Capire quali sono gli aspetti principali dell’intelligenza artificiale aiuta a comprendere come funziona e in quali ambiti pu\u00f2 essere applicata.<\/p>\n
Si sente sempre pi\u00f9 spesso parlare di intelligenza artificiale<\/strong> e, ultimamente, si stanno diffondendo molto anche i concetti di machine learning e deep learning<\/strong>. Questi ultimi, talvolta, sono utilizzati in maniera errata come sinonimi dell\u2019intelligenza artificiale, ma in realt\u00e0 esprimono tre concetti molto diversi tra loro<\/strong>.<\/p>\n Il termine \u201cintelligenza artificiale\u201d (AI o IA), infatti, \u00e8 stato coniato per la prima volta negli anni \u201950 e riguarda tutte quelle macchine computazionali in grado di eseguire compiti tipici dell\u2019intelligenza umana.<\/p>\n Il machine learning, o apprendimento automatico, \u00e8 semplicemente un modo per arrivare all\u2019intelligenza artificiale, mentre il deep learning, o apprendimento approfondito, \u00e8 uno dei molteplici approcci relativi all\u2019apprendimento automatico. Cerchiamo ora di capire in maniera pi\u00f9 approfondita le differenze tra questi tre concetti.<\/p>\n L\u2019intelligenza artificiale si riferisce a tutte quelle azioni tipiche dell\u2019intelletto umano che per\u00f2 vengono svolte dai computer<\/strong>. Queste includono\u00a0la comprensione del linguaggio, il riconoscimento di oggetti e suoni, la risoluzione di problemi, la pianificazione delle azioni e l\u2019apprendimento.<\/p>\n L\u2019intelligenza artificiale, di solito, viene abbinata all\u2019internet of things (IoT)<\/strong>, creando una relazione simile a quella tra cervello e corpo umano. Il nostro corpo, infatti, attraverso gli input sensoriali come la vista e il tatto<\/strong>, riesce a riconoscere determinate situazioni e a eseguire le corrispondenti azioni. Sono proprio gli input sensoriali che spingono il nostro cervello a prendere delle decisioni, inviando segnali al corpo per comandare i relativi movimenti.<\/p>\n L\u2019IoT funziona pi\u00f9 o meno allo stesso modo. Esso, infatti, funziona grazie a un insieme di sensori collegati e, grazie all\u2019intelligenza artificiale, \u00e8 possibile dare un senso a tutti i dati acquisiti<\/strong>. Infine, grazie al sistema di controllo, il cuore del circuito, dopo aver elaborato i dati, \u00e8 possibile prendere decisioni e azionare gli di movimento, come i bracci dei robot.<\/p>\n Il machine learning, o apprendimento automatico, non \u00e8 altro che una delle opzioni possibili per attuare l\u2019intelligenza artificiale<\/strong>. Pi\u00f9 precisamente, \u00e8\u00a0una specie di sottoinsieme dell\u2019AI che si concentra sulla capacit\u00e0 delle macchine di ricevere una serie di dati<\/strong> e sul loro apprendimento autonomo. Gli algoritmi, infatti, vengono modificati man mano che si ricevono pi\u00f9 informazioni su quello che stanno elaborando. Proprio per questo aspetto, molto spesso i termini intelligenza artificiale e machine learning sono stati utilizzati come sinonimi, anche se sono due cose diverse.<\/p>\n Il termine \u201cmachine learning\u201d, infatti, \u00e8 stato coniato dopo l\u2019intelligenza artificiale, e con esso si indica la capacit\u00e0 di una macchina di apprendere senza essere stata programmata esplicitamente<\/strong>. In sostanza, l\u2019apprendimento automatico \u201caddestra\u201d l\u2019algoritmo<\/strong><\/em>\u00a0ad apprendere da varie situazioni ambientali. Ci\u00f2 implica l\u2019utilizzo di enormi quantit\u00e0 di dati e, ovviamente, un efficiente algoritmo in grado di migliorarsi e adattarsi costantemente alle situazioni che si verificano.