Intelligenza Artificiale

L'intelligenza artificiale è la simulazione dei processi di intelligenza umana da parte delle macchine, in particolare dei sistemi informatici. Le applicazioni specifiche dell'intelligenza artificiale includono sistemi esperti, elaborazione del linguaggio naturale, riconoscimento vocale e visione artificiale. L'intelligenza artificiale è stata fondata come disciplina accademica nel 1956 e negli anni successivi ha conosciuto diverse ondate di ottimismo, seguite da delusione e perdita di fondi per la ricerca, seguiti da nuovi approcci, successi e finanziamenti rinnovati. La ricerca sull'intelligenza artificiale ha provato e scartato molti approcci diversi sin dalla sua fondazione, tra cui la simulazione del cervello, la modellazione della risoluzione dei problemi umani, la logica formale, i grandi database di conoscenza e l'imitazione del comportamento animale. Nei primi decenni del 21° secolo, il machine learning altamente matematico-statistico ha dominato il campo e questa tecnica si è dimostrata di grande successo, contribuendo a risolvere molti problemi impegnativi nell'industria e nel mondo accademico. I vari sottocampi della ricerca sull'IA sono incentrati su obiettivi particolari e sull'uso di strumenti particolari. Gli obiettivi tradizionali della ricerca sull'IA includono il ragionamento, la rappresentazione della conoscenza, la pianificazione, l'apprendimento, l'elaborazione del linguaggio naturale, la percezione e la capacità di muovere e manipolare oggetti. L'intelligenza generale è tra gli obiettivi a lungo termine del settore. Per risolvere questi problemi, i ricercatori di intelligenza artificiale hanno adattato e integrato un'ampia gamma di tecniche di risoluzione dei problemi, tra cui la ricerca e l'ottimizzazione matematica, la logica formale, le reti neurali artificiali e metodi basati su statistica, probabilità ed economia. L'intelligenza artificiale attinge anche all'informatica, alla psicologia, alla linguistica, alla filosofia e a molti altri campi. Il campo è stato fondato sul presupposto che l'intelligenza umana "può essere descritta in modo così preciso che si può costruire una macchina per simularla". Ciò ha sollevato argomenti filosofici sulla mente e sulle conseguenze etiche della creazione di esseri artificiali dotati di intelligenza simile a quella umana, questi problemi sono stati precedentemente esplorati dal mito, dalla finzione e dalla filosofia fin dall'antichità. Scienziati informatici e filosofi da allora hanno suggerito che l'IA potrebbe diventare un rischio esistenziale per l'umanità se le sue capacità razionali non sono orientate verso obiettivi benefici. Come funziona l'Intelligenza Artificiale? Con l'accelerazione dell'entusiasmo per l'IA, i fornitori si sono dati da fare per promuovere il modo in cui i loro prodotti e servizi utilizzano l'IA. Spesso ciò a cui si riferiscono come IA è semplicemente un componente della stessa, come l'apprendimento automatico. L'intelligenza artificiale richiede una base di hardware e software specializzati per scrivere e addestrare algoritmi di apprendimento automatico. Nessun linguaggio di programmazione è sinonimo di intelligenza artificiale, ma alcuni, tra cui Python, R e Java, sono popolari. In generale, i sistemi di intelligenza artificiale funzionano ingerendo grandi quantità di dati di addestramento etichettati, analizzando i dati per correlazioni e modelli e utilizzando questi modelli per fare previsioni sugli stati futuri. In questo modo, un chatbot alimentato da esempi di chat di testo può imparare a produrre scambi realistici con le persone, oppure uno strumento di riconoscimento delle immagini può imparare a identificare e descrivere oggetti nelle immagini rivedendo milioni di esempi. La programmazione dell'Intelligenza Artificiale si concentra su tre abilità cognitive: apprendimento, ragionamento e autocorrezione. Processi di apprendimento. Questo aspetto della programmazione IA si concentra sull'acquisizione di dati e sulla creazione di regole su come trasformare i dati in informazioni fruibili. Le regole, chiamate algoritmi, forniscono ai dispositivi informatici istruzioni dettagliate su come completare un'attività specifica. Processi di ragionamento. Questo aspetto della programmazione IA si concentra sulla scelta dell'algoritmo giusto per raggiungere il risultato desiderato. Processi di autocorrezione. Questo aspetto della programmazione IA è progettato per perfezionare continuamente gli algoritmi e garantire che forniscano i risultati più accurati possibili. Perché l'intelligenza artificiale è importante? L'intelligenza artificiale è importante perché può fornire alle persone informazioni sulle loro operazioni di cui potrebbero non essere a conoscenza in precedenza e perché, in alcuni casi, l'intelligenza artificiale può svolgere attività meglio degli esseri umani. Ad esempio per attività ripetitive e orientate ai dettagli come l'analisi