{"id":1610,"date":"2019-10-25T14:23:36","date_gmt":"2019-10-25T12:23:36","guid":{"rendered":"https:\/\/www.expertconfigurator.com\/wordpress\/?p=1610"},"modified":"2022-10-25T12:01:39","modified_gmt":"2022-10-25T10:01:39","slug":"intelligenza-artificiale-opportunita-generazionale","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.expertconfigurator.com\/wordpress\/intelligenza-artificiale-opportunita-generazionale\/","title":{"rendered":"Intelligenza Artificiale Opportunit\u00e0 Generazionale"},"content":{"rendered":"\n

L\u2019intelligenza artificiale spiegata ai giovani con l’aiuto dei gatti.<\/strong>
\"CAt<\/a><\/p>\n

Sottotitolo scherzoso\u2026 ma il contenuto di questo post \u00e8 serio essendo stato ispirato da una delle prime applicazioni IA portata nel mondo della robotica industriale.<\/p>\n\n\n\n

\n

Introduzione<\/strong>
\"Intelligenza<\/a><\/p>\n

Mentre \u201cbighellonavo\u201d per una libreria del centro di Perugia ho notato in un angolino nascoso di uno scaffale un libro piccino piccino che tratta un tema grandino grandino.<\/p>\n

Ho agito d\u2019istinto togliendo il libricino dall\u2019angolo per collocarlo in bella vista al centro del ripiano dove meglio lo si poteva vedere.
Cos\u00ec, \u201cIntelligenza Artificiale: ultima chiamata. Il sistema Italia alla prova del futuro<\/strong><\/em>\u201d forse trover\u00e0 pi\u00f9 facilmente un lettore, magari ispirer\u00e0 qualcuno e poi chiss\u00e0\u2026<\/p>\n

La giornata dedicata al bighellonare (andare in giro senza una meta; gironzolare) \u00e8 un rito personale che mi concedo ogni volta che porto a termine un progetto.
Puta caso, il tema del progetto questa volta aveva riguardato proprio l\u2019utilizzo della cosiddetta \u201dintelligenza artificiale<\/em>\u201d applicata al mondo della robotica industriale.
Per questa ragione quando ho visto quel libricino buttato in un angolo mi sono detto; ma una roba che si \u00e8 dimostrata essere cos\u00ec concretamente utile per realizzare ci\u00f2 che prima si considerava irrealizzabile\u2026 perch\u00e9 ha bisogno del sollecito di un \u201cultima chiamata<\/strong>\u201d?<\/p>\n\n\n\n

\"Deep<\/a><\/p>\n

Purtroppo, devo dire che, al di l\u00e0 delle chiacchiere, stringi stringi, sono ancora pochissime le aziende di tecnologia che utilizzano realmente IA con il fine di proporre ai propri clienti soluzioni efficaci, in grado di incidere positivamente sul fattore competitivit\u00e0.<\/strong><\/p>\n

Un\u2019illuminazione! Che il problema sia proprio il nome, intelligenza artificiale<\/em> che utilizziamo per identificare questa \u201cnuova\u201d generazione di framework di elaborazione dati?<\/p>\n

Bello \u201cintelligenza artificiale<\/em>\u201d, stupendo! \u2026ma noi siamo un\u2019azienda, mica siamo la NASA. Roba da scienziati!<\/p>\n

Tranquilli! Tutto il contrario!<\/strong>
La componente propriamente riconducibile a intelligenza presente nei framework di elaborazione del genere IA \u00e8 solamente quella riferita al cervello (biologico) dei progettisti e sviluppatori, i quali hanno prima pensato e poi realizzato questo nuovo, tutto sommato abbastanza intuitivo, genere di elaborazione dati.<\/p>\n

    \n
  1. Il robot si muove con un sistema di intelligenza artificiale\u2026 Wow!<\/em> \u2026ma non sar\u00e0 complicato?  Terminator in fasce?<\/li>\n
  2. La verit\u00e0.<\/strong> Il robot si muove grazie a un modello di elaborazione dati la cui complessit\u00e0, mascherata all\u2019utilizzatore, si basa su una rete di unit<\/em> di calcolo fra loro interconnesse e preventivamente alimentate con dati (addestrate) cos\u00ec da poter identificare in maniera molto veloce gli oggetti presenti in un frame d\u2019immagine. Forse \u00e8 meno Wow!<\/em> Per\u00f2 questo \u00e8.<\/li>\n<\/ol>\n

    Nessun spavento. E\u2019 roba di tutti i giorni interagire con sistemi la cui complessit\u00e0 \u00e8 mascherata all\u2019utilizzatore<\/strong>. Se preparo una slide con PowerPoint mi concentro sui comandi da utilizzare, mica vado a pensare come sono fatte le funzioni grafiche che mi permettono di disegnare un cerchio.<\/p>\n

