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Una Lens in più per la ricerca di Chrome

Il modulo per il riconoscimento visivo di oggetti, codici a barre e testi stampati, Lens, basato sull’IA è disponibile anche all’interno della casella di ricerca del browser Chrome, che ora ha una marcia in più.

Google investe da anni diversi milioni di dollari sulle più avanzate tecnologie di riconoscimento audio video basate sull’intelligenza artificiale (IA). Inizialmente il riconoscimento visivo era possibile solo scaricando l’app Lens. Successivamente però, dopo un breve periodo però questo sistema è stato integrato nell’app Google Foto (all’inizio solo per chi aveva uno smartphone Pixel) e nella casella di ricerca Google. Oggi anche chi non ha uno smartphone Pixel e non vuole scaricare l’app, può usare il servizio di analisi visiva Lens. Infatti questo è integrato nella casella di ricerca del browser Chrome, identificato dal logo di una fotocamera oppure di un quadrato con un cerchio al centro.

Lens funziona riuscendo a individuare gli elementi inquadrati attraverso la fotocamera dello smartphone o del tablet. Confrontandoli successivamente con l’enorme database di immagini presenti sui suoi server e propone risultati che il più delle volte sono corretti. In un certo senso si può paragonare Lens a Shazam, l’app che riconosce i titoli delle canzoni ascoltandone poche note. Il meccanismo in fondo è simile. Se Shazam confronta le note registrate con il suo database di brani musicali, Lens confronta le immagini riprese dalla fotocamera con il suo database.

Automatico o manuale

Il funzionamento del sistema di riconoscimento delle immagini di Lens non richiede particolari impostazioni, a meno di non trovarsi in situazioni ambigue. Se, per esempio, vogliamo effettuare una ricerca solamente su una parte dell’immagine inquadrata, dovremo semplicemente spostare con le dita il mirino quadrato di ricerca che come impostazione base copre tutta l’immagine. Inoltre potremo suggerire all’app il tipo di ricerca che ci interessa. Se siamo all’interno di un grande magazzino dovremo così selezionare Acquisti. Se invece siamo in un ristorante, selezionando la voce Dove mangiare potremo scattare la foto di un menu o di un alimento e vedere recensioni e ricette.

Attenzione, però, che per ottenere i migliori risultati nel riconoscimento di un oggetto, di un testo o di un codice a barre, l’immagine deve risultare ben illuminata. Se così non fosse, è consigliabile attivare il flash presente a fianco della fotocamera. Volendo è possibile utilizzare la ricerca di Google Lens su Chrome anche per effettuare il riconoscimento di un’immagine che abbiamo già archiviato in memoria. Per farlo, però, dovremo passare attraverso l’app Google Foto. Aprire poi l’immagine che vogliamo controllare e fare tap sul simbolo di Lens che si trova in basso. Potremo anche indicare la categoria di ricerca che vogliamo eseguire, se per esempio vogliamo identificare un monumento o un quadro. Dovremo fare tap su Luoghi e aspettare qualche secondo per avere la risposta.

Per identificare un’immagine, Lens la confronta con il suo enorme database online

Tutti gli smartphone Android, e anche una buona parte di quelli iOS, utilizzano Chrome come browser predefinito. Quindi come motore di ricerca quello di Google. All’interno della casella di ricerca, oltre all’icona del microfono che serve per inserire i termini da ricercare direttamente con la voce, c’è anche l’icona di una fotocamera. Facendoci tap sopra si aprirà una schermata che ci invita a inquadrare con la fotocamera quello che vogliamo cercare. In alternativa è possibile caricare le immagini archiviate sul telefono e che verranno inviate a Google per essere esaminate in tempo reale.

chrome lens ricerca immagini

Se, per esempio, sul telefono abbiamo archiviato l’immagine di una bicicletta che ci è piaciuta e vogliamo vedere di quale modello si tratta e quanto possa costare, non dovremo fare altro che farci tap sopra. Eventualmente poi ridurre con le dita la finestra rettangolare di ricerca per evidenziarla meglio. Visualizzeremo quindi un elenco di immagini corrispondenti. Naturalmente i risultati migliori si otterranno avendo a disposizione immagini di oggetti ben illuminati e facilmente riconoscibili. Lens, in realtà, non si limita a riconoscere gli oggetti, ma può anche identificare monumenti, piante, animali. Tutti elementi, cioè, che sono già presenti tra i miliardi di immagini ospitate nei server di Google e che rappresentano perciò il suo principale patrimonio.

Riconoscimento dei codici a barre

La seconda possibilità è quella di inquadrare direttamente con la fotocamera ciò che abbiamo davanti. Noi, per esempio, abbiamo provato a controllare il codice a barre di un prodotto elettronico in modo da leggere le recensioni disponibili in Rete. E scoprire inoltre se online fosse presente un prezzo più basso. Per fare partire la ricerca, basta un tap sul pulsante di scatto con l’icona della lente d’ingrandimento.

chrome lens  ricerca codici a barre

Non scatteremo una vera e propria fotografia, ma invieremo solamente l’immagine a Google e riceveremo una risposta entro pochi secondi. Dalle impostazioni della ricerca potremo decidere se consentire a Google di archiviare l’immagine inviate in modo che risulti utile per successive ricerche, o al contrario potremo se eliminarla immediatamente. Per avere una risposta bastano in media pochi secondi anche se non abbiamo una connessione veloce e il consumo in termini di dati è paragonabile a quello della consultazione di una classica pagina Web.

Riconoscimento di luoghi, traduzioni e compiti

Abbiamo visto come Lens riesca a individuare correttamente il contenuto di un’immagine paragonandola a quelle che ospita sui suoi server. In realtà può fare molto di più: riesce, infatti, a riconoscere anche intere parole stampate, e in qualche caso scritte a mano, e si interfaccia con l’app Google Traduttore per fornire una traduzione in tempo reale di cartelli o comunque di testi scritti in oltre cento lingue. Non solo, ma inquadrando calcoli complessi, anche se scritta a mano, è in grado di fornire una soluzione nella maggior parte dei casi corretta.

testo scritto

Per forzare questo tipo di ricerca bisogna selezionare nella barra inferiore la voce Testo se si vogliono fare riconoscere delle parole, oppure quella Compiti se vogliamo che vengano risolte delle operazioni o anche equazioni matematiche. Selezionando la voce Traduzione verrà prima di tutto riconosciuto il testo e poi tradotto nella nostra lingua o comunque in quella che indicheremo. La voce Luoghi, infine, permetterà di individuare monumenti e attrazioni turistiche particolari.

