Negli ultimi anni si è parlato molto di intelligenza artificiale (AI), una tecnologia all’avanguardia che ha cambiato le carte in tavola in diversi settori commerciali e nella vita delle persone.
Si sente parlare molto di intelligenza artificiale, ma cosa è realmente? Si tratta del processo di creazione di sistemi informatici in grado di eseguire attività che normalmente richiederebbero la partecipazione dell’intelletto umano.
Alcuni esempi di queste attività sono il processo decisionale, la percezione visiva e il riconoscimento vocale. L’influenza dell’intelligenza artificiale (AI) sulla società è destinata ad aumentare con il progredire della tecnologia e la sua complessità.
Capire l’intelligenza artificiale può essere una sfida per chi è agli inizi, ma sviluppare anche solo una familiarità di base con questa tecnologia è fondamentale, visto il ruolo crescente che svolge nella nostra vita quotidiana. In questo saggio parleremo di cos’è l’intelligenza artificiale (AI), della sua crescente importanza e dei motivi per cui è essenziale avere una conoscenza di base di questa tecnologia che cambia paradigma. Inoltre, esamineremo le varie certificazioni di intelligenza artificiale disponibili e il modo in cui possono aiutarvi a raggiungere facilmente il vostro obiettivo se siete interessati a intraprendere questo percorso professionale.
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Le basi dell’Intelligenza Artificiale
Negli anni Cinquanta, quando l’espressione “intelligenza artificiale” fu concepita per la prima volta, il concetto di intelligenza artificiale (AI) fu messo in pratica per la prima volta.
Per secoli, scienziati e ricercatori sono stati affascinati dall’idea di costruire robot in grado di svolgere attività che tipicamente richiederebbero l’intelligenza di una persona. L’evoluzione dell’IA può essere suddivisa in diverse fasi, ognuna delle quali è caratterizzata da un notevole balzo in avanti delle capacità tecnologiche e dall’introduzione di nuovi concetti.
La storia dell’Intelligenza Artificiale (AI)
L’evoluzione dello sviluppo dei sistemi di intelligenza artificiale può essere suddiviso in 5 grandi fasi, fino ad arrivare ai giorni nostri:
- La fase iniziale. La creazione di “ES” (sistemi esperti) negli anni ’60 è stata un punto di riferimento per la fase iniziale della ricerca sull’intelligenza artificiale AI). Questi programmi informatici utilizzano un insieme predeterminato di regole per formulare giudizi e risolvere problemi in un particolare dominio, come l’analisi finanziaria o la diagnosi medica. Questi sistemi, d’altra parte, avevano capacità limitate e non erano in grado di apprendere da nuovi dati acquisiti.
- La seconda fase. Negli anni ’80 è iniziata la seconda fase della ricerca sull’intelligenza artificiale, incentrata sull’apprendimento automatico. I ricercatori hanno ideato algoritmi in grado di apprendere dai dati e di migliorare gradualmente le loro prestazioni nel tempo. In questo periodo, uno dei progressi più significativi fu l’invenzione delle reti neurali, che prendevano spunto dall’organizzazione e dal funzionamento del cervello umano.
- La terza fase. Gli anni ’90 hanno visto l’inizio della terza fase della ricerca sull’intelligenza artificiale, definita dallo sviluppo di tecniche di apprendimento automatico sempre più avanzate. Queste tecniche comprendevano, tra l’altro, le macchine vettoriali di supporto e gli alberi decisionali. In questo periodo l’intelligenza artificiale è stata utilizzata in applicazioni più legate al mondo reale, come l’elaborazione del linguaggio naturale, la computer vision e il riconoscimento vocale.
- La quarta fase. Gli anni 2010 hanno visto l’inizio della quarta fase della ricerca sull’intelligenza artificiale, caratterizzata dalla crescita del deep learning. Il deep learning si avvale di reti neurali a più strati per apprendere complesse rappresentazioni di dati. Grazie all’uso del deep learning sono stati fatti passi da gigante in diversi campi, tra cui il riconoscimento vocale e delle immagini, l’elaborazione del linguaggio naturale e la robotica.
