Che cos'è l'intelligenza artificiale (IA)? Tipi, definizione ed esempi

Ricordi Sophia, l'umanoide che è apparso al late-night show con Jimmy Fallon?

Questa rivelazione della Hanson Robotics ha portato a un applauso unanime tra gli spettatori dello show, e la presenza di spirito di Sophia ha lasciato Jimmy senza parole e stordito.

Sebbene siano decenni che scienziati informatici e appassionati di tecnologia riflettono sull'intelligenza artificiale, di recente ha guadagnato il centro della scena. Dalla tecnologia nanorobotica all'immunoterapia per il cancro, dai grandi maestri di scacchi robotici ai narratori e sceneggiatori creativi, l'intelligenza artificiale è diventata superlativa nel comprendere i meccanismi cerebrali e ha costruito risposte generate dal computer per coesistere nel mondo di oggi.

Questa tecnologia di nuova generazione è alimentata da avanzati software di intelligenza artificiale che consiste in una linea di algoritmi di apprendimento automatico altamente supervisionati e rinforzati che ricevono domande e suggerimenti umani per migliorare le loro prestazioni e guidare diversi compiti industriali nel mondo di oggi.

Da Alpha Go di Google Deepmind a MegaMOIBART di Nvidia che ha compreso il dispiegamento delle proteine per creare vaccinazioni intelligenti, il regno dell'intelligenza artificiale sta progredendo a passi da gigante. Vediamo perché è nata la necessità di avere modelli autoapprendenti e sistemi di intelligenza artificiale genetica.

Perché l'intelligenza artificiale è importante

L'IA può liberarci da compiti monotoni, prendere decisioni rapide con precisione, agire come catalizzatore per stimolare invenzioni e scoperte, e persino completare operazioni pericolose in ambienti estremi.

Non c'è magia qui. È una raccolta di algoritmi intelligenti che cercano di imitare l'intelligenza umana. L'IA utilizza tecniche come l'apprendimento automatico e l'apprendimento profondo per apprendere dai dati e utilizzare la conoscenza acquisita per migliorare periodicamente.

E l'IA non è solo un ramo dell'informatica. Piuttosto, attinge ad aspetti di statistica, matematica, ingegneria dell'informazione, neuroscienze, cibernetica, psicologia, linguistica, filosofia, economia e molto altro.

Storia dell'intelligenza artificiale

L'idea che il ragionamento potesse essere implementato artificialmente su macchine risale al XIV secolo, quando il poeta catalano Ramon Llull pubblicò Ars generalis ultima (L'Arte Generale Ultima). Nel suo libro, Llull discuteva di combinare concetti per creare nuova conoscenza con l'aiuto di mezzi meccanici su carta.

Per secoli, molti matematici e filosofi, attraverso una serie di concetti variabili, hanno plasmato l'idea di macchine artificialmente intelligenti. Ma il campo ha guadagnato importanza quando Alan Turing, un matematico inglese, ha pubblicato il suo articolo Computing Machinery and Intelligence nel 1950 con una semplice proposta: le macchine possono pensare?

Nel 1956, John McCarthy coniò il termine "intelligenza artificiale" al Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence – una conferenza che McCarthy ospitò insieme a Marvin Minsky. Sebbene la conferenza non abbia soddisfatto le aspettative di McCarthy, l'idea è andata avanti, e la ricerca e lo sviluppo dell'IA stanno progredendo a un ritmo incredibile da allora.

Esaminiamo l'intero volano dei modelli di apprendimento automatico e come sono migliorati con il passare degli anni.

                                                                          Fonte: G2

Tuttavia, ci sono state più innovazioni che sono state successivamente aggiunte al vaso di Pandora dell'intelligenza artificiale.

2011: IBM Watson ha battuto i campioni Ken Jennings e Brad Rutter a Jeopardy

2014: Microsoft Cortana è stata originariamente sviluppata per Windows 8.1

2015: Il supercomputer Minwa di Baidu utilizza una speciale rete neurale profonda nota come rete neurale convoluzionale per identificare e categorizzare le immagini con maggiore precisione.