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Digitalizza senza riflessi le vecchie foto stampate

Digitalizza le vecchie foto stampate senza riflessi prima che si rovinino con un’app intelligente che non si limita solamente a scansirle.

Le stampe fotografiche, soprattutto quelle più vecchie, sono fantastiche da vedere e rivedere, ma hanno il limite che con il tempo tendono a deteriorarsi. Per questo motivo è consigliabile scansirle al più presto in modo da archiviarle e proteggerle praticamente all’infinito. La soluzione più semplice, se abbiamo a disposizione un classico scanner piano o anche una stampante multifunzione, resta quella di scansirle e trasferirle sul PC.

In realtà, però, si possono ottenere risultati ancora migliori grazie alle app che aggiungono l’intelligenza artificiale alla semplice cattura della foto. Nel Play Store di Android sono moltissime le app dedicate alla scansione e al recupero delle fotografie. Noi però questa volta abbiamo voluto provare un’app di Google come FotoScan che, oltre a permettere di catturare nel modo migliore qualsiasi foto, ha anche l’indubbio vantaggio di essere completamente gratuita.

Niente riflessi

Insieme ai graffi e ai segni del tempo, uno dei maggiori problemi per chi vuole digitalizzare vecchie foto stampate con il proprio smartphone è costituito dai riflessi. Soprattutto se usiamo il flash, in modo da avere un’illuminazione ottimale, è praticamente certo che qualche riflesso risulterà nella scansione. Teoricamente sarebbe possibile eliminarlo a posteriori. In pratica è molto più semplice farlo prima, utilizzando un’app come quella di Google che ci fa riprendere la stessa immagine da quattro angolature diverse in modo da ottenere alla fine un risultato ottimale.

Digitalizza senza riflessi le vecchie foto stampate

Oltre a catturare la fotografia, anche se questa si trova su un tavolo, l’app si occupa di ritagliarla nella maniera migliore. Inoltre ci lascia comunque la possibilità di agire direttamente sul “taglierino” se il risultato non è gradito. Naturalmente, siccome entra in gioco l’intelligenza artificiale, la risoluzione finale dell’immagine potrebbe essere inferiore rispetto a quella ottenibile con un classico scanner piano. Tuttavia in compenso la resa dei colori e delle luci sarà decisamente migliore. Per ottenere questo risultato Google utilizza le stesse tecniche di “fotografia computazionale” usate dalla funzione Panorama degli smartphone, che mette insieme più immagini per costruire una foto panoramica.

L’operazione di unione delle immagini avviene sui server di Google per cui servirà una connessione attiva e ci saranno i soliti problemi di privacy che comunque sono ben conosciuti a chi sincronizza le proprie fotografie in cloud. Se invece volessimo anche eliminare graffi e segni presenti sulla fotografia, dovremo ricorrere a un programma di ritocco evoluto come Photoshop. Oppure, per i difetti meno evidenti, anche a un’app specifica come Photo Retouch che consente anche di eliminare eventuali oggetti che disturbano l’immagine.

L’elaborazione dell’immagine catturata con la fotocamera avviene nei server di Google

Trattandosi di un’app realizzata da Google, FotoScan non richiede registrazioni particolari. Una volta installata, verrà visualizzato un breve tutorial in italiano che spiega molto semplicemente come funziona l’app. In pratica, si tratta di scattare quattro fotografie spostando la fotocamera su un cerchio alla volta (mostrato sullo schermo) in modo da eliminare fastidiosi riflessi e salvare l’immagine migliore. Nella prima cattura si vede bene come la fotografia presenti almeno due riflessi luminosi particolarmente evidenti. Per eliminarli dovremo semplicemente cliccare sull’icona di scatto in basso e seguire le istruzioni in italiano presenti sull’immagine.

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Immagini pulite in pochi passi

Come impostazione standard è attivo sia il flash che la modifica da remoto sui server di Google. Rimane comunque possibile escludere entrambe le opzioni, in questo modo avremo sicuramente molti meno riflessi ma allo stesso tempo l’immagine risulterà anche meno luminosa. Se poi non vogliamo che la foto venga elaborata da Google perché teniamo alla nostra privacy, potremo ritagliarla direttamente con lo strumento Taglierino che è integrato all’interno dell’app.

Come si vede dalla seconda immagine, ci siamo spostati sul secondo cerchio come richiesto dall’app. Una volta mossa la fotocamera, dovremo aspettare qualche secondo affinché l’immagine possa essere elaborata dai server di Google e poi potremo passare al cerchio successivo. Al termine dell’acquisizione delle immagini l’app provvederà anche al ritaglio automatico della fotografia e alla correzione prospettica se l’immagine non dovesse risultare esattamente in piano. Può capitare che l’operazione di ritaglio non sia perfetta, e per questo l’app ci lascia la possibilità di modificarla direttamente utilizzando i cursori a forma di cerchio presenti negli angoli dell’immagine.

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Oltre a non inclinare lo smartphone durante la scansione, è importante sistemare la foto su una superficie piana che sia in contrasto con la foto stampata. È chiaramente sconsigliabile catturare immagini di fotografie che si trovano in porta foto in vetro. Secondo Google è anche importante assicurarsi che il flash sia attivo in modo da rimuovere ombre e riflessi dalla nostra vecchia foto stampata e ottenere in generale delle foto migliori durante la digitalizzazione.

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Nella terza immagine in alto possiamo vedere come Google abbia ritagliato in maniera corretta i bordi dell’immagine, lasciandoci comunque la possibilità di modificarli.

Google Foto

Una volta salvata l’immagine, la potremo salvare automaticamente all’interno di Google Foto e quindi nel cloud Google Drive, oppure condividerla con i nostri contatti social o ancora attraverso la posta elettronica. Una volta installata l’app non saremo sempre costretti ad aprirla per scansire le immagini, ma potremo farlo direttamente dall’app Google Foto selezionando la voce Raccolta e da qui facendo tap prima su Utilità e quindi su “Scansiona Foto” con FotoScan. Rispetto a uno scanner classico, il vantaggio è sicuramente quello della velocità e della precisione nel rimuovere riflessi e artefatti. Il limite è la definizione che risulterà inferiore all’originale. Nel nostro caso l‘immagine che abbiamo scansito è stata ridimensionata a una risoluzione di 1.500×2.000 pixel rispetto a quella originale di 3.000×4.000 pixel. Si tratta, in pratica, di un dimezzamento della risoluzione che comunque a nostro parere non va a influire particolarmente sull’effetto finale.

