L’intelligenza artificiale (IA) non è certo un argomento nuovo in ambito tecnologico, ma la sua sempre più diffusa applicazione e la rilevante ed indiscussa utilità sono schizzate nettamente alle stelle negli ultimi anni. Ciò è dovuto principalmente ai notevoli miglioramenti tecnologici che si sono susseguiti e che gli hanno permesso di fare giganteschi passi avanti.
Di recente, abbiamo spiegato perché l’intelligenza artificiale sia così importante parlando del nuovo prodotto che Elon Musk ha intenzione di immettere sul mercato nel prossimo futuro: il Tesla Bot.
Oggi vorremmo fare un passo indietro per parlare più diffusamente di cosa sia effettivamente l’“Intelligenza Artificiale” e tratteremo quali campi o discipline utilizza l’IA, quali tecnologie sono coinvolte e come le soluzioni di intelligenza artificiale vengano applicate oggi giorno.
Partiamo dal principio.
Che cos’è effettivamente l’intelligenza artificiale?
Prima di poter spiegare come funziona l’IA, definiamo innanzitutto cos’è l’intelligenza artificiale.
L’intelligenza artificiale è una tecnologia che consente alle macchine e alle applicazioni informatiche di imitare l’intelligenza umana, imparando dall’esperienza tramite l’elaborazione iterativa e l’addestramento algoritmico.
Puoi pensare all’IA come a una forma di intelligenza che viene utilizzata per risolvere problemi, trovare soluzioni, rispondere a domande, fare previsioni o offrire suggerimenti strategici.
Poiché l’IA può fare tutte queste cose, è diventata incredibilmente importante, per le aziende moderne e altri tipi di organizzazioni, sfruttarla al massimo.
Cosa è in grado di fare oggi l’intelligenza artificiale?
I sistemi di intelligenza artificiale funzionano combinando grandi insiemi di dati con algoritmi di elaborazione intelligenti e iterativi per apprendere dai modelli e dalle caratteristiche dei dati che analizzano.
Ogni volta che un sistema di intelligenza artificiale esegue un ciclo di elaborazione dei dati, verifica e misura le proprie prestazioni e sviluppa competenze aggiuntive.
Poiché l’IA non ha mai bisogno di una pausa, può eseguire centinaia, migliaia o addirittura milioni di attività in modo estremamente rapido, imparando molto in pochissimo tempo e diventando estremamente capace in tutto ciò per cui viene addestrata.
Ma se vogliamo capire come funziona veramente l’IA è fondamentale mettersi in testa l’idea che l’IA non è solo un singolo programma o applicazione per computer, ma un’intera disciplina, una vera e propria scienza.
L’obiettivo principale dell’intelligenza artificiale è quello di costruire un sistema informatico in grado di modellare il comportamento delle macchine in modo che possano utilizzare processi di pensiero simili a quelli umani per risolvere problemi complessi.
Per raggiungere questo obiettivo, i sistemi di intelligenza artificiale utilizzano un’intera serie di tecniche e processi, nonché una vasta gamma di tecnologie diverse.
Osservando queste tecniche e tecnologie, possiamo iniziare a capire davvero cosa faccia effettivamente l’IA e, quindi, come funzioni.
Ma su questo aspetto ci torneremo più avanti.
Le discipline che compongono l’intelligenza artificiale
Ci sono molti componenti diversi all’interno di un sistema tanto complesso come quello dell’intelligenza artificiale.
Ciascuno dei seguenti campi è comunemente impiegato dalla tecnologia AI.
Machine Learning
Per “Machine Learning” si intende un’applicazione specifica dell’IA che consente a sistemi informatici, programmi o applicazioni di apprendere automaticamente e sviluppare risultati migliori in base all’esperienza, il tutto senza essere programmati per farlo. L’apprendimento automatico consente all’IA di trovare modelli nei dati, scoprire informazioni dettagliate e migliorare i risultati di qualsiasi attività il sistema si prefigge di raggiungere.
Deep Learning
Il Deep Learning è un tipo specifico di machine learning che consente all’IA di apprendere e migliorare elaborando i dati. Il Deep Learning utilizza reti neurali artificiali che imitano le reti neurali biologiche nel cervello umano per elaborare informazioni, trovare connessioni tra i dati e elaborare inferenze o risultati basati su rinforzi positivi e negativi.
Reti neurali
Le reti neurali funzionano come reti di neuroni nel cervello umano, consentendo ai sistemi di intelligenza artificiale di acquisire grandi set di dati, scoprire schemi tra di essi (analizzandoli più e più volte per trovare associazioni e interpretarne il significato) e rispondere poi a domande al riguardo.
Calcolo cognitivo
Il calcolo cognitivo è stato progettato per imitare le interazioni tra esseri umani e macchine, consentendo ai computer di imitare il modo in cui funziona un cervello umano durante l’esecuzione di un’attività complessa, come l’analisi di testo, del parlato o delle immagini.
