Riprendiamo il discorso, solo accennato in un precedente articolo, relativo al ruolo della Intelligenza Artificiale nel campo della analisi di intelligence.
La domanda che ci poniamo e cui tenteremo di dare risposta è la seguente: qual è l'impatto dell'Intelligenza Artificiale sulla analisi di intelligence?
In primo luogo ricordiamo, a favore di tutti, la definizione di intelligence come "il prodotto risultante dalla raccolta, elaborazione, integrazione, analisi, valutazione ed interpretazione delle informazioni (e dati) disponibili concernenti paesi o regioni straniere, o ancora informazioni e conoscenze su un avversario ottenute attraverso l'osservazione, investigazione, analisi o comprensione".
Naturalmente questa definizione ha una sua ragion d'essere anche in ambiti differenti dal confronto tra parti (militarmente o politicamente parlando), infatti è possibile e spesso utile fare intelligence su un elemento "amico" o su se stessi, ciò che importa è definire correttamente gli elementi su cui investigare.
Sempre per agevolare la discussione ricordiamo cosa si intende per "Artificial Intelligence". Non essendoci una definizione univocamente riconosciuta prenderò a riferimento quella del professor John McCarthy, della Stanford University per il quale Artificial Intelligence "is the science and engineering of making intelligent machines, especially intelligent computer programs. It is related to the similar task of using computers to understand human intelligence, but AI does not have to confine itself to methods that are biologically observable."
Come è facile capire, questa non è propriamente una definizione in quanto per definire l'Artificial Intelligence, utilizza al suo interno il termine "intelligence". Perciò il professor McCarthy aggiunge dunque che per "intelligence" si intende: "the computational part of the ability to achieve goals in the world. Varying kinds and degrees of intelligence occur in people, many animals and some machines", e avvisa che non vi è una chiara e riconosciuta definizione per "intelligence", spiegando che quando un comportamento (umano nel nostro caso) è ben conosciuto è possibile realizzare macchine che si comportano in maniera tale da imitarne il comportamento. Quando invece non si ha una chiara comprensione del processo in esame è difficile realizzare una macchina che imiti il comportamento umano.
Mi sembra dunque logico pensare che per comprendere come l'Intelligenza Artificiale possa aiutare nel processo di analisi di intelligence occorra in prima luogo capire in cosa consista tale processo. Solo in un secondo tempo sarà possibile individuare le possibili aree in cui la AI può in qualche modo essere d'aiuto.
Uno dei modelli più conosciuti (ed usati) nel mondo dell' Intelligence è il cosiddetto "Ciclo dell'Intelligence", che si basa su cinque fasi:
- Planning and Direction. In questa fase si devono identificare le esigenze iniziali in termini di dati da raccogliere e di prodotti finali di intelligence necessari ai decisori per supportarli nelle decisioni. La direzione viene generalmente fornita da decisori o organismi governativi, spesso sotto forma di domande.
- Collection. Consiste nella raccolta di dati e informazioni grezze, necessarie per produrre intelligence, utilizzando tutte le fonti possibili (tra quelle disponibili o autorizzate per lo specifico caso). Tra le fonti generalmente più impiegate vi sono le fonti aperte, ma non sono le uniche. Lo sviluppo tecnologico ha infatti permesso la raccolta di dati attraverso dispositivi elettronici di sorveglianza (sensori), per esempio attraverso la fotografia satellitare o la raccolta di segnali radio o ancora del traffico Internet.
- Processing. Questa fase consiste nella conversione e normalizzazione dei dati e delle informazioni grezze non standardizzate in una forma utilizzabile dagli analisti. Per esempio la fase di Collection potrebbe aver interessato dei giornali redatti in lingue non conosciute dagli analisti, in questo caso nella fase di Processing si dovrà dunque procedere alla traduzione in una o più lingue conosciute.
- Analysis and production. In questa fase dati e informazioni sono trasformate in intelligence. L'analista (o per meglio dire, gli analisti), esperto di settore, deve considerare l'affidabilità della sorgente dell'informazione, la sua validità e la rilevanza in funzione dell'obiettivo (contestualizzazione) e le implicazioni future (per partecipare in questo modo alla realizzazione di una parziale situational awareness).
- Dissemination. L'ultima fase del ciclo consiste nel distribuire i prodotti finiti a coloro che li hanno richiesti (o che ne hanno bisogno), in linea di massima questi decisori sono gli stessi che hanno dato inizio al ciclo attraverso le richieste iniziali.
Talvolta accade che i decisori non siano ancora in grado di prendere delle decisioni per cui possono dare inizio ad un nuovo ciclo.
Ora, essendo più chiaro in che consiste il (generico) ciclo intelligence, è possibile cercare di capire dove e come l'AI possa essere di aiuto. Aggiungo anche che ogni organizzazione ha le sue specificità e il ciclo intelligence impiegato non sempre è perfettamente identico a quello illustrato. Ciò significa che se vogliamo studiare come l'Intelligenza Artificiale può essere d'aiuto ad una specifica organizzazione nel settore dell'analisi intelligence occorre in primo luogo studiare i loro processi interni e verificare il loro ciclo intelligence in ogni dettaglio.
Nel nostro caso possiamo dire, in prima analisi, che l'AI può supportare il ciclo intelligence nelle fasi di Collection e Processing. Nella fase di Collection, possono essere impiegati strumenti di AI per la selezione e identificazione delle sorgenti di dati e i dati da raccogliere. Nella fase di Processing, l'AI può aiutare nella etichettatura, catalogazione e indicizzazione dei dati. L'impiego di sistemi basati su tecnologie di Machine Learning, peraltro già esistenti, possono essere tanto più efficaci quanto più grande è la quantità di dati da raccogliere, processare e correlare, liberando l'operatore dalla esecuzione di compiti ripetitivi e relativamente semplici, tempo che può essere più utilmente impiegato per l'analisi vera e propria o per migliorare la preparazione degli analisti, come anche indicato nello studio di Deloitte "The future of intelligence analysis".
Con l'impiego di tecnologie come il Machine Learning e in particolare con il Deep Learning, è possibile fare ancora un passo in avanti. Con il Deep Learning è possibile infatti impiegare sistemi di AI anche nelle fasi di Analysis and production e probabilmente anche in fase di Dissemination, in particolare. La potenza del Deep Learning consiste nell'elaborare e correlare in modo efficace testi, immagini, video e audio senza dover necessariamente procedere a conversioni testuali. Inoltre il Deep Learning ci permette di accedere a capacità predittive, che come abbiamo visto nel precedente articolo sono l'ultimo tassello della Situational Awareness.
Nel prossimo articolo cercheremo di capire come.
Alessandro Rugolo, Giorgio Giacinto
Per approfondire:
- Kwasi Mitchell, Joe Mariani, Adam Routh, Akash Keyal, and Alex Mirkow. The future of intelligence analysis A task-level view of the impact of artificial intelligence on intel analysis. THE DELOITTE CENTER FOR GOVERNMENT INSIGHT. 2019.
- What is Artificial Intelligence (AI)? | IBM
- JP 2-0, Joint Intelligence (jcs.mil)
- Professor John McCarthy | Stanford Computer Science
- The Intelligence Cycle (fas.org)
- Situational Awareness, Artificial Intelligence, cyber security e sistemi adattivi - Difesa Online