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algoritmo youtube viola
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L’algoritmo di YouTube consiglia video che violano le sue stesse norme

L’algoritmo di YouTube consiglia regolarmente video che violano le sue stesse norme, cioè contengono contenuti che violano le policy della piattaforma. L’ha scoperto l’organizzazione no-profit Mozilla Foundation, utilizzando i dati di crowdsourcing di RegretsReporter, un’estensione del browser che gli utenti possono installare e utilizzare per segnalare informazioni su video dannosi, capendo così da dove provengono. Più di 30.000 utenti di YouTube hanno utilizzato l’estensione per segnalare questo tipo di contenuti.

L’intelligenza artificiale è utilizzata con ottimi risultati in diversi settori. Quella presente su YouTube funziona malissimo. L’algoritmo usato da Google suggerisce agli utenti numerosi video che non vorrebbero mai vedere e che non dovrebbero nemmeno essere presenti sulla piattaforma perché violano chiaramente le regole del servizio. I dati pubblicati all’inizio di aprile sembrano molto lontani dalla realtà.

YouTube ha un problema di intelligenza

L’algoritmo di YouTube consiglia video che violano le sue stesse norme

YouTube ha ricevuto diverse critiche in quanto l’intelligenza artificiale suggerisce video con fake news, contenuti estremisti e disinformazione in generale. Mozilla ha quindi deciso di sviluppare l’estensione RegretsReporter che permette di valutare i “danni” causati dall’algoritmo. Dopo una ricerca durata 10 mesi (da luglio 2020 a maggio 2021), Mozilla ha pubblicato il report con risultati sconvolgenti. 3.362 video risultano contrassegnati come “sgradevoli” tra luglio 2020 e maggio 2021. Lo studio ha rilevato che il 71% dei video ritenuti deplorevoli dai volontari è stato attivamente raccomandato dall’algoritmo di YouTube. Un video può essere considerato spiacevole perché violento, di spam, o perché incita all’odio. Quasi 200 video, che avevano 160 milioni di visualizzazioni in totale, sono stati rimossi.

Brandi Geurkink, Senior Manager of Advocacy di Mozilla, ha dichiarato:

YouTube deve ammettere che il suo algoritmo è progettato in modo da danneggiare e disinformare le persone. La nostra ricerca conferma che YouTube non solo ospita, ma consiglia attivamente video che violano le sue stesse norme. Ora sappiamo anche che le persone in paesi non di lingua inglese hanno maggiori probabilità di subire il peso dell’algoritmo dei suggerimenti di YouTube. Mozilla spera che questi risultati, che sono solo la punta dell’iceberg, convincano il pubblico e i legislatori dell’urgente necessità di una maggiore trasparenza nell’intelligenza artificiale di YouTube.

Inoltre, dalla ricerca di Mozilla emerge anche che nel 43% dei caso dei video indesiderati e spiacevoli segnalati dagli utenti, questi non centravano niente con quello che le persone avevano visto in precedenza. I video segnalati nello studio sembrano però funzionare bene: hanno ottenuto il 70% di visualizzazioni in più al giorno rispetto ad altri contenuti guardati dai volontari.

Il report di Mozilla

Nel report di Mozilla ci sono anche alcuni consigli per YouTube, tra cui l’analisi dell’algoritmo da parte di ricercatori indipendenti, la divulgazione dei dettagli sul funzionamento e l’aggiunta di un’opzione per disattivare i suggerimenti personalizzati. In base ai dati pubblicati da YouTube, solo 16-18 visualizzazioni su 10.000 riguardano video proibiti dalle linee guida.

Un portavoce di YouTube ha dichiarato:

Oltre 80 miliardi di informazioni vengono utilizzate per migliorare i nostri sistemi, comprese le risposte ai sondaggi degli utenti su ciò che vogliono guardare. Lavoriamo costantemente per migliorare l’esperienza su YouTube e solo nell’ultimo anno abbiamo introdotto oltre 30 diverse modifiche per ridurre i suggerimenti per contenuti dannosi. Grazie a questo cambiamento, il consumo di contenuti borderline che deriva dai nostri consigli è ora notevolmente inferiore all’1%.

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Formazione, Intelligenza artificiale

Intelligenza artificiale: un opportunità per le aziende

Nata come disciplina scientifica a metà del secolo scorso, l’intelligenza artificiale è oggi indicata dagli analisti del settore come una grande sfida tecnologica. Sfida che può aprire nuovi scenari per le imprese, una vera opportunità per le aziende. Attorno ad essa scorrono fiumi di denaro. I big dell’IT fanno ricerche in questo settore e, se non hanno risorse interne, acquisiscono startup o piccole aziende specializzate. Storicamente, le prime aziende IT a investire nell’intelligenza artificiale sono state IBM e Microsoft, seguite da player del calibro di Apple, Facebook, Google e Amazon, solo per citare qualche nome.

Attualmente l’intelligenza artificiale, spesso indicata semplicemente con AI (artificial intelligence), trova applicazioni in diversi campi. Dal retail ai trasporti, dal settore medico al finance, dalle ricerche su Internet agli assistenti personali come Alexa e Siri.

alexa siri

L’intelligenza artificiale comporta tuttavia una intrinseca complessità, legata alla difficoltà di definire cos’è l’intelligenza umana e a cosa si intende per “macchina intelligente”. Inoltre, nonostante siano disponibili numerose soluzioni basate sull’intelligenza artificiale, esiste ancora un gap tra i risultati raggiunti a livello teorico, le applicazioni pratiche e la distribuzione su larga scala dell’innovazione potenzialmente abilitata dall’AI.

