Ingegner Angelini, ci parli del programma Google ML kit.
"Ormai tutti parlano di Intelligenza Artificiale (IA), spesso però viene fatta una generalizzazione troppo grossolana. Sfatiamo subito un mito: ChatGPT non è IA, ma ne è un ’pezzo’. È un prodotto di uno dei rami dell’IA, quello che si occupa di NLP (acronimo inglese che sta per Analisi del Linguaggio Naturale) e che regola l’interazione uomo-macchina tramite testo scritto. L’NLP è solo una delle applicazioni dell’IA ma ne esistono altre, come la Computer Vision, il ramo dell’IA che si occupa dell’analisi di immagini e dei formati multimediali. Google ML Kit è un pacchetto di strumenti che permettono di adoperare le tecniche di Computer Vision".
Come funziona?
"Google ML Kit può essere integrato in siti web o, all’interno di app per smartphone, cosa che ho fatto nel realizzare un’app che riconoscesse la posa corporea degli utenti inquadrati dalla fotocamera. Per ogni fotogramma catturato, l’app indica che tipo di posa è stata riconosciuta. Questo è possibile grazie al confronto tra l’immagine catturata e centinaia di immagini esempio. Vengono applicate tecniche di Computer Vision negli algoritmi di tracciamento della posizione, i quali localizzano le articolazioni del corpo tramite delle coordinate e negli algoritmi di classificazione delle pose corporee che attuano la fase di distinzione tra le pose".
Quante pose l’app può riconoscere?
"Tutte le pose corporee di cui si ha bisogno, a patto che venga fornito un certo numero di immagini esempio".
Perché è utile?
"I principali utilizzi sono la riabilitazione a distanza e l’esercizio fisico. Nel primo caso un fisioterapista potrebbe assegnare esercizi ai pazienti e monitorarne lo svolgimento tramite l’app che produce delle statistiche come la percentuale di somiglianza tra la posa catturata dalla videocamera e quella nelle immagini esempio. Il secondo caso è quello di utenti che svolgono esercizi fisici per mantenersi in forma: l’app può dare loro un feedback sulla correttezza dell’esercizio, in modo da aumentare l’efficacia dell’allenamento".
Quali altri campi dell’intelligenza artificiale esistono?
"I rami presentati, ML Kit e Computer Vision, sono i più diffusi perché hanno una gamma di utilizzi più vasta. Basti pensare ai chat bot, come chatGPT o ai filtri Instagram. Ce ne sono altri, come Machine Learning; una serie di tecniche per estrarre informazioni da grandi moli di dati, utile nella previsione di dati meteorologici/finanziari. Un altro esempio è il Deep Learning, che utilizza le reti neurali che emulano i neuroni del cervello. Ultimo esempio è quello del Ragionamento logico/deduttivo Automatizzato, utile nella teoria dei giochi, ormai superato. Famoso per il suo primo utilizzo nel 1996, quando il super computer Deep Blue sconfisse il campione mondiale di scacchi Kasparov in una partita".