2016: Google ha lanciato il suo algoritmo di traduzione automatica Google Neural Machine Translation per leggere una sequenza e analizzarla con supporto vettoriale per la personalizzazione della ricerca Google.

2021: Google lancia MUM, un trasformatore multimodale per rinnovare l'esperienza del motore di ricerca per aumentare il tempo sulle pagine dei risultati del motore di ricerca e fornire un'esperienza trasformazionale.

2022: Il CEO di Open AI Sam Altman lancia "ChatGPT" come strumento di intelligenza artificiale generativa per generazione di testo AI per gli utenti.

2023: Vari LLM come parte di encoder variazionali vengono lanciati, tra cui Stable Diffusion, Gemini, BERT di Google, Dall-e e Midjourney.

Componenti dell'intelligenza artificiale

Come termine, l'intelligenza artificiale potrebbe essere facile da comprendere e discutere. Ma quando considerata come concetto, l'IA può essere piuttosto opprimente, specialmente se hai appena iniziato a esplorare. Per comprendere meglio come funziona l'IA, diamo un'occhiata più da vicino ai sei componenti che rendono la tecnologia una realtà.

Apprendimento automatico

L'apprendimento automatico è un'applicazione dell'intelligenza artificiale che offre ai computer la capacità di apprendere e migliorare automaticamente dall'esperienza senza essere esplicitamente programmati per farlo.

Gli algoritmi di apprendimento automatico sono in grado di analizzare dati, identificare schemi e fare previsioni. Questi algoritmi sono progettati per migliorare continuamente apprendendo e adattandosi a nuovi set di dati a cui sono esposti. Un eccellente esempio dell'applicazione dell'AM è l'algoritmo di filtraggio dello spam nel tuo account email.

Apprendimento profondo

L'apprendimento profondo è un sottoinsieme dell'apprendimento automatico. Utilizza reti neurali artificiali per consentire alle macchine di apprendere elaborando dati. L'apprendimento profondo aiuta le macchine a risolvere problemi complessi anche se il set di dati fornito è non strutturato e intensamente diversificato.

Qui, il processo di apprendimento avviene regolando le azioni del sistema basate su un ciclo di feedback continuo. Coinvolge l'apprendimento da grandi quantità di dati attraverso metodi di retropropagazione e discesa del gradiente. Le reti di apprendimento profondo sono una replica dei meccanismi cerebrali umani e possono auto-insegnarsi a svolgere compiti accurati in futuro.

Reti neurali artificiali

Una rete neurale artificiale (ANN) è un componente dell'intelligenza artificiale, progettato per simulare il modo in cui il cervello umano analizza ed elabora le informazioni. L'ANN offre all'IA capacità di autoapprendimento e può anche essere considerato come la base della stessa tecnologia.

Le reti neurali artificiali sono costruite per imitare le reti neurali biologiche dei cervelli umani. Le controparti artificiali dei neuroni – le unità fondamentali del cervello – sono i percettroni. Un numero massiccio di percettroni è impilato insieme per formare le ANN.

Elaborazione del linguaggio naturale (NLP)

L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è un ramo dell'IA che offre alle macchine la capacità di leggere, comprendere e produrre il linguaggio umano. La maggior parte degli assistenti vocali utilizza l'NLP.

Come probabilmente saprai, i computer utilizzano un linguaggio di basso livello o linguaggio macchina per comunicare. Un tale linguaggio è composto da uno e zero, e gli esseri umani avranno difficoltà a decodificarlo.

Allo stesso modo, i computer avranno difficoltà a comprendere i linguaggi umani - se non fosse per l'NLP. L'NLP utilizza algoritmi intelligenti per convertire i dati linguistici non strutturati in una forma che i computer possono comprendere.

Reti neurali artificiali

Una rete neurale artificiale (ANN) è un componente dell'intelligenza artificiale, progettato per simulare il modo in cui il cervello umano analizza ed elabora le informazioni. L'ANN offre all'IA capacità di autoapprendimento e può anche essere considerato come la base della stessa tecnologia.