La storia dell’ intelligenza artificiale

La nascita ufficiale dell’intelligenza artificiale viene datata al 1956, quando al Dartmouth College, nel New Hampshire, si tenne un convegno dedicato allo sviluppo di macchine intelligenti. L’iniziativa era proposta da un gruppo di ricercatori, guidato da John McCarthy, che si proponeva di creare in pochi mesi una macchina capace di simulare l’apprendimento e l’intelligenza umana. La sfida fu accolta da personalità di spicco del mondo accademico e industriale. Ricordiamo ad esempio Marvin Minsky e Claude Shannon del Dartmouth College, Arthur Samuel di IBM, Ray Solomonoff e Oliver Selfridge del MIT. Fu nell’ambito di questo convegno che McCarthy introdusse per la prima volta il temine “intelligenza artificiale” e ne sancì di fatto la nascita come disciplina autonoma.

Intelligenza artificiale: un opportunità per le aziende

L’obiettivo di creare una macchina capace di simulare ogni aspetto dell’apprendimento umano non è stato ancora raggiunto. Tuttavia le ricerche fatte in questa direzione hanno aperto la strada a nuovi campi di studio e a risultati che, nel tempo, hanno avvicinato sempre di più l’intelligenza artificiale al mondo imprenditoriale. Tra le tappe miliari di questa evoluzione ci sono il LISP (1958), un linguaggio di programmazione specifico per problemi di intelligenza artificiale sviluppato dallo stesso McCarthy, e il programma ELIZA (1965), che simulava l’interazione tra un paziente e uno psicoterapeuta.

L’ AI entra nel mondo industriale

Il complesso problema di costruire macchine in grado di replicare l’intelligenza umana si è via via evoluto in un approccio più pragmatico, basato sulla scomposizione di un problema in sotto-problemi. A partire dagli anni ’70 sono stati sviluppati diversi “sistemi esperti”, ovvero programmi in grado di affrontare un problema specifico simulando le capacità di un esperto in quel particolare ambito. Una tappa importante in questo sviluppo è stato MYCIN (1976), un sistema esperto in grado di fare diagnosi per malattie ematiche.

È negli anni ’80 che l’intelligenza artificiale esce dall’ambito accademico ed entra nel mondo industriale. Un esempio di questo passaggio storico è R1, un sistema utilizzato dalla Digital Equipment. Quest’ultimo permetteva di configurare gli ordini per nuovi computer: introdotto nel 1982, R1 è il primo sistema esperto utilizzato in ambito commerciale.

Da allora ai giorni nostri le applicazioni basate sull’intelligenza artificiale si sono moltiplicate. La svolta è dovuta all’evolversi delle capacità computazionali e allo sviluppo di una serie di tecnologie abilitanti, tra le quali Big Data e cloud storage.

cloud storage

In questo sviluppo l’intelligenza artificiale è intesa come una disciplina che risolve problemi specifici in ambiti ben definiti. L’approccio seguito è quello dell’AI debole, secondo cui le macchine possono comportarsi come se fossero intelligenti. Un approccio di ampio respiro che mantiene l’aspirazione a un grande obiettivo, ma si focalizza sulla soluzione di problemi specifici. Questa concezione si contrappone a quella dell’AI forte, secondo cui le macchine possono effettivamente essere intelligenti.

Le tecnologie disponibili

Negli ultimi due decenni abbiamo sviluppato strumenti e tecnologie che promettono alle imprese un salto di qualità nella gestione del proprio business. Alcune soluzioni sono consolidate e hanno raggiunto una maturità di mercato. Altre sono ancora in fase di sviluppo e non è possibile prevedere se il loro potenziale si trasformerà in un impatto reale per le aziende.

Nel suo report TechRadar: Artificial Intelligence Technologies, pubblicato all’inizio dell’anno, Forrester individua le 13 tecnologie che ritiene più significative per le aziende. Tenendo conto che lo scenario è in continua evoluzione, la società di ricerca le elenca partendo da quelle che trovano applicazione solo in ambiti specifici. Passando a quelle più mature, che possono contare su un consolidato ecosistema di fornitori, system integrator e clienti.

Piattaforme di deep learning

Questi algoritmi sono utilizzati per riconoscere oggetti all’interno di immagini, analizzare onde sonore per convertire il parlato in testo o processare il linguaggio e tradurlo in un formato adatto per analisi.

machine learning

Elaborazione del linguaggio naturale (NLG, Natural language generation)

Questo insieme di tecnologie abilita una interazione fluida con il linguaggio umano per offrire informazioni, insight e interazioni attraverso frasi o testi lunghi. Vengono utilizzate anche per produrre testi leggibili da un essere umano, tipicamente a partire da un corpo di risposte o da componenti testuali.

Natural language generation

Swarm intelligence

Le tecnologie di swarm intelligence (letteralmente intelligenza dello sciame) sono sistemi decentralizzati ai quali contribuiscono diversi attori, sia umani che software, ognuno dei quali offre una parte della soluzione di un problema. In questo modo si costruisce una intelligenza superiore che riunisce e aumenta le specifiche conoscenze dei singoli. Queste tecnologie utilizzano il comportamento di insetti sociali (come le api) e sono applicate per modellare algoritmi che rispondono a obiettivi di business. Per esempio gestire una flotta di mezzi per le consegne, oppure danno risposte a domande specifiche, come le previsioni di risultati sportivi.

Biometrica

Le tecnologie biometriche abilitano una interazione più naturale tra l’uomo e le macchine. Queste tecnologie rilevano caratteristiche fisiche del corpo umano e includono il riconoscimento di immagini, voce, linguaggio del corpo.

Analisi di immagini e video

Si tratta di strumenti e tecnologie che analizzano immagini e video per rilevare oggetti e/o caratteristiche di oggetti. Queste piattaforme trovano applicazioni in diversi settori, tra i quali retail, assicurazioni, sicurezza, marketing.

object detection

Tecnologia semantica

Un problema centrale per l’AI è comprendere l’ambiente e il contesto in cui viene applicata. Le tecnologie semantiche rispondono a questo problema offrendo una comprensione profonda dei dati. Inoltre creano le basi per introdurre classificazioni, tassonomie, gerarchie, relazioni, modelli e metadati.

Tecnologia semantica

Riconoscimento vocale (speech recognition)

Sono strumenti e tecnologie che comprendono e interpretano il linguaggio parlato catturando segnali audio e trasformandoli in testo scritto o altri formati di dati utilizzabili in varie applicazioni, come sistemi vocali per costumer service, applicazioni mobile o robot fisici.

