Il termine IA è di moda da un po'. L'intelligenza artificiale è un concetto che esiste da molti anni e diverse tecnologie si basano sull'IA per funzionare. Ma con strumenti come ChatGPT e Google Bard sulle prime pagine, sembra di essere entrati in una nuova era dell'intelligenza artificiale. Ma che cos'è l'IA? E come funziona?
Qui di seguito diamo uno sguardo rapido a che cos'è l'IA, perché è importante e come puoi saperne di più su questo campo affascinante. Oltre a esempi di dove viene usata l'intelligenza artificiale, abbiamo incluso citazioni di esperti e risorse per approfondire.
Che cos'è l'IA?
L'intelligenza artificiale è una sotto-disciplina dell'informatica che si concentra sulla creazione di agenti intelligenti in grado di svolgere compiti che normalmente richiederebbero livelli di intelligenza umana. Tra questi compiti ci sono, tra gli altri, la risoluzione di problemi, il riconoscimento vocale e il processo decisionale.
L'IA è una scienza interdisciplinare con molti approcci; può essere basata su regole e operare secondo un insieme predefinito di condizioni, oppure utilizzare algoritmi di machine learning per adattarsi all'ambiente. Quest'ultimo è particolarmente potente, perché consente ai sistemi di IA di apprendere dai dati, rendendoli più versatili e in grado di gestire scenari imprevisti.
L'IA in relazione alla data science e ad altri concetti chiave
Falsi miti comuni
Vale anche la pena menzionare che cosa l'IA non è. Esistono molte idee sbagliate su cosa sia l'intelligenza artificiale; ecco alcune convinzioni errate diffuse:
- L'IA è sinonimo di robot. L'IA non si limita alla robotica; è un campo più ampio che include varie tecnologie come gli algoritmi di ricerca e l'elaborazione del linguaggio naturale.
- L'IA supererà presto l'intelligenza umana. L'idea che l'IA supererà a breve gli esseri umani è esagerata; l'Artificial General Intelligence (AGI) è ancora teorica e lontana dalla realizzazione.
- L'IA comprende i contenuti come gli umani. L'IA non "comprende" testo o parlato nel senso umano; elabora i dati in base a schemi ma manca di comprensione.
- L'IA è imparziale. Al contrario, l'IA può ereditare bias dai dati di addestramento o dai progettisti, quindi non è intrinsecamente imparziale. Dai un'occhiata alla nostra guida sull'etica dell'IA generativa per saperne di più.
- L'IA può sostituire tutti i lavori umani. Sebbene l'IA possa automatizzare compiti specifici, non può rimpiazzare i lavori che richiedono intelligenza emotiva, creatività e altre competenze tipicamente umane.
Puoi approfondire le differenze tra IA e machine learning e tra machine learning e deep learning in guide dedicate.
Glossario di IA
Nel nostro percorso nell'intelligenza artificiale useremo vari termini, alcuni dei quali potrebbero non essere familiari. Ecco un elenco dei principali termini di IA e dei loro significati:
Algoritmo
Un insieme di regole o istruzioni che un computer segue per eseguire un determinato compito. Gli algoritmi sono i mattoni di tutti i sistemi di IA.
Artificial General Intelligence (AGI)
Una forma di IA attualmente teorica che ha la capacità di comprendere, apprendere e applicare conoscenza in ambiti diversi, ragionare sui problemi, avere coscienza e persino una comprensione emotiva. Ciò contrasta con la Narrow AI, progettata e addestrata per un compito specifico.
Deep Learning
Un tipo specializzato di machine learning che imita il funzionamento del nostro cervello, consentendo ai computer di apprendere dall'esperienza e di comprendere il mondo in termini di gerarchia di concetti. In parole semplici, il deep learning è come un cervello virtuale che aiuta i computer a imparare dai dati per poter prendere decisioni in modo autonomo.
Machine Learning
Un modo per dare ai computer la capacità di apprendere dai dati e prendere decisioni senza essere programmati in modo esplicito. Pensalo come insegnare ai computer a imparare dall'esperienza, un po' come fanno gli esseri umani. In sostanza, il machine learning è il metodo con cui l'IA ottiene la parte di "intelligenza" del suo nome. Puoi approfondire l'argomento con il nostro corso Understanding Machine Learning.
Elaborazione del linguaggio naturale (NLP)
Un campo dell'IA che si concentra sull'interazione tra computer e esseri umani attraverso il linguaggio naturale. L'obiettivo finale dell'NLP è consentire ai computer di comprendere, interpretare e generare lingue umane in modo significativo e utile. Scopri di più con il nostro corso Introduction to Natural Language Processing in Python.
