Cosa si intende con Intelligenza Artificiale?
Intelligenza artificiale è una sezione dell’informatica che si occupa della formalizzazione di problemi e compiti simili a quelli eseguiti da una persona.
Al giorno d’oggi si tratta di una branca dell’informatica che si occupa di studiare tutte le tecniche e le metodologie che permettono di progettare sia i sistemi hardware che quelli software in grado di elaborare delle prestazioni elettriche che simulano l’intelligenza umana. Idealmente il risultato del lavoro dell’intelligenza artificiale non dovrebbe essere difficilmente distinguibile da quello svolto da un umano con delle specifiche competenze.
Come funziona l’IA?
Spesso quando si parla di intelligenza artificiale ci si riferisce a una sola delle componenti come l’apprendimento automatico. Per poter utilizzare l’IA è necessario che siano presenti sia componenti hardware che software specializzati nella scrittura e nell’addestramento degli algoritmi di apprendimento automatico.
Questa fase della programmazione dell’IA si concentra sull’acquisizione di vasto bacino di dati e sulla creazione di regole o standard per trasformarli in informazioni utilizzabili. Le regole, chiamate algoritmi, forniscono ai dispositivi informatici istruzioni specifiche sul come completare un compito assegnatoli.
La programmazione dell’intelligenza artificiale si basa su tre abilità cognitive:
- apprendimento,
- ragionamento,
- autocorrezione
In generale, la caratteristica principale delle IA è quella di riuscire a processare enormi quantità di dati. In questo modo, grazie alle correlazioni e modelli che si creano è possibile fare previsioni. Questo processo consente a un chatbot, per esempio, di scambiare di informazioni in modo realistico o a uno strumento di imparare a riconoscere le immagini.
Tipologie di IA
- IA conversazionale: chatbot e agenti virtuali, di fatto software che simulano una conversazione in comune linguaggio parlato, utilizzando grandi volumi di dati per riconoscere input vocali o di testo, elaborare le richieste, comprenderle e generare risposte efficaci in tempo reale.
- IA predittiva: l’analisi dei dati attuali e delle tendenze passate con il supporto degli algoritmi di Intelligenza Artificiale e Machine Learning permette di anticipare quel che è probabile accadrà in futuro.
- IA generativa: a partire da semplici richieste (prompt) è possibile generare testi, immagini, video, ma anche codice sorgente, per creare contenuti e software con estrema facilità.
- IA autonoma: l’evoluzione dell’Intelligenza Artificiale forse più affascinante ma anche più temuta, quella in cui gli algoritmi agiscono senza alcun intervento o input umano, in modo indipendente e autonomo, senza necessità di supervisione.
Perché è importante?
L’IA automatizza l’apprendimento continuo e la scoperta attraverso i dati. L’IA si comporta diversamente dall’automazione robotizzata basata su hardware, mentre i robot hanno una funziona puramente manuale con azioni limitate, l’IA esegue compiti logici con intensità maggiore, in modo affidabile e senza fatica. Per questo tipo di automazione però la mano dell’uomo è ancora essenziale per configurare il sistema e porre le domande giuste.
L’IA aggiunge intelligenza ai prodotti esistenti. Nella maggior parte dei casi, l’IA non viene venduta come applicazione singola. Spesso accade invece che i prodotti già in uso vengono migliorati con le funzionalità di IA, ad esempio 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 le tecnologie che utilizziamo a casa e sul posto di lavoro, dalle informazioni di sicurezza all’analisi sugli investimenti.
L’IA si adatta attraverso algoritmi di apprendimento progressivo. L’IA analizza la struttura del database in cui i dati sono memorizzati, successivamente analizza le regolarità nei dati in modo che l’algoritmo acquisisca un’abilità: classificare. Così, proprio come l’algoritmo può auto apprendere come giocare a scacchi, può insegnare a sé stesso quale prodotto raccomandare online ecc. La retro-propagazione è una tecnica di intelligenza artificiale che permette al modello di adattarsi attraverso l’addestramento e dati aggiuntivi, quando la prima risposta non è corretta.
L’IA può raggiungere un’incredibile precisione grazie alla profondità delle reti neurali. Ad esempio, ogni interazione con Alexa, Google Search, Google Photos e così via sono tutte basate sul deep learning, ciò permette loro di diventare sempre più accurate man mano che vengono usate. In campo medico, le tecniche dell’IA derivanti dal deep learning possono essere utilizzate per rilevare il cancro tramite la classificazione delle immagini con la stessa accuratezza di radiologi altamente qualificati.
Come può cambiare l’azienda grazie alla IA
Già oggi l’intelligenza artificiale viene utilizzata nelle aziende: essa sta diventando sempre più essenziale nell’automatizzazione dei processi aziendali. Essa viene usata ad esempio nelle guide autonome, nelle traduzioni automatiche, in diagnosi mediche, nelle analisi di dati e tanto altro. Siamo però ancora molto lontani da ciò che potremmo essere in grado di fare, l’IA potrebbe ad esempio sostenere i reparti HR analizzando in modo automatico le richieste di recruiting scartando quelle non in linea con le richieste aziendali e contattando tramite e-mail coloro che rispettano gli standard.
Questo esempio porta alla luce come l’intelligenza artificiale andrebbe vista come un alleato sul posto di lavoro, che potrebbe aiutarci ad evitare mansioni ripetitive e stressanti, piuttosto di qualcosa che rischia di portarcelo via.