Nel corso degli ultimi anni, specialmente in ambito tecnologico, troviamo alcuni termini ricorrenti che ci accompagnano quotidianamente e vengono affiancati alle categorie più disparate di prodotti e servizi. Uno di questi è senza dubbio l'intelligenza artificiale che, a mio modo di vedere, è anche uno dei concetti di cui si abusa di più e che è maggiormente confuso con altri processi come ad esempio il machine learning, che dell'intelligenza artificiale è una componente.

Allo stesso modo, se da un lato sono molte le occasioni in cui si fa riferimento in maniera sbagliata all'intelligenza artificiale, sono altrettante le situazioni nelle quali abbiamo a che fare con essa senza nemmeno accorgercene. In questo articolo voglio quindi cercare di spiegarvi in maniera semplice che cos'è l'intelligenza artificiale, in cosa si differenzia da un concetto che le è molto vicino come quello del machine learning e vi porterò alcuni esempi di come l'AI permette di semplificare e velocizzare alcune operazioni all'interno di quella che è la mia routine lavorativa.

Come detto poco sopra uno degli errori che facciamo più spesso è quello di confondere il concetto di intelligenza artificiale con quello del machine learning. Iniziamo quindi a dare una definizione proprio all'intelligenza artificiale. Per intelligenza artificiale si intende sostanzialmente la capacità di un apparecchio elettronico di imitare le funzioni cognitive umane come l’apprendimento, la risoluzione di problemi e lo svolgimento di operazioni che richiedono un ragionamento.

Tramite l’intelligenza artificiale, quindi, una macchina utilizza concetti matematici e logici per simulare il ragionamento utilizzato dagli esseri umani per raccogliere informazioni e conseguentemente prendere decisioni che portano allo svolgimento di una azione. Lo scopo è esattamente quello di fare in modo che la macchina raggiunga autonomamente la soluzione di un problema e possa ragionare e compiere le stesse operazioni che compirebbe un essere umano nella medesima situazione.

E dato che spesso confondiamo intelligenza artificiale e machine learning, proviamo a dare una definizione anche a quest'ultimo. Per farla semplice, potremmo dire che il machine learning è esattamente il processo di apprendimento consente alla macchina di acquisire esperienza e migliorare la precisione e la velocità con cui prende decisioni senza ricevere istruzioni dirette da parte dell'operatore. Il machine learning è quindi quella componente dell’intelligenza artificiale che tramite la raccolta di dati e l’applicazione di modelli matematici permette alla macchina di migliorare la sua efficienza tramite l’esperienza.

Semplificando ulteriormente l’intelligenza artificiale può essere considerata come il raccoglitore degli strumenti utilizzati da un sistema per pensare e agire come un essere umano (potremmo rappresentarla come il cervello), mentre il machine learning è l’approccio usato dai sistemi stessi per sviluppare e migliorare questa intelligenza (in senso figurativo pensiamo all'esperienza).

Prima di andare a vedere come l'intelligenza artificiale mi ha aiutato a velocizzare alcuni processi nella creazione di contenuti multimediali, voglio però farvi capire cosa intendo quando dico che spesso capita di avere che fare con intelligenza artificiale e machine learning nella vita di tutti i giorni senza nemmeno accorgerci di questa cosa.

Pensiamo ad esempio a tutti gli assistenti vocali che ormai da diverso tempo ci accompagnano e spesso velocizzano o semplificano alcune delle operazioni che compiamo quotidianamente. I vari Alexa, Siri, Google Assistant e chi più ne ha più ne metta, non fanno altro che compiere azioni al nostro posto sfruttando istruzioni che sono state fornite loro in fase di sviluppo e che vengono affinate giorno per giorno analizzando le nostre richieste e registrando le nostre abitudini.

Allo stesso modo potrei parlarvi anche dei più disparati servizi di streaming audio e video. Netflix, Spotify, Prime Video, Disney+; ognuno di questi utilizza l'intelligenza artificiale per suggerirci i contenuti più affini ai nostri gusti. Una selezione che diventa sempre più precisa man mano che passa il tempo perché il machine learning raccoglie informazione analizzando la tipologia dei contenuti riprodotti e migliorando così l'efficacia delle scelte prese dall'AI nel momento di proporci una nuova serie TV o un nuovo album del nostro genere musicale preferito o di quello che ascoltiamo maggiormente in un dato periodo.