Riconoscimento vocale (speech recognition)

Hardware ottimizzato per l’AI

Questa categoria comprende GPU e appliance progettate specificamente per eseguire compiti specifici dell’AI, come machine learning e deep learning.

Hardware ottimizzato per l’AI

Machine learning (ML)

Le piattaforme di machine learning offrono algoritmi, API, strumenti di sviluppo per progettare, sviluppare e addestrare modelli in applicazioni, processi e altre macchine. Le piattaforme di ML trovano impiego nelle situazioni in cui, per risolvere un problema, è necessario riconoscere pattern all’interno di grandi insiemi di dati.

Machine learning (ML)

Robotic process automation (RPA)

Le tecnologie RPA comprendono vari metodi per automatizzare azioni umane e rendere più efficienti i processi di business

Robotic process automation (RPA)

Analisi del testo ed elaborazione del linguaggio naturale (NLP, natural language processing)

Questa categoria comprende gli strumenti in grado di capire e interpretare testo scritto e interi documenti. Nelle versioni più avanzate questi strumenti possono essere usati per comprendere emozioni, sentimenti e, entro certi limiti, prevedere le intenzioni dell’utente.

Agenti Virtuali

Software che offrono una interfaccia che permette all’utente di interagire in modo naturale con una macchina o un sistema informatico. Tra di essi ci sono i chatbot ampiamente utilizzati per costumer service e applicazioni mobili.

Agenti Virtuali

Decision management

Si tratta di software che permettono di automatizzare le decisioni in tempo reale attraverso l’inserimento diretto di policy e regole che consentono ai sistemi AI di dedurre decisioni e di intraprendere azioni.

Decision management

Il sogno dell’AI diventa un gioco di squadra

Mentre il dibattito scientifico e filosofico sulla natura dell’intelligenza umana e la possibilità di replicarla prosegue. Il mondo industriale ha scelto l’approccio più pragmatico, che rientra nell’accezione dell’AI debole.

open ai

Ogni azienda che sviluppa soluzioni basate sull’intelligenza artificiale persegue i propri scopi, anche economici. Tuttavia esistono organizzazioni non-profit che vantano tra i propri sostenitori big player dell’IT. Queste infatti puntano a far progredire lo sviluppo dell’intelligenza artificiale a beneficio dell’intera umanità.

Tra queste c’è Open AI. La società (tra i fondatori c’e’ Elon Musk) si è posta l’ambizioso obiettivo di realizzare una AGI (artificial general intelligence), ovvero un sistema in grado di eguagliare l’intelligenza umana. Si tratta in un certo senso di un ritorno alla concezione originaria dell’intelligenza artificiale. L’AI forte, ma con l’appoggio delle attuali conoscenze e degli sviluppi futuri abilitati dai “sistemi intelligenti” realizzati fino a oggi.

Open AI, a sua volta, fa parte di Partnership on AI, un’associazione che si propone come luogo di incontro per tutti coloro che operano nell’ambito dell’AI, dal mondo accademico a quello industriale a quello politico. Tra i suoi membri ci sono Apple, Google, Facebook, IBM, Microsoft.

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Cambia le password compromesse con Google Duplex

Nel corso del Google I/O, Google ha annunciato un ampliamento delle funzionalità di Duplex: la possibilità di cambiare al posto dell’utente una password compromessa. Il “servizio” che ricorderanno in molti per il fatto che può condurre in autonomia una prenotazione al telefono – per il momento solo negli USA – si arricchisce adesso della possibilità di modificare una password rubata.

Password rubata? Ci pensa l’IA di Duplex

La funzionalità si basa su Duplex on the Web ed è in un primo momento riservata solo agli Stati Uniti. Si attende un rilascio che arriverà poi progressivamente a interessare altri territori.

Cambia le password compromesse con Google Duplex

La novità arriva da GSEC, il Google Safety Engineering Center inaugurato nel 2019 a Monaco, in Germania. Quest’ultimo è al lavoro sul fronte della privacy e della sicurezza, con un occhio di riguardo a quanto concerne la navigazione con il browser Chrome. Adesso l’intelligenza artificiale composta dal duo Google Assistant e Google Duplex può svolgere l’intera trafila al posto nostro, compresa la scelta di una nuova password più efficace della precedente ed il suo salvataggio tra le credenziali d’accesso nel gestore delle password di Google Chrome (che poi è il medesimo di quello che ci si ritrova su qualsiasi dispositivo Android associato a quell’account).

Prima eravamo noi a compiere manualmente tutta la prassi per modificare magari anche decine di password, recandosi nei singoli portali e entrare nel proprio account. Non una trafila difficile da svolgere ma particolarmente seccante in special modo se le password a rischio e quindi da cambiare, sono appunto molte.

Una volta individuata una password compromessa tra quelle sincronizzate con l’account Google, l’intelligenza artificiale evita all’utente l’obbligo di visitare la piattaforma o il servizio in questione e procedere in modo manuale alla sua modifica. A tale scopo è ovviamente necessario che sappia interagire con il sito. Per questo motivo, almeno in un primo momento, l’elenco di quelli compatibili è limitato (c’è Twitter, gli altri non sono stati resi noti). Google confermerà quindi di aver “cambiato la password con successo” con quella nuova inserita nell’app e salvata nel nostro manager.

Google ha detto che la novità sarà “gradualmente” a disposizione di tutti coloro che utilizzano Chrome per Android, e che inizialmente sarà disponibile negli Stati Uniti per arrivare poi altrove.

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Vecchie foto riprendono vita con Deep Nostalgia

Lo sai, le tue vecchie foto possono riprendere vita con Deep Nostalgia! Scopri il servizio!

C’è un servizio web piuttosto conosciuto in internet e viene utilizzato principalmente per ricostruire il proprio albero genealogico o le proprie origini tramite l’analisi del DNA: MyHeritage (www.myheritage.it).
Con la tecnologia Deep Nostalgia (sviluppata dalla società israeliana D-ID) MyHeritage ha fatto un ulteriore passo avanti arrivando ad animare i volti di fotografie, che riprendono letteralmente vita. L’intelligenza artificiale sviluppata, infatti, riesce a “dare vita” ai volti delle persone protagoniste delle nostre vecchie foto e lo fa in un modo realistico e al tempo stesso allarmante. Per rendersi conto delle potenzialità del servizio basta dare un’occhiata al video sottostante:

Diamo vita alla nostre vecchie foto con Deep Nostalgia

Deep Nostalgia vecchie foto

Per provare anche noi la tecnologia Deep Nostalgia non dobbiamo far altro che andare sul suo sito Internet www.myheritage.it/deep-nostalgia. Una volta qui basta completare la registrazione, che offre la possibilità di provare per cinque volte il programma gratuitamente.

