Image Recognition, quella parte di Intelligenza Artificiale che è già realtà
Sin dagli anni ’50, con la nascita dei primi progetti di Artificial Intelligence (AI), abbiamo assistito a grandi progressi nell’utilizzo di tecnologie AI come strumento per automatizzare processi e velocizzare task: pensate agli assistenti digitali come Siri e Alexa, allo sviluppo di auto a guida autonoma con Uber e Tesla e al riconoscimento facciale e di immagini (tra cui rientra il recente programma di Facebook di utilizzare i 3,5 miliardi di hashtag associati alle foto su Instagram per insegnare alle macchine a riconoscere gli oggetti). Tutti esempi di applicazione dell’intelligenza artificiale che si stanno orientando, trasversalmente in diversi settori, sempre più verso una vera intelligenza in grado di “pensare” come il cervello umano.
Ma l’implementazione dell’intelligenza artificiale continua a sorprenderci e ad aprire nuovi scenari: se pensiamo a queste tecnologie applicate al mondo del business e del marketing, le possibilità diventano immense. La trasformazione digitale guidata dall’AI è imperniata sulle ampie opportunità di personalizzazione: i brand possono offrire, attraverso tecnologie AI-driven, prodotti, servizi e comunicazioni al target giusto, al momento giusto e in modi che prima non erano possibili.
Immaginate che tutte le nostre esperienze, dalle conversazioni, all’intrattenimento e allo shopping, siano guidate da qualcuno che ci conosce e ci capisce molto bene. Qualcuno che sia in grado di prevedere i nostri bisogni, i nostri stati d’animo, i nostri gusti e che sia allo stesso tempo il nostro consigliere, il nostro dottore e il nostro consulente legale.
E se questo qualcuno fosse una macchina con un modo di “pensare” che si avvicina a quello umano?
Non viviamo ancora in una trama di Black Mirror (S02E01) dove l’intelligenza artificiale prova ad imitare il comportamento di uno dei due protagonisti di una relazione d’amore ma secondo Ray Kurzweil, uno dei più famosi futuristi, entro il 2045, i computer avranno lo stesso livello di intelligenza degli umani.
Riconoscimento delle immagini, killer application dell’Intelligenza Artificiale
Quello del riconoscimento delle immagini è un mercato che nei prossimi anni vedrà una crescita esponenziale grazie al fatto che si tratta di tecnologie del ramo AI (Artificial Intelligence) oggi abbastanza mature, già in grado di eguagliare e superare le prestazioni umane.
Secondo una recentissima analisi di Grand View Research, il mercato globale del riconoscimento delle immagini raggiungerà 77,69 miliardi di dollari entro il 2025 con un tasso medio annuo di crescita a due cifre, precisamente del 19,2% durante il periodo di previsione.
Alcuni dei fattori chiave di questa “maturità” arrivano dall’accelerazione di alcuni importanti fenomeni (tecnologici e sociali), quali:
- facilità di accesso a Internet, insieme alla crescente popolarità dei social media;
- l’uso crescente di smartphone e gli ingenti investimenti fatti da venditori di smartphone come Huawei e Apple per aggiungere funzionalità AI ai propri smartphone;
- l’aumento della domanda del mercato virtuale (Realtà Virtuale e Realtà Aumentata) e l’aumento del numero di dati multimediali non strutturati;
- la crescente integrazione del riconoscimento delle immagini e delle piattaforme di mobile computing in varie applicazioni come lo shopping digitale e la verifica dei documenti.
Immagini e video riflettono buona parte delle conversazioni, interazioni e conoscenze umane, che hanno portato a notevoli opportunità di creare nuovi prodotti, applicazioni e casi d’uso. L’aumento dei dati digitali, in particolare dati multimediali non strutturati, sta quindi guidando la crescita della tecnologia di riconoscimento delle immagini.
L’ambito del riconoscimento facciale, a titolo di esempio, raggiungerà da solo i 15,4 miliardi di dollari di business entro il 2024 (secondo le stime di Variant Market Research).
Attualmente, questa tecnologia è uno dei più diffusi strumenti di autenticazione e marketing commerciale e la disponibilità di funzionalità di riconoscimento facciale su smartphone, tablet e laptop aumenterà in modo significativo già nel corso del 2018.
Reti neurali artificiali riconoscono le immagini come il cervello umano
Anche se quello del riconoscimento delle immagini è un campo dell’Intelligenza Artificiale tra i più sviluppati, non significa che la ricerca non prosegua. Pochi mesi fa, Geoffrey Hinton, un pioniere dell’Intelligenza Artificiale, professore all’Università di Toronto e ricercatore presso Google, ha segnato un passo importante nel progresso dell’utilizzo delle reti neurali e di come le macchine lavorano per identificare correttamente le immagini, il tutto facendo affidamento su quantità inferiori di dati (che si traduce in risparmio delle risorse di computing, necessarie a “far girare gli algoritmi”, e quindi anche di costi energetici).
