Pensieri condivisi

Gianluigi Greco
Professore ordinario di Informatica all’Università della Calabria
Piero Poccianti
Membro del direttivo dell’Associazione Italiana per l’Intelligenza Artificiale (AIxIA)

Cos’è l’Intelligenza Artificiale

L’Intelligenza Artificiale (IA) è una disciplina dell’area informatica che si occupa di studiare i fondamenti teorici, le metodologie e le tecniche che permettono di progettare e realizzare sistemi hardware e software “intelligenti”.

In questo periodo, il successo che fanno registrare le Deep Neural Network e i grandi modelli generativi (come ChatGPT) rischia di farci perdere di vista l’autentica portata di questa disciplina. Nella percezione dei non addetti ai lavori ci troviamo finalmente di fronte a una Artificial General Intelligence (AGI), vale a dire un sistema capace di affrontare e risolvere qualsiasi problema in qualsiasi situazione. Diciamo subito che le cose non stanno così: l’AGI è ancora molto lontana. Tuttavia, bisogna ammettere che sono davvero notevoli i risultati che stiamo ottenendo nell’implementazione di sistemi di IA che, in ambiti ristretti e definiti, possono uguagliare e spesso superare le capacità umane.

Ciò significa che al di là dell’entusiasmo dei media (e del mercato), che si concentra sull’ultima novità del settore, l’IA si basa su un insieme molto vasto di paradigmi diversi che, opportunamente integrati e impiegati, permettono di affrontare molte situazioni attraverso una proficua collaborazione uomo-macchina.

Detto altrimenti, così come il microscopio e il telescopio in passato ci hanno permesso di superare i limiti dei nostri sensi e di scoprire nuovi mondi nel campo dell’infinitamente piccolo e dell’infinitamente grande, oggi le applicazioni di IA promettono (e in parte già permettono) di estendere le nostre capacità cognitive e di analizzare e cogliere fenomeni che altrimenti sfuggono ai nostri sensi e alla nostra mente.

Cosa può fare oggi l’IA

Le applicazioni di IA, con i loro diversi paradigmi, sono oggi in grado di affrontare diversi tipi di operazioni problematiche.

• Percepire. Esistono applicazioni capaci di identificare un suono, di comprendere il linguaggio parlato e di riconoscere oggetti e situazioni in un video. A partire dal 2017, attraverso sfide controllate, si è visto come molti di questi sistemi superano le capacità umane.
• Imparare. Le applicazioni di IA sono in grado di estrarre regolarità dagli esempi. In questo modo imparano a riconoscere un gatto da un cane, ma anche a classificare un tumore rispetto a un’altra forma di anomalia esaminando radiografie, ecografie ecc.
• Ragionare. Utilizzando metodi di cui oggi sentiamo parlare poco, ma che costituiscono invece una base importante del loro successo, le applicazioni di IA esprimono capacità di ragionamento superiori alle nostre per quanto riguarda la soluzione di problemi, l’ottimizzazione dei processi e delle risorse scarse, il supporto alle decisioni.
• Esprimere creatività. Sul fronte della creatività esistono applicazioni di IA in grado di realizzare soluzioni innovative, brevetti e opere artistiche in forma musicale, fotografica, audiovisiva, testuale (da articoli giornalistici a composizioni poetiche).
• Astrarre. Si tratta del fronte più problematico, in cui la capacità dell’IA è ancora limitata e la ricerca sta concentrando ingenti risorse: per affrontare questa sfida, infatti, l’IA deve lavorare su una mole di dati enorme che richiede una quantità di energia che non è sempre sostenibile produrre.

Cosa può fare l’IA in medicina

Cominciamo col dire che secondo l’AI Index Report 2023 (https://aiindex.stanford.edu/) nell’anno 2022 è proprio il settore medico ad aver fatto registrare negli USA i maggiori investimenti privati in relazione all’IA. In effetti, l’impiego dell’IA permette oggi di supportare il settore sanitario in molti modi: sia attraverso strumenti di ausilio alla diagnosi sia attraverso sistemi che diminuiscono il carico di lavoro dei medici in relazione ai compiti ripetitivi e di natura burocratica. Ma non va dimenticato anche un contributo di carattere più generale, attraverso soluzioni che permettono di migliorare la salute dei cittadini: e a questo proposito occorre ricordare che l’Obiettivo 3 di Sviluppo Sostenibile dell’Agenda 2030 dell’Organizzazione della Nazioni Unite prevede proprio la sfida di “Assicurare la salute e il benessere per tutti e per tutte le età”.

Quella che segue è una panoramica generale sui contributi dell’IA in ambito medico-sanitario.

Supporto alla diagnostica. Come già accennato, oggi abbiamo strumenti che possono aiutare i medici a effettuare diagnosi, individuando pattern visivi con un livello di precisione molto più alto di quanto potrebbe fare il medico da solo. In alcuni casi, questo tipo di strumenti può permettere una prima diagnosi in autonomia, a cui far seguire poi una doverosa consultazione del medico.

Supporto alle decisioni. Le applicazioni di IA che lavorano con la visione artificiale, il riconoscimento di suoni, l’analisi dei movimenti ecc., associati al ragionamento logico e alla ricerca, costituiscono un supporto per il medico non solo nella diagnosi, ma anche nell’individuazione delle terapie.

