RF-Pose: l’IA che vede attraverso i muri

Rispetto ad altre specie animali, non possiamo affermare che i nostri sensi siano particolarmente sviluppati; si sono infatti lentamente attenuati, assopiti, grazie o a causa dello sviluppo psichico ed intellettuale degli ultimi 10.000 anni, che ha posto in secondo piano tutto il resto. Ciò che, però, è meraviglioso della nostra continua evoluzione è il desiderio insaziabile di potenziare i sensi e le capacità che già possediamo, tornando ad abilità primitive, o prendendone in prestito di nuove da altre specie animali. 

Fra i cinque sensi, ciò che abbiamo di meglio da offrire è indubbiamente la vista; per questo, diamo un così grande valore simbolico ai nostri occhi. Siamo ormai in grado di vedere al buio o di captare infrarossi e proprietà termiche, come alcuni animali possono già fare. Il prossimo passo, secondo molti, sarà l’acquisita capacità di vedere attraverso gli oggetti. 

Come ben si sa, certi animali, come ad esempio i pipistrelli, utilizzano un radar altamente sviluppato per muoversi nello spazio, che permette loro di vedere le prede anche a grande distanza e attraverso alberi e fronde. 

Da circa un secolo che noi umani abbiamo familiarità con le frequenze radio, ma solo negli ultimi anni si è stati in grado di creare un dispositivo portatile e preciso per poter riconoscere una persona o un oggetto attraverso le pareti utilizzando questa tecnologia. Attualmente, il problema maggiore è il costo del dispositivo radar e la mancanza di precisione che ancora lo contraddistingue, ma gli ultimi sviluppi in fatto di machine learning e IA rappresentano dei significativi passi avanti. 

 

Il progetto dell’MIT 

Circa un anno fa il MIT ha pubblicato i risultati di uno studio riguardo all’utilizzo di onde radio a bassa frequenza per il riconoscimento dei movimenti delle persone attraverso le pareti. L’IA sviluppata su un deep neural network, chiamata RF-Pose, è in grado di realizzare modelli in due dimensioni.

Inizialmente una rete neurale ha estratto, grazie all’utilizzo di telecamere, uno sticker dalle migliaia di immagini di persone intente a condurre le attività più disparate. Successivamente il sistema RF-Pose gli è stato affiancato per collegare gli sticker ai corrispettivi dati radio. 

Quando il RF-Pose ha cominciato a lavorare in autonomia, i ricercatori hanno notato, non con un certo stupore, che questo era in grado di percepire le persone attraverso le pareti, con un calo della precisione del solo 10%. È sorprendente che la precisione dei risultati, fra il sistema visivo e quello basato sulle onde radio, sia assolutamente comparabile. 

Un’altra abilità che il RF-Pose può vantare è la capacità di riconoscere la singola persona, grazie alle sue caratteristiche fisiche o ai movimenti, con una precisione dell’83%.

 

I benefici in termini di privacy 

Una caratteristica fondamentale di questo tipo di strumento è rappresentata dalla possibilità di tracciare il movimento delle persone nel completo rispetto della loro privacy. L’utilizzo di onde radio, infatti, restituisce la silhouette della persona che si trova dietro il muro, senza alcuna specificazione dei tratti somatici o delle caratteristiche individuali che permetterebbero l’identificazione del soggetto. 

Una tutela di questo tipo permette di sviluppare applicazioni commerciali totalmente sicure e nel pieno rispetto delle normative sulla privacy che stanno diventando sempre più stringenti. 

 

Le applicazioni pratiche 

I possibili sbocchi pratici di questa tecnologia sono infiniti, anche grazie al fatto che il sistema è a basso costo di sviluppo e di facile utilizzo. 

I ricercatori del MIT affermano che inizialmente verrà sperimentato in ambito medico, per riconoscere o seguire lo sviluppo di certe malattie, come il Parkinson e la SLA, attraverso micro segnali e caratteristiche fisiche. Allo stesso tempo si pensa di implementarlo in case di riposo o abitazione private di soggetti con difficoltà motorie, come dispositivo di sicurezza che, nel caso di una caduta o situazioni di rischio, può mettere in allarme il personale sanitario.

Altri possibili ambiti d’uso sono il gaming - in cui il riconoscimento dei movimenti del giocatore non dipenderebbe più da una videocamera, limitata da un certo raggio d’azione; la sicurezza e la robotica, con il potenziamento delle capacità di movimento e la mappatura degli spazi interni, come stanno già facendo Apple e Google con Indoor Maps Program e IndoorMaps, che fanno uso della rete Wi-Fi e della planimetria dell’edificio.

 

La nostra soluzione per i retailer 

Noi di Neosperience abbiamo sviluppato, negli anni, una soluzione per la Customer Experience in store, che si basa su una tecnologia innovativa e rivoluzionaria per il settore.

