Intelligenza artificiale

Introduzione all’AI: cosa è e come apprende

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:

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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!

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