Possiamo completare la registrazione sulla piattaforma MyHeritage usando il nostro account Facebook o quello Google, oppure completare il modulo inserendo i nostri dati anagrafici con tanto di email e password.

Con Deep Nostalgia le vecchie foto riprendono vita. Animiamo i volti delle nostre vecchie foto di famiglia con una tecnologia straordinaria. I risultati sono davvero incredibili, ancor più usando le foto in bianco e nero dei nostri nonni…
Completata la registrazione possiamo inserire la foto che vogliamo animare: per farlo clicchiamo su Carica foto oppure trasciniamola sulla pagina Web. In pochissimo tempo (solitamente bastano 20 secondi!) vedremo il soggetto della foto animarsi.


Il video creato dura circa 15 secondi: possiamo scaricare e condividere la nostra creazione tramite Facebook, Twitter o il link da copiare per mandare una email o messaggio. Nella sezione Vai alle mie foto possiamo trovare le nostre foto e i video realizzati.


Oltre a creare video, il servizio permette anche di risistemare delle vecchie foto. Per farlo clicchiamo nella sezione Albero e selezioniamo Colorizza foto. Possiamo “trasformare” una vecchia foto in bianco e nero a colori o risistemarne una sbiadita.


Uno dei punti di forza di MyHeritage è la possibilità di ricostruire il proprio albero genealogico e trovare nuovi parenti sparsi nel mondo. Clicchiamo su Crea ora l’albero genealogico e compiliamo il breve questionario proposto per iniziare la nostra ricerca. Nelle foto storiche i volti sono spesso piccoli e sfocati: con la funzione Migliora foto possiamo vedere ogni viso a risoluzione aumentata con risultati sorprendenti, soprattutto nelle foto di gruppo. Funziona ugualmente bene anche sulle nuove foto a colori.

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Formazione

Reality Labs: due dispositivi da indossare ai polsi per interagire con il mondo digitale

Le novità

Digitare su una tastiera invisibile per scrivere messaggi. Muovere le dita per navigare fra pagine web e schermate. Saranno queste le novità possibili delle interfacce della realtà aumentata secondo Facebook. Il social ha presentato un braccialetto che raccoglie i segnali elettrici che il cervello invia alle dita per poter trasformarli negli input a cui siamo abituati con lo smartphone o un PC.

Facebook e lo sviluppo

Facebook in un articolo sul suo blog ufficiale scrive:“Stiamo sviluppando modi intuitivi e naturali per interagire con degli occhiali di realtà aumentata sempre accessibili perché crediamo che trasformeranno il mondo in cui ci connettiamo con le persone, vicine o lontane”

Il braccialetto

Il braccialetto mostrato da Facebook sfrutta la elettromiogafia (EMG) per tradurre i segnali nervosi motori che dal cervello viaggiano verso la mano passando per il polso in “comandi digitali che puoi usare per controllare le funzioni di un dispositivo“. Secondo Facebook, il riconoscimento è molto preciso: in futuro, sarà persino possibile percepire anche solo l’intenzione di muovere un dito“.

I dispositivi indossabili

Nel 2019 Facebook  acquistò CTRL-Labs, che stava lavorando su dispositivi indossabili che potessero elaborare i segnali del cervello per poter interagire attraverso interfacce di realtà aumentata: il nuovo braccialetto è l’evoluzione di quel lavoro.
Nicholas Colonnese, manager dell’area di ricerca scientifica di Facebook Reality Labs, ha spiegato che il braccialetto sfrutterà il feedback aptico per garantire quella sensazione tattile a cui siamo abituati quando tocchiamo qualcosa. Facendo l’esempio di una persona che tende la corda di un arco prima di scoccare una freccia, il braccialetto aumenterà la pressione sul polso fintanto che la corda virtuale sarà tesa; per poi alleggerirla quando la freccia è stata scoccata in modo da simulare l’effetto che si avrebbe con un arco reale, come spiegato nel video seguente.

Intelligenza artificiale

Intelligenza Artificiale (IA) nella nostra vita quotidiana

Intelligenza Artificiale

In termini tecnici, l’Intelligenza Artificiale è un ramo dell’informatica che permette la programmazione e progettazione di sistemi sia hardware che software che permettono di dotare le macchine di determinate caratteristiche che vengono considerate tipicamente umane quali, ad esempio, le percezioni visive, spazio-temporali e decisionali.
Si tratta non solo di intelligenza intesa come capacità di calcolo o di conoscenza di dati astratti, ma anche e soprattutto di tutte quelle differenti forme di intelligenza che sono riconosciute dalla teoria di Gardner, e che vanno dall’intelligenza spaziale a quella sociale, da quella cinestetica a quella introspettiva. Un sistema intelligente, infatti, viene realizzato cercando di ricreare una o più di queste differenti forme di intelligenza che, anche se spesso definite come semplicemente umane, in realtà possono essere ricondotte a particolari comportamenti riproducibili da alcune macchine.

L’intelligenza artificiale sta aiutando gli esseri umani a diventare più produttivi, a vivere una vita migliore. Dovremmo apprezzarlo invece di considerarlo come una competizione.
In questo articolo vi dimostriamo alcuni esempi della nostra vita quotidiana in cui l’intelligenza artificiale trova un posto.

Viaggi e navigazione

Ad un certo punto della nostra vita, potremmo aver utilizzato il servizio di navigazione per trovare la nostra strada. Per molti fa parte della vita quotidiana. Che si tratti di utilizzare mappe per la navigazione o di utilizzare un servizio di noleggio taxi come Uber, stai utilizzando servizi abilitati all’intelligenza artificiale per viaggiare da un luogo all’altro.

navigazione

Google, Apple e molti altri fornitori di servizi relativi alla navigazione utilizzano l’AI per interpretare i punteggi delle informazioni ricevute e fornirti informazioni che aiutano nella navigazione e ottenere aggiornamenti sul traffico in tempo reale, aiutandoti a spostarti in modo più efficiente.

