artificial intelligence: prospettive dalla ricerca al mercato · artificial intelligence:...

15/03/18

Giovanni MiragliottaOsservatorio Industria 4.0

Osservatorio Internet of ThingsOsservatorio Artificial Intelligence

Artificial Intelligence: prospettive dalla ricerca al mercato

Artificial Intelligence: prospettive dalla ricerca al mercato 15.03.18 #OAI18

Che cos’è Artificial Intelligence?

«The automation of activities that weassociate with human thinking»

«The study of the computational that makesit possible to perceive, reason and act»

«The art of creating machines that perform functionsthat require intelligence when performed by people»

Richard Bellman

Grey WalterJohns Hopkins

Steve Muggleton

Ross QuinlanGeoff Hinton

Yoshua Bengio

John Koza

Hod LipsonJudea Pearl

Michael Jordan

Peter Hart

Douglas Hofstadter

Herbert Simon

Allen Newell

Marvin Minsky

Seymour PapertClaude Shannon

Alan Turing

John McCarthyNathaniel Rochester

«A field of study that seeks to explain and emaulate intelligent behavior in terms of

computational processes»

Jerry Kaplan

15.03.18Artificial Intelligence: prospettive dalla ricerca al mercato #OAI18

Che cos’è Artificial Intelligence?

“L’Artificial Intelligence è il ramo della computer science che studia lo sviluppo di

sistemi hardware e software dotati di capacità tipiche dell’essere umano

ed in grado di perseguire autonomamente una finalità definita

prendendo delle decisioni che, fino a quel momento,

erano solitamente affidate agli esseri umani”


…sistemi hardware e software…

Natura Cultura

Intelletto

Hardware Software

Artificial Intelligence


…capacità tipiche dell’essere umano…

Natural Language Processing

Image Processing

LearningReasoning and

Planning

Interacting Physically

Interacting Socially

INPUT

PROCESSING

OUTPUT


…perseguire autonomamente……prendendo delle decisioni…

VS.VS.

La macchina come strumento per decidere

La macchina come decisore autonomo


…fino a quel momento…


Perimetro di analisi Grandi Aziende

Mappatura

La raccolta di casi: La metodologia di Ricerca

Fatturato superiore a 1,5 Mld $

Fatturato superiore a 15 Mld $

721 Organizzazioni

Tipologia soluzione

Data di avvio e livello di maturità

Partner tecnologici

Target

Processo impattato

Benefici e criticità

Classi di Soluzioni

Autonomous Robot

Intelligent Object

Autonomous Vehicle

Virtual Assistant/Chatbot

Language Processing

Recommendation

Image Processing

Intelligent Data Processing

Ricerca casi su fonti

secondariee validazione

Identificazionedi

469Iniziative

in 337 Aziende


La prima raccolta applicativa

Autonomous Robot

Intelligent Object

Autonomous Vehicle


Language Processing

Recommendation

Image Processing

IntelligentData Processing

Campione:

721 Aziende

469 Casi (337 Aziende)

7%

4%

7%

25%

10%

8%

4%

35%

Frequenza


1

1

18

1

1

4

29

8

6

3

2

1

5

4

1

1

2

1

5

36

1

4

1

5

28

26

16

7

12

3

4

2

44

8

21

3

22

3

3

53

2

11

2

6

1

3

1

2

9

29

4

3

La prima raccolta applicativa

Autonomous Robot

Intelligent Object

Autonomous Vehicle


Language Processing

Recommendation

Image Processing

IntelligentData Processing

Support Activities Primary Activities

Campione:

721 Aziende

469 Casi (337 Aziende)Product

7%

4%

7%

25%

10%

8%

4%

35%

Frequenza


1

1

18

1

1

4

29

8

6

3

2

1

5

4

1

1

2

1

5

36

1

4

1

5

28

26

16

7

12

3

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2

44

8

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3

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3

3

53

2

11

2

6

1

3

1

2

9

29

4

3

Autonomous Robot

Intelligent Object

Autonomous Vehicle


Language Processing

Recommendation

Image Processing


Support Activities Primary Activities Product

Virtual Personal Shopper

Simulates a human conversation to provide customers product informations and advices

Virtual Customer Care

Members receive the same responsive service that they receive when calling customer service, but without leaving the website

Campione: 721 grandi imprese – 469 Casi

La raccolta di casi: esempi di applicazioni


1

1

18

1

1

4

29

8

6

3

2

1

5

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1

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36

1

4

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5

28

26

16

7

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8

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3

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3

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53

2

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2

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1

3

1

2

9

29

4

3

Autonomous Robot

Intelligent Object

Autonomous Vehicle


Language Processing

Recommendation

Image Processing



Autonomous Product Development

Implementation of an AI system able to design (part of) a car autonomously


La raccolta di casi: esempi di applicazioni

The tyre powered by AI

Goodyear unveiled the Eagle 360 Urban, its latest concept tire powered by Artificial Intelligence and able to sense, decide, transform and interact.Drivers support

