Cos’è l’Intelligenza Artificiale?

Facciamo chiarezza, diamo una definizione di Intelligenza Artificiale

L’Intelligenza Artificiale è una branca moderna dell’Ingegneria Informatica e si occupa di studiare la teoria, i metodi e le tecniche di creazione di macchine in grado di agire e comportarsi come il cervello umano. L’obiettivo ultimo è quello di riuscire a processare grandi quantità di dati per un successivo studio, anche per questo l’Intelligenza Artificiale viene definita la “Scienza dei Dati”.

Dai calcolatori agli algoritmi di Intelligenza Artificiale

Più nello specifico, le macchine di cui stiamo parlando sono i calcolatori, ossia delle macchine di calcolo in grado di risolvere calcoli matematici sostituendosi interamente all’uomo e in grado di risolverne addirittura alcuni per lui impossibili.

A questi calcolatori quindi viene somministrata una grande mole di dati che devono essere processati tramite degli algoritmi di Intelligenza Artificiale. Con questo termine si intende una procedura di calcolo che, date una serie di informazioni in ingresso, genera delle informazioni in uscita.

Sulla base dei valori che si desiderano ottenere in uscita verrà scelto l’algoritmo adatto per quel determinato obiettivo. Esistono diverse tipologie di algoritmi e si dividono a seconda del tipo di apprendimento su cui si basano. Esse sono: apprendimento supervisionato, apprendimento non-supervisionato e apprendimento per rinforzo. Rispettivamente queste tre tipologie sono caratterizzate dalla presenza di un supervisore, dall’assenza di un supervisore e da un sistema che non dipende dalla presenza o meno del supervisore. Questi tipi di apprendimento li approfondiremo meglio in un articolo dedicato.

Dove possiamo trovare l’Intelligenza Artificiale nella vita di tutti i giorni?

In generale l’Intelligenza Artificiale ha moltissime applicazioni, per questo potremmo suddividerle sulla base del macro contesto a cui viene applicata. Tra questi emergono: l’immagine, il linguaggio naturale e le serie temporali.

Tutti i giorni vediamo l’Intelligenza Artificiale applicata alle immagini senza rendercene conto: riconoscimento del volto per lo sblocco degli smartphone, riconoscimento delle immagini con bixby e persino l’identificazione degli ostacoli per una macchina a guida autonoma.

Intelligenza Artificiale Identificazione di ostacoli

Per non parlare di Siri o Alexa, che avrai sentito o con cui avrai interagito direttamente. Ecco, loro costituiscono un esempio che riguarda l’applicazione di Intelligenza Artificiale nel linguaggio naturale. Per linguaggio naturale si intende testo o parlato, nel caso di assistenti virtuali vocali si tratterà di parlato, nel caso dei chatbot, presenti ormai in moltissimi siti, di testo. Inoltre anche ai traduttori è stato applicato un modello di intelligenza artificiale che si basa sul linguaggio naturale di tipo testuale, come DeepL o lo stesso Google Translate.

Intelligenza Artificiale Google Traduttore

Meno riconoscibili ad un occhio poco esperto sono le serie temporali, la cui Intelligenza Artificiale si ritrova nelle previsioni climatiche e nelle analisi predittive aziendali, in cui si vuole capire come evolvono i trend stagionali, per intercettare e adattarsi a un cambiamento di domanda del mercato.

Intelligenza Artificiale previsione di una serie temporale

Entriamo all’interno dell’Intelligenza Artificiale

Al giorno d’oggi si sente sempre piu parlare di Machine Learning e Deep Learning associandoli all’Intelligenza Artificiale. Effettivamente ne fanno parte, peró cosí come viene mostrato nella figura qui proposta.

L’Intelligenza Artificiale in particolare le include entrambe e, come spiegato precedentemente, racchiude tutte quelle tecniche che hanno l’obiettivo di agire come farebbe il cervello umano.

Il Machine Learning, rappresenta un sottoinsieme dell’Intelligenza Artificiale, in particolare rappresenta le tecniche statistiche che prevedono un apprendimento basato sull’esperienza. Ma cosa significa nello specifico apprendere dall’esperienza per un modello di intelligenza artificiale?

Consideriamo di avere immagini di cani e gatti e di voler creare un modello di intelligenza artificiale che ci dica quale immagine rappresenta un cane, quale un gatto. Le tecniche di machine learning, per imparare a distinguere e riconoscere i due animali, hanno bisogno di praticare esperienza: sapere all’inizio quali siano le immagini che rappresentano cani e quali quelle che rappresentano gatti e iterativamente l’algoritmo tenterà di indovinare, fino a quando raggiungerà un’esperienza tale che gli permetta di riconoscere correttamente questi due animali. Quindi gli algoritmi di Machine Learning si compongono di una prima fase di addestramento in cui acquisiscono l’esperienza necessaria per il loro obiettivo e la seconda fase consiste nell’utilizzo di quest’ esperienza per fornire delle risposte.

Intelligenza Artificiale Machine Learning.png

Il deep learning è, a sua volta, un sott’insieme del machine learning, e sono tutte quelle tecniche basate sulle reti neurali intelligenti, che hanno l’obiettivo di simulare il cervello umano e gli impulsi elettrici tra neuroni, generando decisioni.

Che differenza c’è quindi nell’usare il Machine Learning o Deep Learning? Prendiamo l’esempio precedente per la classificazione di cane o gatto all’interno di immagini; la diversità non sta nel risultato finale, ma nella tecnica utilizzata, che sarà basata su reti neurali. Le reti neurali artificiali vogliono simulare il comportamento del cervello umano, formato da neuroni che propagano gli impulsi (quindi i dati nel caso artificiale) per generare un risultato.

Grazie a queste nozioni iniziali è piu semplice capire cosa sia l’intelligenza artificiale e come operi nel mondo reale.

Per apprendere nuove nozioni di Intelligenza Artificiale continua a seguirci e a leggere il nostro blog! stAI tuned

Referenze: