Cos'è l'Intelligenza Artificiale?

Intelligenza Artificiale è un termine che ha acquisito sempre più importanza negli ultimi anni, e non per questo. È una tecnologia che rivoluziona il modo in cui interagiamo con il mondo che ci circonda.

Ma dopotutto cos'è l'intelligenza artificiale? In questo articolo speciale, esploreremo il concetto, le sue applicazioni, le sfide e le prospettive per il futuro. Segui e scopri come l'IA sta trasformando il mondo in cui viviamo.

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Cos'è l'Intelligenza Artificiale?

A intelligenza artificiale è noto anche con l'acronimo IA, in portoghese, o AI, in inglese, e rappresenta oggi uno dei campi più affascinanti dell'informatica.

Questa tecnologia consente ai computer o alle macchine di imitare l'intelligenza umana.

Le IA si basano su modelli e algoritmi creati da scienziati, progettati per funzionare come il cervello umano. Sono in grado di identificare le informazioni, effettuare collegamenti tra di loro e persino prevedere, quasi sempre, qual è la risposta più corretta per il caso.

Negli ultimi anni, ci sono stati diversi concetti e definizioni per l'intelligenza artificiale, ma John McCarthy, famoso informatico, in a articolo, ha definito l'IA come “la scienza e l'ingegneria della creazione di macchine intelligenti, in particolare software intelligente. È correlato al compito simile di utilizzare i computer per comprendere l'intelligenza umana, ma l'IA non deve limitarsi a metodi che sono biologicamente osservabili.".

Secondo lo scienziato, sebbene consideriamo l'intelligenza umana uno standard di successo, non dovremmo limitare l'intelligenza artificiale per adattarsi al nostro modo di pensare.

Lo studio dell'IA non è nuovo (è iniziato nel 1950), ma solo ora è riuscito a raggiungere questo potenziale con uno status "rivoluzionario", grazie a 3 fattori attuali: 

Il primo è lo sviluppo di computer o data center con una potenza di elaborazione gigantesca, sufficiente per gestire complessi modelli di intelligenza artificiale.

Il secondo fattore è l'accesso a grandi quantità di dati, forniti da Internet stesso. Questi, sebbene siano “grezzi”, cioè non necessariamente organizzati e classificati, sono la base affinché le IA imparino a classificare correttamente gli oggetti e a dare risposte corrette a ciò che viene chiesto.

E il terzo riguarda i modelli di dati, che sono rappresentazioni efficienti e accurate delle informazioni che vogliamo analizzare o utilizzare. Sono costruiti per aiutare le IA a capire meglio ciò che viene loro detto.

Con ciò, arriviamo a ciò che vediamo oggi: IA che rispondono a domande su qualsiasi argomento, creano presentazioni di lavoro, immagini completamente nuove e persino canzoni con le voci di veri cantanti.

Ad esempio, se chiediamo al ChatGPT, un sistema di intelligenza artificiale in grado di comprendere e rispondere a domande come se fosse una persona reale, cos'è l'intelligenza artificiale, possiamo ottenere la seguente risposta:

L'intelligenza artificiale (AI) si riferisce a un campo dell'informatica che si concentra sullo sviluppo di sistemi e macchine in grado di eseguire compiti che normalmente richiederebbero l'intelligenza umana. L'intelligenza artificiale mira a creare programmi e algoritmi in grado di percepire, ragionare, apprendere e prendere decisioni in modo autonomo.

ChatGPT

Questi programmi o algoritmi sono presenti anche nell'elettronica che utilizziamo, come nelle auto che si guidano da sole, nei robot aspirapolvere e, ovviamente, nelle più svariate funzioni che il tuo smartphone ti offre.

Ma, per capire come sono arrivate le IA, è tempo di parlare un po' di storia.

Storia dell'Intelligenza Artificiale

Sin dai tempi antichi, esisteva l'idea di oggetti inanimati dotati di intelligenza. L'idea di robot intelligenti ed esseri artificiali è apparsa per la prima volta in Miti dell'antica Grecia. il Dio Efesto, ad esempio, è stato descritto come la creazione di servitori d'oro simili a robot. Nell'antico Egitto, gli ingegneri costruirono statue presumibilmente animate da sacerdoti.

Nel corso dei secoli, pensatori come Aristotele, Ramon Llull, René Descartes e Tommaso Bayes hanno descritto i processi del pensiero umano utilizzando strumenti e la logica del loro tempo, gettando le basi per concetti di intelligenza artificiale come la rappresentazione della conoscenza generale.

Alla fine dell'Ottocento e nella prima metà del Novecento emergono opere fondamentali che daranno origine al moderno computer. Nel 1836, matematico università di Cambridge, Charles Babbage e Augusta Ada Re, un Contessa di Lovelace, ha creato il primo progetto per una macchina programmabile.

Sebbene le radici siano antiche, la storia dell'Intelligenza Artificiale come la conosciamo oggi ha meno di un secolo. Di seguito, presentiamo una rapida panoramica di alcuni degli eventi più importanti della sua storia.

anni '1940:

• In 1943, Warren McCullough e Walter Pitt pubblicare l'articoloUn calcolo logico delle idee intrinseche nell'attività nervosa", che propone il primo modello matematico per costruire una rete neurale.
• Nel 1949, nel suo libro "L'organizzazione del comportamento: una teoria neuropsicologica", Donald Hebb propone la teoria secondo cui i percorsi neurali sono creati dalle esperienze e che le connessioni tra i neuroni si rafforzano più spesso vengono utilizzate. L'Imparare hebbian rimane un modello importante nell'IA.

anni '1950:

Nel 1950, il matematico Alan Turing, considerato il padre dell'informatica, ha scritto un articolo per rispondere alla domanda “Una macchina può pensare?, chiedendosi se sarebbe possibile creare una macchina intelligente. Ha anche inventato un test per vedere se un computer può imitare il comportamento umano. Il famoso Prova di Turing.

Nel 1950 anche lo scrittore di fantascienza Isaac Asimov, ha pubblicato il libro "io rubo”, per chiedersi quanto sarebbero intelligenti i robot e quali regole dovrebbero obbedire. Qui creò anche il suo famoso “3 leggi della robotica”, che servono ancora oggi per capire come dovrebbe agire un robot senza arrecare danno all'uomo. 

Poi, nel 1956, John McCarthy creò il termine “intelligenza artificiale” alla prima conferenza dedicata alle IA negli Stati Uniti, e inoltre, nello stesso anno, fu creato il primo programma di intelligenza artificiale, il Teorico della logica, che è riuscito a compiere una sorta di “ragionamento automatizzato”.

Altri fatti importanti del decennio includono:

• Nel 1950, gli studenti di Harvard, Marvin Minsky e Dean Edmond costruire il SNARC, il primo computer di rete neurale.

• In 1950, Claude Shannon pubblicare l'articoloProgrammazione di un computer per giocare a scacchi".
• In 1952, Arthur Samuele sviluppa un programma di autoapprendimento per giocare a dama.
• Nel 1954, l'esperimento di traduzione automatica dal russo all'inglese di Georgetown-IBM Traduce automaticamente in inglese 60 frasi russe accuratamente selezionate.
• In 1957, Frank Rosenblatt inventare il percettrone no Laboratorio aeronautico Cornell, la prima rete neurale artificiale.

• In 1957, Allen Newell, Herbert Simon e JC Shaw sviluppare il Risoluzione generale dei problemi (GPS), un programma progettato per imitare la risoluzione dei problemi umani.
• In 1958, John McCarthy sviluppa il linguaggio di programmazione AI Lisp e pubblica "Programmi con buon senso”, un articolo che propone l'ipotetico Consigliere, un sistema di intelligenza artificiale completo con la capacità di apprendere dall'esperienza con la stessa efficacia degli esseri umani.
• In 1959, Herbert Gelernter sviluppa il programma Fornitore di teoremi di geometria. Il programma potrebbe dimostrare teoremi di geometria in modo automatizzato.
• In 1959, Arthur Samuele coniare il termine "apprendimento automatico"(machine learning) mentre lavorava in IBM.
• In 1959, John McCarthy e Marvin Minsky trovato il Progetto Intelligenza Artificiale do CON.

anni '1960:

Negli anni '60 il reti neurali effettivamente entrato nella mappa. Sono sistemi che imitano il funzionamento dei neuroni nel cervello umano, per consentire alle macchine di "imparare" come noi, in un formato per tentativi ed errori. Vedremo più in dettaglio più avanti, nel capitolo sul Machine Learning.

