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Enciclopedia Minima dell’Intelligenza Artificiale

L’intelligenza artificiale ha attraversato una notevole evoluzione, partendo dai primi sistemi rigidi fino alle tecnologie avanzate di oggi. In questo articolo esploremo i principali concetti dell’AI così da poter acquisire un vocabolario minimo.

Dopo aver afferrato i diversi termini e i loro significati, ti consigliamo di legeere anche la mappa concettuale che spiega con maggiore precisione quali siano le relazione tra le diverse branche dell’AI.

  • Intelligenza Artificiale
    • AI Debole
    • AI Forte
  • AI Deterministica
  • AI Statistica
  • Machine Learning
  • Deep Learning
  • Generative AI
  • AI Multimodale
  • Mappa concettuale su AI

Cosa è l’Intelligenza Artificiale?

L’Intelligenza Artificiale è un campo di ricerca e sviluppo che si occupa di creare sistemi hardware e software dotati di capacità tipiche dell’essere umano, come l’interazione con l’ambiente, l’apprendimento, l’adattamento, il ragionamento e la pianificazione.

L’AI si basa sulla capacità delle macchine di elaborare e interpretare grandi quantità di dati, riconoscere pattern e prendere decisioni, simulando così le capacità umane di pensiero critico e creativo.
I sistemi di AI sono in grado di perseguire in modo autonomo obiettivi definiti, prendendo decisioni che in precedenza erano affidate agli esseri umani.

Distinguiamo tra due tipologie di AI:

AI Debole (Narrow AI)

Sistemi progettati per eseguire un compito specifico. Ad esempio, gli assistenti vocali come Siri o Alexa, e i sistemi di raccomandazione come quelli utilizzati da Netflix.

AI Forte (General AI)

Una forma teorica di AI che può comprendere, imparare e applicare la conoscenza in vari domini, simile all’intelligenza umana. Questa forma di AI è ancora puramente teorica e non è stata realizzata.


Cosa si intende con AI Deterministica?

L’AI deterministica, anche nota come sistemi basati su regole o sistemi esperti, è un approccio che si basa sulla capacità di un sistema di prendere decisioni esclusivamente sulla base di input deterministici, ovvero di dati e regole ben definite.

Le azioni del sistema sono determinate in base a specifiche condizioni. Questo approccio segue un insieme rigido di istruzioni, generalmente organizzate in alberi decisionali. In altre parole, un sistema DAI è in grado di generare output specifici e prevedibili a partire da input specifici e noti. Grazie alla sua capacità di generare output esclusivamente sulla base di input deterministici, la DAI è utilizzata in diversi settori per garantire precisione e flessibilità.

I sistemi di AI deterministica sono limitati dalla loro incapacità di adattarsi a nuove situazioni o di apprendere dai dati. Sono essenzialmente cataloghi di risposte predefinite che non possono evolversi oltre le regole specificamente codificate.


Esempi Storici di AI deterministica

ELIZA (1966)
Uno dei primi chatbot, progettato per simulare una conversazione umana utilizzando frasi e schemi predefiniti.

Deep Blue (1997)
Un computer progettato per giocare a scacchi, utilizzando un vasto database di mosse pre-programmate per sconfiggere il campione mondiale Garry Kasparov.


Che cos’è l’AI Statistica?

L’Intelligenza Artificiale Statistica è un approccio all’AI che utilizza modelli statistici e probabilistici per prendere decisioni in presenza di dati incompleti o incerti. Invece di basarsi su regole e input deterministici come l’Intelligenza Artificiale Deterministica, la SIA sfrutta l’analisi statistica per generare output probabilistici e prendere decisioni informate.

Descriviamo brevemente le principali caratteristiche dell’AI statistica.

Modelli Probabilistici
Questi modelli utilizzano la probabilità per gestire l’incertezza e prendere decisioni basate sulla probabilità degli eventi.

Apprendimento dai Dati
L’AI statistica si basa fortemente sull’apprendimento dai dati. Gli algoritmi sono addestrati utilizzando grandi volumi di dati per identificare pattern e relazioni nascoste che possono essere utilizzate per fare previsioni su nuovi dati.

Inferenza Statistica
Questo processo consente di fare previsioni o inferenze su una popolazione più ampia basandosi su un campione di dati. Gli algoritmi di AI statistica utilizzano tecniche di inferenza per estrarre conoscenze dai dati osservati e applicarle a contesti più ampi.

Adattabilità e Generalizzazione
I modelli statistici sono in grado di adattarsi a nuovi dati e generalizzare da esperienze passate. Questo significa che possono essere utilizzati per fare previsioni su dati che non hanno mai visto prima, migliorando la loro performance man mano che ricevono più dati.

Riduzione del Rumore
Gli algoritmi statistici sono spesso progettati per filtrare il “rumore” dai dati, cioè le variazioni casuali che non rappresentano un vero pattern. Questo li rende molto efficaci nell’identificare trend significativi e sottostanti.


Cos’è il Machine Learning?

Il Machine Learning è un campo di ricerca e sviluppo che si occupa di creare sistemi in grado di apprendere automaticamente dalle esperienze e dalle informazioni, migliorando gradualmente le loro prestazioni. Per essere più precisi, il Machine Learning è un sottoinsieme dell’AI che si concentra sullo sviluppo di algoritmi che permettono alle macchine di apprendere dai dati. Questo apprendimento può avvenire in modo supervisionato, non supervisionato o rinforzato.

