Nel frastuono del web e dei miliardi di post pubblicati ogni giorno in rete da aziende, brand e utenti, l’elemento che sta diventando il perno della comunicazione è l’immagine. I social network, le applicazioni e i siti web si sforzano di sfruttare al meglio la grande quantità di dati visivi condivisi dagli utenti per fornire servizi sempre migliori e sofisticati. L'approccio che molti di essi hanno in comune si basa su metodi di "intelligenza artificiale" che puntano, nel giro di pochi anni a ottimizzare i nostri risultati di ricerca attraverso tecniche che elaborino e interpretino le immagini (computer vision).
La prossima grande sfida della Silicon Valley riguarda infatti il riconoscimento delle immagini.
La forza dei visual analytics
La ricchezza dell’immagine è quella che Justin Fuisz, amministratore delegato di Fuisz Media (società che utilizza il riconoscimento delle immagini per trasformare qualsiasi video in un'esperienza interattiva) definisce "scatola nera". Dagli interessi agli stili di vita fino alle singolari passioni di ciascun consumatore, le immagini contengono dati preziosi, le informazioni personali che, se, estrapolate, raccolte e categorizzate rappresentano una miniera d’oro in termini di marketing.
I colossi che hanno costruito imprese miliardarie grazie alla loro capacità di convertire i dati in contenuti sempre più personalizzati per l'audience, hanno già riconosciuto l’importanza della tecnologia di riconoscimento delle immagini e la stanno sfruttando progressivamente per il proprio business.
Alcuni esempi applicati
Google si sta concentrando sull'apprendimento profondo e sull'esplorazione del suo potenziale per il riconoscimento delle immagini, parallelamente agli studi che le altre aziende della Silicon Valley stanno effettuando. Pinterest ha recentemente acquisito una startup chiamata VisualGraph, concentrata sull'individuazione degli elementi delle immagini e sui collegamenti tra di esse, in modo che gli utenti possono trovare elementi interessanti. Twitter ha acquisito Madbits, una startup di apprendimento incentrato sulla tecnologia di intelligenza visiva che può comprendere e organizzare le informazioni, interpretando se l'informazione proviene dal contenuto di un'immagine o da tag ad essa associati. Yahoo sta collaborando con Ditto Labs per analizzare le foto per i dati relativi ai brand, in modo che possono comprendere la natura delle conversazioni collettive d'interesse. Facebook ha implementato un sistema di riconoscimento facciale, chiamato DeepFace, che utilizza le reti neurali per rilevare e identificare i volti nelle foto. Anche Amazon, con il lancio del suo Fire Phone, utilizza una versione del software di riconoscimento delle immagini per identificare libri, DVD, codici a barre, numeri di telefono, indirizzi, e altro ancora.
La maggior parte delle società di web, principalmente quelle della Silicon Valley, scommettono sul fatto che le capacità di apprendimento e di riconoscimento delle immagini, potrebbero migliorare le piattaforme e i servizi offerti al proprio target. Si pensi solo alla possibilità di creare annunci sponsorizzati sempre più ottimizzati per l'audience, analizzando i contenuti di un'immagine condivisa in rete. Un potenziale di business davvero enorme.
Il percorso è ancora lungo. Olga Russakovsky, ricercatrice di Stanford, si legge nell'articolo fonte della news, ha esaminato i risultati della ricerca annuale sul riconoscimento visivo elaborato dall'ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge sostenendo che gli algoritmi di visione artificiale attuali ancora faticano a identificare gli oggetti di piccole dimensioni nelle foto o a elaborare immagini distorte con i filtri; ma non passerà molto tempo prima che la tecnologia divenga più efficiente nell'analizzare le nostre immagini. Occorrono notevoli sforzi, competenza e tempo.
Chi riuscirà per primo ad aprire questa scatola nera e prendere l'oro?