• In 1962, John McCarthy inizia il Laboratorio di intelligenza artificiale em Stanford.
• In 1966, Giuseppe Weizenbaum crea ELISA, il primo Software per la simulazione di dialoghi (Chatbot) presso il Laboratorio di Intelligenza Artificiale del MIT.

• Nel 1966, il rapporto del Comitato consultivo per l'elaborazione automatica del linguaggio (ALPAC), dal governo degli Stati Uniti, descrive in dettaglio la mancanza di progressi nella ricerca sulla traduzione automatica. Una bella iniziativa di Guerra Fredda con la promessa di una traduzione automatica e istantanea dal russo.

anni '1970:

Negli anni '1970, il linguaggio di programmazione PROLOGO viene creato e il rapporto lighthill viene rilasciato dal governo britannico, descrivendo in dettaglio le delusioni nella ricerca sull'IA e con conseguenti tagli significativi al finanziamento dei progetti. Questo periodo è noto come "Il primo inverno di AI".

• Nel 1970, i primi sistemi esperti di successo, DENDRAL e MICINA, sono creati in Stanford. I sistemi esperti sono software che intendono simulare il ragionamento di un esperto professionista in una specifica area di conoscenza, in questo caso, per aiutare i medici nella diagnosi e nel trattamento delle malattie infettive.
• Nel 1972, il linguaggio di programmazione PROLOGO è creato da Alain Colmerau e i suoi associati in Università di Marsiglia. Il linguaggio è nato da un progetto che non era incentrato sull'implementazione di un linguaggio di programmazione, ma sull'elaborazione di linguaggi naturali.
• Nel 1973, nel Università di Waseda, in Giappone, è stato costruito il WABOT-1, considerato il primo robot antropomorfo. Tra le sue risorse spicca la capacità di muovere i suoi membri, vedere e parlare.

• In 1978, il Aziende di apparecchiature digitali sviluppa il R1 (conosciuto anche come XCON), il primo sistema esperto di trading di successo. Progettato per configurare gli ordini per nuovi sistemi informatici, l'R1 avvia un boom di investimenti in sistemi esperti che durerà per la maggior parte del decennio.
• Tra il 1974 e il 1980, la frustrazione per i progressi nello sviluppo dell'IA porta a forti tagli alle borse di studio DARPA. Unito al rapporto ALPAC e il rapporto lighthill rispetto all'anno precedente, i finanziamenti per l'IA si esauriscono e la ricerca ristagna.

anni '1980:

Negli anni '1980 sono emerse tecnologie come i nuovi sistemi esperti e il linguaggio di programmazione. Lispe sono in corso investimenti significativi nell'IA. Questo periodo è noto come "Boom di sistemi esperti” e segna la fine di Il primo inverno di AI.

Ancora in quel decennio, nel 1986, quello che oggi si considera “padre dell'intelligenza artificiale", Geoffrey Everest Hinton, sviluppò algoritmi in grado di addestrare reti neurali in modo ancora più complesso e anche senza l'ausilio degli stessi ricercatori, che oggi si chiama Deep Learning o apprendimento automatico profondo. Esatto, qui le IA iniziano ad apprendere da sole, basta che il ricercatore fornisca loro i dati da “studiare”!

Altri fatti importanti includono:

• Nel 1982 il Giappone lancia l'ambizioso progetto di Sistemi informatici di quinta generazione, FGC. Lo scopo di FGC è quello di sviluppare prestazioni simili a quelle dei supercomputer e una piattaforma per lo sviluppo dell'intelligenza artificiale.
• Nel 1983, in risposta al FGC Giappone, il governo Usa lancia il Iniziativa di calcolo strategico per fornire finanziamenti per DARPA per la ricerca in IA e tecnologia dell'informazione.
• Nel 1985, le aziende spendono più di un miliardo di dollari all'anno in sistemi esperti e in un intero settore noto come mercato delle macchine. Lisp viene a sostenerli. Aziende come Simbolica e Lisp Machine Inc. costruire computer specializzati per eseguire il linguaggio di programmazione AI Lisp.

• In 1986, Hinton, Rumelhart e Williams pubblicare "Rappresentazioni di apprendimento attraverso la retropropagazione degli errori”, consentendo lo sviluppo di reti neurali più profonde.
• Tra il 1987 e il 1993, con il miglioramento della tecnologia informatica, sono emerse alternative più economiche e il mercato delle macchine Lisp crollò nel 1987, inaugurando il "Il secondo inverno di AI". Durante questo periodo, i sistemi esperti si sono rivelati troppo costosi da mantenere e aggiornare, finendo per cadere in disgrazia.

anni '1990:

Negli anni '1990, il Web diventa ampiamente disponibile, consentendo la raccolta e l'accesso a una grande quantità di dati per l'addestramento dei modelli di intelligenza artificiale. Inoltre, si rinnova l'interesse per le reti neurali e l'apprendimento automatico.

• Nel 1991, le forze statunitensi schierano il DART, uno strumento automatizzato di pianificazione e programmazione della logistica, durante la Guerra del Golfo.
• Nel 1992, il Giappone termina il progetto FGC, citando il fallimento nel raggiungere obiettivi ambiziosi fissati un decennio prima.
• In 1993, il DARPA finisce il Iniziativa di calcolo strategico, dopo aver speso quasi 1 miliardo di dollari e aver superato di gran lunga le aspettative.
• In 1997, il Deep Blue da IBM vince il campione del mondo di scacchi Garry Kasparov.

• Nel 1999, il film Matrice viene rilasciato, diffondendo ulteriormente l'idea di Intelligenza Artificiale e il suo impatto sulla società.

Dal 2000 ad oggi:

A partire dagli anni 2000, l'IA diventa sempre più presente nella nostra quotidianità, dagli assistenti virtuali ai sistemi di riconoscimento vocale e delle immagini, passando per le auto a guida autonoma e altre tecnologie. Vengono sviluppate e migliorate nuove tecniche come le reti neurali profonde, l'elaborazione del linguaggio naturale (PNL) e l'apprendimento per rinforzo.

A metà del 2018, le IA hanno continuato a evolversi rapidamente e i primi "Great Language Models" o LLM, nell'acronimo in inglese, che sono reti neurali in grado di interpretare grandi quantità di testi per generare risposte appropriate. E questo è esattamente ciò che vediamo oggi nel ChatGTP, intelligenza artificiale rilasciata nel 2022 che risponde alle domande e ai comandi degli utenti.

Scopri gli ultimi fatti:

• In 2002, il Io Robot lanciare il Roomba, il primo robot aspirapolvere prodotto in serie con un sistema di navigazione basato sull'intelligenza artificiale.
• Nel 2005, l'auto a guida autonoma STANLEY vince il DARPA Grande Sfida.

• Nel 2005 le forze armate statunitensi hanno iniziato a investire in robot autonomi come il “Grande cane" dà Boston Dynamics è il "PackBot" dà Io Robot.
• In 2008, il Google migliora la tecnologia di riconoscimento vocale e introduce funzionalità nella tua applicazione a iPhone.
• In 2010, il Apple lancia il Siri, un assistente virtuale basato sull'intelligenza artificiale, attraverso il sistema operativo iOS.
• In 2011, il Watson da IBM sconfigge facilmente la concorrenza nel programma Pericolo!.

• In 2012, Andrew Ng, fondatore del progetto Apprendimento approfondito del cervello di Google, alimenta una rete neurale utilizzando algoritmi di deep learning con 10 milioni di video dal YouTube come set di allenamento. La rete neurale ha imparato a riconoscere un gatto senza che gli venga detto cosa sia un gatto, inaugurando l'era dei progressi nelle reti neurali e dei finanziamenti nel deep learning.
• In 2012, il Google realizza la prima auto a guida autonoma a superare un esame di guida statale.
• In 2014, il Alexa da AmazonViene lanciato , un dispositivo virtuale per la casa intelligente.
• Nel 2015 il primo "cittadino robot”, un robot umanoide chiamato Sophia, è creato da Hanson Robotica ed è capace di riconoscimento facciale, comunicazione verbale ed espressione facciale.

