Integrare la blockchain con l’intelligenza artificiale, significa sfruttare algoritmi e machine learning per rendere più sicura l’interpretazione dei dati. L’AI funziona sfruttando un modello simile alle reti neurali, e la blockchain, proprio per la sua struttura peer-to-peer, può rappresentare, non solo una riproduzione pratica della rete di connessioni dei sistemi intelligenti, ma anche l’ambiente ideale per il loro sviluppo e crescita. Tutte le transazioni che avvengono sulla blockchain seguono uno schema di scambio diretto fra i nodi che, con uguale potere, danno luogo un processo di validazione reciproca. 

Incorruttibile, immutabile, blockchain

La blockchain è quindi la rappresentazione pratica del funzionamento teorico dell’intelligenza artificiale e può, in questo senso, dare uno slancio decisivo al suo sviluppo.
Maxim Orlovsky (su medium.com, nell’articolo “In che modo la blockchain si relaziona con l’intelligenza artificiale?“), esperto di intelligenza artificiale, ha spiegato, in modo estremamente efficace, che la blockchain può essere per l’AI quello che la scrittura è stata per la storia dell’uomo.
La scrittura ha modificato i concetti in termini di persistenza e di consenso. Con persistenza si intende la loro staticità nel tempo, cioè l’invariabilità di quanto scritto nonostante il susseguirsi generazionale; con il termine consenso, invece, si indica la riconducibilità ad un unico significato per tutti coloro che si trovano ad interpretare quanto scritto.
Queste due caratteristiche della scrittura rimandano ai concetti di immutabilità e fiducia caratterizzanti della blockchain. L’incorruttibilità dei dati inseriti è garanzia per impedire la modifica delle informazioni a posteriori, mentre il meccanismo di trust sottopone i blocchi all’osservazione attiva da parte di tutti i componenti della rete.

Oltre a quanto detto, cioè i vantaggi che sono strutturali del funzionamento dei registri distribuiti, un altro aspetto estremamente conveniente del processo di integrazione delle due tecnologie è la possibilità di sfruttare i dati registrati sulla blockchain per fare previsioni.
Le Distributed Ledger sono piattaforme distribuite, che hanno lo scopo di memorizzare i dati inseriti da tutti i nodi partecipanti. Questa struttura diviene una miniera di informazioni che possono essere estrapolate ed interpretate dai sistemi di AI nei vari campi del commercio, delle sponsorizzazioni, dell’intrattenimento e dell’informatica. 

Energia, vendite on line, sponsorship: alcuni campi di applicazione di intelligenza artificiale e blockchain

L’impiego di queste informazioni  può portare enormi vantaggi in vari settori, grazie alle loro capacità predittive.
La possibilità di interpretare correttamente il repertorio di informazioni presenti nel database consente di fornire ai consumatori offerte personalizzate, perfettamente aderenti alle loro preferenze.
Basti pensare, ad esempio, al settore energetico.
Oggi all’interno di ogni abitazione sono presenti dispositivi smart che registrano il consumo di energia di ogni famiglia. Se questi dati venissero inseriti sulla blockchain ed elaborati da sistemi di intelligenza artificiale, si potrebbero fare affidabili previsioni sui consumi futuri delle famiglie, apportando incredibili vantaggi sia ai singoli che alle imprese.
Per i consumatori si può ipotizzare una formula commerciale dedicata, in base alla quantità di energia consumata.
Per le imprese, invece, sarebbe finalmente possibile produrre energia in quantità flessibile proporzionata alla richiesta del mercato.
Si potranno, quindi, assecondare i picchi e i cali della richiesta, sulla base di quanto rilevato dai dati analizzati nei periodi di riferimento.
Non solo imprese e consumatori trarrebbero giovamento dall’attività sinergica delle due tecnologie, ma la riduzione della sovrapproduzione e quindi dello spreco rappresentano indubbiamente una nuova faccia dell’ecologia.

Un altro campo di applicazione risiede nella vendita online. Oggi i colossi dell’e-commerce, come Amazon, possiedono database di contatti pressoché illimitati, che consentono loro di adeguare alle caratteristiche della clientela sia l’offerta che gli annunci pubblicitari.
Nell’ottica di un mercato libero si può ipotizzare una cooperazione di punti vendita fisici, negozi online e consumatori che iscrivono in un registro distribuito i dati personali.In questo modo si crea un database comune contenente le attività e i dati dei consumatori, che può competere anche con i colossi mondiali, agevolando la concorrenza e la crescita dei piccoli brand.
Grazie ai meccanismi dell’intelligenza artificiale, i consumatori avranno la possibilità di mettere a disposizione i propri dati per ottenere delle vantaggiose offerte anche dal punto di vista economico. Mentre le aziende potranno individuare i consumatori che più si avvicinano al loro target e lavorare sulla fidelizzazione con programmi mirati.

Questo meccanismo può essere replicato nel campo dello sport, con particolare attenzione alle sponsorizzazioni. I contratti di collaborazione fra sponsor e club (grandi e piccoli) possono essere agevolati dall’impiego di un database che fornisce, sia ai club che alle imprese, le informazioni relative al partner che più si addice alle loro necessità.
Questo processo necessita dell’utilizzo integrato sia della blockchain che dell’AI.

Decentralizzare l’apprendimento automatico e l’industria dell’intelligenza artificiale potrebbe rendere il mercato aperto, gratuito e competitivo. Allo stesso tempo, permetterebbe di accelerare in modo significativo lo sviluppo e la ricerca di nuove forme di AI, grazie alla quantità di dati disponibili all’interno dei registri distribuiti.