Le reti neurali artificiali sono costruite per imitare le reti neurali biologiche dei cervelli umani. Le controparti artificiali dei neuroni – le unità fondamentali del cervello – sono i percettroni. Un numero massiccio di percettroni è impilato insieme per formare le ANN.

Elaborazione del linguaggio naturale (NLP)

L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è un ramo dell'IA che offre alle macchine la capacità di leggere, comprendere e produrre il linguaggio umano. La maggior parte degli assistenti vocali utilizza l'NLP.

Come probabilmente saprai, i computer utilizzano un linguaggio di basso livello o linguaggio macchina per comunicare. Un tale linguaggio è composto da uno e zero, e gli esseri umani avranno difficoltà a decodificarlo.

Allo stesso modo, i computer avranno difficoltà a comprendere i linguaggi umani - se non fosse per l'NLP. L'NLP utilizza algoritmi intelligenti per convertire i dati linguistici non strutturati in una forma che i computer possono comprendere.

Visione artificiale

La visione artificiale (CV) è un campo dell'informatica che mira a replicare il sistema visivo umano per consentire alle macchine di "vedere" e comprendere il contenuto di immagini e video.

Con i progressi nell'apprendimento profondo, il campo della CV è riuscito a liberarsi dai suoi precedenti ostacoli. La visione artificiale concede capacità di riconoscimento delle immagini alle macchine per rilevare ed etichettare oggetti. La CV è un componente critico che rende possibili le auto a guida autonoma. Con la CV, tali veicoli possono vedere le segnaletiche stradali, i cartelli e altri veicoli e guidare in sicurezza senza colpire ostacoli.

Un altro eccellente esempio di applicazione della visione artificiale è la funzione di auto-tagging in Google Photos. Può ordinare le immagini in base al loro contenuto e collocarle in album. Ad esempio, se scatti molte foto del tuo gatto, l'app raggrupperà automaticamente tutte quelle foto di gatti in un unico album.

Reti neurali ricorrenti

Le reti neurali ricorrenti sono reti neurali profonde che accettano l'input dell'utente sotto forma di sequenza o dati di serie temporali e lo passano attraverso vari strati computazionali per generare una risposta accurata. Le RNN sono utilizzate per la traduzione linguistica, la modellazione del linguaggio causale, la modellazione sequenziale e l'analisi delle serie temporali. Le RNN hanno tre strati, ovvero lo strato di input, lo strato di output e lo strato nascosto, che scompongono la semantica all'interno dei token di input e costruiscono una logica coesa all'interno dei componenti per analizzare l'intento e elaborare una risposta vicina a ciò che un cervello umano elabora.

Le RNN sono adattive, flessibili e anti-discriminative durante tutto il processo computazionale. Possono anche essere utilizzate per compiti non supervisionati come l'etichettatura dei dati, la classificazione dei dati, la riduzione dimensionale, l'analisi sentimentale, il clustering casuale e il riconoscimento delle scene.

Come funziona l'intelligenza artificiale

L'intelligenza artificiale funziona allo stesso modo in cui funziona il cervello umano. Non è affatto una coincidenza, poiché l'IA riguarda tutto l'imitazione dell'intelligenza umana. Sebbene tutti i componenti discussi nella sezione precedente contribuiscano significativamente all'efficacia dell'IA, l'apprendimento automatico lo porta un passo avanti. L'AM aiuta l'IA ad analizzare e comprendere le informazioni e ad adattarsi in base all'esperienza.

Per comprendere meglio come funziona l'intelligenza artificiale, considera un'applicazione software standard che identifica l'intensità della pioggia in base al tasso di precipitazione. Se il tasso di precipitazione è inferiore a 2,5 mm all'ora, l'intensità della pioggia sarà "leggera". Allo stesso modo, se è inferiore a 7,5 mm all'ora ma superiore a 2,5 mm all'ora, l'intensità della pioggia sarà "moderata". Hai capito l'idea.