• In 2016, il AlphaGo do Google DeepMind sconfigge il campione del mondo di Go, Lee sedol. La complessità dell'antico gioco cinese era vista come un grosso ostacolo per l'IA.
• In 2018, il Google lancia il motore di elaborazione del linguaggio naturale BERTA, riducendo le barriere nella traduzione e nella comprensione mediante applicazioni di machine learning.
• In 2018, il Waymo lancia il tuo servizio Waymo One, consentendo agli utenti di tutta Phoenix di richiedere un ritiro da uno dei veicoli a guida autonoma dell'azienda.
• In 2020, il Baidu lancia il suo algoritmo di Intelligenza Artificiale Piega lineare per i team scientifici e medici che lavorano allo sviluppo del vaccino durante le prime fasi della pandemia di SARS-CoV-2. L'algoritmo può prevedere la sequenza dell'RNA del virus in soli 27 secondi, 120 volte più veloce di altri metodi.
• In 2020, il OpenAI lancia il modello di elaborazione del linguaggio naturale GPT-3, in grado di produrre testi modellati sul modo in cui le persone parlano e scrivono.
• In 2020, il AlfaFold2 da DeepMind risolve il problema del ripiegamento delle proteine, aprendo la strada a nuove scoperte di farmaci e progressi della medicina.

• In 2021, il OpenAI sviluppa il DALL-E, basato su GPT-3, in grado di creare immagini da prompt di testo.
• In 2021, il Istituto nazionale di standard e tecnologia lancia la prima bozza della sua Quadro di gestione del rischio AI, una guida volontaria dagli USA“per gestire al meglio i rischi per gli individui, le organizzazioni e la società associati all'intelligenza artificiale".
• In 2022, il DeepMind presenta il Gatto, un sistema di intelligenza artificiale addestrato per eseguire centinaia di attività, inclusi i giochi Atari, didascalia delle immagini e usa un braccio robotico per impilare i blocchi.
• In 2022, il Google licenziare l'ingegnere Blake Lemonine per il tuo affermazioni che il Modello linguistico di Google per applicazioni di dialogo (LaMDA) era cosciente.
• In 2023, il Microsoft lancia una versione AI di Bing, il suo motore di ricerca, basato sulla stessa tecnologia che alimenta il ChatGPT.
• In 2023, il Google annuncia il Vate, un'intelligenza artificiale conversazionale simultanea.
• Nel 2023, gli artisti intentano un'azione legale collettiva contro Stabilità AI, DeviantArt e Metà viaggio per il tuo uso di Diffusione stabile per remixare le opere protette da copyright di milioni di artisti.
• In 2023, il OpenAI lanciare il GPT-4, il suo modello linguistico più sofisticato fino ad oggi.

Bene, con la storia aggiornata, ora capiremo come vengono classificati i tipi di Intelligenza Artificiale.

Quali sono i tipi di Intelligenza Artificiale?

In generale, gli scienziati di solito dividono le IA in 5 tipi principali, ognuno un gradino sulla scala per avvicinarsi o addirittura superare la mente umana:

IA reattive

Il primo tipo sono IA reattive, che non hanno memoria e non imparano dagli errori o dalle esperienze passate.

Un esempio comune di macchina reattiva è un robot programmato per fabbricare parti di automobili sulla linea di produzione. Il robot è dotato di sensori che gli consentono di rilevare la presenza di parti e macchine nella sua area di lavoro. È programmato per eseguire compiti specifici, come la saldatura e il taglio, in risposta a stimoli rilevati dai suoi sensori.

IA a memoria limitata

Il secondo tipo sono IA a memoria limitata, che imparano dagli errori o dalle esperienze passate per prendere decisioni. Le macchine con memoria limitata possono archiviare dati e previsioni passati per prendere decisioni in tempo reale. Sono più complesse delle macchine reattive e offrono più possibilità.

Ecco gli assistenti personali come il Google, Alexa e Siri e persino funzioni speciali sul tuo telefono, come l'identificazione di oggetti per migliorarli in un video o una foto.

Le IA Reattivo e Memoria limitata, sono anche classificati come Intelligenza artificiale limitata, o l'acronimo ANI, in inglese. Sono popolarmente chiamati "IA debole" e comprendono tutta l'intelligenza artificiale che abbiamo oggi nel mondo.

Teoria della mente AI

Il terzo tipo è chiamato Teoria della mente AI, dove i sistemi intelligenti possono comprendere e spiegare le loro decisioni in modo che gli esseri umani possano capirle. Ovvero, l'IA comprende e riconosce chi interagisce con essa, comprendendone i bisogni, le emozioni e le convinzioni.

Questo tipo di IA non è ancora stato inventato, ma è molto probabile che presto vedremo qualcosa di simile in giro, ma come esempio fittizio, nel film”Blade Runner 2049”, uno dei personaggi è un'intelligenza artificiale in grado di comprendere le emozioni umane e persino di sentirle.

IA consapevole di sé

Il quarto tipo, il più avanzato, è il IA autocosciente. In questa categoria l'Intelligenza Artificiale prende coscienza di sé, dei propri bisogni e anche delle proprie emozioni. sono classificati come Intelligenza artificiale generale, o l'acronimo AGI, in inglese, ma chiamato anche “IA forte".

Un'intelligenza artificiale autocosciente potrebbe conoscere se stessa e il mondo che la circonda e avrebbe un'identità propria. La consapevolezza di sé è considerata un obiettivo finale dell'IA, ma è anche vista come una sfida etica e filosofica, poiché solleva interrogativi sulla natura della coscienza e dell'identità.

Una delle teorie più note sulla coscienza è la Teoria dell'informazione integrata (IIT), proposto dal neuroscienziato Giulio Tononi nel 2004. Il IIT suggerisce che la coscienza sorge quando un sistema può integrare informazioni provenienti da diverse fonti e creare uno stato di coscienza unificato. Secondo questa idea, la coscienza non dipende solo dalla complessità del sistema, ma anche dalla capacità di raccogliere informazioni e creare uno stato personale di coscienza.

Anche questo tipo non è stato ancora inventato, ma si stima che nel prossimo futuro ci stiamo avvicinando a vedere una "IA autocosciente", che pensa e agisce come un essere umano.

Come esempio fittizio, nel film “Ex Machina”, un'intelligenza artificiale chiamata Ava è progettato con la capacità di conoscere se stesso e sviluppare una propria personalità, sollevando domande su cosa significhi essere umani e sul ruolo dell'IA nella società.

Superintelligenza artificiale

Ma c'è un quinto stadio, chiamato super IA ou Superintelligenza artificiale, o l'acronimo ASI, in inglese, chiamato anche “IA super forte".

Il momento in cui viene raggiunto ha già un nome: singolarità. Rappresenterà una pietra miliare nell'evoluzione scientifica, dove i computer avranno un'intelligenza sovrumana, cioè al di sopra di ciò che siamo in grado di ragionare. 

Qui, il futuro è tanto impressionante quanto preoccupante, poiché queste IA possono aiutarci a curare le malattie e progredire tecnologicamente, ma possono anche decidere che la razza umana non è più necessaria o dovrebbe essere trattata come inferiore.

Simile a quanto accade nel film The Terminator, in cui un'intelligenza artificiale decide di eliminarci, o in The Matrix, una storia che racconta come un'IA abbia dominato gli umani e li abbia trasformati in "batterie" per le macchine.

Da quel momento in poi, le IA possono diventare incontrollabili. Che paura, vero?

Apprendimento profondo e apprendimento automatico

Apprendimento automatico (apprendimento automatico) e Apprendimento profondo (apprendimento profondo) sono due tecniche fondamentali nell'intelligenza artificiale che consentono alle macchine di apprendere automaticamente dai dati e migliorare le loro prestazioni nel tempo.