di un gran numero di documenti legali per garantire che i campi pertinenti siano compilati correttamente, gli strumenti di intelligenza artificiale spesso completano i lavori rapidamente e con relativamente pochi errori. Ciò ha contribuito ad alimentare un'esplosione di efficienza e ha aperto la porta a opportunità commerciali completamente nuove per alcune grandi imprese. Prima dell'attuale ondata di intelligenza artificiale, sarebbe stato difficile immaginare di utilizzare un software per computer per collegare i passeggeri ai taxi, ma oggi Uber è diventata una delle più grandi aziende del mondo facendo proprio questo. Utilizza sofisticati algoritmi di apprendimento automatico per prevedere quando è probabile che le persone abbiano bisogno di passaggi in determinate aree, il che aiuta a mettere in strada i conducenti in modo proattivo prima che siano necessari. Come altro esempio, Google è diventato uno dei maggiori attori per una gamma di servizi online utilizzando l'apprendimento automatico per capire come le persone utilizzano i loro servizi e quindi migliorarli. Le aziende più grandi e di maggior successo di oggi hanno utilizzato l'intelligenza artificiale per migliorare le proprie operazioni e ottenere un vantaggio sui concorrenti. Quali sono i vantaggi e gli svantaggi dell'intelligenza artificiale? Le reti neurali artificiali e le tecnologie di intelligenza artificiale di deep learning si stanno evolvendo rapidamente, principalmente perché l'IA elabora grandi quantità di dati molto più velocemente e fa previsioni più accurate di quanto umanamente possibile. Mentre l'enorme volume di dati creati quotidianamente seppellirebbe un ricercatore umano, le applicazioni di intelligenza artificiale che utilizzano l'apprendimento automatico possono prendere quei dati e trasformarli rapidamente in informazioni fruibili. IA forte contro IA debole L'intelligenza artificiale può essere classificata come debole o forte. L'intelligenza artificiale debole, nota anche come intelligenza artificiale ristretta, è un sistema di intelligenza artificiale progettato e addestrato per completare un'attività specifica. I robot industriali e gli assistenti personali virtuali, come Siri di Apple, utilizzano un'intelligenza artificiale debole. L'intelligenza artificiale forte, nota anche come intelligenza generale artificiale (AGI), descrive la programmazione in grado di replicare le capacità cognitive del cervello umano. Quando viene presentato un compito non familiare, un sistema di intelligenza artificiale forte può utilizzare la logica fuzzy per applicare la conoscenza da un dominio all'altro e trovare una soluzione in modo autonomo. In teoria, un forte programma di intelligenza artificiale dovrebbe essere in grado di superare sia un test di Turing che il test della stanza cinese. Quali sono i 4 tipi di intelligenza artificiale? Arend Hintze, assistente professore di biologia integrativa e informatica e ingegneria presso la Michigan State University, ha spiegato che l'intelligenza artificiale può essere classificata in quattro tipi, a partire dai sistemi intelligenti specifici per attività oggi ampiamente utilizzati e progredendo verso i sistemi senzienti, che ancora non esistono. Le categorie sono le seguenti: Tipo 1: macchine reattive. Questi sistemi di intelligenza artificiale non hanno memoria e sono specifici per attività. Un esempio è Deep Blue, il programma di scacchi IBM che ha battuto Garry Kasparov negli anni '90. Deep Blue può identificare i pezzi sulla scacchiera e fare previsioni, ma poiché non ha memoria, non può utilizzare le esperienze passate per informare quelle future. Tipo 2: memoria limitata. Questi sistemi di intelligenza artificiale hanno memoria, quindi possono utilizzare le esperienze passate per informare le decisioni future. Alcune delle funzioni decisionali nelle auto a guida autonoma sono progettate in questo modo. Tipo 3: Teoria della mente. La teoria della mente è un termine psicologico. Se applicato all'intelligenza artificiale, significa che il sistema avrebbe l'intelligenza sociale per comprendere le emozioni. Questo tipo di intelligenza artificiale sarà in grado di dedurre le intenzioni umane e prevedere il comportamento, un'abilità necessaria affinché i sistemi di intelligenza artificiale diventino membri integrali dei team umani. Tipo 4: Autocoscienza. In questa categoria, i sistemi di intelligenza artificiale hanno un senso di sé, che dà loro coscienza. Le macchine con autocoscienza comprendono il proprio stato attuale. Questo tipo di IA non esiste ancora. Quali sono esempi di tecnologia IA e come viene utilizzata oggi? L'intelligenza artificiale è incorporata in una varietà di diversi tipi di tecnologia. Ecco sei esempi: Automazione. Se abbinati alle tecnologie IA, gli strumenti di automazione possono espandere il volume e i tipi di attività eseguite. Un esempio è l'automazione dei processi robotici (RPA), un tipo di software che