L’approccio è noto come “capsule network” (capsule di reti neurali): ogni capsula è un gruppo di neuroni artificiali addestrati per tracciare una caratteristica specifica di un’immagine. La loro combinazione consente a un sistema di Intelligenza Artificiale di comprendere le relazioni spaziali tra le diverse caratteristiche di un’immagine. Hinton ha dimostrato che con questa tecnica è possibile riconoscere gli oggetti da diverse angolazioni e le reti neurali possono quindi “comportarsi” come il cervello umano.
Image Recognition, i mercati paralleli e gli ambiti applicativi
L’Image Recognition è oggi un ambito dell’Intelligenza Artificiale che si integra e si espande con altre tecnologie, in particolare con quelle della Realtà Aumentata, di scansione e imaging, di sicurezza e sorveglianza ma anche all’interno di “mercati affini” come quelli della pubblicità e del Marketing o della ricerca immagini (search engine, come i motori di ricerca web o quelli in uso sui social network).
Ad accelerare la diffusione delle tecnologie di riconoscimento delle immagini concorrono, come accennato, anche alcuni mercati paralleli. Al di là dei dati sulla diffusione sempre più massiva degli smartphone, vale la pena citare quelli che proprio grazie al diffondersi dell’Intelligenza Artificiale innescheranno un “circolo virtuoso” di disruption e innovazione:
- Big Data: il riconoscimento delle immagini necessita di analisi di grandi volumi di dati che nella maggior parte dei casi si tratta di dati non strutturati, come i video e i contenuti dei social media;
- Digital media: le tecnologie di riconoscimento delle immagini saranno la killer application per la proposta di contenuti in linea con le abitudini e le preferenze degli utenti attraverso nuove proposte incentrate, per esempio, anche sulla Realtà Virtuale e la Realtà Aumentata attraverso le quali erogare contenuti con una migliore e più “partecipativa” user experience;
- Mobile: il riconoscimento delle immagini sarà l’applicazione che attraverso l’analisi delle immagini (per esempio dei dati biometrici degli utenti) permetterà di effettuare pagamenti via smartphone.
- Marketing: una delle applicazioni più popolari di riconoscimento di immagini che incontriamo ogni giorno è l’organizzazione fotografica personale (lo vediamo comunemente utilizzando le librerie fotografiche dei nostri smartphone oppure attraverso i motori di ricerca interni dei social network, il più famoso quello di Facebook con la “ricerca tramite volti”). In questo caso, il riconoscimento delle immagini potenzia anche la user experience delle persone che accedono ai contenuti di un brand (via web, social network o app) grazie a migliori funzioni di ricerca e analisi che per esempio possono essere impiegate in canali eCommerce o per lo Shopping Digitale. Anche le agenzie pubblicitarie e di marketing stanno esplorando il potenziale di queste tecnologie per sviluppare campagne creative e interattive. Sulla base delle informazioni raccolte dall’analisi delle immagini, i marketer possono indirizzare meglio le loro campagne utilizzando al meglio la personalizzazione e la contestualizzazione dei contenuti, oggi i veri must per una user experience soddisfacente (per l’utente ma anche per le aziende in termini di ritorni sul business e sulla reputazione del brand).
Le opportunità e gli esempi di chi ha già colto il potenziale di business
Artificial Intelligence e Automotive
Tra gli ambiti applicativi che oggi traggono il maggior beneficio dall’Intelligenza Artificiale, in generale, e dal riconoscimento delle immagini nello specifico, c’è senz’altro il mercato dei veicoli a guida autonoma. Implementare la tecnologia specifica per il riconoscimento delle immagini a bordo dei veicoli self-driving permette ai sistema di AI a bordo delle vetture di identificare e riconoscere in tempo reale tutto quanto si trova nei dintorni, quindi migliorando non solo la sicurezza della guida ma anche le prestazioni stesse del veicolo (che può adattare, per esempio, lo stile di guida e i consumi in funzione di un manto stradale particolarmente sconnesso).
Credits: Himanshu Sheth
Piuttosto comune immaginare l’impiego di queste tecnologie anche nel settore della robotica: il riconoscimento delle immagini è una delle tecnologie utilizzate nel mondo industriale robotizzato per l’identificazione di malfunzionamenti delle macchine produttive oppure per il controllo di qualità sui prodotti.