People Analytics, infatti, utilizza alcune telecamere posizionate nel negozio che, unite ai nostri sistemi di analisi dei flussi basati sull’IA, riconoscono i movimenti dei clienti e evidenziano le zone che registrano un maggiore o minore flusso di utenti, grazie a una mappa di calore. Un sistema di questo tipo permette di acquisire insight molto interessanti e di individuare problematiche e punti di forza nella disposizione dei prodotti o nel comportamento dei dipendenti. 

Ovviamente questa tecnologia potrebbe essere potenziata con il RF-Pose del MIT, così da superare i limiti ambientali del negozio.

 

Il sistema RF-Pose per l’advertising 

Un’altra possibile applicazione è l’implementazione del sistema RF-Pose nella cartellonistica digitale e tradizionale. Già alcuni soggetti, come Grandi Stazioni Retail, utilizzano totem capaci, attraverso telecamere, di leggere le espressioni facciali del pubblico e, più in generale, tenere conto del numero di persone che passano e della loro posizione nello spazio. 

Questo tipo di tecnologia, però, è molto costosa. Uno strumento basato sul sistema RF-Pose, invece, sarebbe in grado di tenere conto dei passanti e della loro posizione. In questo caso, potrebbe essere applicato anche alla cartellonistica tradizionale senza grandi spese di implementazione. 

Inoltre, lo stesso sistema potrebbe essere utilizzato per inviare notifiche ai clienti che passano davanti all’adv, se questi hanno dato l’autorizzazione a ricevere notifiche. 

In definitiva, il RF-Pose è un sistema che promette di migliorare di molto il nostro modo di comprendere i movimenti e le attività degli utenti, tenendo sempre presente che la privacy del pubblico è la cosa più importante da proteggere. 

NON seguire questo link o sarai bannato dal sito!

Crisis Management: l’IA per aiutare a predirla e affrontarla

In un mondo sempre più dinamico, tecnologico, globalizzato, responsabile e sensibile rispetto a molte tematiche, le situazioni di crisi potenziali o reali in cui le aziende possono imbattersi sono in costante aumento. Basti pensare al tema dei cyber attacchi; negli ultimi anni si sono moltiplicati in ogni settore, dal pubblico al privato, mettendo a serio rischio dati sensibili e sistemi informatici.

Riuscire a prevedere e a risolvere le problematiche che via via possono intaccare la tua brand reputation è essenziale. Se ti prepari per tempo e se sei riuscito a sviluppare le giuste competenze all’interno della tua azienda, hai le giuste skills per affrontare ogni situazione. 

Se invece anche i piccoli problemi ti mettono in difficoltà condizionando il tuo operato, allora il tuo business, nel caso che un evento interno o esterno sopraggiungesse, rischia di finire gambe all’aria.

Perchè, ricordando l’ammonimento di Ian Mitroff, forse il più importante esperto di crisis management, “non ci si deve chiedere più se un evento critico si verificherà, bensì quando, dove e con quali conseguenze”

 

La ricerca di Deloitte 

Nel 2018 Deloitte ha condotto un’innovativa ricerca riguardo alla percezione di manager ed esperti di settore sul tema nel crisis management. I risultati sono stati sorprendenti sotto molti punti di vista. 

Ciò che è balzato agli occhi degli esaminatori è stata una generale self confidence dei manager, che molte volte ritengono la propria azienda pronta a sostenere un evento inaspettato e pericoloso, quando in realtà non hanno dati empirici su cui basarsi. 

Per fare un esempio, l’88% degli intervistati ha affermato di essere in grado di affrontare uno scandalo aziendale, quando in realtà solo il 17% lo ha vissuto in prima persona, nella realtà o grazie ad una simulazione.

Il punto è proprio questo. Sperimentando e provando sulla propria pelle situazioni di crisi, la percezione dei dirigenti cambia considerevolmente. La ricerca ha infatti evidenziato che, tra coloro i quali nei due anni precedenti avevano sperimentato una situazione aziendale drammatica, la necessità di investire in prevenzione e formazione risultava considerevolmente più alta rispetto alle priorità evidenziate dai colleghi ancora senza crisi sulle spalle.

 

Quindi, come è giusto comportarsi?

Preparandosi per tempo. Per prima cosa, è assolutamente necessario redigere una lista dei possibili problemi in cui potrebbe incappare l’azienda. 

Redigere una valutazione dei rischi coerente è il primo passo per non farsi trovare impreparati.

Successivamente va nominata e organizzata una task force che sia responsabile in caso di crisi. È uso comune coinvolgere i soggetti che si occupano delle pubbliche relazioni e del rapporto con i consumatori, i vertici più alti dell’azienda, che dovranno essere i soggetti con cui si relazioneranno media e istituzioni e, inoltre, l’ufficio legale, per spiegare e dipanare ogni questione giuridica.

