Intelligenza Artificale: Come funziona Oggi

L’intelligenza artificiale è un ramo della ricerca e dello studio dell’informatica che cerca di imitare il funzionamento dei neuroni umani nelle macchine e di risolvere vari problemi basandosi sul comportamento umano, attraverso meccanismi matematici e logici.

Forse vi siete già chiesti: che cos’è l’intelligenza artificiale? Per rispondere a questa domanda, è molto comune dire che l’intelligenza artificiale (AI) è la simulazione dell’intelligenza umana nelle macchine, dando loro la capacità di apprendere, ragionare, dedurre, fare previsioni, ecc.

E spesso lo associamo all’immagine di un robot fisico umanizzato, come nei film. Ma nella maggior parte dei casi non è così, soprattutto quando è presente nella nostra vita quotidiana.

Che cos’è l’intelligenza artificiale?

L’intelligenza artificiale è una branca dello studio e della ricerca informatica che cerca di imitare il funzionamento dei neuroni umani nelle macchine e la risoluzione di vari problemi basandosi sul comportamento umano, utilizzando meccanismi matematici e logici. In realtà, si tratta di un concetto.

Programmazione e intelligenza artificiale

Quando ci si riferisce all’intelligenza artificiale come a una tecnologia – e non a un concetto – è corretto dire che essa si realizza attraverso algoritmi computazionali, cioè istruzioni scritte che il computer deve seguire per eseguire determinati comandi.

Ma questi algoritmi sono realizzati in modo diverso, in modo che le risposte della macchina siano il più possibile simili a quelle di un cervello umano, cioè meno lineari e costanti.

Ad esempio, un personal computer è stato programmato per rispondere in modo lineare e costante a determinati comandi, come l’accensione e lo spegnimento premendo un determinato pulsante. Ma questo non lo rende intelligente, obbedisce semplicemente a comandi prestabiliti.

D’altra parte, i programmi realizzati nell’ambito dei parametri dell’intelligenza artificiale utilizzano algoritmi intelligenti, che consentono a una macchina o a uno strumento di interpretare i dati e le situazioni, rispondendo in modo diverso in ogni caso, e comunque imparando da ciascuno di essi.

Nel concetto di intelligenza artificiale, ogni programma informatico prodotto viene definito modello matematico o modellazione e ognuno di essi equivale a uno scopo diverso, volto a interpretare caratteristiche di immagini, audio, testi, ecc.

È possibile integrare questi modelli in modi diversi, sia attraverso la matematica pura e semplice che in modi più complessi, poiché questa integrazione varia a seconda della creatività di chi crea l’IA.

Tutta l’intelligenza artificiale è un robot?

No, non tutta l’intelligenza artificiale è un robot. Il robot, anche se non ha un corpo fisico, come i chatbot, è una forma più complessa di IA con cui possiamo interagire in qualche modo, che si tratti di parlare, ascoltare o toccare.

A tal fine, è necessario unire più di una capacità, che non devono essere integrate separatamente, poiché sono già state create insieme.

Oltre ai robot, esistono intelligenze artificiali che utilizzano:

+ un solo modello (o programma): in questo caso, la tecnologia ha uno scopo specifico e ha una sola capacità. Ad esempio, il riconoscimento delle immagini;

+modelli (o programmi) multipli: in questo caso, ogni modello definisce una capacità diversa e poi viene integrato per lavorare insieme.

Come nasce l’intelligenza artificiale

Una tecnologia basata sull’intelligenza artificiale viene creata attraverso la programmazione del computer, come abbiamo già detto. Ma questo avviene secondo parametri diversi rispetto alla programmazione convenzionale.

È necessario utilizzare un insieme di tecniche e risorse che utilizzino il calcolo per imparare e non solo per rispondere ai comandi. L’apprendimento avviene quando la macchina o lo strumento trova il calcolo che risolve un determinato problema. E ogni nuovo calcolo, o apprendimento, viene memorizzato per essere utilizzato in situazioni future.

Cosa serve per crearlo

In sostanza, per creare un’intelligenza artificiale è sufficiente disporre di una macchina/computer in grado di eseguire i calcoli e di eseguire i modelli o i modelli in modo continuo.

È possibile farlo su un server locale o nel cloud. Ma meno risorse e meno capacità di archiviazione ci sono, più tempo ci vorrà per crearlo. E più risorse, meno tempo.

