelligenza Artificiale nella PA: esperienze e prospettive Roma, 5 Novembre 2019 h. 9.00-13.30 organizzato e promosso da www.prsmonitor.euwww.di.uniroma1.itwww.miur.gov.it GRAZIE

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