Spesso la diagnosi delle malattie rare o di casi strani e inconsueti è un percorso a ostacoli lungo e faticoso per i medici, oltre che penoso per i pazienti.
In cucina e in ospedale. A partire da dicembre, al Centro per le malattie non diagnosticate e rare (ZusE, a Marburg, in Germania), il computer Watson (Ibm) verrà utilizzato nel tentativo di accelerare il riconoscimento e le diagnosi di situazioni difficili.
Watson, chiamato così dal nome del fondatore di Ibm, Thomas J. Watson, è un sistema per il cognitive computing: elabora grandi quantità di dati e in un certo qual modo impara dall’esperienza. È famoso e noto al grande pubblico dal 2011 per avere battuto un concorrente umano nel quiz televisivo Jeopardy e, più di recente, i suoi sviluppatori lo hanno fatto cimentare in cucina per mostrare che può essere capace di creatività: nello specifico, un’interpretazione (culinaria) inedita a partire da informazioni note, come una nuova ricetta, per esempio. O, per tornare alle malattie rare, come una diagnosi medica.
Sputa la sentenza! Il centro di Marburg ha una lista d’attesa di seimila pazienti, ciascuno con la documentazione clinica raccolta in mesi o anni. Due medici dell’ospedale, Jürgen Schäfer e Tobias Müller, hanno lavorato in collaborazione con gli ingegneri di Ibm per vedere se il sistema di intelligenza artificiale potesse essere d’aiuto.
Assitenti virtuali
Si chiamano Siri, Google Now, Cortana. Gentilissime e sempre disponibili rispondono ai nostri comandi vocali per ricordarci un impegno, effettuare ricerche sul web, inviare un SMS o rispondere a una telefonata. “Ricordami di chiamare Maria quando arrivo in ufficio”, “aggiungi i peperoni alla lista della spesa”, “indicami come arrivare alla stazione” sono solo alcune delle richieste che possiamo rivolgere alle nostre assistenti invisibili.
Questi software utilizzano algoritmi di intelligenza artificiale per il riconoscimento del linguaggio ma anche per imparare col tempo le nostre abitudini e preferenze e venire incontro sempre meglio alle nostre esigenze.
Video giochi.
I videogiochi sono una delle applicazioni dell’intelligenza artificiale più diffuse. Gli algoritmi di AI permettono ai personaggi, agli ambienti, alle storie di evolversi secondo il comportamento del giocatore, creando situazioni sempre nuove e imprevedibili.
Tra i giochi che fanno ampio ricorso all’intelligenza artificiale ci sono gli sparatutto in prima persona come Far Cry o Call of Duty, dove i nemici reagiscono alle manovre e alle mosse del giocatore con l’obiettivo di eliminarlo.
Servizio clienti
Molti servizi online oggi utilizzano sistemi automatici per gestire le chat di supporto ai clienti. Queste applicazioni, chiamate chatbot, si basano su sistemi di intelligenza artificiale evoluti in grado di capire che cosa sta chiedendo loro il cliente, qual è il suo problema e fornire la risposta più consona.
La vera sfida per questi sistemi, così come per gli assistenti virtuali, è riuscire a comprendere il linguaggio naturale dell’umano che è davanti allo schermo.
Anticrimine
Le nostre città, aeroporti, stazioni sono controllate da migliaia di telecamere. Queste immagini sono esaminate in tempo reale da operatori umani aiutati da potenti software in grado di riconoscere non tanto le facce sospette quanto gli schemi di comportamento che possono essere un segnale d’allarme.
Con un opportuno addestramento questi programmi, che riescono a processare contemporaneamente migliaia di immagini al secondo, possono accorgersi se qualcuno abbandona una valigia in un aeroporto, se porta con se un’arma o se si aggira con fare sospetto nei pressi di una scuola.
Foto: © Tom Blackwell / Flickr
Previsione degli acquisti
I big del commercio elettronico potrebbero incrementare ulteriormente i propri già lauti guadagni se riuscissero a prevedere i bisogni dei consumatori. Diverse aziende tra cui Amazon stanno lavorando ad algoritmi di AI in grado di capire che cosa avremo bisogno nell’immediato futuro prima che noi stessi ce ne rendiamo conto.
Se ogni mese compriamo un best seller di fantascienza è probabile che saremo interessati anche a quello che uscirà il mese prossimo. E allora perché non proporcelo in anteprima, magari a prezzo scontato?
Ma Amazon, vendendo praticamente di tutto, dall’elettronica agli alimentari, dispone di un’enorme mole di dati sui gusti e gli schemi di consumo dei propri clienti: un’ottima base per permettere ai cervelloni elettronici di elaborare e indovinare le nostre necessità.