App per smartphone

Diverse applicazioni sui nostri cellulari sono diventate parte integrante della nostra vita quotidiana. Molte di queste applicazioni sono basate sull’intelligenza artificiale.

Altoparlanti intelligenti, Google Home

Gli assistenti intelligenti integrati  sui nostri telefoni come Siri, Alexa e Google Assistant sono gli esempi più ovvi di intelligenza artificiale che la maggior parte di noi conosce e utilizza.

Altre piattaforme tecnologiche mobili stanno sviluppando soluzioni che utilizzano l’AI per gestire diversi aspetti del dispositivo come la gestione della batteria, i suggerimenti di eventi, ecc. Una delle funzionalità standard, come l’utilizzo della modalità ritratto sul telefono, utilizza anche l’AI.

I servizi abilitati all’IA sono ora una parte significativa degli aggiornamenti apportati su entrambe le piattaforme iOS e Android.

Feed di social media

Passando dalle applicazioni sui tuoi smartphone alla presenza dell’IA all’interno di varie app di social media. Che si tratti di Facebook, Twitter, Instagram o altre piattaforme, ciò che vedi e fai su queste applicazioni è, in larga misura, influenzato dall’apprendimento automatico . L’intelligenza artificiale controlla molto i feed che puoi vedere mentre navighi attraverso queste piattaforme o le notifiche che ricevi.

feed di social media

Prende in considerazione i tuoi gusti e preferenze, la tua storia e l’impronta sul tuo smartphone, per trasmettere i feed che trovi più rilevanti e che sei incline a vedere.

Annunci

Quante volte vi siete chiesti, guardando un annuncio online, “stavo pensando di acquistare questo prodotto”?
È l’intelligenza artificiale al lavoro.

Non c’è magia, è solo l’IA che tiene traccia di ciò che fai online. I prodotti che guardi mentre navighi su vari siti di shopping o motori di ricerca vengono tracciati e gli annunci relativi a questi prodotti vengono inviati all’utente. L’intelligenza artificiale utilizza anche le informazioni relative ai dati demografici, come la tua età, sesso, professione, ecc. Per determinare gli annunci dei prodotti che molto probabilmente sono la tua preferenza.
Ciò sta diventando sempre più rilevante, con molte aziende che utilizzano strumenti di marketing digitale.

Auto intelligenti

Un altro ambito in cui l’IA sta aumentando la sua presenza nella nostra vita quotidiana sono le auto intelligenti.

tesla-car

Non sono solo le aziende come Tesla ad essere in prima linea nell’utilizzo dell’automazione nei veicoli, ma molte delle case automobilistiche stanno anche cercando di integrare l’IA con le automobili per fornire servizi senza interruzioni delle varie tecnologie che utilizzi.

Le informazioni vengono condivise e comunicate tra le auto per manovrare meglio in mezzo al traffico. Gli input relativi al traffico, l’aggiornamento in tempo reale sui blocchi stradali vengono immediatamente trasmessi per avvisare gli altri veicoli sulla rete, consentendo il reindirizzamento.

Streaming di musica e video

Sebbene i consigli di YouTube e le playlist suggerite sulle app musicali siano in circolazione da un po’ di tempo, è possibile che questi consigli diventino più pertinenti ai tuoi “Mi piace” con il passare del tempo. Questa è l’intelligenza artificiale: tiene traccia dei video e della musica che ascolti di più e fornisce suggerimenti relativi agli stessi.

video

Casa intelligente

Alexa e Bixby, vengono in mente quando si parla di utilizzare l’IA nello sviluppo di case intelligenti. Tuttavia, queste applicazioni dell’IA non sono limitate solo a questi assistenti vocali intelligenti.

Dispositivi termostatici che utilizzano l’AI per regolare automaticamente la temperatura, applicazioni AI che risparmiano energia accendendo / spegnendo automaticamente le luci in base alla presenza umana, app che cambiano il colore della luce in base all’ora del giorno, sono alcune delle applicazioni in cui l’intelligenza artificiale viene utilizzata per rendere le case più intelligenti.

casa intelligente

L’intelligenza artificiale utilizzata si sta evolvendo e vengono sviluppate sempre più soluzioni che comprendono il nostro comportamento e il nostro funzionamento di conseguenza.

Input intelligente

Non c’è bisogno di guardare oltre il tuo dispositivo mobile. La digitazione del testo è diventata più comoda con l’integrazione dell’intelligenza artificiale, in cui prevede parole, frasi ed emoticon in base al tuo uso regolare e allo stile di scrittura.

Questo va oltre il testo predittivo utilizzato nei precedenti telefoni cellulari, con i suggerimenti più pertinenti al contesto e al tuo stile. Le frasi possono essere scritte con un semplice tocco sullo schermo.

Poche app di posta forniscono suggerimenti per gli argomenti e, in molti casi, anche il testo in base al corpo dell’email che hai inserito.

Sicurezza e sorveglianza

Il pensiero dell’intelligenza artificiale porta l’idea che venga utilizzato per la sorveglianza su larga scala. Sebbene l’etica sia motivo di dibattito, è noto che l’intelligenza artificiale viene utilizzata sempre più in questo campo. Monitorare l’immenso feed trasmesso da varie telecamere e altri dispositivi non è solo un’attività ingombrante, ma ha anche i suoi limiti.

L’intelligenza artificiale utilizza tecnologie come riconoscimento facciale, riconoscimento di oggetti e posizione per monitorare gli input ricevuti e analizzarli, come abbiamo visto spesso nei film in tv.

Servizi finanziari

Le banche sono uno dei domini che hanno adottato le invenzioni tecnologiche prima della maggior parte degli altri campi. Il settore bancario è ora passato dalla necessità di recarsi in uno spazio fisico per condurre le operazioni dal proprio cellulare.

pagamento

Le banche utilizzano l’IA in molte aree, incluso il rilevamento di attività fraudolente, l’analisi delle tendenze di investimento dei clienti, la fornitura di servizi ai clienti.

Hai mai ricevuto una notifica da una banca quando effettui una transazione da un nuovo dispositivo? Questo è un caso di intelligenza artificiale utilizzata per il rilevamento di potenziali frodi. Le notifiche ricevute da banche e istituti finanziari in merito ai loro servizi e prodotti sono esempi di intelligenza artificiale nel comprendere le tue preferenze, requisiti e forza finanziaria per suggerire prodotti pertinenti.

