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GENNAIO-FEBBRAIO 2019 AUTOMAZIONE OGGI 411 128 AO TUTORIAL tangolare. Questa carenza di ragionamento di ordine superiore è il motivo per cui gli algoritmi di intelligenza artificiale possono essere facilmente ingannati. Apportare piccole modifiche può trasformare un’immagine di un cane in quella di un veicolo. Il problema diventa importante quando, ad esempio nella guida assistita, un veicolo non ricono- sce un ostacolo perché di colore troppo chiaro o di forma con- fondibile. Il noto ricercatore ed esperto di computer vision e machine learning Zeeshan Zia di Microsoft, esprime la sua convinzione che il realtime mapping, tanto importante nella guida autonoma, sia efficace soltanto in ambienti statici e molto meno in quelli dina- mici. Che significa che la guida automatica è perfetta solo da fer- mo o se il veicolo si muove a passo d’uomo. Le capacità di visione in questo campo si sviluppano molto velocemente soprattutto nell’ambito della realtà aumentata, il cui utilizzo nella manuten- zione predittiva è evidente, ma nel mondo della guida autonoma o della robotica i problemi da affrontare sono ancora tanti. Dunque gli algoritmi possono generalizzare molto bene a partire da un numero finito di esempi di addestramento. Questo tuttavia contraddice le basi della logica: elaborare regole generali da un insieme limitato di esempi non è un’affermazione logicamente valida. In altre parole, per definire una regola che descriva ogni componente di un insieme, dovremmo avere informazioni su ogni componente dell’insieme. Attacco o difesa? Un viaggio ancora lungo. Un ecosistema connesso, sia esso pro- duttivo o di qualunque altra natura, si basa sulla comunicazione. La comunicazione digitale, lo sappiamo bene, è terreno fertile per i crimini di varia natura, dall’hacking allo spionaggio, al malware. Un network di comunicazione esteso che consente un alto livello di automazione è molto sensibile e sottoposto continuamente a cyber-minacce. Non c’è nulla di più pericoloso di un’intrusione in un sistema che si basa essenzialmente sulla comunicazione, sull’analisi dei dati, sull’assorbimento di questi e il conseguente apprendimento. Ma l’intelligenza artificiale, e le matrioske da essa contenute, machine learning e deep learning, diventano armi da impiegare per prevedere le minacce e adattarsi a esse, identificarle ed elimi- nare le vulnerabilità esistenti, rilevare e fermare attacchi digitali a velocità ed efficienze impossibili da raggiungere con l’analisi umana. La cybersecurity è una branca da tenere in altissima considera- zione in ogni settore, anche in ambito PMI, poiché ogni settore produttivo attinge sempre più alle tecnologie digitali. Markets&Markets ha stimato che il mercato dell’intelligenza ar- tificiale (comprese le applicazioni di machine learning e di deep learning) potrà arrivare a 190,6 miliardi di dollari nel 2025 con un Cagr (Compound Annual Growth Rate - tasso annuo di crescita composto) del 36,6% tra il 2018 e il 2025. La trasformazione digitale dell’industria (e non solo) rende le in- frastrutture più permeabili e attaccabili. E l’attacco può venire proprio dall’intelligenza artificiale poiché è una nuova occasione e un nuovo potente strumento in mano agli hacker e poiché le applicazioni dell’intelligenza artificiale generano nuovi potenziali punti di attacco. Se l’intelligenza artificiale è utilizzata per ‘contrastare’ e ‘identificare’ gli attacchi informatici, la stessa metodologia può essere sfruttata dagli hacker criminali per condurre gli attacchi che potrebbero di- ventare quasi invisibili. Dunque, come spesso accade, la stessa tecnologia può essere uti- lizzata per l’attacco e la difesa. Markets&Markets stima che il mercato delle soluzioni di intelli- genza artificiale di cybersecurity e di machine learning applicato alla sicurezza potrà raggiungere i 34,8 miliardi di dollari nel 2025. Ma se proprio l’intelligenza artificiale, il machine learning e il deep learning possono proporre soluzioni difensive e anti-intrusive, le stesse penetreranno sempre di più nelle abitudini degli hacker. Anche qui siamo di fronte a una ‘vite senza fine’. Se il mondo dell’intelligenza artificiale, del machine learning e del deep learning offrono alla produzione, al manufacturing, all’automoti- ve ma anche al gaming e all’entertainment possibilità di miglio- ramento continuo, altrettante continue vulnerabilità offriranno il lato oscuro della tecnologia. Ma proprio la tendenza e la pulsione verso il miglioramento continuo e l’apprendimento profondo sa- ranno i propellenti non solo per tendere alla qualità estrema e alla perfezione operativa, ma anche per raggiungere sempre più alti gradi di sicurezza e protezione. La sfida è lanciata, che la forza sia con... noi. • Fonte: www.pixabay.com Fonte: www.pixabay.com