<\/p>\n Il machine learning, quindi, automatizza la costruzione del modello analitico<\/strong>, utilizzando modelli statistici, ricerche operative e metodi di reti neurali, ispirate al funzionamento del cervello umano, per trovare informazioni nascoste nei dati. In questo modo, si riesce a costruire un sistema di calcolo costituito da unit\u00e0 interconnesse<\/strong>, come i neuroni, che elaborano le informazioni rispondendo a input esterni, trasmettendo quindi le relative informazioni tra diverse unit\u00e0.<\/p>\n Per capire meglio il concetto di machine learning, un classico esempio \u00e8 rappresentato dai sistemi di visione artificiale, in cui i computer sono in grado di riconoscere oggetti acquisiti digitalmente da sensori di immagine. In questo caso, l\u2019algoritmo impiegato dovr\u00e0 essere in grado di riconoscere determinati oggetti<\/strong>, imparando nello stesso tempo dalle situazioni e memorizzando i dati, in modo da poter riutilizzare efficacemente quelle informazioni nelle prossime acquisizioni di visione artificiale.<\/p>\n Il deep learning, o apprendimento approfondito, \u00e8 uno degli approcci all\u2019apprendimento automatico che si ispira alla struttura del cervello umano<\/strong>, ovvero all\u2019interconnessione tra i neuroni. Esso utilizza enormi modelli di reti neurali con varie unit\u00e0 di elaborazione e sfrutta i progressi computazionali e le tecniche di allenamento per apprendere modelli complessi attraverso una enorme quantit\u00e0 di dati.<\/p>\n Proprio per i numerosi livelli coinvolti, il deep learning a volte viene semplicemente indicato come \u201crete neurale profonda\u201d<\/strong>. Di solito, \u00e8 applicato al riconoscimento di immagini o suoni, come la voce umana.<\/p>\n Negli ultimi tempi, sia il deep learning che il machine learning hanno fatto enormi passi avanti<\/strong> per l\u2019intelligenza artificiale, grazie alla raccolta di un\u2019enorme quantit\u00e0 di dati che continuano a riempire l\u2019ecosistema dell\u2019Internet of Things, rendendo migliore quindi l\u2019AI.<\/p>\n I progressi tecnologici nel campo dell\u2019elettronica continuano quindi a guidare la simbiosi AI e IoT<\/strong>, e ci\u00f2 grazie ad una serie di miglioramenti in campo tecnologico.\u00a0Per esempio, gli sviluppi nell\u2019elaborazione dei computer e nell\u2019archiviazione dei dati hanno permesso di raccogliere e analizzare pi\u00f9 dati<\/strong>, mentre la riduzione dei chip dei computer e il miglioramento delle tecniche di produzione implicano sensori pi\u00f9 economici e potenti.\u00a0Inoltre, la connettivit\u00e0 wireless<\/strong> offre un alto volume di dati a tariffe molto economiche, permettendo ai sensori di inviare dati al cloud, la cui nascita\u00a0ha permesso di memorizzare ed elaborare una mole virtualmente illimitata di dati<\/strong>.<\/p>\n L\u2019insieme di tutti questi progressi ci stanno portando alla creazione di macchine intelligenti<\/strong> che pian piano stanno entrando sempre pi\u00f9 nella nostra vita quotidiana.<\/p>\n Per poter garantire un continuo sviluppo sia dell\u2019intelligenza artificiale che del machine learning e deep learning, per\u00f2, \u00e8 necessario che i dati<\/strong> che guidano gli algoritmi e le relative decisioni siano di alta qualit\u00e0<\/strong> per una corretta interpretabilit\u00e0.<\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n Contents<\/b>\u00a0<\/span><\/a><\/p>\n Contents \u00e8 una marketing tech company innovativa e altamente performante che ha sviluppato una piattaforma software proprietaria che analizza, produce e diffonde contenuti originali. 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