Essenziale è anche programmare simulazioni di crisi, in base alla valutazione di rischio redatta precedentemente. L’esperienza è l’unico strumento utile per affrontare una crisi nel miglior modo possibile, ma è anche la lente d’ingrandimento sulle debolezze aziendali. 

Si dice che quando una persona si trova in una situazione di pericolo, questa mostra la sua vera natura. Per le aziende funziona allo stesso modo. Non bisogna mai sottovalutare il potere che una simulazione ha per la crescita e la consapevolezza di dipendenti e dirigenti. 

 

Quali sono gli strumenti già esistenti?

Uno sicuramente da citare è In Case of Crisis by RockDove Solutions, proposta come app utilizzabile dai quadri aziendali. Questo strumento si ripromette di aiutare le aziende ad affrontare situazioni di crisi attraverso strumenti come protocolli operativi, sistemi di messaggistica intra app tra responsabili, notifiche personalizzate e report delle attività messe in campo.

La domanda però è un’altra: si può fare di più?

A riguardo, è interessante partire dalla famosa definizione che Timothy Coombs, Associate Professor in Communication Studies at Eastern Illinois University, diede di crisi aziendale. “Una crisi è la percezione di un evento non prevedibile che mette in pericolo le aspettative degli stakeholder e che può seriamente compromettere la capacità operativa di un’organizzazione con conseguenze negative”

Due sono i passaggi essenziali: “non prevedibile” e “compromettere la capacità operativa”. Cercheremo di individuare ora quali soluzioni, basate sull’IA, renderebbero questa definizione obsoleta.

 

Soluzioni basate su Intelligenza Artificiale 

Partiamo dalla sua non prevedibilità. Abbiamo già visto che grazie a simulazioni e formazione, uniti a un valutazione dei rischi affidabile, la possibilità di prevedere situazioni rischiose cresce considerevolmente. 

Ma immaginiamo di implementare all’interno dello strumento un’IA in grado di aiutare i responsabili nella valutazione dei rischi, riconoscendo operazioni e dimensioni dell’azienda, la sua posizione geografica e i macro fattori esterni che potrebbero influenzare le operazioni. 

In questo modo, l’IA propria dell’app potrebbe sviluppare programmi di formazione ad hoc per i singoli responsabili, immaginando situazioni e implicazioni plausibili, su base anche probabilistica, e collegando autonomamente domande a comportamenti da adottare e best practices. 

Inoltre potrebbe simulare una situazione di crisi vera e propria, coinvolgendo tutti i responsabili, misurando tempi di reazione e efficacia di scelte e operazioni, tenendo come termine di confronto le crisi passate, divise in well or bad concluded. 

Riguardo al problema della compromissione delle capacità operative aziendali, la sua utilità consisterebbe nel facilitare la comunicazione fra tutti i membri della task force e nel tenere sotto controllo i parametri di crisi. 

 

Specifiche funzionalità

Andando più nello specifico, nel momento in cui è certo che una crisi sia in atto, chi ne è a conoscenza potrebbe mandare un alert automatico, con i dati più importanti già raccolti dall’IA, a tutti gli altri responsabili.

Una volta inserite le informazioni su stato, tipo e caratteristiche della situazione di crisi, l’IA potrebbe aiutare a prevederne lo sviluppo, immaginando soluzioni ad hoc per riuscire ad affrontarla. Inoltre, l’Intelligenza Artificiale potrebbe svolgere funzionalità di web listening, monitorando le parole chiave collegate all’azienda su internet e sulle piattaforme social, per tenere sotto controllo lo sviluppo della crisi. Inoltre, con un unico strumento sarebbe possibile monitorare l’operato dei propri servizi di customer service, e dei membri stessi della task force.

Grazie a queste nuove opportunità tecnologiche, si ridurrebbero significativamente i rischi di vedere compromessa l’operatività aziendale. Inoltre l’IA sarebbe in grado di imparare dagli errori propri e altrui, migliorando costantemente la propria efficienza e limitando sempre di più le conseguenze sfavorevoli delle situazioni di crisi.

In definitiva, le possibilità di migliorarsi ancora rispetto al crisis management esistono e vanno perseguite. Perché prevedere una crisi e limitarne i danni è una questione che riguarda la vita e il lavoro di migliaia e migliaia di lavoratori e cittadini. L’Intelligenza Artificiale serve proprio a questo, ad aiutare noi uomini a vivere meglio e in sicurezza.

 

Il lato oscuro dell’etica tecnologica

Il giudizio di noi uomini è un pendolo che continuamente oscilla fra ottimismo e pessimismo. Questa tendenza si manifesta chiaramente quando ci si trova a doversi confrontare con gli sviluppi tecnologici che negli ultimi decenni hanno modificato il nostro stile di vita.

