Walter Aglietti IBM Software Lab Director

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. 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. 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. organizzato e promosso da
4
Walter Aglietti
Ruolo - Organizzazione
Alcuni esempi

5. 5

6. organizzato e promosso da
8
Walter Aglietti
Ruolo - Organizzazione
Un po’ più avanti e un po’ più complesso

7. Think Milano / DOC ID / June 5th-12th, 2018 / © 2018 IBM Corporation
9

8. 10

9. 11

10. organizzato e promosso da
13
Walter Aglietti
Ruolo - Organizzazione
Il problema dei dati e dei modelli

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. 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. organizzato e promosso da
16
Walter Aglietti
Ruolo - Organizzazione
Agenda
Il problema dell’etica

14. L’intelligenza artificiale è utilizzata in molte applicazioni ed in decisione “delicate”
Finanziario
Impiego
Istruzione
Legale e giudiziario

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. 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. 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. organizzato e promosso da
21
Walter Aglietti
Ruolo - Organizzazione
Rilevamento bias a runtimeRilevamento bias a runtime

19. organizzato e promosso da
22
Walter Aglietti
Ruolo - Organizzazione
Cosa serve per fidarsi di una macchina ?
(Oltre ad una accuratezza del 99%)

20. Intelligenza Artificiale nella PA: esperienze e
prospettive
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