Si prospetta quindi la possibilità di una nuova frontiera della tecnologia che ha come protagoniste blockchain e intelligenza artificiale.

Published by

[:it]L'articolo Intelligenza Artificiale e Blockchain, un binomio vincente proviene da Chainon.[:]

L’AI è un ramo dell’informatica che studia la progettazione di sistemi hardware e software in grado di far eseguire alle macchine azioni coordinate con le percezioni audiovisive, spazio-temporali e decisionali tipiche degli esseri umani.
Un sistema intelligente, quindi, non è dotato solo della capacità di svolgere operazioni di calcolo o di archiviare i dati, ma è in possesso di variegate capacità di interazione sociale o spaziale.
Le macchine possono riprodurre alcuni dei comportamenti abituali degli esseri umani; ciò denota una particolare, innovativa forma di intelligenza in dotazione al sistema.

La nascita di questa tecnologia si fa convenzionalmente risalire al 1956, anno di avvento del computer, perché, per la prima volta, in un convegno che riuniva esperti del campo informatico, venne utilizzato il termine “sistema intelligente”.
Ad oggi l’impiego di algoritmi, capaci di riprodurre i ragionamenti complessi dell’uomo, ha permesso di migliorare sempre di più questi sistemi.
Tali realtà sono caratterizzate da una continua crescita di numero e da un costante aggiornamento e sviluppo delle equazioni matematiche su cui sono basate. In tal modo è garantita una varietà di possibili comportamenti sempre crescente e sempre più adattabile ai diversi stimoli esterni.

Gli algoritmi sono capaci di prendere decisioni e di effettuare scelte correlate ai contesti in cui sono inseriti. Si pensi, ad esempio, alle automobili: un veicolo senza conducente, dotato di sistemi di intelligenza artificiale, in caso di rischio può decidere se sterzare o frenare in base alla circostanza.
La possibilità di scelta da parte dell’automobile denota una consapevolezza delle conseguenze dell’azione sulla base delle previsioni del rischio. La capacità predittiva dipende dalla registrazione dei dati ottenuti dai sensori, i quali raccolgono le informazioni estrapolate dalla realtà, per comunicarle al sistema che le interpreta in funzione del processo decisionale.

Intelligenza artificiale di base e allargata

L’intelligenza artificiale ha due differenti modalità: di base o allargata. Con il termine “intelligenza di base” si intende tutta la conoscenza acquisita attraverso la raccolta e l’elaborazione di dati. Con “intelligenza allargata”, invece, ci si riferisce alla possibilità di imparare dalle esperienze vissute dal sistema.
In questo ultimo caso, nel futuro dell’informatica si prospetta la possibilità di rendere la macchina capace di acquisire informazioni, caratteristica peculiare dell’essere umano.
Gli algoritmi, così, diventano sempre più precisi e consentono l’interpretazione di informazioni via via più accurate, grazie ai dati già conosciuti, che vanno a costituire parte del bagaglio del sistema. L’intelligenza artificiale può avere due principali modalità di esecuzione: i linguaggi formali e le decisioni.
Nel primo caso, per svolgere un’azione o risolvere un problema, si sceglie di utilizzare un approccio predefinito nelle stringhe: il percorso da seguire viene deciso in base al risultato che si intende conseguire.
Nel secondo caso, che invece implica il compimento di una scelta da parte della macchina; si utilizza un modello ad albero: all’algoritmo viene richiesto di valutare ogni azione o decisione possibile considerandone le conseguenze. Il secondo approccio si basa su modelli predittivi sviluppati da informazioni iniziali e dati pre-inseriti, per effettuare previsioni su tutte le possibili conseguenze in maniera accurata. 

L’apprendimento automatico permette alle macchine di svolgere un’azione anche se non è ancora stata programmata. L’archivio di esperienze della macchina diventa, come per l’uomo, fonte di continuo aggiornamento da cui è possibile imparare e sviluppare nuovi algoritmi.
Si tratta di un processo di apprendimento volto al progressivo affinamento del codice della stringa. Le macchine possono imparare dai loro errori e questo è un vantaggio enorme per lo sviluppo tecnologico. 

L’A.I. nella vita di tutti i giorni

Nella vita quotidiana l’intelligenza artificiale è estremamente diffusa. I programmi di riconoscimento vocale, presenti negli smartphone, come i sistemi di sicurezza che sfruttano algoritmi di riconoscimento facciale, sono il frutto delle conquiste dell’informatica nel campo dell’AI.
L’interazione con gli smartphone è ormai radicata nelle abitudini dei consumatori e viene continuamente integrata, attraverso i sistemi di geolocalizzazione e i sensori di movimento. Anche l’interazione fra i dispositivi è un prodotto dell’intelligenza artificiale.

I veicoli che si muovono senza conducente sono divenuti realtà, anche se per il momento vengono relegati ad alcuni settori specifici. Altri campi in cui viene fatto largo uso di AI sono il mercato azionario, la medicina e la robotica.
Nel campo medico, ad esempio, è diventata uno strumento di uso comune per alcuni tipi di analisi e in alcune diagnosi, oltre che per la realizzazione di robot adibiti all’accompagnamento di pazienti o specifiche operazioni chirurgiche.

Published by

[:]

[:it]L'articolo Intelligenza Artificiale: il presente è già futuro proviene da Chainon.[:]