automatizza le attività di elaborazione dei dati ripetitive e basate su regole tradizionalmente eseguite dagli esseri umani. Se combinato con l'apprendimento automatico e gli strumenti di intelligenza artificiale emergenti, RPA può automatizzare porzioni più grandi di lavori aziendali, consentendo ai bot tattici di RPA di trasmettere l'intelligence dall'IA e rispondere ai cambiamenti di processo. Apprendimento automatico. Questa è la scienza per far funzionare un computer senza programmazione. Il deep learning è un sottoinsieme dell'apprendimento automatico che, in termini molto semplici, può essere considerato come l'automazione dell'analisi predittiva. Esistono tre tipi di algoritmi di apprendimento automatico: Apprendimento supervisionato. I set di dati sono etichettati in modo che i modelli possano essere rilevati e utilizzati per etichettare nuovi set di dati. Apprendimento non supervisionato. I set di dati non sono etichettati e sono ordinati in base a somiglianze o differenze. Apprendimento per rinforzo. I set di dati non sono etichettati ma, dopo aver eseguito un'azione o più azioni, il sistema IA riceve un feedback. Visione artificiale. Questa tecnologia dà a una macchina la capacità di vedere. La visione artificiale acquisisce e analizza le informazioni visive utilizzando una fotocamera, la conversione da analogico a digitale e l'elaborazione del segnale digitale. Viene spesso paragonato alla vista umana, ma la visione artificiale non è vincolata dalla biologia e può essere programmata per vedere attraverso i muri, ad esempio. Viene utilizzato in una vasta gamma di applicazioni, dall'identificazione della firma all'analisi delle immagini mediche. La visione artificiale , che si concentra sull'elaborazione delle immagini basata su macchina, è spesso fusa con la visione artificiale. Elaborazione del linguaggio naturale (PNL). Questa è l'elaborazione del linguaggio umano da parte di un programma per computer. Uno degli esempi più vecchi e conosciuti di PNL è il rilevamento dello spam, che esamina la riga dell'oggetto e il testo di un'e-mail e decide se si tratta di posta indesiderata. Gli attuali approcci alla PNL si basano sull'apprendimento automatico. Le attività di PNL includono la traduzione del testo, l'analisi del sentimento e il riconoscimento vocale. Robotica. Questo campo dell'ingegneria si concentra sulla progettazione e produzione di robot. I robot vengono spesso utilizzati per eseguire compiti difficili da eseguire per gli esseri umani o da eseguire in modo coerente. Ad esempio, i robot vengono utilizzati nelle linee di assemblaggio per la produzione di automobili o dalla NASA per spostare oggetti di grandi dimensioni nello spazio. I ricercatori stanno anche utilizzando l'apprendimento automatico per costruire robot in grado di interagire in contesti sociali. Auto a guida autonoma. I veicoli autonomi utilizzano una combinazione di visione artificiale, riconoscimento delle immagini e deep learning per sviluppare abilità automatizzate nel pilotare un veicolo rimanendo in una determinata corsia ed evitando ostacoli imprevisti, come i pedoni. Uso etico dell'intelligenza artificiale Sebbene gli strumenti di intelligenza artificiale presentino una gamma di nuove funzionalità, l'uso dell'intelligenza artificiale solleva anche questioni etiche perché, nel bene e nel male, un sistema di intelligenza artificiale rafforzerà ciò che ha già appreso. Ciò può essere problematico perché gli algoritmi di apprendimento automatico, che sono alla base di molti degli strumenti di intelligenza artificiale più avanzati, sono intelligenti solo quanto i dati che vengono forniti durante l'addestramento. Poiché un essere umano seleziona quali dati vengono utilizzati per addestrare un programma di intelligenza artificiale, il potenziale di distorsione dell'apprendimento automatico è intrinseco e deve essere monitorato attentamente. Chiunque desideri utilizzare l'apprendimento automatico come parte dei sistemi di produzione del mondo reale deve tenere conto dell'etica nei processi di formazione dell'IA e sforzarsi di evitare pregiudizi. Ciò è particolarmente vero quando si utilizzano algoritmi di intelligenza artificiale che sono intrinsecamente inspiegabili nelle applicazioni di deep learning e di rete avversaria generativa (GAN). La spiegabilità è un potenziale ostacolo all'utilizzo dell'intelligenza artificiale in settori che operano in base a severi requisiti di conformità normativa. Ad esempio, le istituzioni finanziarie operano secondo regolamenti che richiedono loro di spiegare le loro decisioni di emissione di credito. Quando una decisione di rifiutare il credito viene presa dalla programmazione IA, tuttavia, può essere difficile spiegare come si è arrivati alla decisione perché gli strumenti IA utilizzati per prendere tali decisioni operano prendendo sottili correlazioni tra migliaia di variabili.

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