Uses advanced algorithms to analyze details gathered from traffic incidents to correlate driver behavior and traffic, among others, creating cars that understand how accidents happen, and can enable drivers to prevent them

Virtual Personal Shopper

Simulates a human conversation to provide customers product informations and advices


Focus su Chatbot/Virtual Assistant

45%

35%

14%3%

3%Service

Sales &MarketingProduct

HR Management

Technologies &Informations

26%

11%

10%9%8%

7%

29%

Banking /InsuranceTelco

Retail

Hi-Tech

Automotive

Energy

Others

Food & Bevarage, Fashion, Services, Transport/Logistics, Media, ICT, Aerospace,

Healthcare, PA, Hospitality e AviationOth

ers

R&D, IT

Settori Processi




Courtesy of Matteo Masi, Cisco


La raccolta di casi: lo stato di avanzamento dei progetti

5%

39% 40%

62%

27%

50%42%

21%

6%

25%

19%

16%

28%

26%

42%

42%

30%

25%

13%

27%

17%

12%58%

32%24%

10% 6%

30%

6%

20%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

AutonomousVehicle

Autonomous Robot Intelligent Object Virtual Assistant /Chatbot

Recommendation Image Processing LanguageProcessing

Intelligent DataProcessing

A Regime In Implementazione Pilota Idea Progettuale




• Le soluzioni in cui è presente un’interazione diretta con cliente rappresentano il 90% dei casi noti

• La maturità complessiva raggiunta dalle soluzioni è relativamente bassa

o 50% dei progetti sono pilota o in implementazione

o Elevata «rigidità» del chatbot

o Scarsa capacità di interpretazione del contesto

o Scarso utilizzo di informazioni pregresse



La raccolta di casi: la situazione italiana

Autonomous Robot

Intelligent Object

Autonomous Vehicle


Language Processing

Recommendation

Image Processing



2

1

1

1

1

4

1

1

1

1

4

2

1

1

7

3

2

Solo il 56% di aziende italiane analizzate mostra applicazioni di AI, confrontato con il 70% di Francia e Germania

Campione: 721 grandi imprese – 34 Casi di organizzazioni italiane


I quattro livelli del modello interpretativo

Soluzioni

Capacità

Metodologie

Tecnologie

Al fine di raggiungere gli scopi applicativi e supportare le funzionalità richieste, ognisoluzione può essere caratterizzata da un certo numero di capacità. Tali capacità sonostate definite dall’Osservatorio ispirandosi alle capacità proprie dell’essere umano.

Ogni capacità viene ottenuta grazie all’adozione di specifiche metodologie, che perciascuna capacità realizzano una o più funzionalità distintive. Tali metodologie sono statespecificate a partire da un vasto set di discipline appartenenti a numerosi ambitiscientifici e quindi sono state poste in relazione all’elenco delle capacità sopra definito.

Le metodologie sono infine implementate attraverso tecnologie che ne rappresentano laconcretizzazione in termini di hardware, software o di sistema. Allo strato delle tecnologiepossono appartenere librerie software, framework on‐line/off‐line, software applicativi edi elaborazione, schede hardware/chip neurale, etc..


Il modello a quattro livelli: le capacità

Elaborazione del linguaggio naturaleDiscourse and DialogueInformation Extraction

Question Answering

Elaborazione delle immaginiSignal ProcessingComputer Vision

Face and Gesture RecognitionImage and Video Retrieval

ApprendimentoComputational IntelligenceEvolutionary Intelligence

Machine Learning

Ragionamento e pianificazioneKnowledge Representation

Automated ReasoningOntologies

Knowledge EngineeringReplanning and Plan Repair

Temporal PlanningOptimizationScheduling

Interazione SocialeMulti-Agent Systems

Game TheoryCoordination and Collaboration

Interazione con l’ambienteLocalization, Mapping and Navigation

Behavior and ControlMotion and Path Planning

State Estimation


Un esempio di uso del modello interpretativo

Soluzioni

Capacità

Metodologie

Tecnologie



ChatBot/Virtual Assistant

Capacità

Metodologie

Tecnologie


Il modello a quattro livelli: le capacità

Elaborazione del linguaggio naturaleDiscourse and DialogueInformation Extraction

Question Answering

Elaborazione delle immaginiSignal ProcessingComputer Vision

Face and Gesture RecognitionImage and Video Retrieval

ApprendimentoComputational IntelligenceEvolutionary Intelligence

Machine Learning

Ragionamento e pianificazioneKnowledge Representation

Automated ReasoningOntologies

Knowledge EngineeringReplanning and Plan Repair

Temporal PlanningOptimizationScheduling

Interazione SocialeMulti-Agent Systems

Game TheoryCoordination and Collaboration

Interazione con l’ambienteLocalization, Mapping and Navigation

Behavior and ControlMotion and Path Planning

State Estimation




Elaborazione del linguaggio naturale Apprendimento Ragionamento e

pianificazione

Metodologie

Tecnologie




Metodologie

Tecnologie


pianificazione




Sequential Decision

Deep Learning

Reinforcement Learning InferenceSyntactic

AnalysisClassification Sematic Analysis

Lexical Analysis

Tecnologie


pianificazione



Sequential Decision

Deep Learning



Lexical Analysis



Sequential Decision

Deep Learning



Lexical Analysis

IBM NL classifier

IBM NL understanding

IBM conversation

IBM ConversationIBM Discovery

IBM Chatbot (Healthcare, Finance, Legal, Retail, ..)

