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Finora si pensava che le macchine e l’intelligenza artificiale potessero essere sfruttate solo ed esclusivamente per svolgere compiti legati al calcolo, ai numeri, a sviluppare algoritmi e così via. Ma adesso l’obiettivo è quello di rendere tali computer dei veri e propri cervelli pensanti creativi e fantasiosi.

Google nel recente passato ha presentato un progetto decisamente interessante denominato Artists and Machine Intelligence in cui gli algoritmi di deep learning, l’intelligenza artificiale e la creatività computazionale hanno permesso a dei computer, basandosi sull’apprendimento, di generare delle vere e proprie opere d’arte assolutamente originali.

Come si dice in questi casi, l’allievo ha superato il maestro? Gli esperimenti di questo tipo si sono susseguiti nel tempo ed i risultati sono stati a dir poco sorprendenti. Le opere d’arte mostrano paesaggi psichedelici, foreste incantante “influenzate” dalla tecnica impressionista di Van Gogh, scorci surreali e inquietanti volti di animali. Per la realizzazione di alcune opere gli ingegneri hanno “richiesto” alle macchine di rielaborare liberamente e senza vincoli delle celebri opere d’arte: quello che ne uscito fuori ha lasciato tutti a bocca aperta.

Non solo arte visiva, però, ma anche musicale: Google, insieme al progetto Artists and Machine ha infatti presentato il Project Magenta. Gli ingegneri hanno sfruttato la tecnologia del deep learning e del machine learning per consentire alle macchine di comporre musica rigorosamente originale. Anche qui i risultati si sono dimostrati sbalorditivi. Addirittura, da questo esperimento è nato Nsyhnt Super: un sintetizzatore intelligente che permette ai musicisti di creare nuove basi. L’apprendimento automatico di Nsynth si basa sull’algoritmo di un sintetizzatore neurale che analizza due profili di audio. Partendo da qui, il sintetizzatore è in grado di creare un suono intermedio assolutamente originale. Ad esempio, si può ricercare il suono intermedio tra una chitarra elettrica e lo scrosciare della pioggia, di un violino e delle onde che si infrangono su una scogliera o la voce intermedia tra due cantanti.

Insomma, la tecnologia intelligente, finalmente, sta facendo i suoi primi passi significativi verso il futuro e chissà se un giorno non dovremmo dare ragione a Kurzweil e alla “sua” singolarità tecnologica.

Fonte: PURE BROS MOBILE Blog

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L’intelligenza artificiale fin dai suoi inizi ha sempre catalizzato l’attenzione di scienziati, studiosi ed informatici: il suo potenziale è enorme e può essere sfruttato in svariati campi. Recentemente ad esso sono stati associati due termini piuttosto interessanti soprattutto per quanto riguarda il digital marketing e il digital business: le reti neurali ricorrenti ed il deep learning.

Con il primo termine s’intende quel processo che tenta di emulare, all’interno di un sistema informatico, in tutto e per tutto una rete neurale di un essere umano: all’interno del nostro cervello la risoluzione dei problemi cognitivi spetta alla rete neurale che può coinvolgere, contemporaneamente, diverse aree cerebrali. Allo stesso modo, quella artificiale, nel campo della programmazione, ha il compito di tentare di risolvere determinate categorie di problemi. Per ricorrenti, invece, si indica il fatto che le informazioni acquisite vengono elaborate in uno strato successivo in modo tale da “creare” una sorta di memoria a breve termine sensibile al contenuto. Infine, Il deep learning è quella tecnologia che permette alle automobili di “auto-guidarsi” distinguendo, ad esempio, un pedone da un semaforo e un semaforo da un lampione e che è alla base del controllo vocale dei nostri smartphone e smart-tv. Dunque il deep learning non è altro che l’apprendimento di dati che non sono forniti dall’uomo e vengono appresi attraverso complessi algoritmi, i quali hanno il compito di elaborare dati ed interpretare immagini e linguaggio.

E nel mondo del digital marketing queste tecnologie possono risultare utili?

In realtà queste sono fondamentali perché permettono alle aziende, ad esempio, di offrire i migliori suggerimenti ai loro clienti. Stai acquistando un vaso, dei fiori e della terra? Un sistema basato sulle reti neurali artificiali e sull’apprendimento automatico ti consiglierà di comprare anche una paletta.

Inoltre, potendo contare su un alto numero di dati di un determinato e fedele cliente sono in grado di ottimizzare al meglio la personalizzazione dell’offerta basandosi sui gusti del cliente, su ciò che ha acquistato in passato, sul genere, sull’età etc.

Un esempio pratico è l’Amazon Machine Learning che consente lo sviluppo di applicazioni intelligenti attraverso tre operazioni: analisi ed elaborazione dei dati, addestramento del modello e valutazione. In questa maniera Amazon può consigliare all’utente, in tempo reale, quali prodotti potrebbero interessargli.

Ma le potenzialità di queste tecnologie sono ancora tutte da scoprire e solo il tempo ci potrà dire fin dove arriveremo.

Fonte: PURE BROS MOBILE Blog

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