{"id":316,"date":"2025-12-16T07:38:48","date_gmt":"2025-12-16T07:38:48","guid":{"rendered":"https:\/\/www.studioelleni.it\/?page_id=316"},"modified":"2025-12-16T07:38:48","modified_gmt":"2025-12-16T07:38:48","slug":"ia","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.studioelleni.it\/index.php\/ia\/","title":{"rendered":"IA"},"content":{"rendered":"\n

Che cos\u2019\u00e8 l\u2019Intelligenza Artificiale<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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<\/a> (apprendimento profondo) e sul natural language processing<\/a> (elaborazione del linguaggio naturale). Utilizzando queste tecnologie, i computer possono imparare a svolgere compiti specifici elaborando grandi quantit\u00e0 di dati e riconoscendo i modelli.<\/p>\n\n\n\n

Perch\u00e9 l’intelligenza artificiale \u00e8 importante?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

IA automatizza apprendimento continuo e scoperta attraverso i dati.<\/strong> 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 \u00e8 ancora essenziale per configurare il sistema e porre le domande giuste.<\/p>\n\n\n\n

IA aggiunge intelligenza<\/strong> ai prodotti esistenti. Nella maggior parte dei casi, l’IA non viene venduto come applicazione singola. Accade invece che i prodotti gi\u00e0 in uso vengono migliorati con le funzionalit\u00e0 di IA, esattamente come Siri \u00e8 stato aggiunto come nuova funzionalit\u00e0 a una generazione di prodotti Apple. Automazione, piattaforme conversazionali, bot e smart machine possono essere combinati con grandi quantit\u00e0 di dati per migliorare molte tecnologie a casa e sul posto di lavoro, dalle informazioni di sicurezza all’analisi sugli investimenti.<\/p>\n\n\n\n

IA si adatta attraverso algoritmi di apprendimento progressivo<\/strong> e lascia che siano i dati a fare la programmazione. L’IA trova la struttura e le regolarit\u00e0 nei dati in modo che l’algoritmo acquisisca un’abilit\u00e0: l’algoritmo diventa un classificatore o un predittore. Cos\u00ec, proprio come l’algoritmo pu\u00f2 auto apprendere come giocare a scacchi, pu\u00f2 insegnare a se stesso quale prodotto raccomandare online E i modelli si adattano quando arrivano nuovi dati. La retro propagazione \u00e8 una tecnica di intelligenza artificiale che permette al modello di adattarsi attraverso addestramento e dati aggiuntivi, quando la prima risposta non \u00e8 corretta.<\/p>\n\n\n\n

IA analizza dati sempre pi\u00f9 in profondit\u00e0 <\/strong>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 ci\u00f2 \u00e8 cambiato con l’incremento della potenza dei computer e i big data<\/a>. Sono necessari molti dati per addestrare i modelli di deep learning poich\u00e9 apprendono direttamente dagli stessi. Con pi\u00f9 dati \u00e8 possibile alimentarli, pi\u00f9 accurati diventano.<\/p>\n\n\n\n

IA raggiunge un’incredibile precisione<\/strong> grazie alla profondit\u00e0 delle reti neurali \u2013 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 pi\u00f9 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.<\/p>\n\n\n\n

IA per ottenere il massimo dai tuoi dati. <\/strong>Quando gli algoritmi sono in autoapprendimento i dati stessi possono diventare propriet\u00e0 intellettuale. Le risposte sono nei dati; basta applicare l’IA per farle uscire. Poich\u00e9 il ruolo dei dati \u00e8 ora pi\u00f9 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.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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