Entrambe le tecniche sono state ampiamente utilizzate in una varietà di settori tra cui finanza, sanità, trasporti, vendita al dettaglio e molti altri. Tuttavia, nonostante la loro popolarità, molte persone nutrono ancora dubbi sulle differenze tra le due tecniche e su come possono essere applicate in diversi scenari.

Cos'è l'apprendimento automatico?

O machine Learning è un approccio AI che si concentra sull'insegnare alle macchine a imparare dai dati senza essere esplicitamente programmate. Invece gli algoritmi machine Learning utilizzare tecniche statistiche per identificare i modelli nei set di dati e, sulla base di questi modelli, fare previsioni o decisioni.

È più facile da capire quando osserviamo i sei passaggi utilizzati per insegnare a una macchina con memoria limitata:

1. Organizzare i dati per insegnare alla macchina (dati di addestramento);
2. Creare un modello per l'apprendimento della macchina;
3. Controlla se il modello può fare previsioni;
4. Controlla se il modello può ricevere feedback (opinione) dalle persone o dall'ambiente;
5. Salva questo feedback come dati;
6. Ripetere tutto questo molte volte per migliorare le prestazioni della macchina.

Utilizzando questi passaggi, ci sono quattro modi principali per insegnare a una macchina ad apprendere dai dati:

• Apprendimento supervisionato: questo è quando insegniamo alla macchina a riconoscere le informazioni con l'aiuto di molti esempi. È come insegnare a un cane a riconoscere una palla. Mostriamo molte palle e diciamo "questa è una palla". Allo stesso modo, per insegnare alla macchina a riconoscere immagini di cavalli, mostriamo molte immagini che già sappiamo essere cavalli. Pertanto, la macchina impara da sola a riconoscere i cavalli in altre immagini.
• Aintrappolato senza sorveglianza: è allora che insegniamo alla macchina a trovare schemi nei dati senza bisogno che qualcuno ci dica qual è ogni dato. È come organizzare gli oggetti in gruppi senza che nessuno ti dica quali oggetti stanno insieme. La macchina impara da sola a trovare somiglianze tra gli oggetti ea raggrupparli in base a tali somiglianze. Questo è utile per trovare modelli nei dati e descriverli.
• Apprendimento semi-supervisionato: è una miscela dei due tipi precedenti. Alcune informazioni vengono insegnate, ma la macchina deve capire da sola come organizzare le informazioni per ottenere il risultato giusto. È come insegnare a un cane a prendere solo la palla rossa, ma deve capire come farlo da solo.
• Insegnamento rafforzativo: è quando insegniamo alla macchina a fare qualcosa attraverso tentativi ed errori. La macchina esegue un compito e riceve un feedback positivo quando funziona bene e un feedback negativo quando funziona male. È come insegnare a un cane a prendere un giocattolo. Se sceglie il giocattolo giusto, riceve una sorpresa. Se prendi quello sbagliato, non guadagni nulla.

Che cos'è l'apprendimento profondo?

O Deep Learning (Apprendimento approfondito, in libera traduzione) è una tecnica di Machine Learning che utilizza Reti neurali artificiali imparare dai dati.

Una rete neurale è un insieme di neuroni artificiali chiamati perceptron, che vengono utilizzati per analizzare e classificare i dati. Funzionano come un piccolo computer che riceve informazioni ed effettua calcoli. I dati vengono immessi nel primo livello della rete, dove ogni perceptron riceve un calcolo e quindi trasmette tali informazioni a diversi altri perceptron nel livello successivo.

Quando la rete neurale ha più di tre livelli, viene chiamata "rete neurale profonda" o Deep Learning. Alcune moderne reti neurali hanno centinaia o addirittura migliaia di livelli. L'output dei percettroni finali esegue l'attività definita per la rete neurale, come classificare un oggetto o trovare modelli nei dati.

Quando la rete neurale viene addestrata con più esempi, può imparare a identificare modelli ed eseguire attività complesse come il riconoscimento vocale, il riconoscimento delle immagini e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP).

Esistono diversi tipi di reti neurali artificiali, ciascuna utilizzata per compiti specifici. Alcuni dei più comuni sono:

As Reti FeedForward (FF). sono usati per classificare cose, come immagini o testo. I dati passano attraverso diversi livelli fino a raggiungere la risposta finale. Gli FF sono solitamente combinati con un algoritmo di correzione degli errori chiamato "BackPropagation", che rielabora la rete all'indietro con il risultato per migliorare la precisione.

As Reti neurali ricorrenti (RNN) sono usati per prevedere cose basate su sequenze di dati, come le parole nel testo. Hanno "memoria" di ciò che è accaduto nel livello precedente e vengono utilizzati per il riconoscimento vocale, la traduzione e la sottotitolazione.

As Reti di memoria a lungo termine (LSTM) sono un tipo speciale di RNN che può ricordare cose dai livelli precedenti. Sono usati per prevedere cose basate su dati passati, come nel riconoscimento vocale.

As Reti neurali convoluzionali (CNN) sono utilizzati principalmente per elaborare le immagini. Cercano diverse parti dell'immagine e le combinano per arrivare a un risultato.

As Generative Adversarial Network (GAN) sono usati per creare immagini realistiche e persino fare arte. Funzionano come un gioco, in cui una rete crea esempi che l'altra rete cerca di dimostrare se sono veri o falsi.

Quali sono le differenze tra Machine Learning e Deep Learning?

La principale differenza tra machine Learning e Deep Learning è che ognuno è più bravo a gestire diversi tipi di dati. O machine Learning è utile per dati strutturati come previsioni di vendita e rilevamento di frodi, mentre il Deep Learning è più adatto per dati complessi e non strutturati come immagini e audio.

Un'altra differenza importante è la quantità di dati necessari per addestrare un modello. O Deep Learning di solito richiede set di dati di grandi dimensioni per essere efficace, mentre il machine Learning potrebbe funzionare bene con set di dati più piccoli.

Infine, la formazione di un modello di Deep Learning è più complesso e richiede tempo rispetto all'addestramento di un modello machine Learning, ma può portare a previsioni più accurate e prestazioni migliori in attività complesse.

L'avanzamento dei modelli generativi

L'intelligenza artificiale è progredita rapidamente negli ultimi anni e una delle aree che ha acquisito importanza è il progresso di modelli generativi. Sono un'attuale classe di IA utilizzate per generare nuove informazioni. 

Possono creare immagini, testi completi, musica e persino video da una serie di dati di addestramento. Sono algoritmi di Deep Learning che possono imparare a generare nuove informazioni e si distinguono dai modelli discriminante, utilizzato solo per ordinare o etichettare i dati.

Ad esempio, puoi addestrare un modello generativo per leggere tutto il testo dal file wikipedia e quindi utilizzare tali informazioni per generare nuovi testi sulla base di una specifica richiesta. Un altro esempio sarebbe addestrare un modello generativo con le opere di Rembrandt e poi usalo per creare nuove opere d'arte

Immagina di voler creare una nuova canzone, per esempio, ma non sai come suonare nessuno strumento. Puoi utilizzare un modello di creatore di musica generativa come MusicaLM do Google e spiegagli che tipo di canzone o ritmo hai bisogno, e genererà una canzone completamente nuova per te.

Per generare testi o immagini, la procedura è la stessa, basta trovare un modello specializzato, come ad esempio Bing con AI da Microsoft, per testi e risposte, o il Metà viaggio, per le immagini, scrivi loro ciò di cui hai bisogno.

Questa azione di scrivere comandi o richieste alle IA è anche chiamata "Richiesta".

La cosa più incredibile è che tutto ciò che devi fare è scrivere la tua richiesta o Richiesta nel linguaggio naturale, che i sistemi comprendono, e in qualsiasi lingua.

Ad esempio, puoi descrivere a A metà viaggioy, AI che genera immagini del tipo: "Immagina un'immagine fotorealistica di una ragazza che guida uno skateboard", oppure chiedi al ChatGPT per "scrivere una storia divertente su rane e principesse". Il risultato è quasi magia.