Elaborazione del linguaggio naturale
L’elaborazione del linguaggio naturale consente ai computer di riconoscere, analizzare, interpretare e comprendere veramente il linguaggio umano, scritto o parlato. È fondamentale per qualsiasi sistema basato sull’intelligenza artificiale che interagisce in qualsiasi modo con gli esseri umani, tramite input di testo o vocali.
Visione artificiale
Uno degli usi prolifici delle tecnologie di intelligenza artificiale è la capacità di rivedere e interpretare il contenuto di un’immagine tramite il riconoscimento di schemi e il deep learning. La visione artificiale consente ai sistemi di intelligenza artificiale di identificare i componenti dei dati visivi, come i captcha che trovi ovunque su internet. Tramite l’utilizzo dei captcha viene chiesto agli esseri umani di identificare auto, strisce pedonali, biciclette, montagne, ecc. Ma ora non sono più gli unici ad essere in grado di farlo.
Quali tecnologie vengono impiegate dall’intelligenza artificiale?
Come anticipato l’IA ha fatto notevoli passi vanti negli ultimi anni, permettendo a questo argomento di tornare nuovamente in auge.
In effetti, la crescita esplosiva del valore dell’argomento “IA” è strettamente correlata ad alcuni recenti miglioramenti tecnologici, tra cui:
- Blocchi di dati più grandi e più accessibili: l’IA prospera sui dati e ha acquisito importanza insieme al rapido aumento degli stessi, insieme ad un loro più agile accesso. Senza sviluppi come l’IoT (“The Internet of Things”), che produce un’enorme quantità di dati dai dispositivi connessi, l’IA avrebbe un potenziale d’applicazione molto più ridotto
- Unità di elaborazione grafica: le GPU sono uno dei fattori chiave dell’aumento del valore dell’IA, poiché sono fondamentali per fornire ai sistemi di intelligenza artificiale la potenza per eseguire milioni di calcoli necessari per l’elaborazione interattiva. Le GPU forniscono la potenza di calcolo necessaria all’IA per elaborare e interpretare rapidamente i big data
- Elaborazione dati intelligente: algoritmi nuovi e più avanzati consentono ai sistemi di intelligenza artificiale di gestire i dati più velocemente e a più livelli contemporaneamente, aiutandoli ad analizzare i set di dati molto più velocemente in modo che possano comprendere meglio e più rapidamente i sistemi complessi e prevedere anche eventi rari
- Interfacce di programmazione delle applicazioni: le API consentono di aggiungere funzioni di intelligenza artificiale ai tradizionali programmi per computer e alle applicazioni software, rendendo essenzialmente tali sistemi e programmi più intelligenti migliorando la loro capacità di identificare e comprendere i modelli nei dati
Applicazioni dell’intelligenza artificiale
Per comprendere appieno come funziona l’IA, è anche importante capire dove e come venga effettivamente applicata.
A tal proposito, è utile rilevare alcuni dei principali esempi di utilizzo dell’IA all’interno dell’ambito moderno, tra cui:
- Vendita al dettaglio: i sistemi di intelligenza artificiale vengono consultati per progettare layout dei negozi più efficaci, gestire la gestione delle scorte e fornire suggerimenti per gli acquisti, come tramite i consigli del tipo “Potrebbero interessarti anche…” di Amazon
- Sanità: la tecnologia dell’intelligenza artificiale è stata affinata anche per fornire determinate informazioni a specifici pazienti. Per esempio può garantire promemoria su quando questi pazienti devono assumere la medicina e suggerimenti per esercizi specifici che dovrebbero eseguire per migliorare il loro recupero dagli infortuni
- Produzione: le soluzioni di intelligenza artificiale aiutano a prevedere il carico e la domanda per le fabbriche, migliorandone l’efficienza e consentono ai responsabili delle aziende di prendere decisioni migliori in merito all’ordinazione di materiali, ai tempi di completamento e ad altre questioni logistiche
- Scienze biologiche: l’intelligenza artificiale viene applicata attivamente per esaminare set di dati complessi utili per testare nuovi farmaci. Aiuta, così, le organizzazioni che conducono ricerche in ambito biologico a immettere sul mercato nuovi farmaci, più efficaci e in maniera più rapida
- Finanza: gli strumenti di intelligenza artificiale vengono sfruttati per rilevare e prevenire transazioni finanziarie fraudolente. Fornisce anche valutazioni più accurate rispetto ai punteggi di credito tradizionali e automatizza tutti i tipi di attività relative ai dati che sono state gestite manualmente
Ad oggi la creazione di una macchina tanto intelligente e raffinata da essere tranquillamente paragonata alla mente umana è il Sacro Graal di qualunque amante della tecnologia.
Ma, d’altro canto, anche solo definire cosa rende intelligente una macchina è molto più complesso di quanto si possa dire di primo acchito.
Quello che possiamo affermare con certezza è che l’intelligenza artificiale è e rimane una scienza interdisciplinare dai molteplici approcci i cui progressi nell’apprendimento automatico e nell’apprendimento profondo stanno creando un cambio di paradigma praticamente in ogni settore dell’industria tecnologica.
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