- I giorni nostri. Oggi l’intelligenza artificiale viene utilizzata in un’ampia gamma di applicazioni, tra cui, ma non solo, le auto a guida autonoma, l’assistenza sanitaria personalizzata, gli assistenti virtuali e le case intelligenti. Sebbene i primi sistemi di intelligenza artificiale avessero capacità limitate, negli ultimi anni sono stati fatti passi da gigante grazie agli sviluppi dell’apprendimento automatico e delil deep learning. Abbiamo analizzato le numerose forme di intelligenza artificiale e il modo in cui vengono utilizzate nella società odierna in diversi settori e nelle attività quotidiane.
Le varie forme che l’intelligenza artificiale può assumere
Il campo dell’intelligenza artificiale, talvolta noto come AI, può essere diviso in due gruppi principali. Cerchiamo di comprenderli attraverso l’applicazione di scenari e casi d’uso reali.
Intelligenza artificiale di portata limitata
L’intelligenza artificiale limitata, spesso definita intelligenza artificiale debole, è creata per svolgere attività specifiche sulla base di istruzioni. A questi programmi informatici può essere insegnato a identificare schemi e a formulare giudizi in base alle informazioni che vengono loro presentate.
Nella vita di tutti i giorni, alcuni esempi di AI di portata limitata sono i seguenti:
- Gli assistenti virtuali ad attivazione vocale. Tra i più diffusi e utilizzati troviamo ad esempio Siri e Alexa. Questi programmi possono svolgere una serie di funzioni, tra cui la programmazione di promemoria, l’avvio di telefonate e la riproduzione di musica.
- Il software di riconoscimento delle immagini utilizzato nelle applicazioni dei social media come Facebook e Instagram. Questo software assegna automaticamente i nomi alle persone nelle fotografie.
- I fornitori di servizi di posta elettronica utilizzano filtri antispam per rimuovere automaticamente le comunicazioni indesiderate dalle caselle di posta dei clienti.
- I rapporti sul traffico in tempo reale e gli itinerari suggeriti possono essere consultati attraverso sistemi di navigazione come Google Maps.
Intelligenza artificiale generale
L’intelligenza artificiale generale, talvolta indicata come AI forte, è un software in grado di svolgere qualsiasi lavoro intellettuale che un essere umano è in grado di fare. Questi sistemi sono in grado di acquisire conoscenze attraverso l’esperienza e di modificare il loro comportamento in risposta a nuove circostanze.
Anche se l’intelligenza artificiale generale è ancora un concetto principalmente teorico, di seguito sono riportate alcune potenziali applicazioni dell’IA generale nella vita quotidiana:
- Diagnosi mediche personalizzate e suggerimenti di trattamento basati sulla storia clinica e sul profilo genetico di un paziente, al fine di fornire un’assistenza ottimale per l’individuo.
- Chatbot per l’assistenza ai clienti in grado di comprendere domande difficili e fornire risposte adeguate.
- Assistenti intelligenti per lo shopping personale, in grado di consigliare prodotti ai clienti in base ai loro gusti, ai limiti di spesa e all’estetica generale.
- Veicoli che si guidano in modo autonomo e sono in grado di navigare in sicurezza in situazioni complicate e di esprimere giudizi in tempo reale in base allo stato attuale della strada.
I tipi di addestramento dell’Intelligenza Artificiale (AI)
Oltre all’IA ampia e ristretta, esistono numerose altre varietà di IA che vengono utilizzate in diversi contesti. Di seguito sono riportati alcuni esempi di queste tipologie:
Apprendimento tramite supervisione
Un tipo di apprendimento automatico noto come apprendimento supervisionato prevede il processo di addestramento di un algoritmo utilizzando un set di dati etichettati. L’algoritmo acquisisce la capacità di tradurre gli input in output vedendo e analizzando gli esempi che gli vengono mostrati.
Ad esempio, un sistema di apprendimento supervisionato può essere addestrato a riconoscere nuove foto come gatti o cani, grazie a una raccolta di immagini già classificate come gatti o cani.
Casi d’uso
I fornitori di servizi di posta elettronica utilizzano software chiamati filtri antispam, in grado di distinguere tra spam e messaggi legittimi e di rimuovere i primi dai secondi sulla base di dati taggati.
Le banche che analizzano i dati dei clienti utilizzano modelli di credit scoring per fare previsioni sulla probabilità di restituzione dei prestiti.