Poiché è un'applicazione standard, uno sviluppatore dovrà codificare manualmente l'intervallo di ciascuna categoria affinché la classificazione sia precisa. Se lo sviluppatore commette un errore durante l'impostazione dell'intervallo, l'applicazione funzionerà, ma con l'intervallo sbagliato, e non avrà mezzi per correggersi.

Ma se uno sviluppatore decide di creare un'applicazione alimentata dall'IA, dovrà solo fornire un set di dati che contenga il tasso di precipitazione e la loro classificazione. L'IA si addestrerebbe utilizzando questo set di dati e sarà in grado di determinare l'intensità della pioggia senza richiedere alcun intervallo.

L'IA può anche scansionare miliardi di immagini e ordinarle in base alle tue esigenze. Ad esempio, puoi insegnare a un'IA a identificare se un'immagine è quella di un gatto o di un cane. Per farlo, forniresti al computer tratti specifici di entrambi gli animali, ad esempio:

• I gatti hanno una coda lunga, mentre i cani hanno una coda più corta.
• I gatti hanno baffi evidenti, mentre i cani di solito non ne hanno.
• I gatti hanno artigli molto affilati e retrattili, mentre i cani hanno artigli più smussati.

L'IA analizza tutte queste informazioni utilizzando reti neurali artificiali. Più foto analizza, meglio identifica l'oggetto desiderato.

Non tutti i compiti svolti da una macchina IA devono essere complicati. Puoi costruire qualcosa di semplice come una macchina da caffè IA che ti prepara una tazza di caffè ogni volta che ne hai voglia. Ma una tale macchina da caffè ha anche il potenziale di apprendere la quantità esatta di latte e zucchero che desideri nella tua tazza di caffè a una determinata ora del giorno.

7 tipi di intelligenza artificiale

L'intelligenza artificiale può essere classificata in diverse categorie in base alle sue capacità di imitare l'intelligenza umana. Il modo più semplice per classificarle è come debole, forte e super. Per sapere di più su come funziona l'intelligenza artificiale e perché non devi preoccuparti che la stessa tecnologia ci superi, diamo un'occhiata ad alcuni dei suoi tipi di classificazione.

Fonte: G2

Intelligenza artificiale ristretta (ANI)

L'intelligenza artificiale ristretta (ANI) o IA debole, è il tipo più basilare e limitato di IA.

Ma non lasciarti ingannare dal termine "debole". Anche se questo tipo di intelligenza artificiale è etichettato come ristretto e debole, è piuttosto abile nel svolgere il compito specifico per cui è programmato. L'ANI eccelle nei compiti specializzati.

Gli assistenti personali virtuali come Siri, Alexa e Google Assistant sono esempi di IA debole. Ma non sono i migliori esempi, poiché l'IA debole può fare di più. IBM Watson, il feed di notizie di Facebook, le raccomandazioni di prodotti di Amazon e le auto a guida autonoma sono tutte alimentate dall'ANI.

L'IA ristretta è molto brava a svolgere compiti monotoni. Il riconoscimento vocale, il rilevamento degli oggetti e il riconoscimento facciale sono tutti giochi da ragazzi per questo tipo di IA. Tuttavia, questo tipo di IA funziona sotto certe limitazioni e vincoli—da qui, è debole.

L'IA debole può anche identificare schemi e correlazioni in tempo reale su grandi quantità di dati, noto anche come big data. L'ANI è l'unico tipo di IA a cui l'umanità ha attualmente accesso, il che significa che qualsiasi forma di intelligenza artificiale che incontri sarà un'IA debole.

Intelligenza artificiale generale (AGI)

Un agente IA che si dice possieda intelligenza artificiale generale sarebbe in grado di apprendere, percepire, comprendere e funzionare proprio come un essere umano. L'AGI è anche conosciuta come IA forte o IA profonda, e in teoria, può fare qualsiasi cosa un essere umano possa fare.