Come addestrare l’intelligenza artificiale

L’apprendimento di un’intelligenza artificiale avviene in modo simile a quello di un essere umano. Pertanto, oltre ad apprendere attraverso il calcolo, apprende anche attraverso le informazioni e i dati forniti da chi lo addestra. E anche attraverso l’interazione con gli utenti.

Supervisionato: in questo caso, l’apprendista dice all’IA quale risposta vuole che dia. Ad esempio, mostra l’immagine di un gatto e, attraverso del codice, passa il seguente messaggio: “Voglio che tu dica che questo è un gatto”.

Poi mostra l’immagine di un cane e dice: “Voglio che tu dica che questo è un cane”. Lo fa con varie immagini e mostrando un’immagine di un gatto che non è stata usata nell’addestramento, l’IA sarà in grado di dire che si tratta di un gatto.

Semi-supervisionata: in questa modalità, la persona che si sta addestrando, ad esempio, prende alcuni campioni e informa l’IA che sono gatti, ne prende altri e la informa che sono cani, ne prende altri e non dice nulla. E l’IA, a partire dai campioni di cani e gatti, effettua la classificazione di quelli che non sono stati identificati.

Non supervisionato: in questo caso, la persona non dà alcuna risposta e l’IA lascia che sia lei stessa a rispondere. Ad esempio, se si mostrano diverse immagini di cani e gatti insieme, l’intelligenza artificiale identificherà gli schemi e creerà modi per differenziare una cosa dall’altra, senza che nessuno debba dire di quali cani e gatti si tratta.

Tipi di intelligenza artificiale

Esistono molti tipi di intelligenza artificiale con capacità diverse, a seconda dell’algoritmo utilizzato.

Alcuni utilizzano algoritmi estremamente specifici, come l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e la computer vision. Ma si basano soprattutto su tecniche di apprendimento automatico e profondo.

Apprendimento automatico

Le intelligenze di apprendimento basate sulle macchine, o machine learning, utilizzano le reti neurali, sistemi informatici con nodi interconnessi che agiscono come i neuroni umani.

Possono quindi modificare il loro comportamento in modo autonomo, sulla base della propria esperienza, derivata dalla formazione di cui sopra e dall’interazione con i dati e le informazioni fornite dall’utente della tecnologia, la cosiddetta analisi di navigazione.

Sono un po’ più semplici rispetto a quelli basati sull’apprendimento profondo, in quanto elaborano i dati a una velocità inferiore e quindi lavorano con capacità meno specializzate.

Apprendimento profondo

Le intelligenze basate sull’apprendimento profondo, o deep learning, utilizzano reti neurali di grandi dimensioni con diversi strati di elaborazione, o livelli di apprendimento, in modo da poter apprendere modelli più complessi ed essere in grado di elaborare una quantità molto maggiore di dati in minor tempo.

In genere vengono utilizzati per funzioni più specializzate, come l’elaborazione di audio e immagini.

Elaborazione del linguaggio naturale (PNL)

L’elaborazione del linguaggio naturale (PNL), invece, è un tipo di intelligenza artificiale estremamente specializzata che utilizza algoritmi unici per comprendere e simulare il linguaggio umano.

Cioè, permette a una tecnologia di comprendere ciò che un essere umano dice o scrive e di formulare risposte comprensibili utilizzando anche il linguaggio umano. Esempi ben noti dell’uso della PNL nella nostra vita quotidiana sono gli assistenti virtuali e i chatbot.

Visione artificiale

La computer vision, a sua volta, è una branca dell’intelligenza artificiale che studia e sviluppa l’elaborazione delle immagini da parte delle macchine, dando loro la capacità di interpretare le informazioni visive, cioè di vedere. E da quel momento in poi governa.

A differenza della PNL, la visione artificiale non cerca di imitare la visione umana, ma di andare oltre. È quindi considerata più potente e assertiva della stessa capacità visiva umana.

Questo tipo di intelligenza artificiale viene utilizzato per il riconoscimento di immagini e volti. Nell’industria, viene utilizzato per identificare etichette, codici, ecc. per ispezionare e prevenire problemi nelle macchine; nelle auto autonome, per controllare i segnali; nei sistemi di ricerca, per effettuare ricerche per immagini.