Bot Framework

Cognitive Service

Cortana Intelligent Suite (Basic, Form, Alerting, Q&A,..)

Tensorflow

Google Cloud ML

APIs

Plat

form

Appl

icat

ion





pianificazione

Sequential Decision

Deep Learning



Lexical Analysis

IBM NL classifier

IBM NL understanding

IBM conversation

IBM ConversationIBM Discovery

IBM Chatbot (Healthcare, Finance, Legal, Retail, ..)

Bot Framework

Cognitive Service

Cortana Intelligent Suite (Basic, Form, Alerting, Q&A,..)

Tensorflow

Google Cloud ML

APIs

Plat

form

Appl

icat

ion


Introdurre l'AI nella propria organizzazione


AI COM

PANY

Level 1 Level 2 Level 3 Level 4

Artificial Intelligence Journey

Metodologie e algoritmi

Organizzazione e competenze

Cultura aziendale

Relazione con il cliente

Dati e patrimonio informativo


AI Journey - ALGORITMI


Level 1

Conoscenza assente o limitata

Level 2

"Off the shelf", senza particolari

adattamentiLevel 3

Disponibili in strumenti di mercato, ma

ricomposti o riadattati grazie alle competenze

interne

Level 4

Sviluppati in casa, integrati (se serva) con quanto già disponibile

sul mercato


AI Journey - ALGORITMI

Cultura aziendale

Level 1

L’enfasi è posta sullo sviluppo delle

competenze umane (hard & soft,

individuali & squadra) Level 2

E' avviato il processo di automazione del know

how, ma le persone non sono coinvolte

attivamenteLevel 3

Il personale è coinvolto e accetta che, in ambiti

limitati, il proprio knowhow venga formalizzato

e automatizzato

Level 4

Il personale è consapevole e positivo circa le potenzialità

dell’AI, ed è disposto a ripensare il proprio

ruolo


Un esempio applicativo

Autonomous Robot

Intelligent Object

Autonomous Vehicle


Language Processing

Recommendation

Image Processing



Chatbot per l’assistenza del cliente

post-vendita


Dati e patrimonio informativo

AI COM

PANY

Level 1 Level 2 Level 3 Level 4

Un esempio applicativo: posizionamento


Organizzazione e competenze

Cultura aziendale

Relazione con il cliente

Soluzioni di mercato, opportunamente «addestrate» per

riuscire a svolgere le attività richiesteConsulenti esterni e figure interne

scelte costituiscono il primo nucleo di esperienza sul tema

Il personale è stato direttamente coinvolto nell’iniziativa: gli addetti

all’assistenza hanno collaborato nell’addestramento del Chatbot seppur

con riferimento a specifiche attività

Al cliente è stata pubblicizzata l'attivazione del servizio, ma non vi è un

processo formale di coinvolgimento (riscontri, sviluppi)

L’infrastruttura è adeguata, ma il patrimonio informativo non è sufficiente

a rendere autonomo il Chatbot


Utilizzi dell’AI Journey


2,2 miliardi di $ dal 2013 al 20178,8 milioni di $ a startup

(considerando solo quelle di cui è noto l’entità del finanziamento ricevuto)

460Startup*

Distribuzione geografica

Europa(esclusa Italia) Asia ItaliaNord America

59% 26% 9% 2%

1.070 mln di $ 330 mln di $ 489 mln di $ 5,9 mln di $

8,4 mln di $a startup




Rispetto alla ricerca condotta nel 2017

*Startup italiane e internazionali fondate a partire dal 2013 e finanziate a partire dal 2016 da investitori istituzionali

che offrono applicazioni di Intelligenza Artificiale


Le 10 startup più finanziate

iCarbonX205.000.000 $

Healthcare

1°

Caspian Robotics174.000.000 $Autonomous Vehicle

2°

CloudMinds131.000.000 $General Purpose

3° 4°

CYNGN115.000.000 $

AutonomousVehicle

BenevolentAI100.000.000 $

Healthcare

5°

DAYLI Financial Group

97.000.000 $General Purpose

6°

Drive.ai77.000.000 $

Autonomous Vehicle

7°

BigfootBiomedical

50.850.000 $Healthcare Intelligent

Object

8°

MalongTechnologies46.000.000 $General Purpose

9°

51VR45.000.000 $Virtual Personal

Assistant

10°

Osservatorio Artificial Intelligence

[email protected]

artificial intelligence: prospettive dalla ricerca al mercato · artificial intelligence:...

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