Che cos’è l’Intelligenza Artificiale
L’Intelligenza Artificiale (in inglese, Artificial Intelligence o AI) consente alle macchine di imparare dall’esperienza, di adeguarsi a nuove informazioni ricevute e svolgere compiti simili a quelli dell’uomo. La maggior parte degli esempi di IA di cui sentiamo parlare oggi, dai programmi per giocare a scacchi alle auto con guida autonoma, si basano principalmente sul deep learning (apprendimento profondo) e sul natural language processing (elaborazione del linguaggio naturale). Utilizzando queste tecnologie, i computer possono imparare a svolgere compiti specifici elaborando grandi quantità di dati e riconoscendo i modelli.
Perché l’intelligenza artificiale è importante?
IA automatizza apprendimento continuo e scoperta attraverso i dati. Ma l’IA si comporta diversamente dall’automazione robotizzata basata su hardware. Invece di automatizzare i compiti manuali, l’IA esegue i compiti frequenti e ad alto volume, in modo affidabile e senza fatica. Per questo tipo di automazione, l’apporto umano è ancora essenziale per configurare il sistema e porre le domande giuste.
IA aggiunge intelligenza ai prodotti esistenti. Nella maggior parte dei casi, l’IA non viene venduto come applicazione singola. Accade invece che i prodotti già in uso vengono migliorati con le funzionalità di IA, esattamente come Siri è stato aggiunto come nuova funzionalità a una generazione di prodotti Apple. Automazione, piattaforme conversazionali, bot e smart machine possono essere combinati con grandi quantità di dati per migliorare molte tecnologie a casa e sul posto di lavoro, dalle informazioni di sicurezza all’analisi sugli investimenti.
IA si adatta attraverso algoritmi di apprendimento progressivo e lascia che siano i dati a fare la programmazione. L’IA trova la struttura e le regolarità nei dati in modo che l’algoritmo acquisisca un’abilità: l’algoritmo diventa un classificatore o un predittore. Così, proprio come l’algoritmo può auto apprendere come giocare a scacchi, può insegnare a se stesso quale prodotto raccomandare online E i modelli si adattano quando arrivano nuovi dati. La retro propagazione è una tecnica di intelligenza artificiale che permette al modello di adattarsi attraverso addestramento e dati aggiuntivi, quando la prima risposta non è corretta.
IA analizza dati sempre più in profondità utilizzando reti neurali che hanno molti livelli nascosti. La costruzione di un sistema di rilevamento delle frodi a cinque livelli nascosti era quasi impossibile alcuni anni fa. Tutto ciò è cambiato con l’incremento della potenza dei computer e i big data. Sono necessari molti dati per addestrare i modelli di deep learning poiché apprendono direttamente dagli stessi. Con più dati è possibile alimentarli, più accurati diventano.
IA raggiunge un’incredibile precisione grazie alla profondità delle reti neurali – che in precedenza era impossibile. Ad esempio, le tue interazioni con Alexa, Google Search e Google Photos sono tutte basate sul deep learning e continuano a diventare sempre più accurate man mano che le usi. In campo medico, le tecniche dell’IA derivanti dal deep learning, dalla classificazione delle immagini al riconoscimento degli oggetti, possono ora essere utilizzate per rilevare il cancro con l’imaging a risonanza magnetica con la stessa accuratezza di radiologi altamente qualificati.
IA per ottenere il massimo dai tuoi dati. Quando gli algoritmi sono in autoapprendimento i dati stessi possono diventare proprietà intellettuale. Le risposte sono nei dati; basta applicare l’IA per farle uscire. Poiché il ruolo dei dati è ora più importante che mai, diventano essi stessi un vantaggio competitivo. In un qualsiasi settore di mercato, anche se tutti i competitori applicassero tecniche di analisi simili, il possessore di dati migliori risulterebbe comunque vittorioso.