IA Causale, la nuova frontiera dell’Intelligenza Artificiale

A metà degli anni ’50 appare per la prima volta l’IA come disciplina scientifica, da allora l’Intelligenza Artificiale si è evoluta, nello specifico in tre sostanziali aspetti: la capacità di calcolo delle macchine, l’implementazione di nuovi modelli e l’estensione dei campi applicativi. Un esempio di questo sviluppo è l’IA Causale. Per aiutarci ad entrare meglio in questo argomento e a capire bene di cosa stiamo parlando ci viene in soccorso Judea Pearl, vincitore del premio Turing nel 2011 grazie al suo libro The book of Why in cui dichiara che per costruire macchine veramente intelligenti, bisogna insegnare loro una causa e un effetto.
Questa affermazione fa parte di un ragionamento più grande che tende a spiegare come e per quale motivo in questi ultimi dieci anni sono stati sviluppati diversi tipi di intelligenza artificiale, uno su tutti è quello relativo all’apprendimento automatico e alla ricerca di modelli nei dati. Ma se questi tipi di approcci si sono sempre focalizzati sulla modellizzazione per la previsione, nel corso del tempo è diventato sempre più importante identificare e capire la causalità che sta alla base dei fenomeni e come questi possono influenzare il futuro. Oggi siamo in grado di avere a disposizione una nuova tecnologia rivoluzionaria chiamata IA Causale, ovvero la scienza che identifica le relazioni causa-effetto, che applicata nel contesto aziendale significa associare variabili interne di una impresa a dati di contesto, un nuovo sistema di intelligenza artificiale che utilizza dunque la causalità per andare oltre le strette previsioni di apprendimento automatico e che può essere integrata direttamente nel processo decisionale umano.

Secondo una recente ricerca realizzata da Oracle, il 70% dei leader aziendali preferirebbe che l’intelligenza artificiale prendesse decisioni sui dati al posto loro, ritenendo che un’organizzazione che ricorre alla tecnologia a supporto del processo decisionale sia più affidabile e abbia più successo; tuttavia non credono di avere a disposizione gli strumenti giusti per farlo. Questa situazione sta avendo un impatto negativo sulle loro capacità di prendere decisioni tempestive, con l’85% dei leader aziendali che soffre di stress decisionale, e spesso rimpiange, sentendosi in colpa o mettendo in discussione, la validità di una decisione presa nell’ultimo anno.
L’IA Causale si pone proprio l’obiettivo di aiutare e supportare questi manager a rendere efficace il processo decisionale, consentendo loro di comprendere dati determinati della causa esatta di un evento. Grazie a questo approccio, i leader aziendali hanno a disposizione uno strumento che gli permette di visualizzare i risultati prodotti in maniera più intuitiva ed immediata, poiché gli vengono fornite una serie di spiegazioni, ma soprattutto analisi delle cause.
Entrando ancora di più nel dettaglio di una tecnologia così innovativa, ci basta pensare che al centro del successo dell’IA Causale vi è l’inferenza causale. Di cosa si tratta? Parliamo di una metodologia utilizzata dai ricercatori per determinare sia l’effetto indipendente di un evento sia per trarre le conclusioni causa-effetto che ne derivano dai dati. I modelli causali consentono, dunque, di simulare eventi calcolando risultati ipotetici per la valutazione di diversi tipi di scenari.
Questo approccio consente alle imprese di rispondere in modo efficiente alla domanda “What – If”, producendo un notevole vantaggio competitivo e un risparmio di tempo e risorse, che altrimenti verrebbero impiegate in test fisici, numerosi e costosi. Per tutte queste ragioni l’Intelligenza Artificiale Causale è alla base della Suite Vedrai e della tecnologia che la muove.