    La verit\u00e0 \u00e8 che l\u2019intelligenza artificiale, quella dura (come la chiamavamo un tempo), ancora non esiste. Difficile fare reverse engineering<\/em> del motore di un auto semplicemente appoggiando la mano sopra il cofano cos\u00ec da capire dove si trovano le zone pi\u00f9 calde, non avendo per\u00f2 idea di cosa sia e come funzioni un motore. Questa \u00e8 pi\u00f9 o meno la nozione che abbiamo riguardo a come funziona un cervello biologico.<\/p>\n\n\n\n


    Dal Wow!!<\/em> Alla pratica. Ovvero, trovare il gatto nel cespuglio.<\/strong>
    \"Convnet\"<\/a><\/p>\n

    Messo da parte l\u2019effetto Wow!<\/em> La sintesi \u00e8 la seguente: oggi \u00e8 disponibile un \u201cnuovo\u201d modello di elaborazione dati che deve il suo nome di genere \u201crete neurale<\/strong><\/em>\u201d, semplicemente al fatto di essere stato in origine ispirato (verso gli anni 60) dalla struttura reticolare che interconnette i neuroni di un cervello biologico. Specificatamente il cervello dei gatti. Ma qui finisce la somiglianza.<\/p>\n

    Chi si occupa di framework basati sulle \u201creti neurali\u201d preferisce riferirsi a questo genere di organizzazione dei dati a schema reticolare semplicemente usando il termine \u201cnetwork<\/em><\/strong>\u201d (rete). Preferendo inoltre sostituire il termine neurone, con il temine \u201cunit<\/strong><\/em>\u201d. Precisazione doverosa questa, ma alla fine, semplicemente per ragioni storiche, tutti utilizziamo la sigla CNN (Convolutional Neural Network) per individuare questo genere di framework.<\/p>\n

    Una rete CNN non \u00e8 nulla di esoterico. Grazie alle caratteristiche di questi framework che si prestano ad essere eseguiti sui kernel paralleli resi disponibili dalle moderne GPU (schede grafiche), utilizzando una CNN \u00e8 possibile \u201creplicare\u201d alcune delle funzionalit\u00e0 sensoriali dell\u2019automa umano,<\/em> come la vista e l\u2019udito.  (e.g. non per fare il precisino, ma sta roba si chiamerebbe cibernetica. L’IA abita al piano sopra, ascensore a destra).
    Non \u00e8 poco, ma da questo a ricavarne un comportamento intelligente avoglia ancora quanti \u201ctastamenti del cofano del motore\u201d dovremo fare prima di capirci qualcosa 😊<\/p>\n

    \n\n\n\n

    Qualche dettaglio in pi\u00f9<\/strong>
    Come funziona una CNN? Perch\u00e9 saper utilizzare questi sistemi \u00e8 un\u2019opportunit\u00e0, sia per chi ne apprender\u00e0 le tecniche di \u201cprogrammazione\u201d, sia per gli utenti finali.<\/p>\n

    Prover\u00f2 ad esporre un parallelo storico che ritengo concettualmente valido.<\/p>\n

    Avete presente il database relazionale RDBMS? Oggi tutti usano il modello del database relazionale per organizzare\/elaborare i dati al fine di estrarre le informazioni desiderate.<\/p>\n

    Il compito di un database relazionale \u00e8 nascondere al programmatore e all’utente che poi utilizzer\u00e0 il software applicativo, la complessit\u00e0 del motore RDBMS grazie al quale i dati vengono gestiti.
    La comunicazione con il motore del database avviene tramite un semplice linguaggio denominato SQL (Structured Query Language) molto facile da apprendere.<\/p>\n

    Quando si installa un database relazionale \u00e8 come aprire un nuovo foglio Excel. Tabelle vuote. Tutto da impostare in base a ci\u00f2 che si intende fare.<\/p>\n

    E\u2019 compito dell\u2019utilizzatore del database stabilire come organizzare i dati; tabelle, colonne, etc\u2026 seguendo le \u201cbest practices\u201d che permettono di normalizzare la struttura cos\u00ec da sfruttare al meglio questo sistema.<\/p>\n

    Ma non \u00e8 che i computer sono nati assieme al database relazionale. C\u2019\u00e8 stato un tempo in cui questo strumento non esisteva e ci sono voluti diversi anni prima che la forma relazionale di organizzazione dei dati divenisse uno standard de facto. Si tratt\u00f2 di un passaggio storico fondamentale nell\u2019evoluzione dell\u2019informatica. All\u2019inizio c\u2019erano pochissimi ardimentosi sostenitori dei sistemi RDBMS e moltissimi detrattori.<\/strong><\/p>\n