Realizzazione di nuovi medicinali. L’IA può inoltre aiutare a sviluppare nuovi farmaci: la capacità di simulare interazioni di sostanze tra loro e con l’organismo consente di velocizzare le fasi di ideazione di nuove terapie e di nuovi medicinali (ci sono, per esempio, applicazioni che hanno permesso di determinare, con una precisione mai raggiunta prima, la forma tridimensionale di una proteina partendo dalla sua sequenza di aminoacidi).

Individuazione di mix di farmaci per uno specifico paziente. L’IA può supportare la medicina in direzione di una diagnostica e somministrazione mirate al singolo paziente. Ci sono applicazioni in grado di combinare i dati ottenuti da piattaforme di analisi di proteine tumorali e delle loro modificazioni per individuare gli enzimi che producono segni distintivi nelle cellule maligne.

Integrazione con l’Internet of Things. La realizzazione di strumenti diagnostici a buon mercato, integrabili in smartphone, smartwatch e altri strumenti dedicati, permettono di raccogliere dati utili a supportare non solo il medico ma anche il paziente: attraverso il monitoraggio della qualità dell’aria, del livello di rumore ambientale, del battito cardiaco, dell’ossimetria e della pressione sanguigna possono, per esempio, costituire strumenti di prevenzione della malattia.

Ottimizzazione dei processi e uso delle risorse. Durante la pandemia da COVID-19 sono state sperimentate applicazioni di IA che hanno consentito agli ospedali di ottimizzare i turni di medici e infermieri nonché di gestire le risorse scarse come mascherine, camici e respiratori. Questo tipo di applicazioni possono essere usate su vasta scala anche per ottimizzare i processi e diminuire lo stress di medici e pazienti.

Riduzione dei carichi di lavoro per aspetti burocratici. Gli strumenti di IA possono inoltre costituire un valido supporto per interfacciare i sistemi informativi, per fissare appuntamenti, per redigere questionari e molto altro. Si pensi all’impiego di assistenti virtuali che forniscono risposte automatiche nei call center, ma anche ad applicazioni più complesse che attraverso strumenti semantici fanno comunicare sistemi che altrimenti risulterebbero non interoperabili (per esempio, è possibile definire documenti intelligenti capaci di recuperare informazioni già fornite ad altri sistemi, rispettando nel contempo la privacy del paziente e permettendo l’integrazione dei dati all’interno del Fascicolo Sanitario Elettronico).

---

Bibliografia

Per uno stato dell’arte più approfondito si veda il volume I sistemi di intelligenza artificiale come strumento di supporto alla diagnostica pubblicato nel 2021 a cura del Consiglio Superiore di Sanità.
Per una rassegna dettagliata sui contributi dell’IA all’OSS/SDGs (Sustainable Development Goals) n. 3 (ma anche sugli errori da evitare) si veda invece il volume L’Intelligenza Artificiale per lo Sviluppo Sostenibile, curato da AIxIA e pubblicato nel 2021 nelle edizioni del CNR.

---

Bio

Gianluigi Greco

Gianluigi Greco, nato a Cosenza nel 1977, è professore ordinario di Informatica all’Università della Calabria. Dal 2018 guida il Dipartimento di Matematica e Informatica e, nello stesso anno, è entrato a far parte del Senato Accademico, dove dal 2020 è responsabile del coordinamento della Commissione Didattica. Dal 2019 presiede inoltre la Commissione “PRO3”, incaricata di definire e monitorare le politiche strategiche dell’Ateneo. In precedenza ha ricoperto il ruolo di coordinatore del Dottorato di Ricerca in Matematica e Informatica (2019–2022) ed è stato membro del Comitato Tecnico-Scientifico del Centro Linguistico di Ateneo tra il 2017 e il 2020.

La sua attività scientifica comprende oltre 200 pubblicazioni nel campo dell’intelligenza artificiale ed è stata riconosciuta con numerosi premi di rilievo internazionale. Tra questi figurano l’AAIA Fellowship (2022, per il contributo alla diffusione dell’intelligenza artificiale a livello globale), l’EurAI Fellowship (2020, per ricerche considerate tra le più significative in ambito europeo), l’IJCAI Distinguished Paper Award (2018, per il miglior lavoro scientifico dell’anno), il Kurt Gödel Fellowship Award (2014, assegnato dalla Kurt Gödel Society), il Marco Somalvico Award (2009, come miglior ricercatore in Italia) e l’IJCAI-JAIR Best Paper Award (2008, per la migliore ricerca degli ultimi cinque anni).

Piero Poccianti

Dopo aver maturato una solida esperienza nel settore informatico, con un focus sull’innovazione in ambito bancario, Piero Poccianti ha realizzato nel 2000 il primo sistema di internet banking di gruppo e, successivamente, il nuovo sistema di sportello del Gruppo MPS. Negli stessi anni ha avviato e sviluppato diversi progetti nel campo dell’Intelligenza Artificiale. Dal 2000 è membro del direttivo dell’Associazione Italiana per l’Intelligenza Artificiale (AIxIA); dal 2014 ne è stato Vicepresidente e, da dicembre 2017 fino alla fine del 2021, ne ha ricoperto il ruolo di Presidente.