L’AI, acronimo di “Artificial Intelligence” o Intelligenza Artificiale in italiano, è una delle tecnologie più innovative e importanti del nostro tempo. Come si può immaginare, si tratta di una tecnologia con un vastissimo campo d’applicazione ed è quindi difficile trovare una definizione ufficialmente riconosciuta. Qui vi riportiamo una delle definizioni fornite dalla Commissione Europea: “Per “intelligenza artificiale” (IA) si intendono quei sistemi che mostrano un comportamento intelligente analizzando il proprio ambiente e compiendo azioni, con un certo grado di autonomia, per raggiungere obiettivi specifici.”
I sistemi di intelligenza artificiale sono una tecnologia alla base di molti prodotti e servizi che utilizziamo quotidianamente, come i suggerimenti di ricerca di Google, i chatbot di assistenza clienti e i veicoli a guida autonoma.
Il Machine Learning e le tre categorie principali di algoritmi che “governano” le AI
L’AI si basa su algoritmi, tecniche computazionali e soluzioni capaci di replicare il comportamento umano e il suo sviluppo è strettamente connesso a un’altra espressione sempre più diffusa negli ultimi anni: il Machine Learning. Si tratta, in realtà, di una branca dell’intelligenza artificiale che studia e sviluppa processi (o algoritmi) che permettono alle machine di riconoscere pattern e produrre previsioni dai dati con cui sono state addestrate.
I sistemi di AI, sulla base di questi algoritmi di apprendimento, sono capaci di generare degli output (testi, audio, immagini o vere e proprie azioni). Nonostante sia una settore in continua evoluzione, ad oggi è possibile distinguere tre categorie principali di algoritmi di apprendimento:
- L’apprendimento supervisionato consiste nell’addestrare un algoritmo su un set di dati già etichettati, in modo da far sì che l’algoritmo possa riconoscere e classificare nuovi dati in base alle etichette già presenti.
- L’apprendimento non supervisionato, invece, consiste nell’addestrare un algoritmo su un set di dati non etichettati, in modo che l’algoritmo possa cercare di identificare autonomamente i modelli e le relazioni presenti nei dati.
- Infine, l’apprendimento per rinforzo prevede l’addestramento di un algoritmo attraverso un sistema di ricompense e punizioni, in modo che l’algoritmo possa imparare a prendere decisioni autonome sulla base dei feedback che riceve.
Settori di applicazione della AI
L’AI ha numerose applicazioni nei settori più disparati, tra cui la medicina, la finanza, la logistica e la sicurezza informatica. Il settore sanitario, legato a quello del riconoscimento delle immagini, è un campo in cui i sistemi di AI stanno facendo enormi passi in avanti. A partire dai dati dei pazienti e dalle immagini di esami diagnostici, i sistemi di AI sono in grado di effettuare una diagnosi con livelli di precisione elevatissimi. Nella finanza, l’AI può essere utilizzata per l’analisi dei dati di mercato e per la prevenzione delle frodi, o per sviluppare modelli di investimento più redditizi.
Insomma, in un mondo che produce infinite quantità di dati ogni giorno, i sistemi di AI si stanno diffondendo con una rapidità sorprendente. E tu quanto ne sai di AI? Sei interessato all’argomento? Continua a seguirci per scoprirne di più!