Umberto Eco, nel lontano 1964, dava alle stampe Apocalittici e Integrati, un saggio che aveva lo scopo di mettere ordine, una volta per tutte, tra i vari giudizi che venivano espressi riguardo alla società di massa. Eco cercò di trovare una giusta e ragionevole via di mezzo tra chi si mostrava entusiasta e chi, invece, aborriva il cambiamento perché, come la saggezza popolare ci insegna, in medio stat virtus

La situazione attuale

Lo stesso discorso si può trasferire, senza particolari modifiche, nella società di oggi, che vede due schieramenti confrontarsi con violenza su diversi temi, come social network, privacy, rapporti personali, aggressività online e deresponsabilizzazione. Fra chi ha cieca fiducia nella nascita di un mondo finalmente giusto, e chi predice la fine della nostra esistenza, anche noi, come il pendolo,  siamo altalenanti nel giudizio sul nostro futuro tecnologico.

Nell’ultimo periodo, ad alimentare il dibattito, sono salite agli onori della cronaca notizie relative a razzismo, pregiudizi e scarsa sensibilità etica delle Intelligenze Artificiali che vengono adoperate dai grandi soggetti internazionali nella gestione dei social network, nei procedimenti di recruitment aziendale, nei sistemi predittivi della polizia e in molte altre applicazioni.

Ebbene, non c’è da stupirsi; la tecnologia non è neutrale. 

Questa è creata dagli umani per i suoi simili, e porta dentro di sé tutti i pregiudizi e lo storico personale di chi la sviluppa. Questa verità viene alla luce chiaramente nelle applicazioni dove la tecnologia ha una voce e si relazione direttamente con i suoi creatori.

Tay, il bot di Microsoft

Nel 2016, Microsoft rilascia su Twitter il suo bot più evoluto, Tay, acronimo per thinking about you, per migliorare le sue abilità conversazionali all’interno del social network. 

In meno di 24 ore Tay comincia ad usare un linguaggio offensivo, sessista e razzista, costringendo Microsoft a ritirare il bot. 

Le cause di questo disastro mediatico vengono presto scoperte: durante quel breve lasso di tempo, l’Intelligenza Artificiale, che non era stata istruita a riconoscere e limitare i comportamenti scorretti, ha imparato dagli utenti stessi di Twitter a utilizzare un linguaggio inappropriato. 

Il sistema di moderazione dei contenuti di Youtube 

Un altro esempio che va citato perché pervasivo nelle nostre vite è il funzionamento del sistema di moderazione dei social network. Come ben sappiamo, nel 90% dei casi è un’Intelligenza Artificiale, addestrata per riconoscere quali siano i contenuti inadatti, a controllare ciò che viene pubblicato sui social. Ebbene, non è raro il caso di utenti che sono stati il bersaglio di un comportamento discriminatorio da parte del sistema di controllo dei contenuti. 

In riferimento a ciò, è interessante l’episodio inerente alla piattaforma di video-streaming YouTube, che ha penalizzato economicamente e in visibilità i contenuti su temi LGBTQ+ di numerosi content creator. In questo caso, il sistema non è stato in grado di distinguere tra temi sessualmente espliciti, e quindi non ammessi, e video che invece mettevano in luce i differenti orientamenti sessuali e di genere degli autori.

I casi noti che possono essere presi in considerazione in questo post sono veramente tanti, e molti altri sono quelli che non hanno ricevuto visibilità mediatica e che per questo ignoriamo.

OpenAI e corsi universitari

In risposta, molti soggetti negli ultimi anni hanno recepito l’importanza del tema e sono corsi ai ripari. OpenAI, società no-profit che vanta fra i propri finanziatori Elon Musk e Bill Gates, si è posta come obiettivo la creazione di un’Intelligenza Artificiale libera, sicura e che possa migliorare la vita di tutta l’umanità, senza discriminazioni. 

Molte università, invece, hanno cominciato a inserire, all’interno delle proprie offerte formative, esami e specializzazioni riguardanti l’etica nell’intelligenza artificiale. Harvard, Stanford, il Massachusetts Institute of Technology; tutte le più importanti fucine di talenti del settore tecnologico hanno finalmente compreso l’importanza di insegnare ai propri alunni che la tecnologia, come abbiamo già detto, non è neutrale e va pensata secondo coscienza. 

Anche in Italia, per quanto i corsi universitari su IA e machine learning siano ancora limitati numericamente e territorialmente, il tema dell’etica applicata alla tecnologia è trattato e sviluppato ovunque. 

In definitiva, la chiave di volta è una sola: ricordarsi che non saranno le macchine a costruire un futuro migliore, ma le persone che le svilupperanno, se avranno a cuore il nostro futuro.

 

Photo by Nadine Shaabana on Unsplash