Intelligenze Artificiali: come sfruttare le Reti Neurali in Azienda

• Cosa sono le reti neurali
• Supervised Machine Learning: Come funziona una rete neurale
• Natural Language Processing: cos’è e come funziona
• Intelligenza Artificiale & Marketing: quali sono le applicazioni?

Lo sviluppo di reti neurali rappresenta oggi una delle novità più impattanti sull’attività di molte aziende. Grazie all'innovazione portata da tool basati su Intelligenze Artificiali è possibile scalare una grande varietà di processi e ottimizzare così le proprie risorse, mantenendo un margine di budget maggiore da poter destinare ad altro.

Le applicazioni delle reti neurali in un contesto aziendale sono davvero molteplici e promettono di cambiare radicalmente il modo in cui in futuro verranno attuati molti dei processi che oggi sono ancora in mano a professionisti umani.
Lo sviluppo e la progressiva assunzione di tool di IA in azienda non deve comunque spaventare. L’utilizzo di Intelligenze Artificiali non andrà a sostituire o rendere inutile l’expertise di professionisti umani, ma richiederà semplicemente di innovarsi per cambiare le proprie competenza e il proprio modo di fare business.
Utilizzando computer e software per gestire una parte dell’attività dell’azienda, infatti, il personale avrà più tempo e risorse per dedicarsi ad altro, ampliando così l’offerta e risparmiando sul budget.

Cosa sono le reti neurali

La rete neurale è il modello base per tutti i servizi e gli strumenti di Intelligenza Artificiale. Si tratta di una struttura artificiale che riproduce però, per modello e capacità, un cervello umano. I neuroni sono in questo caso rappresentati da neuroni artificiali che, esattamente come avviene nella mente dell’uomo, sono uniti tra loro in una fitta rete di collegamenti, da cui l’espressione di “rete neurale”.

Ogni neurone è in grado di eseguire una determinata operazione attraverso calcoli matematici, che nel caso delle IA sono molto più complessi che nell’informatica tradizionale. La potenza delle reti neurali nasce però proprio dai collegamenti tra neuroni: se le operazioni eseguite da un neurone singolo sono già complesse, è dalla sincronia fra tutti i componenti della rete neurale che deriva la grande potenza di questo strumento.

Attraverso questa struttura una rete neurale è infatti in grado di emulare, con livelli di somiglianza prima inediti, il funzionamento di una mente umana. Quello che distingue una rete neurale dai sistemi utilizzati fino a questo momento nel contesto dell’informatica tradizionale, infatti, non sono solo la velocità e la precisione di elaborazione dei dati.
Ciò che cambia, e che rappresenta la principale innovazione, è l’impostazione stessa dello strumento, che lavora in modo sempre più simile a una mente umana che a un computer.

Supervised Machine Learning: Come funziona una rete neurale

La principale differenza tra una rete neurale e i sistemi in uso nell’informatica tradizionale (quella di cui ci siamo serviti fino a questo momento e che pervade le nostre vite) sta nel diverso concetto di “programmazione”.
I sistemi tradizionali, per quanto veloci e performanti, rispondono tutti a un unico modello: la macchina deve essere programmata e, sulla base delle istruzioni ricevute, porta a termine esattamente l’operazione per cui è stata impostata.
Per quanto possa garantire ottimi risultati in termini di tempi di esecuzione e precisione, un computer in questo caso non è in grado di fare nulla che si discosti anche minimamente da ciò per cui è stato programmato.

Nel contesto delle IA, invece, il computer non viene programmato, ma “impara”. Attraversa cioè lo stesso processo che interessa una mente umana quando apprende qualcosa, grazie al connubio tra due elementi:

• Le informazioni che gli vengono fornite, cioè i dati che descrivono una determinata situazione e i suoi risultati.
• L’esperienza diretta su questi dati, che permette poi di utilizzarli anche in situazioni diverse.

Questo processo è quello che si verifica, per esempio, quando a scuola un insegnante insegna ai propri studenti a scrivere un articolo. L’insegnante darà informazioni su come un articolo ben fatto debba essere strutturato (quale linguaggio usare, quali parti includere, etc) e mostrerà ai propri studenti esempi di articoli ben realizzati, da usare come modello, e articoli che invece non sono stati scritti bene.