All’inizio del nuovo millennio il Machine Learning iniziò a sostituire i sistemi basati su regole, con algoritmi capaci di analizzare grandi volumi di dati e migliorare le loro prestazioni senza bisogno di programmazione esplicita per ogni possibile situazione.

Oggi il Machine Learning è una disciplina che trova applicazione in diversi settori, dallo sviluppo di sistemi intelligenti in grado di imitare il pensiero umano allo sviluppo di robot in grado di apprendere e adattarsi alle situazioni.


Applicazioni comuni del Machine Learning

  1. Sistemi di raccomandazione
  2. Motori di ricerca
  3. Riconoscimento vocale e chatbot
  4. Rilevamento delle frodi
  5. Diagnosi mediche
  6. Automazione dei contenuti
  7. Miglioramento dei feedback

Breve definizione del Deep Learning

Il Deep Learning è un avanzato sottoinsieme del Machine Learning che utilizza reti neurali profonde per analizzare e comprendere grandi volumi di dati. Al cuore del Deep Learning c’è il concetto delle ‘rete neurali’, ovvero un sistema computazionale che imita il modo in cui i neuroni biologici nel cervello elaborano le informazioni.

Le reti neurali artificiali sono un tipo di tecnologia che imita il funzionamento del nostro cervello per aiutare i computer a elaborare informazioni in modo intelligente. Immagina che il cervello umano sia composto da tanti piccoli lavoratori chiamati neuroni. Questi neuroni comunicano tra loro per riconoscere volti, risolvere problemi matematici o persino ricordare i nostri nomi.

Le reti neurali artificiali funzionano in modo simile, ma invece di neuroni biologici, usano neuroni “virtuali” che lavorano insieme per analizzare dati e prendere decisioni. In altre parole, si tratta di una eleborazione del dato grezzo in più passaggi fino a portare all’informazione.


Applicazioni comuni del Deep Learning

  1. Riconoscimento visivo
  2. Veicoli a Guida Autonoma
  3. Elaborazione del Linguaggio Naturale
  4. Assistenti Virtuali
  5. Traduzione Automatica
  6. Assistenti vocali
  7. Motori di ricerca

Cosa è la Generative AI?

GenAI utilizza modelli di Deep Learning, in particolare reti neurali profonde, per apprendere le caratteristiche dei dati di addestramento e generare nuovi esempi che rispettano queste caratteristiche. I modelli di GenAI apprendono dai dati storici e poi usano questa conoscenza per creare qualcosa di nuovo e originale.

La Generative AI può generare testi, immagini, musica e persino video originali che non esistono in precedenza, spesso con una qualità che può sembrare indistinguibile da quella prodotta da esseri umani.
Con il suo potenziale per rivoluzionare settori come l’arte, il design, l’intrattenimento e la medicina, GenAI rappresenta una delle frontiere più entusiasmanti dell’intelligenza artificiale moderna.


Qui alcuni strumenti di Generative AI

  1. ChatGPT
  2. Dall-E
  3. Midjourney
  4. Gemini
  5. Microsoft Bing AI
  6. Anthropic Claude

Che cosa si intende con intelligenza artificiale multimodale?

L’Intelligenza Artificiale Multimodale è la capacità di un sistema di elaborare e integrare informazioni provenienti da diverse modalità o canali di input, come testo, immagini, audio e video. Questa tecnologia è in grado di combinare e interpretare diversi tipi di dati per ottenere una comprensione più completa e contestualizzata della realtà.

Questo approccio consente infatti di sviluppare sistemi AI che possono comprendere e generare contenuti combinati in modo più naturale e complesso, simile a come gli esseri umani percepiscono e interpretano il mondo.

A differenza della GenAI, che è un approccio più focalizzato ad un solo tipologia di contenuto, l’AI multimodale mira ad integrare e comprendere dati provenienti da diverse modalità (testo, immagini, audio, ecc.) contemporaneamente e di rispondere a input complessi che combinano più forme di dati.


Alcuni esempi di strumenti di IA Multimodale

  • CLIP
  • DALL-E
  • Blip-2
  • Flamingo
  • PaLM-E

Una mappa per orientarsi tra i concetti dell’AI

Ora che abbiamo un’idea quando parliamo di AI, Machine Learning ed altro, possiamo spiegare quale siano i rapporti tra i diversi. Per farlo, useremo questa semplice, ma efficace mappa concettule.



1. Intelligenza Artificiale è quel ramo dell’informatica che include tutte le tecnologie e metodologie progettate per imitare o replicare l’intelligenza umana.

2. Distinguiamo due macro aree:
* AI deterministica, che si basa su regole statiche, ovvero condizioni pre-programmate
* AI statica, utilizza metodi matematici e statistici per analizzare i dati e produrre outptut

3. All’interno dell’AI Statistica, troviamo il Machine Learning, che si focalizza sull’uso di algoritmi per apprendere dai dati e migliorare le prestazioni nel tempo senza essere esplicitamente programmato per ogni possibile situazione.

4. Sotto il Machine Learning troviamo il Deep Learning, che utilizza reti neurali profonde per elaborare e comprendere grandi volumi di dati. Queste reti sono composte da molti strati di neuroni artificiali che elaborano informazioni in modo gerarchico, permettendo al modello di catturare rappresentazioni complesse dei dati.

5. Generative AI è una specializzazione del Deep Learning che si concentra sulla creazione di nuovi contenuti.

6. Ricordiamo infine AI multimodale, un ramo della GenAI in grado di utilizzare input multimodali (testo, immagini, video, ecc…) per generare nuovi contenuti di vario tipo.