Prevenzione delle frodi
Anche se magari non ce ne accorgiamo, siamo molto abitudinari, anche negli acquisti. Frequentiamo più o meno gli stessi negozi, spediamo più o meno sempre le stesse cifre. Se facciamo qualcosa di molto diverso dal solito, il sistema bancario se ne accorge. Ed è molto importante per la nostra sicurezza, perché questo tipo di sorveglianza serve ad evitare truffe ai nostri danni, per esempio usi impropri della nostra carta di credito.
Se abbiamo appena fatto un acquisto con il bancomat al supermecato sotto casa e dopo 10 minuti la nostra carta viene strisciata in un negozio di NewYork, probabilmente dobbiamo preoccuparci. I sistemi di AI che sorvegliano il mondo delle transazioni bancarie sono addestrati ad accorgersi di tutte queste incongruenze e a segnalarle alle banche che intervengono evitandoci di essere truffati.
Foto: © Shally Munkberg / Flickr
Giornalisti digitali.
Giornalisti tremate: avete colleghi elettronici che scrivono notizie al posto vostro. Già oggi. E che hanno molte meno pretese in termini di vacanze, pause e stipendio. Alcuni siti di news online tra cui AP, Fox e Yahoo!, utilizzano infatti dei sistemi automatici per scrivere brevi notizie di taglio finanziario o sportivo.
Al momento questi sistemi non sono in grado di scrivere articoli di approfondimento o di cronaca ma riescono senza troppi problemi ad affrontare il riassunto di un incontro sportivo o della giornata finanziaria in borsa.
Foto: © Arthur Caranta / Flickr
Smart Home
Una delle applicazioni più interessanti dell’intelligenza artificiale riguarda l’automazione domestica. Si tratta di tutti quei sistemi che gestiscono gli ambienti in termini di temperatura, illuminazione, sonorità in base alle nostre abitudini e alle nostre preferenze.
Termostati come Nest di Google che sono in grado di capire quante persone ci sono una stanza, ma anche reti elettriche che ottimizzano il funzionamento degli elettrodomestici in modo da sfruttare le migliori tariffe energetiche. Oppure tapparelle elettriche collegate al nostro smartphone che si chiudono da sole quando usciamo di casa e si riaprono al nostro ritorno. L’unico limite è la fantasia.
Smart car
Le auto di ultima generazione tengono sotto controllo il traffico attorno a noi, ci anticipano sulla frenata in caso di rallentamento improvviso e, nel caso dell’autopilot di Tesla, sono anche in grado di seguire da sole le corsie della strada.
Queste vetture sono insomma in grado di prendere decisioni in base a ciò che succede nell’ambiente circostante.
Per fare questo utilizzano algoritmi di intelligenza artificiale simili a quelli dei videogiochi che imparano e modificano il proprio comportamento con l’esperienza. Come gli esseri umani o quasi.
Sistemi di raccomandazione
Punto di forza dei sistemi di intelligenza artificiale è quello di imparare con l’esperienza. Possono per esempio imparare che cosa ci piace guardare in TV, cosa siamo soliti ascoltare alla radio o ordinare al ristorante. Una volta scoperti i nostri gusti gli algoritmi di AI possono darci suggerimenti di consumo e di acquisto in linea con i nostri gusti.
Se per esempio ascoltiamo spesso brani musicali con lunghi riff di chitarra, probabilmente saremo disposti ad ascoltarne altri simili, magari nuovi o di autori emergenti a noi sconosciuti ma con quella caratteristica.
Chi li usa? Praticamente tutti: Netflix per consigliarti i film; Spotify per segnalarti la musica; persino Facebook: l'algoritmo che sceglie quali post farci vedere si basa sull'esperienza e si basa su un motore di AI.
I dati clinici di 500 pazienti (con diagnosi certa) sono stati prima tradotti in un formato comprensibile a Watson, poi ne sono stati selezionati in modo casuale un paio di dozzine e si è aspettata la diagnosi del computer, che l'ha elaborata confrontando i dati forniti con quelli nei database e nella letteratura medica. In tutti i casi esaminati, Watson ha fornito in pochi secondi una lista di cause per i sintomi e informazioni sui pazienti che gli erano stata fornite, in ordine di probabilità: in cima alla lista è sempre risultata la diagnosi che anche i medici avevano già fatto.
Al lavoro. Ora il computer verrà messo alla prova su casi nuovi, come assistente dei medici nelle diagnosi. I pazienti dovranno riempire un lungo e dettagliato questionario, dalle abitudini dell’infanzia all’ambiente in cui vivono fino ai sintomi più recenti, e Watson proverà a dipanare la matassa per capire che cosa c’è che non va.
