Intelligenza artificiale: analisi di mercato

L’intelligenza artificiale è una disciplina scientifica che studia la possibilità di realizzare macchine e programmi informatici in grado di risolvere i problemi con ragionamenti simili a quelli umani.

 

Abbiamo già parlato dell’intelligenza artificiale, di quale sia la sua storia e i suoi principali settori di sviluppo. Oggi vedremo, invece, quali sono le categorie che principalmente compongono il settore, caratterizzandosi come punti di interesse focale per le aziende che vogliono specializzarsi nell’uso dell’Intelligenza Artificiale.

 

Deep Learning: dietro il nome di deep learning si nascondono una serie di tecniche e tecnologie informatiche afferenti alla branca dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico (machine learning). Questi algoritmi, strutturati in diversi livelli di astrazione, hanno lo scopo di permettere al sistema informatico di comprendere come funziona il cervello umano e come quest’ultimo analizzi e interpreti, ad esempio, il linguaggio umano o le immagini che gli arrivano dal nervo ottico. Esempi di aziende che operano in questo settore sono: SenseNetwrks; Siftscience; Voltari.

Computer Vision/Image Recognition: la vista è forse uno dei sensi più importanti che l’uomo possieda. Essa permette di percepire il mondo tridimensionale, di riconoscere e localizzare gli oggetti presenti in una scena, di notare i rapidi cambiamenti dell’ambiente, ecc.
La Computer Vision è la disciplina che studia come abilitare i computer alla comprensione e alla interpretazione delle informazioni visuali presenti in immagini o video. Se volessimo dare una definizione, potremmo dire che la Visione Computazionale (VC) o Computer Vision, si occupa della analisi di immagini numeriche tramite un calcolatore. Esempi di aziende che operano in questo settore sono: Cortica, CognitiveNetworks, Clarifai

Machine Learning (General): l’apprendimento Automatico si occupa dei meccanismi attraverso i quali un agente “intelligente” migliora nel tempo le sue prestazioni P nell’effettuare un compito C. La prova del successo dell’apprendimento è quindi nella capacità di misurare l’incremento ∆P delle prestazioni sulla base delle esperienze E che l’agente è in grado di raccogliere durante il suo ciclo di vita. La natura dell’apprendimento è quindi tutta nella caratterizzazione delle nozioni qui primitive di compito, prestazione ed esperienza. Esempi di aziende che operano in questo settore sono: BigML, Predictry, Sentient

Natural Language Processing: l’elaborazione del Linguaggio Naturale è un settore fortemente interdisciplinare, e si occupa dell’elaborazione delle lingue, in ogni possibile aspetto, mediante l’uso di calcolatori. Dalla sua nascita alla fine degli anni ’50, e dalla sua configurazione come disciplina autonoma, ha subito una crescita esponenziale in diverse direzioni arrivando ad attingere contributi da ambiti quali la linguistica, che produce i modelli teorici del linguaggio, la psicologia, che fornisce un’analisi dei processi cognitivi, la teoria dell’informazione, che analizza le modalità comunicative, la matematica e la statistica, che forniscono gli strumenti per esprimere tali modelli in modo computazionalmente trattabile e naturalmente l’informatica per quanto riguarda lo sviluppo degli algoritmi atti ad implementare i modelli teorici dei fenomeni linguistici. Esempi di aziende che operano in questo settore sono: Inbenta, Cortical, Awhy

Virtual Personal Assistants : gli assistenti personali virtuali hanno diversi acronimi (IPA  intelligent personal assistant, PDA  personal digital assistant) sono agenti software che utilizzano l’intelligenza artificiale per svolgere compiti e servizi per conto di un individuo in diversi campi applicativi: Administrative, Computer, medical, legal, web development, Consumer Services, ecc. Esempi di aziende che operano nel settore sono: Siri, sherpa, MetWhat, Awhy

Il grafico sintetizza il numero di aziende presenti per ogni categoria indicata nel precedente paragrafo. Come si può vedere, la categoria Deep Learning sta crescendo di più per un totale di 200 aziende, seguito dal Natural Language Processing, con 130 aziende: è questo lo scenario in cui si inserisce Awhy.
Nel lungo periodo Awhy sarà in grado creare un elevato vantaggio competitivo grazie alla combinazione di VPA, ML, NLP.

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