Rete neurale
Un modello computazionale ispirato alla struttura dei neuroni nel cervello umano. Le reti neurali sono utilizzate in varie applicazioni che coinvolgono il riconoscimento di pattern, come il riconoscimento di immagini e voce. Abbiamo un intero articolo che esplora che cosa sono le reti neurali.
Tipi di intelligenza artificiale
L'IA può essere classificata in base alle sue capacità e funzionalità.
Per quanto riguarda le capacità, possiamo distinguere i tipi di IA nei seguenti modi:
Narrow AI
Conosciuta anche come Weak AI, la narrow AI è progettata e addestrata per svolgere un compito specifico. Opera entro un insieme limitato e predefinito di condizioni e non possiede l'ampia gamma di capacità che hanno gli esseri umani. La maggior parte dei sistemi di IA attuali, incluse le macchine reattive e quelle a memoria limitata (vedi sotto), rientra in questa categoria.
Artificial General Intelligence (AGI)
Conosciuta anche come General AI, questo tipo di IA avrebbe la capacità di comprendere, apprendere e applicare conoscenza in ambiti diversi. Sarebbe in grado di autocoscienza, ragionamento e comprensione emotiva. Al momento, la General AI rimane in gran parte teorica.
Intelligenza artificiale superumana
Si tratta di una forma avanzata di IA che supererebbe l'intelligenza umana in quasi tutti gli aspetti, dalla creatività e intelligenza sociale alle capacità di problem solving. La Super IA è un concetto che esiste più nel regno della fantascienza e delle speculazioni sul futuro che nella realtà attuale.
Possiamo anche esplorare i tipi di intelligenza artificiale in base alla loro funzionalità:
Macchine reattive
Sono le forme più basilari di IA, progettate per svolgere compiti specifici. Ad esempio, Deep Blue di IBM, un supercomputer che gioca a scacchi, rientra in questa categoria. Le macchine reattive non possono memorizzare ricordi né usare esperienze passate per informare le decisioni attuali.
Memoria limitata
L'IA a memoria limitata può archiviare dati passati e utilizzarli per fare previsioni o decisioni migliori. Questo tipo di IA è comunemente presente nei sistemi di raccomandazione come quelli usati da Netflix o Amazon.
Teoria della mente
Un concetto teorico che si riferisce alla possibilità che i sistemi di IA comprendano emozioni, convinzioni e pensieri umani. Pur essendo intrigante, non abbiamo ancora raggiunto questo livello di sofisticazione dell'IA.
Autocoscienza
L'apice dello sviluppo dell'IA sarebbe rappresentato da macchine autocoscienti che comprendono la propria esistenza e possono prendere decisioni basate sul proprio interesse. Questo rimane un tema di ricerca continua e di dibattito etico.
Applicazioni ed esempi di IA
La portata dell'IA va ben oltre il mondo accademico e le industrie specialistiche. Ecco alcuni modi in cui l'intelligenza artificiale è utilizzata nel mondo di oggi:
Tecnologia quotidiana
L'IA è profondamente integrata nelle tecnologie che usiamo ogni giorno. Da Google Maps che ottimizza il percorso in base al traffico in tempo reale a Siri e Alexa che impostano le sveglie e rispondono alle tue domande, l'IA è quasi onnipresente. Queste applicazioni usano spesso la Narrow AI per svolgere compiti specifici in modo efficiente.
Business e industria
Il mondo del business sta già adottando l'IA: un'indagine IBM rileva che oltre un terzo delle aziende (35%) ha dichiarato di utilizzare l'IA nel proprio business nel 2022. Organizzazioni di molti settori stanno trovando applicazioni per l'intelligenza artificiale, tra cui:
- Sanità. Gli algoritmi di IA possono analizzare immagini mediche per identificare segni precoci di malattie come il cancro. Possono anche supportare la scoperta di farmaci prevedendo come diversi composti possano trattare le patologie.
- Finanza. L'intelligenza artificiale è utilizzata nel rilevamento delle frodi, dove algoritmi di machine learning analizzano i modelli delle transazioni per segnalare attività insolite. Gioca anche un ruolo nel trading algoritmico, nell'ottimizzazione dei portafogli e nella personalizzazione dei servizi bancari.
- Retail. Strumenti come i sistemi di raccomandazione delle piattaforme di e-commerce sono spesso alimentati dall'IA, aiutando le aziende a fare upselling e cross-selling. Può inoltre supportare la gestione dell'inventario e la previsione della domanda.
