Si parla ormai di intelligenza artificiale per citare gli ultimissimi sviluppi della tecnologia. Gli ambiti di applicazione sono differenti: diagnosi mediche, social, discipline artistiche e tanti altri.

Tra questi settori annoveriamo anche il gambling online, che negli ultimi anni ha integrato le tecnologie basate sull’intelligenza artificiale nello sviluppo e progettazione dei giochi, soprattutto delle slot machine online. Molti dei migliori casinò online italiani adottano l’IA anche per fornire indicazioni utili e indirizzare la ricerca degli utenti nelle sezioni FAQ. In questo caso, l’IA rappresenta un filtro per poter rispondere al meglio ai dubbi degli utenti relativi all’utilizzo delle piattaforme di gioco. Infine, bisogna evidenziare come l’Intelligenza artificiale sia fondamentale per migliorare l'user experience e per fornire agli utenti suggerimenti correlati ai propri gusti di gioco.

Ma andiamo adesso ad approfondire le basi su cui si fonda l’Intelligenza artificiale e le sue relazioni con altri campi, in particolare con i motori di ricerca.

Il machine learning, su cui poggia l’intera attività di ricerca di Google, è, ad oggi, un meccanismo fondamentale che insegna agli algoritmi come raggiungere determinati risultati attraverso diverse fasi: la prima legata al cosiddetto training o addestramento, che si basa sulla ricerca e la raccolta delle informazioni, e la seconda relativa all’esplicazione effettiva del compito assegnato.

È proprio a tal proposito che Google, nello scorso luglio, ha lanciato PAIR (People+AI Research Initiative). L’obiettivo finale di PAIR è quello di mettere l’intelligenza artificiale totalmente al servizio degli esseri umani, ovvero a disposizione di tutti in base a quelli che sono i bisogni degli utenti.

PAIR crea grafici che mostrano i modelli di apprendimento degli utenti, i quali rivelano dove si nascondono potenziali pregiudizi e aiutano gli algoritmi a prendere decisioni più giuste.

Un lavoro che ha come target principalmente gli ingegneri, ma non solo. Fernanda Viégas, che Google ha posto alla guida di PAIR e che si è formata in più di un ambito tecnologico, ci tiene a chiarire proprio questo concetto. Non può essere solo l’ingegnere l’autore delle decisioni, semplicemente perché non esistono solamente le sue percezioni e le sue esigenze. La Viégas precisa, appunto, come l'obiettivo del progetto è quello di dedicarsi anche ad altri, come ad esempio lo studente che vuole saperne di più su queste tecnologie, il medico che ha bisogno di fidarsi del sistema adottato, e altre categorie: la necessità, cioè, di più persone, per capire come funziona l'apprendimento automatico e quali sono i suoi limiti e porsi domande sempre più critiche.

Ma se questi meccanismi sono fin troppo tecnici e a volte incomprensibili alla gente comune, il lavoro di PAIR è anche quello di tradurre le riflessioni della macchina affinché siano accessibili ad altre categorie che non si fermino solo a quella degli ingegneri. Uno sforzo di marketing, è chiaro, che ha bisogno che più categorie possano discuterne e prendere decisioni. Il grande obiettivo è quello di rendere equo l'apprendimento automatico, attraverso passaggi concreti e di creare strumenti che possono essere utilizzati internamente in Google, per poi aprirli al resto del mondo.