A differenza dell'ANI, l'IA forte non è limitata a nessuna forma di set di limitazioni o vincoli ristretti. Può apprendere, migliorare e svolgere una varietà di compiti. Raggiungere l'AGI significa anche che saremo in grado di creare sistemi informatici capaci di esibire capacità multifunzionali come le nostre.

La paura che l'IA schiavizzi la razza umana inizia con l'AGI. I robot assassini autocoscienti come il T-800 di The Terminator – se mai esistessero – possederebbero questo livello di intelligenza artificiale.

E sì, siamo lontani anni dalla creazione di un'IA forte. Poiché questo tipo di intelligenza artificiale può pensare, comprendere e agire come gli esseri umani, avrà anche l'intero set di abilità cognitive che gli esseri umani danno per scontato.

Gli scienziati stanno cercando di capire come rendere le macchine coscienti e instillare le abilità cognitive che ci rendono intelligenti. Se gli scienziati avranno successo, saremo circondati da macchine, non solo capaci di migliorare la loro efficienza nel svolgere compiti specifici, ma anche con la capacità di applicare la conoscenza acquisita attraverso l'esperienza.

Ciò significa anche che l'IA profonda sarà in grado di riconoscere emozioni, credenze, bisogni e i processi di pensiero di altri sistemi intelligenti. Se ti stai chiedendo come vengono misurati i livelli di intelligenza dei sistemi IA, test come il test di Turing determinano se un sistema IA può pensare e comunicare come un essere umano.

Intelligenza artificiale super (ASI)

L'intelligenza artificiale super, o ASI in breve, è un'IA ipotetica. L'ASI è anche conosciuta come super IA, e solo dopo aver raggiunto l'AGI possiamo anche solo pensare all'ASI. La super IA è dove le macchine superano la capacità dell'intelligenza umana e delle abilità cognitive.

Una volta sbloccata l'ASI, le macchine avranno un livello elevato di capacità predittive e saranno in grado di pensare in un modo che è semplicemente impossibile per gli esseri umani comprendere. Le macchine alimentate dall'ASI ci batteranno in tutto. Le nostre capacità decisionali e di risoluzione dei problemi sembreranno inferiori di fronte a una super IA.

Molti esperti del settore sono ancora scettici sulla fattibilità di creare l'ASI. Le probabilità sono alte che nessuno di noi vivrà per vedere questo tipo di IA – a meno che, naturalmente, non sblocchiamo l'immortalità prima.

Anche se in qualche modo riuscissimo a raggiungere la super IA e a stabilire regole rigide per controllarla, ci sono quasi zero ragioni per cui una macchina con intelligenza superiore debba ascoltarci. Anche se provassimo a staccare la spina, avrebbe già avviato contromisure per annullare le nostre azioni, poiché le sue capacità predittive sarebbero enormi.

IA autocosciente

L'IA autocosciente è il ramo dell'intelligenza artificiale in cui il computer può acquisire l'autorealizzazione o il più alto grado di consapevolezza per agire, comportarsi ed emozionarsi come gli esseri umani. L'IA autocosciente può far esprimere alle macchine espressioni naturali, come piangere, rabbia, tristezza o felicità. Queste macchine sono alimentate con intelligenza simile a quella umana e pensiero cognitivo per prendere decisioni critiche molto agevolmente. Questo livello di IA avrà una comprensione consapevole, come i poteri istintivi degli esseri umani, per percepire la criticità di una situazione e prendere una decisione informata. Questo concetto rimane una trama di film di fantascienza e un obiettivo lontano per i praticanti dell'IA.

Teoria della mente

L'IA della teoria della mente si riferisce a uno stadio concettuale dell'intelligenza artificiale in cui i sistemi che sono abili nella lettura dei dati possono costruire logica, desideri, empatia, intento, motivazione, sentimenti e probabilità come gli esseri umani. Il nome si traduce nel trasferire la capacità di una mente ai sistemi di calcolo. Proprio come gli esseri umani possono differenziare tra giusto e sbagliato, controllare i loro impulsi e riflessi, e salvare situazioni pericolose, anche le macchine avrebbero la stessa presenza di spirito e penserebbero due volte prima di eseguire qualsiasi compito specifico. Mentre l'IA attuale esibisce un certo livello di teoria della mente con l'ascesa dell'IA generativa e degli LLM, la teoria della mente è un obiettivo futuro.