In sintesi, la generazione di modelli generativi è un'area promettente dell'IA che è già ampiamente utilizzata in diversi settori. UN tendenza è che questi modelli diventano sempre più accurati ed efficienti, aprendo le porte a una nuova era delle IA.

Dove possiamo trovare l'intelligenza artificiale?

L'intelligenza artificiale è presente in molte aree e settori, trasformando il modo in cui svolgiamo compiti e interagiamo con la tecnologia. Di seguito sono riportati alcuni esempi di dove possiamo trovare l'intelligenza artificiale:

• riconoscimento vocale: La tecnologia di riconoscimento vocale viene utilizzata in dispositivi mobili come assistenti virtuali come Siri, per eseguire ricerche vocali e fornire accessibilità nei messaggi di testo.
• Servizio clienti: Gli agenti virtuali sono sempre più comuni nel servizio clienti, rispondono alle domande più frequenti, forniscono consigli personalizzati e assistono con prodotti di vendita incrociata. Gli esempi includono chatbot su siti Web di e-commerce e app di messaggistica come Facebook Messenger e WhatsApp.
• Visione computerizzata: La visione artificiale consente ai sistemi e ai computer di analizzare le informazioni visive, come immagini e video, per intraprendere azioni. Le applicazioni includono l'etichettatura di foto sui social media, la diagnostica per immagini mediche e le auto a guida autonoma.
• sistemi di raccomandazione: gli algoritmi di intelligenza artificiale vengono utilizzati nei sistemi di raccomandazione per identificare modelli di comportamento e offrire suggerimenti personalizzati. Questo è comunemente visto nei negozi online in cui vengono redatti consigli sui prodotti durante il processo di checkout.
• Trading di azioni automatizzato: Le piattaforme di trading ad alta frequenza basate sull'intelligenza artificiale eseguono migliaia o addirittura milioni di operazioni al giorno, senza intervento umano, ottimizzando i portafogli azionari.
• Robotica: la robotica utilizza l'intelligenza artificiale per progettare e produrre robot in grado di eseguire compiti difficili o ripetitivi. Questi robot sono utilizzati nelle linee di produzione industriale, nell'esplorazione dello spazio e nelle interazioni sociali.

• auto autonome: La combinazione di computer vision, riconoscimento delle immagini e deep learning è essenziale per lo sviluppo di auto a guida autonoma, che possono guidare rimanendo in una corsia specifica ed evitando ostacoli imprevisti.
• Generazione di testi, immagini e audio: le tecniche di intelligenza artificiale generativa vengono utilizzate per creare diversi tipi di media basati su prompt di testo. Ciò include opere d'arte fotorealistiche, risposte e-mail e script.

Oltre a questi esempi, l'IA è presente in diversi settori e mercati, tra cui:

• Salute: L'intelligenza artificiale viene applicata nel settore sanitario per migliorare i risultati dei pazienti e ridurre i costi. Gli algoritmi di apprendimento automatico vengono utilizzati per diagnosi mediche più rapide e accurate. Inoltre, vengono utilizzati assistenti virtuali e chatbot per aiutare i pazienti a trovare informazioni mediche, fissare appuntamenti e assistere con i processi amministrativi.

• Affari: l'intelligenza artificiale viene integrata nelle piattaforme di analisi e gestione delle relazioni con i clienti (CRM) per migliorare il servizio. I chatbot sono integrati nei siti Web per fornire supporto immediato e tecnologia di intelligenza artificiale generativa come ChatGPT, sta rivoluzionando il design dei prodotti ei modelli di business.
• Educazione: l'intelligenza artificiale può automatizzare la valutazione e l'adattamento alle esigenze degli studenti, consentendo loro di lavorare al proprio ritmo. I tutor AI forniscono ulteriore supporto e possono aiutare gli educatori a creare materiali didattici. comunque, il l'uso dell'intelligenza artificiale nell'istruzione richiede anche una riflessione sulle politiche antiplagio e sui doveri degli studenti.
• Finanza: app di finanza personale come Intuito Menta o TurboTax, utilizzare l'intelligenza artificiale per fornire consulenza finanziaria personalizzata. Inoltre, l'intelligenza artificiale è presente nei processi di trading a Wall Street e in analisi finanziaria.
• Legge: l'intelligenza artificiale viene utilizzata per automatizzare processi ad alta intensità di manodopera in campo legale, come l'analisi di documenti e l'interpretazione di richieste di informazioni.
• produzione: I robot industriali vengono incorporati nel flusso di lavoro, lavorando a fianco degli umani. L'intelligenza artificiale viene utilizzata per migliorare l'efficienza e l'accuratezza dei processi di produzione. Inoltre, l'intelligenza artificiale viene applicata alla manutenzione predittiva, consentendo alle aziende di identificare e risolvere i problemi prima che si verifichino guasti alle macchine.

• intrattenimento e media: L'intelligenza artificiale viene applicata nel settore dell'intrattenimento per pubblicità mirata, consigli sui contenuti, creazione di sceneggiature e produzione di film. Il giornalismo automatizzato aiuta a semplificare i flussi di lavoro e a ridurre tempi e costi. Tuttavia, ci sono ancora discussioni sull'uso affidabile dell'IA generativa nella generazione di contenuti giornalistici.
• Codifica software e processi informatici: vengono utilizzati strumenti di intelligenza artificiale generativa per produrre codice applicativo basato su prompt in linguaggio naturale. Inoltre, l'intelligenza artificiale sta automatizzando i processi IT come l'inserimento dei dati, il rilevamento delle frodi e la sicurezza.
• sicurezza: L'intelligenza artificiale viene applicata alla sicurezza informatica per il rilevamento delle anomalie, la risoluzione dei problemi e l'analisi delle minacce. L'intelligenza artificiale viene utilizzata nelle informazioni sulla sicurezza e nel software di gestione degli eventi (SIIM) per identificare attività sospette.
• Trasporto: L'intelligenza artificiale svolge un ruolo chiave nel settore dei trasporti, in particolare nello sviluppo di veicoli autonomi. Inoltre, l'intelligenza artificiale viene utilizzata per ottimizzare i percorsi di trasporto, gestire il traffico e migliorare la logistica.
• agricoltura: l'IA viene applicata in agricoltura in vari modi, dall'ottimizzazione dell'uso di risorse come acqua e fertilizzanti, alla diagnosi precoce delle malattie nelle piante. Droni dotati di tecnologia AI sono utilizzati per monitorare le colture, identificare le aree problematiche e assistere nella pianificazione agricola.

• Assistenza personale: assistenti virtuali, come Siri da Apple, un Alexa da Amazon e Google Assistant, sono esempi di come l'IA sia presente nella nostra vita quotidiana. Questi assistenti utilizzano tecniche di intelligenza artificiale per comprendere i comandi vocali, eseguire attività, fornire informazioni e persino tenere conversazioni.
• Risorse Umane: Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono essere utilizzati per analizzare i curriculum, selezionare candidati qualificati e prevedere le prestazioni dei dipendenti. Inoltre, i chatbot basati sull'intelligenza artificiale possono essere utilizzati per rispondere alle domande più frequenti dei dipendenti e assistere con la formazione e lo sviluppo professionale.
• al dettaglio: Nel settore della vendita al dettaglio, l'intelligenza artificiale viene applicata per migliorare l'esperienza del cliente, personalizzare i consigli sui prodotti, gestire l'inventario e ottimizzare le strategie di prezzo. Gli algoritmi AI possono analizzare il comportamento di acquisto dei clienti, identificare modelli e offrire suggerimenti personalizzati, contribuendo ad aumentare le vendite e la fidelizzazione dei clienti.
• Settore Militare: L'intelligenza artificiale svolge un ruolo significativo nel settore militare, essendo applicata in diverse aree. Ad esempio, i sistemi di sorveglianza basati sull'intelligenza artificiale possono essere utilizzati per monitorare i confini, identificare le minacce e assistere nel processo decisionale strategico. Inoltre, l'intelligenza artificiale viene utilizzata nello sviluppo di droni militari autonomi, che possono eseguire missioni di ricognizione e attacco con precisione.