Apprendimento senza la presenza di un trainer
Durante il processo di apprendimento non supervisionato, un algoritmo viene addestrato su un set di dati non etichettati. L’algoritmo acquisisce la capacità di identificare modelli e strutture di dati senza bisogno di etichette predeterminate. Un algoritmo di apprendimento non supervisionato, ad esempio, può raggruppare clienti simili sulla base dei prodotti che tendono ad acquistare.
Casi di studio ed esempi illustrativi:
Il processo di raggruppamento dei dati relativi ai clienti per riconoscere tendenze e preferenze al fine di personalizzare le tattiche di marketing.
Per identificare le transazioni fraudolente nei sistemi finanziari, si utilizzano tecniche di rilevamento delle anomalie.
Apprendimento tramite rinforzo
Un sottocampo dell’apprendimento automatico noto come apprendimento per rinforzo si concentra sull’insegnare a un algoritmo a comportarsi in un certo modo, istruendolo a basare le sue scelte sulle risposte che riceve dall’ambiente circostante. L’algoritmo acquisisce gradualmente la capacità di svolgere le attività in modo da massimizzare il valore di una funzione di ricompensa. Un algoritmo per l’apprendimento per rinforzo, ad esempio, può istruire un robot su come navigare con successo in un labirinto.
Casi di studio ed esempi illustrativi:
Utilizzando le ricompense e le penalità associate alle loro azioni, le auto a guida autonoma sono in grado di imparare a percorrere la strada e a rispondere agli ostacoli in tempo reale.
Agenti AI progettati per giocare, con la capacità di apprendere e adattare il proprio stile di gioco in reazione ai movimenti effettuati dagli altri giocatori.
Deep learning
Il deep learning è un sottocampo dell’apprendimento automatico che prevede il processo di apprendimento e classificazione dei dati attraverso l’utilizzo di reti neurali profonde con numerosi strati. Il deep learning è stato implementato in diverse applicazioni. Tra queste figurano l’elaborazione del linguaggio naturale, il riconoscimento di immagini e il riconoscimento vocale.
Casi di studio ed esempi illustrativi
Le applicazioni per le piattaforme di social network utilizzano tecnologie di riconoscimento delle immagini per taggare automaticamente gli utenti nelle fotografie.
La capacità di interpretare i comandi vocali è resa possibile dal software di riconoscimento vocale, utilizzato dagli assistenti virtuali.
Trasferimento della conoscenza
L’apprendimento per trasferimento è un metodo di apprendimento automatico che prevede l’applicazione di modelli precedentemente addestrati ad altri problemi. La quantità di tempo e di risorse necessarie per addestrare i modelli da zero può essere ridotta dall’uso dell’apprendimento per trasferimento.
Ad esempio, un modello di riconoscimento delle immagini pre-addestrato può essere messo a punto per rilevare determinati elementi in un nuovo set di dati. Ciò può essere ottenuto aggiungendo altri dati di addestramento.
Casi di studio ed esempi illustrativi:
I modelli di classificazione delle immagini vengono prima pre-addestrati su enormi insiemi di dati, come ImageNet, e poi vengono perfezionati per applicazioni specifiche, come la diagnosi del cancro della pelle nell’imaging medico.
I modelli di elaborazione del linguaggio naturale sono pre-addestrati su enormi corpora di testo, come Wikipedia, e vengono poi messi a punto per applicazioni specifiche, come l’analisi del sentiment nei social media.
Il campo dell’informatica cognitiva
L’intelligenza artificiale (AI) che cerca di emulare la cognizione e il ragionamento umano viene definita informatica cognitiva. I sistemi di cognitive computing sono in grado di comprendere il linguaggio naturale, identificare le emozioni e svolgere un’ampia gamma di attività. Watson, sviluppato da IBM, e Duplex, sviluppato da Google, sono entrambi esempi di informatica cognitiva.
Casi di studio ed esempi illustrativi:
Sistemi di assistenza sanitaria personalizzata in grado di analizzare i dati dei pazienti e di suggerire percorsi terapeutici individuali.
Gli assistenti personali intelligenti per lo shopping sono in grado di consigliare i prodotti ai clienti in base ai loro gusti, ai limiti di spesa e all’estetica generale.
