Veicoli autonomi, applicazioni mediche, motori di ricerca, assistenti virtuali e per il riconoscimento delle immagini: oggi l’Intelligenza Artificiale la troviamo ovunque, ma si tratta davvero di Intelligenza Artificiale? Alcuni sostengono come non ne esista ancora una “reale”. Facciamo il punto e vediamo cosa potrebbe fare per la sorveglianza.

 

A che punto è l’IA?

Da quando il termine fu introdotto nel 1956, l’IA è passata dall’essere considerata prima la chiave per un brillante futuro, poi un fallimento completo e infine uno strumento interessante per le sue applicazioni, compresa la sorveglianza: dal 2015, infatti, l’IA – o almeno il suo embrione – è diventata parte della nostra vita quotidiana sotto molti aspetti.

Potremmo essere lontani da una macchina veramente intelligente, ma la tecnologia IA è utilizzata nel riconoscimento vocale e nei motori di ricerca, così come nell’assistenza sanitaria dove può aiutare a identificare gli indicatori per il cancro. In altri settori invece c’è ancora molta strada da fare, come nel caso delle traduzioni (come può testimoniare chiunque abbia letto un testo tradotto da una macchina) o dei veicoli a guida automatica e dei service robot, di cui finora esistono solo prototipi.

C’è chi si aspetta che l’IA diventi un elemento rivoluzionario anche nel campo della sorveglianza e non è difficile intuirne il motivo: questi sistemi infatti sono in grado di analizzare enormi quantità di dati, il che è ovviamente un vantaggio quando si devono controllare ore e ore di materiale registrato. Ad esempio, apprendendo come si muove l’oggetto osservato, quanto è alto o basso, se ha due braccia e due gambe e quanto velocemente si muove, l’applicazione classifica le informazioni e decide quanto è probabile che l’oggetto sia umano. Il sistema può anche essere programmato per dirti in che direzione si muove l’oggetto e se ce n’è più di uno, funzionalità comune nel campo della sicurezza odierna.

 

IA, Machine Learning e Deep Learning L’IA è l’atto di stimolare qualsiasi compito intellettuale. Una componente essenziale dell’IA è il Machine Learning (ML) e talvolta le due espressioni sono utilizzate in modo intercambiabile. L’intelligenza artificiale utilizza algoritmi per analizzare i dati, imparare da essi e fare previsioni. Tuttavia, per imitare il complesso cervello umano, un computer ha bisogno di molto allenamento. Il cosiddetto Deep Learning (DL) è un modo avanzato per implementare il ML, ma richiede molti dati, classificazioni avanzate e molti livelli di analisi per produrre una conoscenza “più profonda”. Il DL è oggi eseguito per lo più su server con processori GPU multipli, ma quando i dispositivi periferici aumenteranno la loro capacità di calcolo, alcune applicazioni probabilmente si sposteranno lì in futuro.

 

L’IA nella sorveglianza, una progettazione con uno scopo 

Una soluzione di sorveglianza – che sia con o senza IA – è raramente una soluzione standard, dal momento che ogni azienda è unica nel suo genere. Comprendere lo scopo principale del sistema e il modo in cui il filmato potrebbe eventualmente essere utilizzato è essenziale. Per avere successo, quindi, non bisogna concentrarsi solo sulla tecnologia ma sempre sulla soluzione adatta a ciascun caso d’uso specifico. L’IA può offrire grandi opportunità per la sorveglianza ma solo come parte di una soluzione completa e ben progettata, dopo che l’esperienza umana ha esaminato ogni possibile circostanza e tenuto conto di tutte le considerazioni del caso.

 

I vantaggi

Quando è necessario elaborare e analizzare enormi quantità di dati, si sa che i computer battono gli umani. Ma un’IA ben addestrata può portare ad una capacità ancora più alta di analisi dei dati e delle immagini e può essere utile in numerose applicazioni.

Sicurezza

L’intelligenza artificiale sembra essere l’idea perfetta per la prevenzione e la risoluzione del crimine.

Un sistema IA può, se configurato correttamente, correlare rapidamente eventi rilevati in diverse ore di materiale video da diverse fonti. In altri casi, un’azienda potrebbe beneficiare di un intervento più diretto: un sistema di sorveglianza dotato di un’intelligenza artificiale può attivare un allarme diretto, grazie al quale un potenziale ladro può essere “pizzicato” prima ancora che il crimine sia stato commesso.

Ottimizzazione del business e smart city

L’IA ha anche il potenziale per rendere i sistemi attuali più precisi, consentendo un flusso più fluido in un centro commerciale o su una strada molto trafficata. In particolare, rende possibile rilevare comportamenti insoliti e utilizzare i dati per ottimizzare l’efficienza operativa. In alternativa, è possibile lasciare che un sistema di IA sorvegli le principali autostrade, garantendo un flusso controllato di traffico e risposte rapide ai rapporti sugli incidenti.

 

Le sfide

È facile lasciarsi trasportare dal potenziale dell’IA in una vasta gamma di applicazioni, come il miglioramento della configurazione, l’ottimizzazione del sistema, la progettazione del sito, la configurazione delle immagini e la gestione dei dispositivi. Tuttavia, ci sono ancora sfide fondamentali che devono essere risolte.

L’esperienza umana batte l’IA

L’IA può rilevare una persona che corre ma, a differenza degli esseri umani (in grado di contestualizzare ciò che vedono) non può sapere perché quella persona sta correndo: sta per perdere l’autobus o ha appena rapinato una banca? Nonostante i buoni propositi, i computer non possiedono ancora la stessa consapevolezza dell’uomo in merito a ciò che vedono. La mancanza di precisione è il motivo per cui i sistemi di IA di oggi sono usati principalmente come supporto decisionale.

Qualità dei dati

L’usabilità dell’immagine è come sempre della massima importanza. Senza “materia prima” in termini di filmati e video di alta qualità, un sistema IA non può analizzare nulla. Se le telecamere non sono in grado di gestire una luce impegnativa o se le inquadrature sono sbagliate, l’IA non avrà nulla da analizzare o salterà alle conclusioni sbagliate. Un ambiente “vivo” con alberi che soffiano nel vento, o una persona che trasporta qualcosa che il sistema di IA considera irregolare, può innescare falsi allarmi. Pertanto, l’IA può essere usata per determinare approssimativamente quanto è rilevante un incidente e quindi avvisare una persone che deciderà come procedere.

Calcolo ad alta intensità

Memoria, potenza di elaborazione e consumo energetico sono le maggiori sfide per l’IA, specialmente per il Deep Learning. I sistemi odierni richiedono grandi quantità di spazio per archiviare i dati per l’apprendimento, sia nel cloud o su un server con più GPU.

 

Conclusione

I sistemi di IA hanno visto un rapido sviluppo negli ultimi anni e dimostrano potenzialità nel campo della sorveglianza, ma siamo ben lontani dall’aver sviluppato un’intelligenza a livello umano, o una “vera” IA. Ci vorrà del tempo prima di vedere sistemi di sorveglianza ad autoapprendimento in grado di formulare ipotesi accurate in scenari generali senza rischiare troppi falsi allarmi o di violare l’integrità delle persone.

 

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Questo articolo è apparso originariamente in lingua inglese sul blog globale Secure Insight.