Intelligenza Artificiale e Intelligenza Umana - Parte 1

Intelligenza Artificiale e Intelligenza Umana
       Scritto da Michele Zubani

Intelligenza umana e intelligenza artificiale sono diverse tra loro, ma ognuna delle due ha dei punti deboli che possono essere controbilanciati dall’altra. Questa serie di articoli analizza alcune differenze per evidenziare i vantaggi che si possono trarre dalla collaborazione con algoritmi intelligenti.

 

L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE: UN VALIDO ALLEATO A SERVIZIO DELLA TUA INTELLIGENZA (Parte 1)

Nel mondo dell’Industria 4.0 grandi moli di dati sono scambiati in continuazione tra macchinari e computer aziendali. Noi di T4SM non di rado ci troviamo davanti a sfide stimolanti quando progettiamo il software che serve a mobilitare e analizzare le informazioni provenienti dagli impianti industriali dei nostri clienti.

Uno degli obiettivi più importanti per noi è capire quale sia il modo migliore per interpretare e visualizzare ciò che arriva dai sensori delle macchine, in modo che diventi un valore aggiunto per il lavoro delle aziende che serviamo.

Infatti, una cosa è chiara a chiunque abbia mai letto un file contenente delle misurazioni provenienti da un impianto: è molto difficile, se non impossibile, capire cosa stia accadendo semplicemente guardando quella grossa tabella di cifre.


Pensiamo per esempio ad una tabella del genere, indicante alcuni dati provenienti da un tornio:

Potenza (W)  Pezzi prodotti al minuto Sens1_440 Pressione pistone (bar) Sens0_112  Sens0_113 Sens0_114 ...
3000.105498  2.95 26546 0.235156 1563.454648 163.45679 148.798865 ...
3092.163486  2.95 26264 0.223433 1564.002101  163.32343 148.985135 ...
3023.734995  3.44 26898 0.237777 1563.990507 163.23424 148.891367 ...
... ... ... ... ... ... ... ...

Com’è possibile dare un senso a tutti quei numeri in un tempo ragionevole?

 

Ci vuole “intelligenza”

Intelligenza è una parola che ha un significato etimologico chiaro: viene dalla combinazione delle parole latine “intus” e “légere”, in italiano “dentro” e “cogliere”, cioè cogliere gli aspetti più profondi di ciò che vediamo superficialmente.

In questo senso, per poter rispondere alla domanda posta poco fa, ci vuole una qualche intelligenza che possa prendere tutti quei numeri e trovare uno schema sottostante che dia significato a quello che vediamo.

Intelligenza umana che da' significato a ciò che vede.
Esempio di intelligenza: un lettore interpreta ciò che legge individuando lo schema dei concetti sottostanti

Un tipo di intelligenza che ha dato più volte prova delle sue capacità introspettive è quella umana. Tuttavia riconosciamo che ci siano alcune debolezze che ci caratterizzano, prima fra tutte la velocità nel calcolo; proprio per questo sin dagli anni ‘50 dello scorso secolo si è fatta strada l’idea che i computer potessero aiutare o addirittura sostituire l’intelligenza umana nello svolgimento dei suoi compiti (Per sapere quali siano le possibili definizioni di intelligenza artificiale e quale sia la sua storia consiglio il post del mio collega).

Sfido chiunque a fare la media dei valori nella prima colonna della tabella in meno di un secondo: se ci fosse riuscito sappia che il mio computer nel frattempo avrebbe potuto fare più di 6 milioni di volte questa stessa operazione. Se perciò il nostro calcolatore potesse in qualche modo essere intelligente, nel senso descritto prima, noi potremmo risparmiare tempo e risorse per concentrarci sui nostri obiettivi.

Fortunatamente in molti casi è effettivamente possibile realizzare algoritmi in grado di leggere dati, analizzarli, riconoscere in essi uno schema, e/o utilizzare conoscenze pregresse per dare loro un senso; un tale tipo di intelligenza è chiamata artificiale.

algoritmo-intelligenza-artificiale
Funzionamento di un algoritmo di Intelligenza Artificiale


L’intelligenza artificiale è un ambito nel quale la ricerca per lo sviluppo di nuove applicazioni sta lavorando già da tempo (Lo sviluppo di alcuni sistemi ad intelligenza fuzzy per il controllo di lavatrici da parte di Matsushita è un esempio, si legga al riguardo https://it.wikipedia.org/wiki/Logica_fuzzy e Silvio Cammarata, Sistemi a logica fuzzy).  

Sono noti molti sistemi di riconoscimento vocale, o della scrittura, attualmente installati su vari tipi di telefoni cellulari, e altre applicazioni ancora riguardanti il mondo dei servizi web. Noi di T4SM siamo inseriti in questo filone, in particolare interessati a trovare soluzioni utili in ambito industriale, come ad esempio analisi predittive, applicando queste tecniche ai dati che raccogliamo dai macchinari dei clienti con iDaq, il nostro software di elaborazione dei segnali (per maggiori informazioni visita la pagina prodotto).

Come esempio nei prossimi articoli addestreremo una macchina fornendole il tabellone di prima. Essa dovrà imparare a suddividere come un umano due gruppi di misurazioni: quelle che indicano che il tornio funziona “bene” e quelle che indicano che il tornio funziona “male”. 


 


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