I Large Language Model come ChatGPT stanno rivoluzionando il modo in cui interagiamo con il software. Che si tratti di assistenza clienti, project management o analisi dei dati, questi strumenti di IA stanno migliorando efficienza, accuratezza e produttività in tutti i settori.
Noelle Silver Russel, Global AI Solutions & Generative AI & LLM Industry Lead at Accenture
Gaming e intrattenimento
Come abbiamo visto nel nostro articolo su creatività e IA generativa, esiste un intero nuovo fronte artistico che l'intelligenza artificiale può contribuire a facilitare. Ecco alcuni dei modi in cui viene già utilizzata:
- Videogiochi. Gli algoritmi controllano i personaggi non giocanti (NPC), rendendoli più reattivi e realistici. Le IA avanzate possono persino adattarsi ai comportamenti dei singoli giocatori per regolare il livello di difficoltà del gioco.
- Musica e cinema. Le raccomandazioni di contenuti su piattaforme come Spotify e Netflix usano l'IA, che può anche assistere nel processo creativo, ad esempio componendo musica o aiutando nel montaggio cinematografico.
Servizi pubblici e infrastrutture
Stiamo vedendo agenzie governative e organizzazioni simili utilizzare l'intelligenza artificiale per una vasta gamma di attività:
- Gestione del traffico. Gli algoritmi di IA possono analizzare i dati sul traffico in tempo reale per ottimizzare i tempi dei semafori, riducendo la congestione e migliorando la sicurezza stradale.
- Risposta alle emergenze. Ambiti come la previsione e la risposta ai disastri naturali possono beneficiare dell'intelligenza artificiale, ad esempio prevedendo gli uragani e ottimizzando le rotte di evacuazione.
Come funziona l'IA?
Per cogliere davvero l'essenza dell'intelligenza artificiale, è utile capire i passaggi che consentono a un sistema di IA di funzionare. Vediamoli in modo adatto a chi è alle prime armi. Puoi ottenere una comprensione completa delle basi dell'IA con il nostro skill track, che copre conoscenze pratiche su temi popolari come ChatGPT, large language model, IA generativa e altro ancora.
Il workflow di IA e machine learning
Fase 1: Raccolta dei dati
Il primo passo in qualsiasi progetto di IA è raccogliere i dati. Può trattarsi di qualsiasi cosa: da immagini e testo a dati più complessi come i comportamenti umani. I dati sono la materia prima da cui il sistema di IA imparerà.
Fase 2: Preparazione dei dati
Una volta raccolti, i dati devono essere preparati e puliti. Ciò significa rimuovere le informazioni irrilevanti e convertire i dati in un formato comprensibile dal sistema di IA.
Fase 3: Scelta di un algoritmo
Un algoritmo è come una ricetta su come il sistema di IA elaborerà i dati. Algoritmi diversi sono più adatti a compiti diversi. Ad esempio, potresti usare un algoritmo specifico per il riconoscimento di immagini e un altro per l'elaborazione del linguaggio naturale. Puoi esplorare vari tipi di algoritmi in un articolo separato.
Fase 4: Addestramento del modello
I dati preparati vengono forniti all'algoritmo scelto per "addestrare" il modello di IA. In questa fase, il modello impara a fare previsioni o prendere decisioni basandosi sui dati. Pensalo come se il sistema di IA studiasse per un esame.
Fase 5: Test del modello
Dopo l'addestramento, il modello viene testato per verificare quanto bene si comporta. Se la precisione non è sufficiente, potrebbe essere necessario ulteriore addestramento o qualche regolazione.
Fase 6: Deploy
Una volta addestrato e testato, il modello è pronto per essere distribuito in un'applicazione reale. Può trattarsi di qualsiasi cosa: da un chatbot che risponde alle domande dei clienti a un'IA medica che analizza le radiografie.
Fase 7: Apprendimento continuo
Molti sistemi di IA moderni hanno la capacità di apprendere e adattarsi nel tempo. Ciò significa che possono migliorare le proprie prestazioni man mano che raccolgono più dati, diventando più efficienti e accurati.
Come iniziare con l'IA
Questo articolo ha coperto alcune basi dell'IA. Se quello che hai letto finora ti incuriosisce e vuoi saperne di più su questo campo affascinante, abbiamo una guida completa su come imparare l'IA da zero, che copre tutto ciò che ti serve per iniziare il percorso verso la padronanza dell'IA. Troverai risorse per muovere i primi passi, oltre a un piano di studio di esempio che può guidarti nei primi mesi di apprendimento dell'IA.
