Abstract dell’intervento
Le recenti evoluzioni delle tecniche di intelligenza artificiale e machine learning possono dare un contributo importante all’efficientamento delle grandi organizzazioni, tra le quali si deve considerare come caso di particolare interesse quello delle Pubblica Amministrazione. Infatti, la varietà di enti, la collaborazione e interazione tra questi, e la complessità dei processi che coinvolgono il cittadino, fanno delle pubbliche amministrazioni uno dei casi più complessi in termini di tipologia e metodi di trattamento dei dati. Con questo intervento si va ad evidenziare alcuni cruciali contributi che l’AI può fornire al settore. A titolo dimostrativo, si riportano le sperimentazioni di metodi avanzati di machine learning e natural language processing applicati al problema di estrarre informazioni da delibere locali riguardanti la normativa fiscale locale italiana in materia di abitazioni, in particolare i valori delle aliquote fiscali di due categorie di edifici: abitazione principale e altri immobili. La sperimentazione e lo strumento che ne è risultato mostrano come la realizzazione di appropriati processi di elaborazione ed analisi del dato, che facciano uso di tecniche di deep learning e language modeling, possono portare a buoni risultati. Inoltre, dato che qualsiasi strumento di intelligenza artificiale produce risultati corretti con una certa probabilità, e che nella pubblica amministrazione è invece richiesta la certezza dell’informazione, in questa analisi mostriamo come l’integrazione di AI e attività di operatori umani con approcci “human in the loop”, possono invece garantire elevata efficienza e al contempo estrazione esatta e garantita del risultato desiderato.
Intervento in IA NO STOP – Società Venerdì 25 settembre ore 10.30 – 11.00
Breve biografia
Antonio BALLARIN, Chief Artificial Intelligence Officer SOGEI
Antonio Ballarin è Chief Artificial Intelligence Officer in Sogei SpA. Fisico, è coinvolto da più di vent’anni in progetti di ricerca e sviluppo nell’ambito dei sistemi cognitivi con particolare riferimento ai modelli di apprendimento neurale. Fin dal 1987 ha sviluppato sistemi di classificazione e previsione derivanti da teorie originali applicate, successivamente, in diversi settori (credit scoring & rating, modelli paretiani, reti complesse, modelli per il marketing, sistemi di diagnosi, modelli di previsione delle infezioni, ecc.). Attualmente, oltre alla realizzazione di sistemi di IA per il MEF, è impegnato sugli aspetti etici comportati dall’utilizzo degli artefatti di IA.
AI e human-in-the-loop a supporto della Pubblica Amministrazione: il caso dell’analisi delle delibere di tassazione locale sull’abitazione
Antonio BALLARIN, Chief Artificial Intelligence Officer SOGEI
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Marco BRAMBILLA, Associate Professor at Politecnico di Milano
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