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  • Cosa si intende per intelligenze artificiali?

L'intelligenza artificiale è una branca dell'informatica che si occupa della creazione di sistemi in grado di svolgere compiti che richiedono intelligenza umana, come il ragionamento, il linguaggio naturale, il riconoscimento delle immagini e delle emozioni, il problem solving e altro ancora. Gli algoritmi di intelligenza artificiale sono in grado di imparare automaticamente da dati o esperienze, senza essere esplicitamente programmati per svolgere un compito specifico.

Ci sono diverse tipologie di intelligenza artificiale, come l'intelligenza artificiale debole (o AI di base), che è limitata a un compito specifico, e l'intelligenza artificiale forte (o AI generalista), che è in grado di svolgere una ampia varietà di compiti.

  • L'intelligenza artificiale debole è limitata a un compito specifico e non è in grado di adattarsi a situazioni nuove o diverse dalle sue esperienze precedenti. Ad esempio, un sistema di intelligenza artificiale debole potrebbe essere progettato per riconoscere immagini di cani, ma non sarebbe in grado di riconoscere altri tipi di animali o oggetti. L'intelligenza artificiale debole viene spesso utilizzata in sistemi che eseguono compiti ripetitivi o predefiniti, come il riconoscimento vocale o il riconoscimento delle immagini.

  • L'intelligenza artificiale forte, è in grado di svolgere una ampia varietà di compiti e di adattarsi a situazioni nuove. Questo tipo di intelligenza artificiale è progettata per simulare le capacità cognitive umane. L'intelligenza artificiale forte è ancora una tecnologia in sviluppo e non è ancora in grado di sostituire completamente le capacità cognitive umane, ma rappresenta una delle direzioni di ricerca più promettenti in campo informatico.

L'intelligenza artificiale è già presente in molti aspetti della nostra vita quotidiana, come il riconoscimento vocale in assistenti virtuali come Google o Alexa, il riconoscimento facciale nei sistemi di sicurezza, il riconoscimento delle immagini nei motori di ricerca e il machine learning. L'intelligenza artificiale è una tecnologia in rapido sviluppo e viene utilizzata in molti altri campi, come la medicina, la finanza, il trasporto e la produzione industriale.

Impossibile nascondere che l'intelligenza artificiale solleva anche alcune preoccupazioni etiche, come la possibile sostituzione del lavoro umano con macchine o il rischio di discriminazione o di utilizzo improprio dei dati personali. È molto importante che gli sviluppatori di intelligenza artificiale tengono conto di queste preoccupazioni e lavorino per garantire che l'intelligenza artificiale venga utilizzata in modo responsabile e benefico per la società.

    Samueleex tema vastissimo e molto interessante. Chiaramente è impossibile essere esaurienti nel tema in un'unica risposta (poi vista l'evoluzione continua, il tema stesso è troppo mutevole).

    Faccio alcune considerazioni. Parliamo prima di agente intelligente, con le seguenti classificazioni a più livelli:

    • agenti con riflessi semplici: per capirci, una serie di banali (anche se magari molti e lunghi) if-else
    • agenti con riflessi basati su modello: crei una struttura, classe, che definisce un oggetto; le proprietà di tale oggetto possono essere aggiornate, ma la struttura resta tale, con i campi già predefiniti
    • agenti com riflessi basati su obiettivo: rispetto al precedente, l'informazione (il nuovo valore) viene aggiunto ad una struttura, classe anche di diverso genere e infine l'algoritmo sceglie fra le possibilità quella che permette di raggiungere l'obiettivo
    • agenti basati su utilità: rispetto al precedente, qui abbiamo anziché una valutazione booleana 0-1, un punteggio di qualità ai vari risultati (magari entrambi i risultati sarebbero validi, si valuta quindi il migliore)
    • agenti che apprendono: in seguito all'acquisizione dati continua, avvengono autonomamente dei miglioramenti ulteriori fino all'ipoteco caso limite di essere in grado di riscrivere il proprio codice per rendersi ancora migliori, più completi e funzionali

    Per quanto riguarda poi le teorie dell'apprendimento automatico, si ha suddivisione in:

    • supervisionato: input e output, in pratica l'algoritmo applica qualcosa di simile ad una calibrazione matematica (trova i valori che minimizzano l'errore usando i dati raccolti); parentesi, qualcosa di simile lo faccio anche io 😄
    • non supervisionato: anziché calibrare i parametri, il programma si occupa proprio di "calibrare la formula" oppure secondo quanto detto prima riguardo agli agenti intelligenti, viene proprio creata e definita la stessa struttura, classe
    • apprendimento per rinforzo: focalizzato sull'obiettivo, parte da una condizione "pessima" e in base ai feedback (positivo - negativo) migliora; ad esempio un motore scacchistico, analizzando un numero enorme di mosse e combinazioni, valuta quelle che portano al fallimento e le esclude, restano quelle potenzialmente valide, considerando un numero enorme di possibili contromosse dell'avversario, infine sceglie la mossa che globalmente porta al risultato migliore (o minor rischio di fallimento, dipende di preciso da come è impostato l'obiettivo, che in un certo senso indica anche la "propensione al rischio")

    In conclusione, è certo che in futuro vedremo sempre più aggiornamenti e miglioramenti in questo campo. Le questioni fantascientifiche ed etiche, mi sembrano appunto piuttosto legate al mondo della fantascienza, più impatto mediatico che altro. È molto probabile che i migliori software in questo ambito, saranno quelli che riusciranno a combinare tipi diversi di apprendimento, ognuno con i propri benefici, combinandoli in modo da prendere il lato migliore di entrambi e ottenere quindi il risultato complessivo migliore. Ho parlato di "conclusione", ma come detto all'inizio si tratta di un mondo in continua evoluzione e troppo vasto, complesso; spero sia comunque una panoramica 😀

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