L’intelligenza artificiale (AI) è una tecnologia che consente alle macchine di mettere in atto ragionamenti e capacità simili a quelli umani, come il processo decisionale autonomo. Grazie all’assimilazione di grandi quantità di dati di formazione, l’IA impara a riconoscere il linguaggio, individuare schemi e tendenze, risolvere proattivamente i problemi e predire le condizioni e gli eventi futuri.
Per quanto si tratti di una tecnologia complessa, l’idea che sta alla base dell’Intelligenza Artificiale è molto semplice. Si tratta, infatti, di sviluppare delle “macchine” dotate di capacità di apprendimento automatico e di adattamento che siano ispirate ai modelli di apprendimento umani.
L’Intelligenza Artificiale è quindi quel ramo della computer science che studia lo sviluppo di sistemi hardware e software dotati di specifiche capacità tipiche dell’essere umano. Alcuni esempi potrebbero essere l’interazione con l’ambiente, l’apprendimento e adattamento, il ragionamento e la pianificazione. Questi sistemi sono capaci di perseguire in modo autonomo una finalità definita, prendendo decisioni che fino a quel momento erano solitamente affidate alle persone.
Al di là delle principali classificazioni di AI ristretta, generale e superintelligente, esistono molteplici livelli di intelligenza artificiale più diversi e correlati.
Il machine learning (ML) è un sottoinsieme dell’AI che consente ai sistemi informatici di apprendere e migliorare dall’esperienza o dai dati e incorpora elementi da più campi come informatica, statistica, psicologia, neuroscienze ed economia. Applicando algoritmi a diversi tipi di metodi di apprendimento e tecniche di analisi, il machine learning può apprendere e migliorare automaticamente dai dati e dall’esperienza senza essere programmato esplicitamente a tal proposito. Per le aziende, il machine learning può essere utilizzato per predire i risultati sulla base dell’analisi di grandi set di dati complessi.
Le reti neurali sono una componente fondamentale dell’intelligenza artificiale, ispirata alla struttura e alla funzione del cervello umano. Questi modelli computazionali sono raggruppati in molteplici strati come i neuroni in un cervello biologico. Ogni neurone artificiale assimila input, esegue operazioni matematiche su di esso e produce un output che viene poi passato a strati successivi di neuroni attraverso un’elaborazione rapida e parallela. Durante la formazione, le reti neurali regolano la forza delle connessioni tra neuroni sulla base di esempi nei dati, consentendo di riconoscere i modelli, effettuare previsioni e risolvere problemi. Le reti ricorrono a una serie di metodi per imparare dai dati a seconda del compito e del tipo di dati. Le reti neurali sono state impiegate in vari campi come il riconoscimento dell’immagine e del linguaggio, l’elaborazione del linguaggio naturale, la modellazione, i veicoli autonomi e altro ancora.
Il deep learning (DL) è un sottoinsieme del machine learning incentrato sui dati che utilizza reti neurali con più strati (profondi) per apprendere ed estrarre funzionalità da grandi quantità di dati. Queste reti neurali profonde possono scoprire automaticamente intricati schemi e relazioni nei dati non immediatamente evidenti agli esseri umani, consentendo previsioni e decisioni più accurate. Il deep learning eccelle in attività come il riconoscimento di immagini e parole, l’elaborazione del linguaggio naturale e l’analisi dei dati. Sfruttando la struttura gerarchica delle reti neurali profonde, il deep learning ha rivoluzionato molti domini, tra cui medicina, finanza e sistemi autonomi.
Quando si parla di IA, al giorno d’oggi, si pensa quasi subito alle ultime piattaforme sbarcate sul mercato ormai più di un anno fa, in particolare ChatGPT, DALL-E e Bard (ora rinominato in Gemini). Anche molte altre Big Tech hanno cercato di non rimanere indietro, creando nuovi modelli fondativi e lanciando piattaforme come Bing AI (Microsoft), allo scopo di sfruttarne appieno le potenzialità.
Tutte queste piattaforme si basano sull’AI Generativa, o Intelligenza Artificiale Generativa, o ancora Generative AI.
L’AI Generativa è un tipo di intelligenza artificiale che utilizza algoritmi di machine learning (ossia apprendimento automatico) per generare nuovi contenuti che in precedenza si basavano sulla creatività dell’uomo. Questi contenuti possono essere ad esempio testo, audio, immagini, video e codice informatico.
Questi modelli di linguaggio stanno rivoluzionando il modo in cui interagiamo con le macchine, aprendo la strada a nuove e interessanti applicazioni.
Ecco alcune delle applicazioni più comuni:
Ai nel settore della comunicazione
- Assistenti virtuali: Siri, Alexa, Google Assistant sono solo alcuni esempi di assistenti virtuali che utilizzano l’IA per comprendere il linguaggio naturale e rispondere alle nostre richieste.
- Traduzione automatica: strumenti come Google Translate sfruttano l’IA per tradurre testi da una lingua all’altra in tempo reale.
- Chatbot: sempre più aziende utilizzano chatbot per il customer service cioè per interagire con i clienti, fornendo assistenza e risposte a domande frequenti.
AI nel settore sanitario
- Diagnosi: l’IA può analizzare immagini mediche (radiografie, TAC, ecc.) per identificare malattie con maggiore precisione e rapidità rispetto ai metodi tradizionali.
- Sviluppo di farmaci: l’IA accelera il processo di scoperta e sviluppo di nuovi farmaci, analizzando grandi quantità di dati.
- Assistenza sanitaria personalizzata: l’IA può creare piani di trattamento personalizzati per i pazienti, basati sui loro dati genetici e sulla loro storia clinica.
Ai nel settore industriale
- Robotica: i robot dotati di IA sono in grado di svolgere compiti complessi e ripetitivi con maggiore precisione e flessibilità.
- Manutenzione predittiva: l’IA può prevedere guasti ai macchinari industriali, consentendo di pianificare la manutenzione in modo più efficiente.
- Controllo di qualità: l’IA viene utilizzata per ispezionare prodotti e identificare difetti, garantendo un maggiore livello di qualità.
Altri settori in cui l’intelligenza artificiale trova applicazioni
- Finanza: l’IA viene utilizzata per la gestione del rischio, la previsione dei mercati e la scoperta di frodi.
- Trasporti: le auto a guida autonoma sono un esempio di come l’IA stia rivoluzionando il settore dei trasporti.
- Agricoltura: l’IA viene utilizzata per monitorare le colture, ottimizzare l’irrigazione e prevedere il raccolto.
- Educazione: l’IA può personalizzare l’apprendimento degli studenti, adattandosi ai loro bisogni individuali.
Quella “uomo vs macchina” è una disputa senza tempo. Sono ancora molte però le problematiche etiche e legali legate all’Intelligenza Artificiale. Altrettanti sono i dubbi su quale sarà l’impatto dell’Intelligenza Artificiale sul mondo del lavoro e sulla nostra società.
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