Ma non finisce qui, lo stesso tipo di intelligenza artificiale viene sfruttata anche da Amazon e da altri negozi online per suggerirci prodotti che potrebbero interessarci, così come da Google, Microsoft e simili per proporci annunci pubblicitari che siano il più affini possibile ai nostri interessi e alle nostre ricerche. Sì, esatto, questo è il motivo per cui ultimamente i miei browser sono tappezzati di barbecue e forni per la pizza!

Ma come vi ho già anticipato voglio soffermarmi un attimo di più su quella che è la penetrazione dell'intelligenza artificiale in alcuni software per la creazione di contenuti che utilizzo quotidianamente. Da un paio d'anni a questa parte, infatti, le software house stanno lavorando sempre più a stretto contatto con le aziende produttrici di hardware per riuscire ad ottimizzare alcuni processi e a mettere nelle mani degli utenti dei programmi che siano sempre più in simbiosi con la macchina e che riescano a sfruttare al massimo proprio le possibilità offerte dall'intelligenza artificiale per velocizzare operazioni che altrimenti richiederebbero una quantità di tempo e di risorse molto superiore.

Per fare in modo che questo accada e per poter sfruttare al meglio questi strumenti sono quindi necessarie delle macchine che siano in grado di supportare l'utente con il giusto livello prestazionale. Io, ad esempio, utilizzo da qualche tempo un Asus ProArt Studiobook Pro 16 OLED che non è stato scelto casualmente, anzi. La linea ProArt è infatti la famiglia di prodotti all'interno della gamma Asus, che è stata pensata appositamente per andare incontro alle esigenze di chi, come noi, crea contenuti multimediali. All'interno di questo Studiobook Pro 16 OLED troviamo quindi processori Intel Core H di 11esima generazione e schede grafiche NVIDIA GeForce RTX 30, componenti che offrono un certo vantaggio prestazionale rispetto alla concorrenza quando parliamo di operazioni legate proprio all'intelligenza artificiale.

Non è infatti una novità che Intel stia lavorando da anni insieme agli sviluppatori per migliorare la comunicazione tra il proprio hardware e i software che sfruttano l'AI. A questo proposito ricordiamo il toolkit open-source chiamato OpenVINO con il relativo SDK, pensati proprio per velocizzare e ottimizzare la diffusione degli strumenti legati all'intelligenza artificiale. E dall'altra parte abbiamo le GPU Nvidia, che con lo stesso scopo, di anno in anno e di modello in modello integrano un numero sempre maggiore di Tensor Core e pacchetti di istruzioni. Questo "perfetto connubio" è davvero una manna dal cielo per chi crea contenuti quotidianamente e come si concretizza ve lo spiego subito.

Prenderò come esempio alcuni software della suite Adobe Creative Cloud e altri programmi sviluppati da Topaz Labs, una software house che propone un'intera gamma di soluzioni basate proprio sull'intelligenza artificiale.

Partiamo dai software Adobe e in particolare dai due che utilizzo di più in assoluto ovvero Premiere Pro e Photoshop. Le funzioni legate all’intelligenza artificiale all’interno di un programma come Premiere Pro sono diverse e riguardano principalmente la gestione dei colori e dell’audio. La prima di cui vi parlo è chiamata corrispondenza colore e ci permette di uniformare l’aspetto di due o più clip all’interno della nostra timeline dal punto di vista delle tonalità e della saturazione dei colori. Dopo aver analizzato l'aspetto delle diverse clip è l'AI che va ad agire sui diversi parametri per fare in modo che le immagini risultino il più coerenti possibili tra loro. Normalmente sarebbe invece l'utente ad agire manualmente sui singoli parametri per raggiungere il risultato.

Il secondo strumento di cui vi voglio parlare, sempre all’interno di Adobe Premiere Pro è quello dell’attenuamento automatico, che riguarda in questo caso l’audio e consente di regolare automaticamente il volume della musica o degli effetti di sottofondo nei in corrispondenza di un dialogo. Anche qui è il sistema che in autonomia capisce quando alzare e quando abbassare il volume della musica semplicemente analizzando la traccia audio che contiene le voci. Senza questo strumento toccherebbe invece a noi intervenire sul volume manualmente ad ogni interruzione del dialogo.

Sempre parlando di audio è stato poi aggiunto proprio con l’ultimo aggiornamento di febbraio lo strumento Remix. In questo caso il lavoro dell’intelligenza artificiale sostituisce il taglia e cuci che dovremmo effettuare manualmente andando ad accorciare o allungare la clip audio in maniera automatica per fare sì che si adatti alla lunghezza della clip video.