Conclusione

L’intelligenza artificiale sta aiutando gli esseri umani a diventare più produttivi, a vivere una vita migliore. Dovremmo apprezzarlo invece di considerarlo come una competizione. Se ti interessa imparare o costruire una carriera, dai un’occhiata a questa risorsa .

Intelligenza artificiale

Benessere psicologico affidato a robot e intelligenza artificiale?

Sicuramente il 2020, a causa del Covid-19, sarà uno degli anni più stressanti di sempre: un nuovo studio condotto da Oracle e Workplace Intelligence, una società di consulenza e ricerca per le risorse umane, ha influenzato negativamente la salute mentale del 78% dei lavoratori del mondo e il 65% degli italiani. L’85% delle persone a livello mondiale, e il 75% degli italiani afferma che il malessere psicologico legato al lavoro si è tradotto negativamente anche sulla vita privata.
Il 68% si confronterebbe più volentieri con un chatbot basato su intelligenza artificiale che con il proprio manager, almeno per quanto riguarda stress e ansia sul lavoro.

Chat botchatbot o chatterbot, è un software progettato per simulare una conversazione con un essere umano. Lo scopo principale di questi software è quello di simulare un comportamento umano e sono a volte definiti anche agenti intelligenti .

La ricerca condotta, che ha coinvolto oltre 12.000 persone – dipendenti, manager, leader delle risorse umane e  alti dirigenti in 11 paesi del mondo, compresa l’Italia – ha rilevato che la pandemia Covid-19 ha aumentato notevolemente lo stress e l’ansia per le persone di tutto il mondo; emerge, inoltre, che chi si trova difficoltà preferirebbe rivolgersi a “bot” potenziati dall’intelligenza artificiale, invece che ad altre persone.

Il Covid-19 ha un impatto negativo anche sulla salute mentale

Pubblicato studio di Deloitte sugli effetti della tecnologia - Tiscali  Innovazione

Le persone in tutto il mondo stanno combattendo con gravi problemi quali ansia e depressione legati al lavoro a causa del Covid-19. I dati che emergono dallo studio sono inquietanti: il 70% delle persone ha sentito più stress e ansia sul lavoro quest’anno rispetto a qualsiasi altro anno precedente. Le nuove pressioni subite a causa della situazione globale, inoltre, si sono sovrapposte ai fattori di stress abituali legati al lavoro, tra cui la pressione per raggiungere i risultati (42%), la gestione di attività noiose e/o di routine (41%) e il fatto di dover affrontare carichi di lavoro sentiti come ingestibili (41%). Anche i lavoratori italiani hanno dichiarato livelli di stress e ansia molto superiori – anche se in misura minore rispetto al risultato globale della ricerca. Il 62% ha infatti dichiarato che questo è stato l’anno più stressante di sempre e il 65% dichiara di aver vissuto un impatto negativo sul proprio benessere psicologico.

Problemi lavorativi che influiscono sulla vita personale

Le persone ne risentono gli effetti anche nel privato. Gli italiani, rispetto agli altri paesi del mondo, ne escono leggermente meglio: solo il 78%  afferma che i problemi di salute mentale e benessere psicofisico legati al lavoro ) influenzano la vita privata, contro un ben più alto 85% dei colleghi di altri paesi. Le ripercussioni più comuni riportate a livello globale sono state: privazione del sonno (40%), cattiva salute fisica (35%), riduzione della serenità domestica (33%), sofferenza nei rapporti familiari (30%) e isolamento dagli amici (28%).
Robot e intelligenza artificiale migliorano il benessere mentale 

Aiuto dalla tecnologia piuttosto che dalle persone

Le persone vogliono di più dalla tecnologia: non desiderano solo strumenti di collaborazione efficaci per lavorare, ma anche strumenti di sostegno al loro benessere mentale. Il 75% afferma che l’Intelligenza Artificiale ha già dato un contributo positivo al benessere psicologico, in quanto strumento di lavoro. I principali vantaggi rilevati sono stati l’aver avuto disponibilità delle informazioni necessarie per svolgere il proprio lavoro in modo più efficiente (31%), l’automazione delle attività e la riduzione del carico di lavoro (27%); la riduzione dello stress grazie al supporto nel dare le giuste priorità alle varie attività da portare avanti (27%). L’intelligenza artificiale in questo senso ha anche aiutato la maggioranza dei lavoratori ad “abbreviare la settimana lavorativa”, nel 51% dei casi ritengono che abbia consentito loro di prendersi più tempo di riposo. Oltre la metà degli intervistati afferma che la tecnologia AI aumenta la produttività dei dipendenti (63%), migliora la soddisfazione sul lavoro (54%) e migliora il benessere generale (52%).

I problemi che nascono sul lavoro non possono essere ignorati

I lavoratori di tutto il mondo vorrebbero che le loro aziende offrissero più supporto per la salute mentale; se questo aiuto non sarà dato, ciò avrà un impatto profondo sulla produttività globale e sulla vita personale e professionale.
Lo studio ha rilevato, infine, problemi legati al lavoro da remoto. L’84% dei lavoratori nel mondo e il 76% in Italia ha dichiarato di aver affrontato delle difficoltà, quali la mancata distinzione tra vita personale e lavorativa (41%), problemi di salute mentale quali stress e ansia (33%), stress e ansia che, per il 42% del campione, fanno precipitare la produttività personale; infine, il 40% ha affermato che ciò porta ad esempio a prendere decisioni meno efficaci e ponderate.
“Con la nuova situazione legata al lavoro a distanza le demarcazioni tra vita personale e professionale si sono sfumate; in generale il peso del Covid 19 sulla salute mentale è risultato significativo, ed è qualcosa che riguarda lavoratori di ogni settore e paese”.

Robotica e intelligenza artificiale: le nuove frontiere della medicina in  un convegno a Cagliari - L'Unione Sarda.it

“Si può fare molto per supportare la salute mentale della forza lavoro e ci sono tanti modi in cui la tecnologia come l’AI può aiutare. Ma prima di tutto le organizzazioni devono mettere il benessere mentale delle persone tra le proprie priorità. Se riusciamo a far partire una riflessione aperta e costruttiva sull’argomento, sia a livello delle risorse umane che a livello dirigenziale, possiamo attivare un cambiamento. Ed è giunto il momento di farlo”.

Fonte: La Repubblica