IA reattiva

L'IA reattiva è la forma più semplice di intelligenza artificiale progettata per consentire alle macchine di reagire ai comandi umani e svolgere un compito specifico istantaneamente. Questi sistemi operano esclusivamente nel presente senza memorizzare alcun dato delle istanze passate del processo computazionale. Elaborano i dati in risposta a uno stimolo specifico di una situazione attuale. Alpha Go di Deepmind, IBM WatsonX e gli scacchi IA sono alcuni esempi in cui l'algoritmo deve agire rapidamente. Questo algoritmo manca della capacità di adattarsi e migliorare le sue prestazioni nel tempo.

IA a teoria limitata

L'IA a teoria limitata ha un'architettura avanzata che apprende dai risultati precedenti e dai campioni di addestramento e applica quelle tecniche al set attuale di campioni di dati per elaborare risultati informati. È un algoritmo migliore rispetto all'IA reattiva perché memorizza le osservazioni precedenti nella sua memoria e applica le conoscenze a nuovi compiti. Ma, in un senso pratico, la teoria limitata manca anche di abilità cognitive o della capacità di supervisionare se stessa o apprendere dagli input degli utenti per migliorare il loro tasso di previsione e precisione.

Applicazioni dell'intelligenza artificiale

La maggior parte di noi interagisce quotidianamente con i sistemi IA, anche se non ne siamo consapevoli. Per fare luce su come l'IA viene utilizzata intorno a noi, ecco sei applicazioni dell'intelligenza artificiale.

Chatbot

I chatbot sono applicazioni software di IA che possono simulare conversazioni con gli utenti utilizzando l'elaborazione del linguaggio naturale. Probabilmente ne hai incontrato uno mentre navigavi su Internet o cercavi di contattare il supporto clienti di Amazon.

Assistenti vocali

Quando è stata l'ultima volta che hai parlato con Siri, Alexa o Google Assistant? Probabilmente pochi minuti fa. Dal svegliarti, cercare sul web e programmare appuntamenti, gli assistenti vocali sono diventati parte del vivere nel XXI secolo.

Possono funzionare offline, riconoscere la tua voce con impressionante precisione e rispondere alle tue domande quasi come farebbe un altro essere umano. Più interagisci con i tuoi assistenti vocali, più imparano su di te. Come menzionato in precedenza, gli assistenti personali intelligenti utilizzano l'NLP per analizzare e interpretare correttamente il discorso.

Servizio clienti

Il servizio clienti ha beneficiato notevolmente dei modelli di IA conversazionale come i chatbot IA, gli assistenti vocali e le voci IA empatiche. Hume e Watson X sono alcuni esempi principali di servizio clienti. Questi modelli di IA svolgono una varietà di compiti come risolvere ticket di helpdesk, strategizzare, fornire soluzioni rapide ed efficienti alle domande dei consumatori, fornire istruzioni in tempo reale e reindirizzare le domande agli assistenti manuali. I chatbot IA analizzano la dizione umana e apprendono dall'algoritmo di apprendimento automatico sottostante per produrre una risposta contestuale e guidare il consumatore nella giusta direzione.

