L’evoluzione della Computer Vision nell’AI: Passato, presente e futuro

Articolo in lingua originale di Nathan

Introduzione

La Computer Vision, un sottoinsieme dell’Intelligenza Artificiale (AI) ha percorso una lunga strada dalla sua nascita. Si è evoluta da semplici compiti di elaborazione delle immagini a capacità più avanzate, come il riconoscimento degli oggetti, la comprensione delle scene e perfino il riconoscimento delle emozioni umane.

In questo articolo, esploreremo la storia della Computer Vision, il suo stato attuale e il suo futuro previsto. Parleremo anche di alcune aziende e strumenti all’avanguardia che stanno apportando un impatto significativo nel campo della computer vision.

https://miro.medium.com/v2/resize:fit:1100/format:webp/1*oT9rnscRBxnHbCkOlXxSiA.png

L’abilità di estrarre informazioni utili dalle immagini

1. Esordi della Computer Vision

L’idea di insegnare ai computer a “vedere” e interpretare le informazioni visive è nata negli anni ’60. I ricercatori si sono inizialmente concentrati su compiti di base, come il rilevamento dei bordi e il riconoscimento dei pattern. I primi lavori nella computer vision ruotavano attorno a una tecnica chiamata “mondo a blocchi” (“block world”), in cui si insegnava ai computer a riconoscere forme geometriche semplici.

Negli anni ’70 e ’80, l’attenzione si è spostata su compiti più complessi, come il riconoscimento di oggetti e la ricostruzione 3D. Lo sviluppo di hardware e algoritmi più potenti ha permesso ai ricercatori di affrontare queste sfide. In questo periodo, David Marr, scienziato cognitivo e pioniere della computer vision, propose un framework per la comprensione delle informazioni visive, che comprendeva tre livelli di rappresentazione: schizzo primario, schizzo 2,5D e modello 3D.

2. Stato attuale della Computer Vision

I progressi nell’AI, in particolare nel deep learning, hanno rivoluzionato il campo della computer vision. L’introduzione delle reti neurali convoluzionali (CNN) da parte di Yann LeCun alla fine degli anni ’90 ha segnato una svolta. Queste reti si sono dimostrate molto efficaci nel gestire compiti di riconoscimento di immagini su larga scala.

Oggi la computer vision è diventata parte integrante di diversi settori, come quello automobilistico, sanitario, agricolo e della vendita al dettaglio. Tra gli sviluppi più degni di nota ricordiamo:

Rilevamento e riconoscimento degli oggetti: Identificazione e categorizzazione di oggetti all’interno di immagini e video. Tra gli esempi di tool vi sono YOLO (You Only Look Once), R-CNN e SSD (Single Shot MultiBox Detector)
Segmentazione semantica: Classificazione di ogni pixel di un’immagine all’oggetto a cui appartiene. Tra gli esempi vi sono Mask R-CNN e DeepLab.
Sintesi di immagini e trasferimento di stile: Generazione di nuove immagini o trasferimento dello stile di un’immagine a un’altra. Ne sono un esempio le GAN (Generative Adversarial Networks) e il Neural Style Transfer.

3. Aziende e tool all’avanguardia che utilizzano la Computer Vision

Diverse aziende stanno lavorando a soluzioni innovative che sfruttano i più recenti progressi della computer vision. Tra queste troviamo:

OpenAI: Questa organizzazione di ricerca ha sviluppato diversi modelli AI, come CLIP (Contrastive Language-Image Pretraining) che combina la Computer Vision con la comprensione del linguaggio naturale
Waymo: Il progetto di Google di un’automobile a guida automatica utilizza tecniche di Computer Vision avanzata per il riconoscimento di oggetti in real-time, rilevamento delle corsie e dei cartelli stradali
DeepMind: Sussidiaria della Alphabet Inc., DeepMind ha creato modelli di AI all’avanguardia per task di Computer Vision, tra cui AlphaFold, che predice la struttura delle proteine tramite l’analisi di immagini
Nvidia: nota per le sue GPU, Nvidia ha sviluppato una piattaforma di Deep Learning chiamata Nvidia DRIVE che utilizza la Computer Vision per applicazioni di guida autonoma
IBM Watson: La piattaforma AI di IBM offre svariati servizi di Computer Vision, come il riconoscimento facciale e l’analisi di immagini, per applicazioni in settori come quello della sanità e quello manifatturiero

https://miro.medium.com/v2/resize:fit:1100/format:webp/1*swL3kjsH4LHWmvEx1ahc9A.png

La computer vision è necessaria per la guida autonoma

4. Il Futuro previsto della Computer Vision

Con l’avanzare della tecnologia, possiamo aspettarci ulteriori progressi nella computer vision.

Alcune previsioni per il futuro includono:

Maggiore integrazione della Computer Vision e di altre tecnologie AI, come l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e il reinforcement learning (apprendimento per rinforzo), per creare sistemi più intelligenti.
Espansione delle applicazioni in settori come la sanità, dove la Computer Vision potrebbe essere utilizzata per la diagnosi precoce delle malattie, la chirurgia guidata da immagini e piani di trattamento personalizzati.
Miglioramento delle prestazioni e dell’efficienza in tempo reale nei dispositivi edge, consentendo l’implementazione di soluzioni di Computer Vision in ambienti a basso consumo e con risorse limitate.
Lo sviluppo di tecniche di apprendimento non supervisionate e semi-supervisionate ridurrà la necessità di grandi quantità di dati etichettati per l’addestramento.
Migliori misure di privacy e sicurezza per rispondere alle preoccupazioni legate alla privacy e alla sorveglianza dei dati, man mano che la Computer Vision si diffonde negli spazi pubblici.
Considerazioni e linee guida più etiche per lo sviluppo e la diffusione delle tecnologie di Computer Vision, per garantire che vengano utilizzate in modo responsabile ed equo.

https://miro.medium.com/v2/resize:fit:1100/format:webp/1*sovA1L1mtI9Vo3KJrxjMGg.png

Immaginate un mondo dove l’AI sia capace di diagnosticare patologie, tumori o malattie prima che il medico le riconosca.

Conclusione

Al giorno d’oggi la computer vision ha un ruolo cruciale i diversi settori e la sua importanza può solo che aumentare con il miglioramento dell’AI. Comprendendo la storia, lo stato attuale e il futuro della computer vision, possiamo apprezzare meglio l’impatto che questa tecnologia apporta sulle nostre vite e sul mondo che ci circonda.

Mentre andiamo avanti, è essenziale rimanere consapevoli delle implicazioni etiche ed impegnarsi ad utilizzare la Computer Vision responsabilmente e per migliorare la società.