Intelligenza artificiale e inclusione sociale: un legame vincente

Intelligenza artificiale e inclusione sociale un legame vincente

Quale approccio e quali soluzioni per un futuro più attento.

Le soluzioni di IA al servizio dell’inclusione, sono sempre più sofisticate! Ma a che punto siamo? Tali tecniche possono offrire un contributo fondamentale per contrastare le discriminazioni dei soggetti più fragili e siamo solo all’inizio.

La ricerca e le applicazioni stanno sviluppando soluzioni sempre più integrate e funzionali alla vita di tutti i giorni.  Questo si traduce in sinergie molto interessanti che possono far evolvere esponenzialmente il mondo nel campo della partecipazione e delle interazioni.

Sono diverse le soluzioni di IA che permettono l’accessibilità a diverse esperienze. Per esempio, grazie alle tecnologie di computer vision, è possibile aiutare le persone non vedenti a percepire meglio il contesto intorno a loro. O ancora le tecnologie di riconoscimento vocale che iniziano a compiere vere e proprie traduzioni in tempo reale, o soluzioni interfaccia uomo- macchina, come propone l’azienda statunitense Neuralink, collegate a sistemi robotici in grado di far recuperare sensorialità e mobilità a seconda dei casi.

In questo senso un aspetto basilare ma al contempo delicato in questo processo, è di natura tecnica e riguarda  la raccolta dei dati che servono all’IA  per processare le diverse soluzioni. Se tali dati come spesso accade non includono campioni di  popolazioni con diverse disabilità, avremo come conseguenza lo sviluppo di soluzioni non inclusive o comunque  non in grado di adattarsi alle specifiche esigenze.

In Italia un esempio virtuoso di database inclusivo è rappresentato dalla piattaforma Willeasy, un database globale di dati oggettivi sull’accessibilità di luoghi, eventi e strutture, a cui le persone possono accedere gratuitamente per trovare le informazioni di cui hanno bisogno per spostarsi serenamente. È un ecosistema che permette alle persone con esigenze specifiche di trovare gli eventi e le strutture più adeguate per le loro necessità, come ristoranti, negozi, hotel e musei o altri punti di interesse per la vita quotidiana. Consente  di aggregare i dati relativi all’accessibilità di luoghi o eventi nel nostro territorio e in base a sistemi di machine-learning sui dati raccolti può suggerire a persone con specifiche disabilità dove possono trovare strutture in grado di accoglierle al meglio. 

A livello internazionale un esempio interessante è rappresentato anche da inABLE, un’organizzazione no profit in Kenya che supporta le persone con disabilità visiva attraverso tecnologie di assistenza che insieme a  I-STEM, un’altra società senza scopo di lucro con sede in India, ha sviluppato un  assistente virtuale che utilizzando alcune tecnologie disponibili sul mercato, analizza i documenti dei test universitari seguendo passo passo lo studente nel seguire le diverse fasi, come un tutor reale.

Il problema non è di facile soluzione considerando che al momento più di 1 miliardo di  persone in tutto il mondo vive con una disabilità e in futuro tale numero potrebbe aumentare anche considerando le disabilità temporanee dovute a mutamenti sociali, al progressivo invecchiamento della popolazione e al degradamento degli ecosistemi.

Gli effetti sociali e anche economici legati alla mancata inclusione di fasce di persone con disabilità sono rilevanti se non altro perché si escludono  proprio le persone che per prime possono dare un fondamentale contributo alla società e alla crescita inclusiva di organizzazioni e nazioni.

 

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