L’intelligenza artificiale (AI) è una disciplina dell’informatica che si occupa della creazione di sistemi in grado di eseguire compiti che richiedono intelligenza umana. Questi compiti includono il riconoscimento vocale, la visione artificiale, la comprensione del linguaggio naturale e la capacità di prendere decisioni, il tutto si articola sulla base dello sviluppo e miglioramento degli algoritmi di apprendimento.
E’ possibile stabilire un focus su due modelli basali di AI che sono il modello “Machine Learning” e modello a “Rete Neurale”.
L’ Apprendimento Automatico (Machine Learning), è una sotto disciplina dell’AI che si concentra sulla costruzione di algoritmi che permettono ai computer di apprendere dai dati. Esistono tre principali tipi di apprendimento automatico:
1. Apprendimento Supervisionato: Il modello viene addestrato su un set di dati etichettati, dove ogni esempio di input è associato a un output desiderato.
2.Apprendimento Non Supervisionato: Il modello cerca di trovare pattern o strutture nei dati senza etichette predefinite.
3.Apprendimento per Rinforzo: Un agente apprende a compiere azioni in un ambiente per massimizzare una ricompensa cumulativa.
Esiste poi l’AI basata sulle reti neurali artificiali che altro non sono che modelli computazionali ispirati alla struttura e al funzionamento del cervello umano.
Esistono diversi tipi di reti neurali:
1. Reti Neurali Feedforward: Le reti neurali più semplici, dove l’informazione fluisce in una sola direzione, dai neuroni di input a quelli di output.
2.Reti Neurali Convoluzionali (CNN): Utilizzate principalmente per la visione artificiale, le CNN sono composte da strati convoluzionali che estraggono caratteristiche dai dati di input.
3.Reti Neurali Ricorrenti (RNN): Utilizzate per l’elaborazione di dati sequenziali, come il testo e il parlato, le RNN hanno connessioni ricorrenti che permettono di mantenere una memoria temporale.
4.Reti Neurali a Trasformatori: Utilizzate principalmente per l’elaborazione del linguaggio naturale. I trasformatori si basano su meccanismi di “attenzione” che permettono di modellare le dipendenze a lungo termine nei dati sequenziali.
L’AI ha una vasta gamma di applicazioni in diversi settori:
1. Sanità: Diagnosi medica assistita da AI, analisi delle immagini mediche e scoperta di farmaci.
2.Finanza: Analisi predittiva, rilevamento delle frodi e trading algoritmico.
3.Automotive: Veicoli autonomi e sistemi avanzati di assistenza alla guida (ADAS).
4.Servizi al Cliente: Chatbot e assistenti virtuali per migliorare l’interazione con i clienti.
5.Industria: Manutenzione predittiva, ottimizzazione della produzione e robotica industriale.
“Neurali, neuroni, intelligenza ecc.” sono tutti termini che lasciano pensare a qualcosa che soppianti l’unico modello di intelligenza che si sia mai concepito, ovvero quella umana. Affiancare poi l’intelligenza artificiale a parole forti come “reti neurali” lascia immaginare ai meno addetti ai lavori, che si stia lavorando su qualcosa poco o discutibilmente etico, evocando nell’immaginario figure oscure in camice bianco in laboratori con cervelli sotto spirito e collegati a qualcosa. Per ora in verità si tratta di algoritmi complessi che danno luogo ad una serie di operazioni il cui risultato è verosimile ad una risposta intelligente.
Il mio papà, pioniere nell’elettronica ed informatica, diceva sempre: “che “non sono gli algoritmi ad essere intelligenti, ma lo saranno sempre e solo le persone che li hanno scritti” a.c.
Amo ancora credere fortemente che sia così.
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