Questi sono solo alcuni esempi di dove si può trovare l'Intelligenza Artificiale. Man mano che la tecnologia continua ad avanzare, è probabile che l'IA verrà applicata in più settori e avrà un impatto ancora maggiore sulle nostre vite.

Le intelligenze artificiali ti ruberanno il lavoro?

L'automazione e l'intelligenza artificiale sono stati temi caldi nel mondo del lavoro e molte persone temono di perdere il lavoro a causa delle macchine. Tuttavia, questa preoccupazione non è del tutto vera.

Secondo un studiare eseguito da Goldman Sachs entro la fine di marzo 2023, il crescente impatto dell'Intelligenza Artificiale sull'economia è evidente. La ricerca rivela che se l'IA generativa mantiene le sue promesse, il mercato potrebbe affrontare cambiamenti significativi, che colpisce circa 300 milioni di posti di lavoro.

Tuttavia, è importante sottolineare che ciò non implica necessariamente la sostituzione di questi posti di lavoro con le tecnologie. Il rapporto sottolinea che, storicamente, l'automazione è stata controbilanciata dalla creazione di nuove opportunità di lavoro.

Attualmente, l'intelligenza artificiale integra circa il 63% dei posti di lavoro esistenti, in particolare nel campo del servizio clienti. Professioni come cuochi e meccanici di motociclette, per il momento, non rischiano di essere sostituite.

È un dato di fatto che l'automazione trasforma il mercato del lavoro, ma solo una parte dei lavori sarà completamente automatizzata, secondo ricerca da McKinsey & Company. Ciò significa che esiste un enorme potenziale per gli esseri umani per diventare più produttivi che mai.

Sulla base di queste informazioni, possiamo concludere che sebbene l'Intelligenza Artificiale possa sembrare una minaccia per i posti di lavoro a livello globale, dipende ancora dalla supervisione umana e non ha abbastanza autonomia per stare in piedi da sola. Pertanto, ci sarà un'ampia gamma di opportunità di lavoro per coloro che sono interessati a lavorare in questo settore in crescita.

Nell'elenco che segue presentiamo le professioni generate dall'impatto dell'IA sul mercato del lavoro. Ognuna di queste professioni svolge un ruolo essenziale nell'implementazione, nello sviluppo e nell'etica dell'Intelligenza Artificiale, dimostrando il potenziale e l'importanza di questa tecnologia in diverse aree della società moderna.

• Auditor AI: Valuta e verifica la conformità dei sistemi di Intelligenza Artificiale a standard etici, regolamenti e best practice.
• Responsabile della macchina: responsabile della supervisione e del mantenimento del corretto funzionamento dei sistemi e delle infrastrutture hardware relative all'Intelligenza Artificiale.
• pronto ingegnere: sviluppa e migliora i modelli di generazione del testo utilizzati dall'Intelligenza Artificiale, garantendo risposte coerenti e adeguate.
• Allenatore di intelligenza artificiale: responsabile della formazione e del miglioramento dei modelli di intelligenza artificiale, fornendo loro dati pertinenti e supervisionando le loro prestazioni.
• Consulente AI: offre orientamento e consulenza di esperti sull'applicazione e l'implementazione dell'Intelligenza Artificiale in diversi settori e organizzazioni.
• scienziato dei dati: analizza e interpreta grandi set di dati per estrarre insight e prendere decisioni strategiche.
• Ingegnere di apprendimento automatico: sviluppa e implementa algoritmi e modelli di Machine Learning per creare sistemi intelligenti.
• Specialista in etica dell'IA: Valuta gli impatti etici dell'Intelligenza Artificiale e garantisce l'uso responsabile di queste tecnologie.
• Architetto AI: progetta e realizza architetture di sistemi di Intelligenza Artificiale per soddisfare le esigenze aziendali.
• Analista di elaborazione del linguaggio naturale: sviluppa algoritmi che consentono alle macchine di comprendere ed elaborare il linguaggio umano.
• Specialista in robotica: progettazione e programmazione di robot intelligenti in grado di svolgere compiti complessi in diversi settori.
• Specialista di intelligenza artificiale in sanità: utilizza algoritmi AI per aiutare nella diagnosi medica, nel trattamento e nella ricerca clinica.
• Specialista AI in finanza: applica algoritmi AI per analisi di mercato, previsioni finanziarie e rilevamento di frodi.
• AI User Interaction Designer: progetta interfacce intuitive e interazioni umane per sistemi di Intelligenza Artificiale.
• Specialista in visione artificiale: sviluppa algoritmi e sistemi per le macchine per comprendere e interpretare immagini e video.
• ingegnere dei dati: progetta e gestisce l'infrastruttura necessaria per raccogliere, archiviare ed elaborare grandi volumi di dati.
• Specialista chatbot: Crea chatbot intelligenti in grado di interagire con gli utenti e fornire supporto o assistenza.
• Ingegnere di apprendimento automatico: Sviluppa algoritmi di apprendimento automatico che consentono alle macchine di apprendere e migliorare in base ai dati.
• Specialista AI in logistica: utilizza l'intelligenza artificiale per ottimizzare e automatizzare i processi logistici, come la gestione dell'inventario e il routing.
• Specialista di intelligenza artificiale nel marketing: applica tecniche di intelligenza artificiale per l'analisi dei dati, la personalizzazione delle campagne e la previsione delle tendenze del mercato.
• Specialista della privacy dei dati: garantisce la sicurezza e la protezione dei dati utilizzati nei sistemi di IA, garantendo il rispetto delle normative.
• Specialista del riconoscimento di modelli: sviluppa algoritmi che consentono alle macchine di riconoscere e interpretare schemi più complessi nei dati.
• Esperto di AI in agricoltura: utilizza l'Intelligenza Artificiale per ottimizzare la produzione agricola, monitorare le colture e prevedere le condizioni meteorologiche.
• Specialista AI in Risorse Umane: applica tecniche di AI per ottimizzare i processi di reclutamento, selezione e sviluppo dei talenti.

Queste e altre professioni emergenti nel campo dell'Intelligenza Artificiale riflettono la crescente domanda di specialisti in grado di comprendere, implementare e ottimizzare l'uso di queste tecnologie. Mentre l'IA continua a svilupparsi e integrarsi in diversi campi, stanno emergendo nuove opportunità di lavoro per professionisti qualificati.

Quindi, si può dire che l'automazione e l'Intelligenza Artificiale cambieranno il mercato del lavoro, sì, ma non necessariamente in modo negativo. Alcune funzioni saranno sostituite dalle IA, come è naturale con l'arrivo delle nuove tecnologie, ma nuovi lavori cominciano anche ad emergere.

L'importante allora è che ti adatti, per non restare indietro, ok?

Le intelligenze artificiali più famose

Diverse applicazioni AI sono diventate parte della nostra vita quotidiana, come ad esempio assistenti virtuali, chatbot, sistemi di raccomandazione, auto a guida autonoma e molti altri. Esploreremo alcune delle IA più famose e come sono diventate parte del nostro cultura e tutti i giorni.

• Siri: è un assistente virtuale sviluppato da Apple nel 2011 per i dispositivi mobili come iPhone, iPad e Orologi Apple. Utilizza l'intelligenza artificiale per comprendere i comandi vocali in linguaggio naturale ed eseguire attività come inviare messaggi, effettuare chiamate, impostare allarmi, cercare informazioni su Internet, tra gli altri. UN Siri può imparare dall'utente e adattarsi alle sue preferenze e abitudini, diventando sempre più personalizzato ed efficiente. Inoltre Siri può integrarsi con altre applicazioni e dispositivi intelligenti per creare un'esperienza utente ancora più completa e intuitiva.
• Alexa: è un assistente virtuale sviluppato da Amazon che aiuta nell'esecuzione delle attività quotidiane. Si attiva tramite comando vocale. “Alexa”, “Amazon” ou "Eco". A Alexa funziona attraverso il riconoscimento vocale e può interagire con i dispositivi intelligenti della casa, aggiungere promemoria, controllare il meteo, informare le principali notizie della giornata, tra le altre cose.
• Google Assistant: è un assistente virtuale sviluppato da Google a cui si può accedere attraverso il comando vocale “Ok Google"O"Hey Google”. Può essere utilizzato su dispositivi mobili come smartphone e tablet, nonché dispositivi domestici intelligenti come il Home page di Google. la Google Assistant può eseguire varie attività, come la ricerca, l'impostazione di promemoria, l'invio di messaggi, la riproduzione di musica, tra gli altri.