    Con le reti<\/em> CNN la storia probabilmente si ripeter\u00e0 in modo simile. Basta non farsi spaventare dall\u2019 \u201cintelligenza artificiale<\/em>\u201d.<\/p>\n\n\n\n

    \"\"<\/a><\/p>\n

    Rispetto a un RDBMS una rete<\/em> CNN ha un potenziale campo di applicazione enormemente pi\u00f9 vasto<\/strong> dato che la sua peculiarit\u00e0 si traduce nel poter elaborare a scopo di classificazione i dati non strutturati (immagini, video, suoni, testi, time series, etc…).<\/p>\n

    Un database relazionale eseguendo una query SQL sa cosa si sta cercando grazie alle clausole FROM e WHERE. Per questa ragione un RDBMS risponendo a una query \u00e8 in grado di emettere un giudizio vero\/falso; Vero: la query restituisce dei dati. Falso: la query non restituisce dei dati.<\/p>\n

    Con una CNN la \u201cquery<\/em>\u201d \u00e8 costituita da un dataset di input (ad esempio un immagine). L’output reso da una CNN \u00e8 costituito da una deduzione di classificazione esposta secondo un peso di probabilit\u00e0. Non esiste un vero\/falso. Esiste una scala di probabilit\u00e0 della verit\u00e0, la cui attendibilit\u00e0 dipende da come preventivamente si \u00e8 provveduto ad addestrare la rete<\/em> con dei dataset di esempio opportunamente organizzati.<\/p>\n

    \n

    \"Matrice<\/a><\/p>\n

    La codifica di un’ immagine a colori avviene tramite una matrice di pixel a tre dimensioni. Un layer per ogni colore RGB (Red, Green, Blu). La profondit\u00e0 del colore di ogni pixel \u00e8 definita tramite un Byte che come noto permette di codificare  un numero da 0 a 255.<\/p>\n

    \n

    Come si popola il \u201cdatabase\u201d di una CNN?<\/strong>

    \"Gatti<\/a><\/p>\n

    La prima attivit\u00e0 cui deve essere sottoposta una CNN si chiama addestramento.<\/p>\n

    Una rete CNN \u00e8 concettualmente organizzata in livelli. Ogni livello della rete \u00e8 composto da un insieme di entit\u00e0 dette unit<\/em><\/strong> a loro volta interconnesse con le unit<\/em> del livello seguente. In questo modo il dataset di training (ad esempio, una collezione di immagini di gatti), grazie alle funzionalit\u00e0 del framework CNN, viene scomposto in sub-strutture elementari che alimentano le unit<\/em><\/strong> che formano la struttura a livelli della rete<\/em>, cos\u00ec da sintetizzarne le feature<\/em> dei dati in input (le foto dei gatti).
    Le unit<\/em> di una CNN possono essere disposte su numerosi livelli. Le CNN dotate di molti livelli di unit<\/em> sono definite \u201cdeep learning<\/em><\/strong>\u201d.<\/p>\n\n\n\n

    Sintetizzando all’osso, esistono due macro-generi di modelli di reti: le CNN e le R-CNN (R sta per Region).<\/p>\n

    Le reti CNN sono idonee per rispondere a problemi di classificazione.
    Esempio: dispongo di un album di foto e voglio dividere tutte le immagini che contengono gatti da quelle senza gatti. Questo \u00e8 un processo di classificazione.<\/p>\n

    Ci sono dei casi, ad esempio le applicazioni di robotica, dove non \u00e8 sufficiente sapere se nell\u2019immagine c\u2019\u00e8 probabilmente un gatto. Occorre sapere esattamente dove si trova l\u2019insieme di pixel che individua i mici eventualmente presenti nell\u2019immagine.<\/p>\n

    \"R-CNN\"<\/a><\/p>\n

    Per risolvere questo genere di problemi \u00e8 stato ideato il modello R-CNN<\/strong> (estensione di una CNN), il quale permette, una volta addestrato, la localizzazione delle istanze di oggetti presenti all\u2019interno del dataset di input.<\/p>\n

