Il documento descrive l'intelligenza artificiale (IA) e il machine learning (ML), evidenziando i loro sviluppi e applicazioni pratiche come il riconoscimento dell'andatura. Viene discusso anche il potenziale beneficio dell'IA in vari settori e le sfide etiche che presenta, inclusi i rischi per la responsabilità civile e per i diritti fondamentali. Infine, vengono forniti dati sulle proiezioni relative all'uso dell'IA nel futuro, compresa la sua capacità di influenzare la produttività lavorativa e le emissioni di gas serra.

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.

5. MACHINE
LEARNING

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

10. WATRIX
10

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

14. Pechino
14
Shanghai
DOV’È IN USO?

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

20. 20
FINE