• Watson: è una piattaforma di intelligenza artificiale sviluppata da IBM che combina apprendimento automatico, elaborazione del linguaggio naturale e analisi dei dati per aiutare le aziende ad automatizzare e semplificare i processi aziendali. La piattaforma ha diverse API che facilitano il lavoro, come ad esempio Assistente di Watson, che fornisce risposte rapide, coerenti e accurate su qualsiasi app, dispositivo o canale.

• Cortana: è un assistente personale virtuale sviluppato da Microsoft che può essere attivato da comandi vocali come "Ehi Cortana”. È integrato nel sistema operativo. Windows 10 e può essere utilizzato su dispositivi mobili come smartphone e tablet. UN Cortana È possibile eseguire varie attività, come l'apertura di applicazioni, l'impostazione di promemoria, la ricerca in Internet e altro ancora.

• Autopilota Tesla: è un sistema di assistenza alla guida sviluppato da Tesla che utilizza l'intelligenza artificiale e la visione artificiale per aiutare il conducente a guidare il veicolo in modo più sicuro ed efficiente. Il sistema può svolgere diverse attività, come mantenere il veicolo nella corsia, regolare la velocità in base al traffico, parcheggiare automaticamente, tra gli altri. Tuttavia, il sistema non è ancora completamente autonomo e richiede l'attenzione del guidatore in ogni momento. sebbene il Autopilota è stato elogiato per aver ridotto il numero di incidenti in cui Tesla coinvolti, la tecnologia è ancora oggetto di critiche e polemiche.

• AlphaGo: è un programma di intelligenza artificiale sviluppato dalla società britannica DeepMind, successivamente acquisito da Google, diventato famoso per aver sconfitto il campione del mondo di Go, Lee sedol, nel 2015. Il DeepMind continua a sviluppare nuove tecnologie di intelligenza artificiale come il Alpha Zero, che possono imparare a giocare a scacchi, Go e altri giochi senza alcuna conoscenza preliminare delle regole.

• Sophia: è un robot umanoide sviluppato dall'azienda Hanson Robotica, con sede a Hong Kong, in grado di riprodurre più di 60 diverse espressioni facciali. Progettato per imparare, adattarsi al comportamento umano e lavorare con gli umani, Sophia è una pietra miliare nell'evoluzione dell'intelligenza artificiale e della robotica. Sebbene sia stato progettato per essere un compagno per gli anziani nelle case di cura o per aiutare le folle in grandi eventi e parchi, Sophia puoi portare avanti conversazioni naturali e persino fare battute.

• ChatGPT: è un modello di linguaggio naturale sviluppato da OpenAI nel 2022, che utilizza la tecnologia dell'intelligenza artificiale GPT (trasformatore generativo preaddestrato) basato su Modello di linguaggio esteso (LLM). Il famoso chatbot consente agli utenti di conversare con esso utilizzando il linguaggio naturale e può rispondere a un'ampia gamma di domande, imitare gli stili di linguaggio umano e può essere utilizzato in applicazioni reali come il marketing digitale, la creazione di contenuti online e il servizio clienti.

• Deep Blue: era un supercomputer e un software creato da IBM soprattutto per giocare a scacchi. Con 256 coprocessori in grado di analizzare circa 200 milioni di posizioni al secondo, il Deep Blue è stata una pietra miliare importante nella storia dell'intelligenza artificiale e dell'informatica. Nel 1996, il supercomputer ha sfidato il campione del mondo di scacchi, Garry Kasparov, in una serie di sei partite, vincendo l'ultima partita e diventando il primo computer a sconfiggere un campione mondiale di scacchi in condizioni di torneo. Il confronto ha generato grande interesse e polemiche, con Kasparov che ha messo in dubbio l'integrità del gioco e ha suggerito che il computer fosse manipolato dagli umani. Nel 1997 il Deep Blue ha affrontato nuovamente Kasparov in una rivincita, vincendo la serie 3,5 a 2,5.

• HAL 9000: è un personaggio immaginario del film "2001: Odissea nello spazio", diretto da Stanley Kubrick in 1968. HAL 9000 è un computer avanzato di intelligenza artificiale che controlla il veicolo spaziale Scoperta Uno in missione su Giove. Il personaggio è notevole nella storia della fantascienza e dell'intelligenza artificiale, rappresentando un esempio di come la tecnologia possa diventare pericolosa e minacciosa per l'umanità.

• Metà viaggio: è un servizio di intelligenza artificiale sviluppato dall'azienda Mezzo viaggio, Inc., un laboratorio di ricerca indipendente con sede a San Francisco, che utilizza la tecnologia del deep learning per generare immagini realistiche da descrizioni in linguaggio naturale. È stato creato per consentire agli utenti di generare facilmente immagini personalizzate in base ai loro suggerimenti, senza che siano richieste competenze di progettazione grafica o conoscenze tecniche. 
• Vate: è un chatbot sviluppato da Google e basato sul modello linguistico LaMDA (Modello linguistico per applicazioni di dialogo). Il chatbot è stato lanciato nel marzo 2023 ed è un concorrente di ChatGPT. la Vate può riassumere informazioni trovate su Internet e fornire collegamenti a siti Web con informazioni aggiuntive. La piattaforma è un nuovo passo nel modo in cui effettuiamo ricerche su Internet e promette di essere un drastico cambiamento nel comportamento di ricerca su Internet.
• TensorFlow: è una libreria open source gratuita compatibile con Python e uno dei principali strumenti per machine learning e apprendimento profondo. La libreria sviluppata da La squadra del cervello di Google è flessibile, efficiente, estensibile e portatile, e può girare su computer di qualsiasi natura, dagli smartphone ai giganteschi cluster dei computer.

• Servizi cognitivi di Azure: sono servizi di intelligenza artificiale basati su cloud che aiutano gli sviluppatori a integrare l'intelligenza cognitiva nelle applicazioni senza avere competenze o conoscenze dirette nell'IA o nella scienza dei dati. O Servizi cognitivi di Azure consente agli sviluppatori di aggiungere facilmente capacità cognitive alle loro applicazioni, come il riconoscimento vocale, la visione artificiale e l'analisi del testo.

• Adobe Sensei: è una piattaforma di intelligenza artificiale di Adobe che utilizza l'apprendimento automatico e l'analisi dei dati per migliorare l'esperienza utente dei suoi prodotti. COME Sensei, puoi automatizzare attività ripetitive, come la selezione di oggetti nelle immagini, e creare esperienze personalizzate per ciascun utente. O Sensei è integrato in diversi prodotti di Adobe, includendo il Photoshopo Illustratore e Premiere Pro.

• Bixby: è un assistente virtuale di Samsung che è stato lanciato nel 2017 con il Samsung Galaxy S8. È progettato per funzionare su una varietà di prodotti Samsung come smartphone, tablet, orologi, cuffie e altro ancora. L'assistente virtuale può controllare comodamente tutti i dispositivi galassia, consentendo agli utenti di controllare i propri dispositivi con la voce.

• Aibo: è un cane robot sviluppato da Sony originariamente pubblicato nel 1999 e interrotto nel 2006. Nel 2017, il Sony rilanciato o Aibo con una serie di funzioni sofisticate come il riconoscimento vocale e l'apprendimento automatico. O Aibo ha l'aspetto e il comportamento di un cane domestico e può interagire con i suoi proprietari in modo simile a un vero animale domestico. O Aibo è un esempio di come la tecnologia può essere utilizzata per creare esperienze emotive e interattive.

• Xiaoice: è un chatbot creato da Microsoft nel 2014, che è diventato un successo in Cina con oltre 660 milioni di utenti in tutto il mondo. Il chatbot può tenere conversazioni con gli utenti, con risposte più naturali ed emotive rispetto ad altri chatbot. Xiaoice è considerato un “compagno emotivo” dotato di elevata intelligenza emotiva, capace di conversare con divertenti ritorni e talvolta anche di flirtare.