E infine non può mancare lo strumento re-frame che modifica dinamicamente le proporzioni del video mantenendo i soggetti importanti all’interno dell’inquadratura. Nel caso, ad esempio, di un video girato in 16:9 ma da esportare in formato 1:1 è normale che in alcuni frangenti il soggetto non rimanga esattamente al centro dell'inquadratura. Lo strumento reframe analizza il video e sposta automaticamente il contenitore del video all'interno dello spazio di lavoro per fare in modo che gli elementi principali restino sempre visibili.

Passiamo però a Photoshop dove troviamo altri due strumenti davvero molto utili. Il primo, che è forse anche quello che utilizzo di più in assoluto, è detto Riempimento contestuale o Riempimento in base al contenuto e serve sostanzialmente a ricostruire delle porzioni di immagini campionando parti della foto originale. Ma non solo, spesso e volentieri viene utilizzato anche per cancellare elementi all'interno dell'immagine stessa utilizzando esattamente lo stesso approccio. Dopo aver selezionato la porzione da riempire o sostituire basta attivare l'apposito strumento per fare in modo che l'AI analizzi l'immagine e ricostruisca i pixel mancanti. Il risultato è in molto casi sorprendente per coerenza e precisione, provare per credere.

L'altra funzione è quella della seleziona automatica del soggetto e direi che il nome è già abbastanza esplicativo. Sostanzialmente si tratta di uno strumento che permette con un solo click di selezionare gli elementi principali all'interno dell'immagine per copiarli oppure per creare una maschera e andare ad applicare delle modifiche selettive. La selezione può essere più o meno precisa a seconda della complessità dell'immagine ma resta comunque un aiuto estremamente importante per velocizzare un'operazione che normalmente richiederebbe molto più tempo.

Passando ai software della suite Topaz vi parlo invece di DeNoise AI, Sharpen AI, Gigapixel AI e Adjust AI. Parto proprio da quest'ultimo che è sostanzialmente un software di elaborazione foto che ci permette di andare ad applicare ai nostri scatti una serie di filtri preimpostati o di agire su diversi parametri per andare a migliorare colori, definizione e altre caratteristiche. Lo strumento che ci interessa è però quello della correzione automatica che, in breve, lascia che sia lo stesso software ad analizzare la foto e ad applicare quelle che, secondo lui, sono le modifiche necessarie.

Gigapixel AI è invece un software pensato per il ridimensionamento delle immagini. Normalmente quando andate ad ingrandire una foto questa stessa risulta spesso tanto più sgranata e tanto meno nitida quanto più andiamo ad aumentarne le dimensioni. Gigapixel Ai sfrutta l'intelligenza artificiale per sopperire a questo problema andando a ricostruire i pixel in prossimità di quelli già esistenti in modo che l'ingrandimento risulti tanto nitido quanto la foto originale, anzi, in alcuni casi migliorando anche questo aspetto.

E per finire abbiamo parlato di DeNoise AI e Sharpen Ai, e anche qui i nomi sono abbastanza eloquenti. Nel primo caso parliamo di un software pensato per ridurre il rumore di fondo, che viene soppresso ricreando i pixel dell'esatto colore nei punti in cui si presenta la classica trama puntinata data proprio dalla presenza di poca luce. Il secondo programma si concentra invece sulla riduzione dell'effetto micromosso. In sostanza l'intelligenza artificiale va a calcolare lo spostamento dei pixel e agisce ricostruendo l'immagine in modo da ridurre il più possibile questo difetto.

Bene, direi che ci siamo fatti un’idea abbastanza concreta di quanto l’intelligenza artificiale sia già parte della nostra vita in processi e strumenti che alle volte utilizziamo o mettiamo in pratica senza nemmeno pensarci e che in realtà sono possibili proprio grazie al cervello della macchina che utilizziamo. Tutto questo senza dimenticare allo stesso tempo l'importanza di elementi come il machine learning, che contribuisce a costruire le librerie di dati e a realizzare modelli matematici sempre più precisi e specifici.

Ma cosa ne pensate voi dell'intelligenza artificiale? Pensate davvero che si arriverà ad un punto nel quale ci basterà schiacciare un pulsante e attendere che la macchina svolga tutto il lavoro al nostro posto? oppure sarà sempre comunque necessaria una buona parte di manualità? Io sono piuttosto combattuto, ma di una cosa sono certo, di alcuni degli strumenti di cui vi ho parlato non posso più fare a meno!