Termini Introduttivi all'Intelligenza Artificiale per Principianti
L'Intelligenza Artificiale (IA) è un concetto che è esistito per molti anni, ma in tempi più recenti ha subito un'esplosione di interesse dovuta al rilascio al pubblico di ChatGPT e altri modelli di linguaggio.
In termini generali, l'Intelligenza Artificiale è un campo interdisciplinare che si occupa dello sviluppo di sistemi e algoritmi in grado di emulare alcune capacità cognitive umane, come il ragionamento, l'apprendimento, il riconoscimento del linguaggio naturale e la percezione visiva.
L'applicazione dell'IA è diffusa in una vasta gamma di settori, tra cui la robotica, la medicina, l'automazione industriale, il riconoscimento vocale, il marketing predittivo e molto altro ancora, contribuendo a trasformare radicalmente il modo in cui interagiamo con la tecnologia e con il mondo che ci circonda.
Di seguito abbiamo redatto una breve lista di termini che costituiscono la base per la comprensione dell'Intelligenza Artificiale. Alcuni di essi ti saranno familiari, mentre altri ti suoneranno più oscuri.
Non ti preoccupare! Abbiamo reso le definizioni il più semplici possibile, in modo che tu possa capirle al meglio, indipendentemente dal tuo livello di esperienza con questo mondo.
Algoritmo
Un algoritmo è una sequenza finita e ordinata di istruzioni o passaggi logici che risolve un problema o esegue un compito specifico.
Gli algoritmi sono utilizzati in informatica e matematica per risolvere una vasta gamma di problemi, dall'elaborazione dei dati al calcolo dei percorsi più brevi in un grafo. Un buon algoritmo è caratterizzato da chiarezza, correttezza, efficienza e completezza, e può essere eseguito in modo deterministico, producendo sempre lo stesso risultato quando applicato a input identici.
Gli algoritmi costituiscono il fondamento della programmazione e dell'elaborazione dell'informazione e sono alla base di molte tecnologie e applicazioni informatiche.
La parola "algoritmo" deriva dal nome dell'antico matematico persiano Muhammad ibn Musa al-Khwarizmi, vissuto nel IX secolo. Al-Khwarizmi è noto per il suo lavoro fondamentale nel campo dell'algebra e per il suo libro noto per aver introdotto concetti fondamentali dell'algebra, fornendo anche metodi sistematici per risolvere equazioni lineari e quadratiche.
Elaborazione del Linguaggio Naturale
Si tratta di un ambito dell'Intelligenza artificiale specializzato nell'interazione tra persone e computer attraverso il linguaggio naturale che usiamo per comunicare tra di noi. L'obiettivo di questo campo è di rendere i computer capaci di comprendere, interpretare e generare linguaggio umano in un modo che possa essere utile per gli utenti.
Reti Neurali
Una rete neurale è un modello computazionale ispirato al funzionamento del cervello umano, composto da un insieme di unità di elaborazione interconnesse chiamate neuroni artificiali. Queste reti sono utilizzate per l'elaborazione di informazioni e il raggiungimento di specifici obiettivi, come il riconoscimento di modelli complessi nei dati, la classificazione di immagini, il riconoscimento vocale, la traduzione automatica e molti altri compiti di intelligenza artificiale.
Machine Learning
Il Machine Learning (abbreviato ML) è un'area dell'Intelligenza Artificiale che si concentra sullo sviluppo di algoritmi e modelli computazionali che consentono ai computer di apprendere dai dati e di migliorare le proprie prestazioni nel tempo senza essere esplicitamente programmati per fare determinati compiti. In sostanza, anziché seguire istruzioni esplicite, gli algoritmi di Machine Learning utilizzano i dati disponibili per imparare a fare previsioni o prendere decisioni in maniera autonoma.
Un esempio di applicazione del Machine Learning che ti suonerà familiare è quello relativo alla capacità dei motori di ricerca come Google, che sono in grado di personalizzare i risultati della ricerca in base al comportamento degli utenti e al contesto di ricerca. Ad esempio, se un utente effettua frequenti ricerche su un particolare argomento o clicca su determinati tipi di risultati, il motore di ricerca può utilizzare queste informazioni per adattare i risultati futuri in modo da corrispondere meglio agli interessi e alle preferenze dell'utente.
Deep Learning
Il Deep Learning (abbreviato DL) è una sotto-categoria del Machine Learning che si basa su reti neurali composte da molteplici strati di neuroni artificiali. Questi strati interconnessi permettono alla rete di apprendere rappresentazioni gerarchiche dei dati, partendo da caratteristiche più semplici per arrivare a concetti più complessi.
Il deep learning è particolarmente adatto per il trattamento di grandi quantità di dati non strutturati, come immagini, testo e suoni, ed è stato applicato con successo in diverse aree, come il riconoscimento facciale, il riconoscimento vocale, il riconoscimento di oggetti in immagini, la traduzione automatica e molti altri compiti di elaborazione del linguaggio naturale e visione artificiale.
Per concludere questo breve articolo, facciamo presente che il campo dell'Intelligenza Artificiale è estremamente complesso e in continuo sviluppo.
In base ai trend recenti che mostrano una crescita sostanziale non solo negli investimenti ma anche nel numero di innovazioni rilasciate, possiamo dire che possiamo dire che è sicuramente un campo che vale la pena imparare e capire, poiché cambierà diversi aspetti della nostra vita lavorativa e non solo.
Essere in grado di comprendere i principi fondamentali e le applicazioni di tale campo non solo ci consentirà di adattarci meglio a un mondo in rapida evoluzione, ma ci aprirà anche nuove opportunità professionali, aiutandoci a restare competitivi nel mondo del lavoro.