Cosa significa intelligenza artificiale (IA)?
L’intelligenza artificiale (IA), nota anche come machine intelligence, è una branca dell’informatica che si concentra sulla costruzione e sulla gestione di tecnologie in grado di imparare a prendere decisioni e a svolgere azioni in modo autonomo per conto di un essere umano.
L’IA non è una singola tecnologia. Si tratta invece di un termine generico che comprende qualsiasi tipo di software o componente hardware che supporta il machine learning (ML – apprendimento automatico), gli expert systems (sistemi esperti), l’IA generativa e alcuni tipi di robotica.
Oggi l’IA opera prevalentemente su un hardware convenzionale basato su CMOS e incorpora una miscela di algoritmi tradizionali e modelli di machine learning basati sui dati.
Tuttavia, con il progressivo inserimento della tecnologia nelle applicazioni quotidiane, è cresciuto l’interesse per la cosiddetta ingegneria neuromorfica, un’area di ricerca che cerca di emulare l’architettura del cervello umano attraverso la progettazione di hardware e algoritmi ottimizzati per il basso consumo energetico e l’elaborazione in tempo reale.
Casi d’uso dell’IA nelle aziende
L’Intelligenza Artificiale viene attualmente utilizzata per una serie di funzioni sia in laboratorio che in contesti commerciali e di consumo.
Tra le tecnologie IA più diffuse troviamo:
- Artificial Neural Networks (reti neurali artificiali): modelli computazionali ispirati alla struttura e al funzionamento del cervello umano. Sono costituite da nodi interconnessi (neuroni) che elaborano e trasmettono informazioni, consentendo alla rete di apprendere modelli e relazioni dai dati attraverso l’addestramento.
- Deep Learning: è un approccio iterativo all’IA che impila gli algoritmi di apprendimento automatico in una gerarchia di crescente complessità ed astrazione. Al momento è l’architettura di intelligenza artificiale più sofisticata in uso.
- Riconoscimento vocale: consente a un sistema intelligente di convertire il parlato umano in testo o codice.
- Generazione di linguaggio naturale: consente l’interazione conversazionale tra esseri umani e computer.
- Computer Vision: consente a una macchina di scansionare un’immagine e di utilizzare l’analisi comparativa per identificare gli oggetti presenti nell’immagine.
- Expert systems: sono stati una delle prime tecnologie di IA sviluppate negli anni Settanta e Ottanta. Questi sistemi raccoglievano le conoscenze e i processi decisionali degli esperti umani in domini specifici e li utilizzavano per fornire raccomandazioni o prendere decisioni. Sebbene gli expert system siano meno diffusi e utilizzati delle tecnologie di IA più recenti, come il deep learning e le reti neurali, hanno ancora applicazioni pratiche nella sanità, nella finanza e nell’ingegneria.
Techopedia spiega l’intelligenza artificiale (IA)
Sebbene l’IA evochi spesso immagini di computer senzienti che dominano la specie umana come nei film di fantascienza, la realtà attuale è ben diversa.
Nel mondo reale, i sistemi di intelligenza artificiale sono strumenti appositamente progettati per svolgere compiti specifici, come il riconoscimento di immagini, la traduzione linguistica o l’analisi dei dati.
Questi sistemi non hanno coscienza, emozioni e consapevolezza di sé. Operano sulla base di algoritmi e modelli appresi dai dati e le loro capacità sono limitate dalla programmazione e dall’addestramento.
Quali sono i tipi di IA e come si differenziano?
Esistono sostanzialmente due grandi categorie di IA: l’intelligenza artificiale forte (strong AI) e l’intelligenza artificiale debole (weak AI).
Oggi, la maggior parte delle applicazioni aziendali dell’IA sono applicazioni di machine learning (apprendimento automatico) e di IA debole (weak AI).
Quest’ultima è in grado di svolgere solo un insieme limitato di funzioni predeterminate, mentre l’IA forte dovrebbe avere capacità e funzioni mentali equiparabili al cervello umano, agendo autonomamente in base a un’ampia serie di stimoli.
Le soluzioni di IA vengono anche definite in base alla loro appartenenza a una di queste quattro categorie:
- IA reattiva, che si basa su dati in tempo reale per prendere decisioni;
- IA a memoria limitata, che si basa su dati memorizzati per prendere decisioni;
- Theory of Mind AI, che può prendere in considerazione elementi soggettivi, come l’intenzione dell’utente, nel prendere decisioni;
- IA autoconsapevoli, che possiedono una coscienza simile a quella umana, in grado di stabilire autonomamente gli obiettivi e di utilizzare i dati per decidere il modo migliore in cui raggiungere un risultato.
Per comprendere le differenze tra questi tipi di IA potremmo immaginarle come un giocatore di poker professionista. Un giocatore reattivo basa tutte le decisioni sulla mano in corso, mentre un giocatore a memoria limitata prende in considerazione le proprie e le altrui decisioni passate.
Un giocatore “Theory of Mind” tiene conto del comportamento degli altri giocatori e, infine, un giocatore autoconsapevole si ferma a considerare se giocare a poker per guadagnarsi da vivere sia davvero l’uso migliore del suo tempo e dei suoi sforzi.
Differenza tra IA e Machine Learning
Il Machine Learning (ML) è un sottoinsieme dell’IA che si concentra sulla costruzione di modelli che consentono ai computer di imparare dai dati.
Invece di essere esplicitamente programmati per eseguire un compito, i modelli di ML utilizzano i dati per fare previsioni o prendere decisioni.
In sostanza, tutto il machine learning è IA, ma non tutta l’IA utilizza tecniche di ML.
Ad esempio, gli expert system basati su regole e l’IA simbolica rientrano nell’ambito dell’IA, ma non implicano necessariamente l’apprendimento dai dati come fa il machine learning.
Le fasi evolutive dell’intelligenza artificiale
L’intelligenza artificiale può essere utilizzata sia per sostituire un intero sistema, prendendo tutte le decisioni end-to-end, sia per migliorare un processo specifico.
Un sistema standard di gestione del magazzino, ad esempio, può mostrare la disponibilità attuale di specifici prodotti, mentre un sistema basato sull’IA potrebbe identificare le carenze, analizzarne la causa e l’effetto sull’intera catena di approvvigionamento e persino adottare misure per correggerle.
La richiesta di un’elaborazione delle informazioni più veloce ed efficiente dal punto di vista energetico sta crescendo in modo esponenziale, man mano che l’intelligenza artificiale diventa sempre più diffusa nelle applicazioni aziendali.
L’hardware di elaborazione digitale convenzionale non è in grado di tenere il passo con questa domanda. Per questo motivo i ricercatori si stanno ispirando al cervello umano e stanno valutando architetture alternative in cui reti di neuroni e sinapsi artificiali elaborano le informazioni ad alta velocità e con capacità di apprendimento adattativo scalabile ed efficiente dal punto di vista energetico.
