ALGORITMI E AI
L'importanza del data processing e degli algoritmi nella digitalizzazione.
Nei percorsi di digitalizzazione si produce una grande quantità di dati che deve essere processata secondo le indicazioni e nelle modalità previste dalla struttura responsabile del progetto. Questa attività si chiama data processing ed è basata sull'utilizzo massivo di algoritmi.
Il termine algoritmo ha una origine antica e risale al IX secolo della nostra era, quando la scienza parlava arabo e Baghdad era il centro della cultura matematica medievale. A quei tempi uno dei matematici (e astronomo e geografo) più famosi si chiamava Muhammad ibn Musa al-Kuwarizmi. Un genio universale. Fondò l'algebra e diede il nome ai procedimenti di calcolo utilizzati nel medioevo e basati sull'uso delle cifre arabiche. Al Kuwarizmi – Algorithmus – Algoritmo.
Fino a qualche anno fa, algoritmo era un termine astruso che evocava incubi notturni ai liceali prossimi alla maturità. Oggi, in seguito alla rivoluzione informatica promossa da Internet, Smartphone, App e Social, tutti parlano di algoritmi, intesi come procedimenti quasi magici che a partire da una base dati più o meno ampia sono in grado di fare qualunque cosa, compreso influenzare il comportamento delle persone su questioni di primaria importanza.
In informatica gli algoritmi fanno soprattutto cose buone, In particolare nel settore della digitalizzazione dei beni archivistici e documentali. In questo campo, essi sono assimilabili a software realizzati tramite apposita programmazione (coding) che svolgono autonomamente una serie di operazioni (conversione, misurazione, trasformazione) sui file con l'obiettivo di:
- Velocizzare il tempo di elaborazione;
- Ridurre il numero di persone addette a tale elaborazione;
- Migliorare il risultato finale.
Gli algoritmi di digitalizzazione possono svolgere diverse operazioni, alcune elementari come rotazione, ridimensionamento, ritaglio, correzione del colore, aggregazione delle immagini e organizzazione dei file. Altre operazioni più complesse includono il riconoscimento ottico dei caratteri (Optical Character Recognition), il rilevamento degli oggetti (Object Detection) e la trasformazione dei contenuti.
L'evoluzione dell'Intelligenza Artificiale: dall'AI al Machine Learning al Deep Learning
Nell'ambito dell'Intelligenza Artificiale, siamo testimoni di una transizione dal concetto di AI, che comprende tecniche che permettono alle macchine di imitare il comportamento umano, al Machine Learning, che consente ai computer di imparare autonomamente senza essere programmati esplicitamente. Questa evoluzione ci ha portato al Deep Learning, un avanzamento dell'Intelligenza Artificiale che consente alle macchine di creare reti neurali artificiali complesse. Grazie a ciò, le macchine non solo apprendono, ma sono in grado di creare connessioni originali che possono contribuire allo sviluppo della conoscenza.
La Computer Vision nel contesto dell'Intelligenza Artificiale
La Computer Vision è una disciplina dell'Intelligenza Artificiale che si basa su algoritmi e tecniche per consentire ai computer di comprendere e interpretare le immagini. Nella gestione dei documenti e degli archivi, la Computer Vision può essere utilizzata per automatizzare e ottimizzare attività come l'identificazione, la classificazione e l'organizzazione dei documenti. Attraverso l'estrazione delle caratteristiche visive, come testo, immagini e layout, la Computer Vision consente di etichettare e organizzare gli archivi in modo efficiente, facilitando una ricerca e un recupero più veloci ed accurati delle informazioni archiviate.
L'importanza dei dati nella progressione di queste tecnologie
Per progredire ulteriormente, queste tecnologie necessitano di grandi quantità di dati. Fortunatamente, grazie ai progetti di digitalizzazione degli archivi storici, oggi è possibile raccogliere una vasta quantità di dati. Questa reciproca convenienza tra dati e tecnologie migliora l'apprendimento dei sistemi e, a sua volta, contribuisce alla valorizzazione creativa dei dati stessi. Si tratta di una strategia vincente per le imprese storiche, che grazie a iniziative come quelle proposte da Made in Heritage, hanno l'opportunità di sfruttare appieno queste potenzialità.