Artificial Intelligence e Healthcare
Negli Stati Uniti si sta iniziano a considerare l’Intelligenza Artificiale come uno strumento differenziante nella diagnostica medica. Gli strumenti di riconoscimento delle immagini potrebbero essere utilizzati per aiutare i medici a diagnosticare e curare in modo più efficace i pazienti, con conseguenti percorsi di efficienza della sanità pubblica. La Food and Drug Administration (FDA) ha già approvato il primo dispositivo diagnostico per l’oftalmologia basato su Intelligenza Artificiale, un sistema in grado di diagnosticare attraverso il riconoscimento e l’analisi delle immagini la retinopatia diabetica senza alcun intervento umano.
Artificial Intelligence e Retail
In ambito Retail (ma soprattutto in ottica Retail 4.0) AmazonGo sta rivoluzionando l’esperienza di acquisto negli store fisici grazie all’assenza di commessi e casse per il pagamento. Servendosi dell’apprendimento delle telecamere e di altri sensori per il riconoscimento delle immagini e dei movimenti, Amazon tiene traccia di ciò che i consumatori tolgono dagli scaffali, facendo pagare i prodotti acquistati mediante mobile wallet e riconoscimento facciale, senza bisogno di una cassa tradizionale.
Credits: Amazon
Artificial Intelligence e Marketing
Un sistema di riconoscimento dell’immagine è stato utilizzato in un progetto di marketing della casa automobilistica KIA per creare una campagna interattiva. Attraverso la profilazione del contenuto dell’immagine dei partecipanti online, ogni persona è stata assegnata a un gruppo di stile di vita diverso. Attraverso il riconoscimento degli stili di vita e l’analisi delle immagini, ogni persona può essere oggi abbinata all’automobile “giusta”, quella che meglio si adatta al suo stile tra i 36 diversi modelli di auto offerti da KIA.
Credits: KIA
Artificial Intelligence e Entertainment
Quella dell’esperienza utente è la motivazione cardine alla base anche del progetto chiamato “La storia prende vita”, una serie di eventi organizzati nell’antica capitale di Xi’an (in Cina) dove è stato possibile proiettare film di animazione sulle mura della città dove i protagonisti erano i cittadini stessi. Attraverso delle particolari videocamere e sensori di riconoscimento delle immagini è stato possibile ricostruire i volti delle persone in 3D facendole quindi “immergere” – da protagoniste – nel film d’animazione (in particolare di grandi eventi storici) “in onda” sulle mura cittadine.
Portare le persone a vivere da protagoniste un’esperienza unica e memorabile è uno degli obiettivi primari dei brand che oggi stanno sperimentando le potenzialità dell’Intelligenza Artificiale, in generale, e del riconoscimento delle immagini, nello specifico. Gli esempi citati rappresentano solo alcune delle innumerevoli potenzialità che già oggi vengono colte dalle aziende più innovative in svariati contesti.
La positiva user experience derivante dall’utilizzo delle tecnologie avanzate diventa ancor più impattante e di rilievo in contesti delicati come la sanità (con la diagnosi precoce che diventa un “salvavita”) o la sicurezza cittadina (con l’utilizzo di sistemi di videosorveglianza in grado di monitorare eventi e volti in real-time addirittura prevenendo i crimini), ambiti dove intelligenza artificiale e image recognition stanno facendo passi da gigante.
La videosorveglianza è poi un altro ambito all’interno del quale potremo presto vedere nuovi sviluppi perché, al di là della sicurezza cittadina, potrebbe anche rappresentare il “cavallo di troia” per applicazioni più estese come la creazione di eventi cittadini ad hoc in funzione dei flussi di movimento delle persone e persino dei target (costruiti attraverso il riconoscimento delle immagini e l’analisi avanzata dei dati attraverso i quale derivare stili di vita, abitudini, comportamenti, ecc.).
In IQUII, continuiamo a rafforzare la nostra expertise in diversi ambiti quali Sport, Finance e Food ma soprattutto nel Retail attraverso progetti focalizzati sull’integrazione tra eCommerce, CRM e sistemi legacy.
Applicata al Retail, l’intelligenza artificiale si conferma un potente strumento di customer engagement in grado di aumentare la competitività e rafforzare la fedeltà della clientela, attraverso i chatbot, la logistica smart o i recommendation engine grazie ai quali suggerire ai clienti nuovi acquisti personalizzati in base ai prodotti già acquistati e ricercati sui siti.
Stiamo lavorando sulle meccaniche di engagement attraverso l’adozione dell’approccio omnicanale per permettere ai brand di offrire una total customer experience: per Terranova, con la creazione del corner hi-tech dedicato all’e-commerce e alla promozione del programma loyalty e per Original Marines, con il lancio e lo sviluppo del nuovo programma fedeltà MyOriginal.
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