Queste informazioni tuttavia non sono sufficienti: ciascuno degli studenti dovrà mettersi alla prova scrivendo un proprio articolo e ricevendo una valutazione dall’insegnante, che stabilirà se la qualità richiesta è stata raggiunta oppure se lo studente ha bisogno di lavorare ancora.

Lo stesso processo avviene rispetto a una rete neurale: non la si programma, ma le si dà un “libro di testo” su cui studiare e la si mette alla prova con casi concreti, per verificare che abbia così “imparato”. Ecco perchè il processo che sta alla base del funzionamento di una rete neurale viene chiamato “supervised machine learning”: il computer impara, supervisionato da un operatore umano.

Come avviene questo apprendimento?
L’operatore umano ha il compito di identificare l’obiettivo che si vuole raggiungere (ciò che il tool deve imparare a fare) e di organizzare i dati nel modo migliore. Alla rete neurale devono infatti essere fornite informazioni (in grande quantità) che rappresentino sia singoli dati necessari per portare a termine il compito, sia esempi di compiti portati a termine bene o male. In questo modo il computer sarà in grado di mettere in relazione tra loro tutti questi dati identificarne i pattern sottesi e utilizzarli a sua volta per creare nuovi output.

Esattamente come avviene nella mente umana, queste informazioni apprese e questi collegamenti analizzati possono poi essere utilizzati anche in situazioni diverse.
Se per esempio si utilizza un tool di Intelligenze Artificiali per la traduzione, si potrà mostrare alla macchina una coppia di testi Italiano-Inglese in cui la frase “Oggi splende il sole” è stata tradotta con “The sun is shining today”. Il computer, però, sarà in grado di applicare la traduzione della parola “sole” con “sun” anche in contesti diversi, al di fuori della frase che viene data come esempio.

Natural Language Processing: cos’è e come funziona

Con Natural Language Processing (NLP) si intende la vasta gamma di situazioni in cui linguistica e Intelligenze Artificiali interagiscono.
Il NLP rappresenta quindi la strada verso l’utilizzo di reti neurali alla scrittura di testi o alla loro traduzione. Secondo il funzionamento appena descritto, a una macchina si può insegnare a scrivere dei testi con determinate caratteristiche o a tradurli secondo un modello dato.

Le informazioni da fornire sono, in questo caso, di natura grammaticale (morfologica e sintattica, cioè legate a come strutturare le singole parole e combinarle all’interno della frase) ma anche di natura semantica, cioè legate al loro significato.
A seconda dell’utilizzo e della finalità, vengono poi forniti al tool esempi di testi già realizzati, che rispondono a un determinato stile o tone of voice.
In questo modo il software sarà i grado di analizzare e comprendere le strutture sottese e replicarle nella creazione di testi nuovi in linguaggio naturale, cioè in tutto e per tutto paragonabile a quello prodotto a un copywriter umano.

I principali vantaggi che i tool di Natural Language Processing e Natural Language Generation offrono sono in termini di:

• Velocità di esecuzione
• Abbattimento dei costi
• Eliminazione di errori e refusi nei testi, dovuti a disattenzione umana

Intelligenza Artificiale & Marketing: quali sono le applicazioni?

In un contesto aziendale, i tool di Natural Language Generation possono essere efficacemente utilizzati per scalare e ottimizzare la gestione di testi da inserire in una strategia di Content Marketing.
È infatti possibile utilizzare tool di NLG per la stesura di:

• Post Social
• Schede prodotto E-Commerce
• Testi di News
• Report

Il tool Sem@natika sviluppato da AdIntend consente di ottimizzare la strategia di Digital Marketing delle aziende applicando le tecnologie di IA alla scrittura di testi. Grazie al coordinamento di un nostro Project Manager, il tool è in grado di centrare l’obiettivo della comunicazione e realizzare testi in brevissimo tempo, offrendo quindi anche numerosi vantaggi in termini economici.
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