Umanoidi

Analisi sanitaria

Nel settore sanitario, gli algoritmi di IA possono analizzare enormi quantità di dati dei pazienti, dati di radiologia e dati patologici per fornire diagnosi rapide per test di laboratorio, consultazioni e reparti ambulatoriali (OPD). Gli strumenti di IA aiutano nella diagnosi precoce di malattie acute e croniche da immagini mediche come radiografie, risonanza magnetica (MRI), tomografia computerizzata (CT) e tomografia a emissione di positroni (PET). Ottimizzano anche i compiti di amministrazione ospedaliera automatizzando le ammissioni dei pazienti, la consegna dei risultati dei test, la gestione delle risorse e fornendo consulenze intelligenti per ridurre i tempi di attesa. Una tale tecnologia, chiamata nanobot, sono dispositivi su scala nanometrica che sono stati monumentali nelle immunoterapie per il cancro e nei trattamenti di radiazione per i pazienti oncologici. I dispositivi nanotecnologici sono un modo più veloce per riconoscere le cellule cancerose e sono indolori.

Visione artificiale

L'IA può analizzare ed elaborare immagini e video per svolgere compiti come rilevamento degli oggetti, riconoscimento delle immagini e riconoscimento facciale con alta precisione. Queste capacità sono applicate in vari domini, tra cui veicoli autonomi per la navigazione e il rilevamento degli ostacoli, sanità per l'analisi delle immagini mediche, vendita al dettaglio per migliorare le esperienze di acquisto con ricerca visiva e gestione dell'inventario, e sicurezza per la sorveglianza e la verifica dell'identità. La visione artificiale guidata dall'IA migliora l'automazione, la precisione e l'efficienza in queste applicazioni, trasformando il modo in cui i dati visivi vengono utilizzati in vari settori.

Auto autonome

L'IA consente ai veicoli autonomi di navigare nel traffico, gestire situazioni complesse ed evitare ostacoli. Sebbene le auto completamente autonome siano ancora in fase di test, la funzione Autopilot di Tesla è un eccellente esempio di applicazione dell'IA.

Con l'aiuto dell'IA, un veicolo autonomo può analizzare e interpretare la grande quantità di dati raccolti dalle telecamere, dai sensori e dal GPS montati su di esso. In un senso più semplice, l'IA consente ai veicoli autonomi di vedere, sentire, pensare e reagire – proprio come farebbe un conducente umano.

Sistemi di raccomandazione delle piattaforme OTT

Uno dei motivi principali per cui le piattaforme OTT sono diventate dominanti è la loro capacità di comprendere le esigenze dei loro utenti e servire di conseguenza: il loro sistema di raccomandazione. Tali piattaforme utilizzano la cronologia di visione di altri utenti con gli stessi interessi tuoi per raccomandare nuovi spettacoli e film che probabilmente guarderai.

Gli algoritmi di IA alimentano il sistema di raccomandazione e possono offrire le giuste raccomandazioni di film e spettacoli in modo che gli utenti rimangano coinvolti e continuino i loro abbonamenti. Le piattaforme OTT si affidano alla potenza dell'IA per generare le migliori miniature per ottenere il più alto tasso di clic.

Cybersecurity

Con l'aumento dei crimini informatici in numero e complessità, l'IA sta aiutando le aziende a rimanere un passo avanti rispetto alle minacce. I programmi informatici abilitati all'IA e all'AM possono rilevare proattivamente le vulnerabilità del sistema e suggerire misure per contrastarle.

L'IA può anche rafforzare i sistemi di cybersecurity con l'analisi comportamentale. Con l'analisi comportamentale, l'IA può generare modelli di come un utente tipico accederà e utilizzerà un sistema. Se l'IA rileva anomalie, può notificare alle autorità competenti di prendere misure proattive.

IA nella sanità

Ricordi IBM Watson, un computer di risposta alle domande che ha vinto il primo premio di 1 milione di dollari USA nel quiz show Jeopardy!? Molto è cambiato su Watson da quando ha stupito il pubblico nello show televisivo.

Watson è ora ampiamente utilizzato nel settore sanitario ed è guidato da software di apprendimento automatico e tecnologie IA. WatsonX è in grado di analizzare milioni di documenti e suggerire metodi di trattamento alternativi in pochi secondi, il che può essere piuttosto impegnativo anche per un gruppo di medici.