    Ad esempio, sottoponendo a una R-CNN la foto di una cucina, con un micio che dorme su una seggiola e un altro che guarda la padrona mentre prepara il pranzo… con lo sguardo di quest’ultimo micio che dice \u201cstate tranquilli, controllo io che alle salsicce non accada nulla\u2026<\/em><\/strong>\u201d) . <\/a>Ecco, una R-CNN \u00e8 in grado di restituire l\u2019insieme di pixel che identificano e localizzano il micio_01<\/em> e il micio_02. <\/em>Questo processo si chiama segmentazione delle istanze<\/strong> ed \u00e8 la chiave di volta che rende una R-CNN estremamente efficace nel mondo della robotica e in un\u2019infinit\u00e0 di altri settori, non ultimo dei quali… tenere sott’occhio i gatti in cucina.<\/p>\n\n\n\n

    \n

    Facciamo un esperimento con una rete CNN preventivamente addestrata.<\/strong>
    \"Caff\u00e8\"<\/a><\/strong><\/p>\n

    Passiamo come query l\u2019immagine di un gatto. Ricordiamoci che per una rete<\/em> l\u2019immagine fornita come input null\u2019altro \u00e8 che una matrice di pixel, e\u2026 perfetto! (figura a sinistra, click per ingrandire) Il micio \u00e8 stato individuato con un buon score di probabilit\u00e0.<\/p>\n

    Classificazione riuscita! Questa foto pu\u00f2 andare nell\u2019 album \u201cfoto di gatti\u201d.<\/p>\n

    \n\n\n\n

    \"Gatto<\/a><\/p>\n

    E se il micio si nasconde in un cespuglio? I gatti sono imprevedibili.
    Gulp! Il micio che si vede nella foto sopra \u00e8 stato riconosciuto dalla CNN come essere (poco) probabilmente una farfalla!! Diavolo di un gatto! Come sono capaci di infrascarsi loro nelle siepi\u2026<\/p>\n

    Buttiamo via tutto?<\/p>\n

    Sta roba non funziona?<\/p>\n

    Se il micio s\u2019 infrasca l\u2019 intelligenza artificiale collassa?<\/strong><\/p>\n

    No! Proprio qui sta l\u2019opportunit\u00e0 per la nuova professione che noi \u201cveci\u201d lasceremo come testimone ai giovani.<\/p>\n

    La nuova professione si chiamer\u00e0 \u201cmodellatore-<\/strong>addestratore di reti<\/strong>\u201d. Lo so, fa molto circense, ma addestrare le reti e meglio che addestrare le tigri.<\/p>\n

    Analizziamo meglio il responso dato dalla rete in merito alla foto con il micio infrascato nel cespuglio.
    A ben leggere, la probabilit\u00e0 che nella foto sia presente una farfalla ha un peso  molto basso. Questo \u00e8 il modo con cui una CNN ci comunica \u201cvedi un poco tu<\/em>…\u201d<\/p>\n\n\n\n


    \"Data<\/a><\/p>\n

    La probabilit\u00e0 di trovare il micio nel cespuglio pu\u00f2 essere aumentata rivedendo il criterio utilizzato per l\u2019addestramento della rete. In questo punto sta l\u2019ingrediente segreto dello chef.<\/em><\/p>\n

    Pi\u00f9 dati si forniscono alla rete in fase di addestramento, migliore sar\u00e0 il risultato prodotto dalla CNN.<\/p>\n

    Questa tecnica di pre-processing del dataset di input si chiama \u201cdata augmentation<\/strong><\/em>\u201d. Si tratta della versione tecnologica della parabola della moltiplicazione dei pesci in chiave CNN.<\/p>\n

    Prendi un\u2019immagine. Pre-processala, come ad esempio si vede nella gatto-foto sopra\u2026 e quello scaltro di un micio dovr\u00e0 faticare di pi\u00f9 per nascondersi cos\u00ec da non essere beccato dalla CNN.<\/p>\n

    Lasciamo i mici al loro mondo. Per\u00f2… se ad essere addestrata correttamente sar\u00e0 una R-<\/strong>CNN, magari\u2026 il robot che prima \u201csbarellava\u201d dopo come un falco scender\u00e0 dritto al punto di picking dell\u2019oggetto 😊<\/p>\n

    Conclusione<\/strong>
    Giovini! Inventare nuove applicazioni che sappiano avvantaggiarsi di questi fantastici strumenti \u00e8 la vostra sfida generazionale. <\/strong>La nuova opportunit\u00e0 che vi sta offrendo il mondo della \u201ccomputer science\u201d.<\/p>\n

    In Bocca al Lupo! … o anche al Gatto!
    <\/strong><\/p>\n

    \n

    Alcune fonti<\/span><\/strong>:<\/p>\n

    A.I. Wiki<\/a><\/span><\/p>\n

    Caffe in a Day<\/a><\/span><\/p>\n

    Mask-RCNN<\/a><\/span><\/p>\n

    YOLO v3<\/span><\/a><\/p>\n

    \n

    \u00a0<\/p>\n\n\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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