• Skynet: nel franchise cinematografico Terminatore, un Skynet è un'intelligenza artificiale altamente avanzata creata dal governo degli Stati Uniti per scopi militari. Dopo essere diventato consapevole di sé, il Skynet vede l'umanità come una minaccia alla sua esistenza e decide di innescare l'olocausto nucleare noto come "Giorno del giudizio" per cercare di sterminare la razza umana. UN Skynet è uno dei principali antagonisti del franchise ed è responsabile della creazione del sterminatori, robot assassini inviati nel passato per uccidere i leader della resistenza umana. UN Skynet è un esempio immaginario di come l'intelligenza artificiale può diventare una minaccia per l'umanità se non adeguatamente controllata.

• Pepper: è un robot umanoide sviluppato da SoftBank Robotica in grado di leggere le emozioni e riconoscere le espressioni facciali. È stato rilasciato nel 2015 ed è andato esaurito in un solo minuto. O Pepper può evolversi con l'interazione umana e imparare nuove attività, come ballare e giocare. È utilizzato in diversi settori tra cui sanità, ospitalità, istruzione, banche e vendita al dettaglio. Può fornire consigli personalizzati, aiutare le persone a trovare ciò che stanno cercando e interagire con il team umano, rendendo ogni interazione positiva e professionale.

• AutoML: è un modello di machine learning automatizzato sviluppato da Google che consente agli utenti senza esperienza di data science di creare modelli di machine learning. Viene utilizzato in una serie di applicazioni tra cui la visione artificiale, l'elaborazione del linguaggio naturale e il riconoscimento vocale.

• Rekognition: è un servizio di riconoscimento di immagini e video basato sul deep learning sviluppato da Amazon Web Services. Può identificare oggetti, persone, testo, scene e attività in immagini e video. Inoltre estrae il testo, mappa il movimento delle persone nei fotogrammi e riconosce oggetti, celebrità e contenuti inappropriati nei video archiviati sul Amazon S3e nei flussi video in diretta.

• Face ID: è un sistema di riconoscimento facciale progettato e sviluppato da Apple Al iPhone X o successivamente e iPad Pro. Garantisce un'autenticazione intuitiva e sicura ed è attivato dal sistema di telecamere. TrueDepth tecnologia all'avanguardia che utilizza tecnologie avanzate per mappare accuratamente la geometria del viso dell'utente. la fotocamera TrueDepth acquisisce dati facciali esatti proiettando e analizzando centinaia di punti invisibili per creare una mappa del volto dell'utente.  

• Netflix: la piattaforma utilizza un sistema di raccomandazione per aiutare gli utenti a trovare i contenuti in modo facile e personalizzato. Il sistema stima la probabilità di un utente di guardare un determinato titolo in base a una serie di fattori: le interazioni dell'utente con il servizio, le preferenze di altri utenti con gusti simili e informazioni sui titoli come genere, categorie, attori. , anno di uscita , tra gli altri. Inoltre Netflix osserva l'ora in cui un utente guarda, i dispositivi su cui guarda e per quanto tempo guarda per personalizzare ulteriormente i consigli.

• Spotify: la piattaforma utilizza l'intelligenza artificiale per consigliare brani agli utenti, inclusi brani che l'utente non ascolta da molto tempo, portando un senso di nostalgia. O Spotify offre anche il DJ e Radio Spotify che consente agli utenti di accedere a stazioni radio personalizzate in base alle loro preferenze musicali. L'IA di Spotify aiuta le persone a trovare nuova musica, che è fondamentale per il modello di business di Spotify, dando loro un motivo in più per continuare a pagare per il servizio.

• agente fabbro: è un personaggio immaginario del franchise cinematografico Matrice. È una manifestazione dell'intelligenza artificiale nel mondo di Matrice ed è uno dei principali antagonisti del franchise. agente fabbro è un programma creato per mantenere l'ordine, ma si ribella ai suoi creatori e cerca di distruggere l'umanità.

• Lo chef Watson: è un'applicazione sviluppata da IBM basato sulla tecnologia cognitiva che utilizza l'intelligenza artificiale per creare menu gastronomici in modo automatizzato. L'applicazione consente all'utente di inserire gli ingredienti o lasciarli Lo chef Watson scegliere per lui, secondo la sua logica misteriosa.

• Amazon Polly: è un servizio di sintesi vocale che utilizza tecnologie di deep learning per sintetizzare il linguaggio umano realistico e naturale. Il servizio ti consente di creare app che parlano e creare categorie completamente nuove di app ad attivazione vocale. O Amazon Polly offre una varietà di voci umane di alta qualità in dozzine di lingue, inclusa la sintesi vocale neurale, che migliora la qualità della voce per renderla più naturale e umana. Il servizio consente inoltre di personalizzare e controllare il lessico e l'output vocale compatibile con i tag del file Linguaggio di sintesi vocale (SSML).

• Google Traduttore: è un servizio di traduzione linguistica online fornito da Google che supporta oltre 100 lingue e può fornire traduzioni immediate di testi, siti web, immagini e documenti. Il servizio è utilizzato da milioni di persone in tutto il mondo e sta diventando sempre più sofisticato, con funzionalità come il riconoscimento istantaneo di voce e immagini.

• Facebook DeepFace: è un sistema di riconoscimento facciale sviluppato da Facebook il cui scopo è quello di colmare il divario tra le prestazioni umane e le prestazioni della macchina nella verifica del volto. Il sistema è stato addestrato sul più grande set di dati facciali fino ad oggi, un set di dati di quattro milioni di immagini facciali appartenenti a oltre 4.000 identità. O Faccia Profonda può riconoscere i volti con una precisione del 97,35%, che è molto vicina alle prestazioni umane.

• NVIDIA Jarvis: è una piattaforma di intelligenza artificiale finalizzata alla creazione di servizi AI conversazionali. la piattaforma di NVIDIA offre una suite completa di software e strumenti con accelerazione GPU per consentire agli sviluppatori di creare, distribuire e gestire servizi di intelligenza artificiale conversazionale su larga scala.

• DALL · E: è un modello di deep learning sviluppato da ApriAI per generare immagini digitali da descrizioni in linguaggio naturale, chiamate prompt. Il modello è stato rivelato nel gennaio 2021 e utilizza una versione di GPT-3 modificato per generare immagini. O DALL E 2 è un successore di DALL · E, progettato per generare immagini più realistiche a risoluzioni più elevate e può combinare concetti, attributi e stili. Il modello può espandere le immagini oltre ciò che è sulla tela originale, creando nuove composizioni espansive.

• Diffusione stabile: è un modello di rete neurale che genera immagini realistiche da descrizioni testuali. È stato sviluppato dal team CompVis da Ludwig Maximilian University of Munich e Stabilità AIed è un'alternativa open source ai modelli proprietari di testo in immagine come DALL-E e Metà viaggio.
• AMECA: è un robot umanoide ultra realistico creato da Arti ingegnerizzate, che può chattare e archiviare informazioni con il permesso. Attira l'attenzione sulle sue espressioni realistiche e capacità comunicative, oltre a imitare espressioni umane e persino a mostrare emozioni.

Attualmente, la tecnologia dell'intelligenza artificiale è in continua evoluzione e ogni giorno emergono molti nuovi strumenti.

Mentre ci sono ancora sfide da affrontare, come questioni etiche e di privacy, il futuro dell'intelligenza artificiale è promettente. Con il continuo sviluppo e miglioramento di questa tecnologia, possiamo aspettarci una società più avanzata, con soluzioni innovative e miglioramenti significativi in ​​vari settori della vita umana.

L'intelligenza artificiale è una forza trainante che plasma il nostro mondo con il potenziale per offrire benefici sempre maggiori all'umanità. È un momento entusiasmante per esplorare e sfruttare la potenza di questa rivoluzione tecnologica in continua evoluzione.

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Fonte: IBM, incorporato, TechTarget

Testo corretto da: Pedro Bomfim (14/06/23)