L'IA può anche aiutare i patologi a fare diagnosi di cancro più accurate e rendere possibile offrire medicine e trattamenti personalizzati. L'IA può anche portare l'analisi predittiva al livello successivo, che è fondamentale per identificare focolai di malattie, tra le altre cose.

Oltre a salvare vite, le macchine artificialmente intelligenti possono migliorare la qualità e l'accessibilità dei servizi sanitari e ridurre i costi.

Strumenti musicali IA

Questi strumenti creano musica generata dall'IA tramite tecniche di apprendimento automatico per replicare le voci dei cantanti. Questi strumenti assistono nella produzione e composizione di nuove tracce e ritmi basati su sistemi pre-addestrati e un dataset di corpus musicale. Questi generatori possono variare dalla creazione di melodie di base alla musica basata su generi specifici come pop, hip-hop, metal, rock, alternative o acustica.

Spesso apprendono schemi e stili dai dati di addestramento esistenti, che possono consistere in testi, note vocali, tempo, tono e sequenze strumentali, per curare nuova musica simile a quella creata dagli artisti. Possono essere utilizzati per compiti come la composizione orchestrale, la scrittura di testi, la raccomandazione musicale, playlist personalizzate e persino il supporto in studio di produzione.

Generatori di testo IA

I generatori di testo IA sono modelli di trasformatori che funzionano su una base encoder-decoder e sono una forma di sistemi di IA generativa che le aziende utilizzano per l'assistenza ai contenuti, la scrittura di sceneggiature, la scrittura di dialoghi, la traduzione linguistica, l'IA conversazionale e la generazione di contenuti IA. Questi sistemi si basano sulla metodologia del modello trasformatore che utilizza un "meccanismo di attenzione multi-testa" per stabilire relazioni tra i token e generare il miglior set possibile di risposte testuali. È una tecnica alla moda utilizzata nell'elaborazione del linguaggio naturale per declutterare il dataset di addestramento e derivare token contestuali per ricalibrare le loro risposte e punzonare l'output con un arrangiamento esatto che l'utente desidera. Questi generatori utilizzano tipicamente grandi modelli linguistici (LLM) per produrre stringhe di dati coerenti e pertinenti che imitano i modelli e gli stili del linguaggio umano.

Generatori di immagini IA

I generatori di immagini IA sono LLM che accettano suggerimenti testuali per costruire immagini all'avanguardia, grafiche e visualizzazioni di prodotti. Sfruttano vari algoritmi, tra cui reti neurali profonde e reti generative avversarie (GAN), per formare immagini di sfondo e arte generata dall'IA. Questi sistemi di testo-immagine apprendono dai suggerimenti degli utenti e migliorano la loro comprensione del design thinking e delle illustrazioni grafiche per costruire immagini più accurate e accattivanti. Questi sistemi si presentano in varie forme, come il trasferimento di stile neurale, autoencoder variazionali, modelli generativi condizionali, sfondi di modelli, generatori di super-risoluzione e generatori di arte IA. Alcuni esempi sono Adobe Firefly, Midjourney, Dall-e, Imagine Art e così via.

Futuro dell'intelligenza artificiale

Teoricamente, man mano che le capacità di apprendimento automatico evolvono e migliorano e gli scienziati sbloccano l'AGI, ci saranno due possibilità: un futuro distopico o utopico.

In un futuro distopico, robot assassini intelligenti potrebbero prendere il controllo del mondo, schiavizzare gli esseri umani o, nel peggiore dei casi, sterminare l'intera razza umana, proprio come la narrativa di ogni film di fantascienza sull'IA.

Ma se l'IA causa un futuro utopico, i nostri standard di vita saranno ben oltre i nostri livelli attuali di comprensione. Non dovremo più svolgere nessuno dei compiti monotoni e potremo trascorrere più tempo a sperimentare il mondo intorno a noi.

In un mondo utopico, i viaggi interstellari non sarebbero più un problema preoccupante. Inoltre, l'estrazione di risorse da asteroidi e altri pianeti disabitati sarebbe possibile. L'intelligenza artificiale potrebbe anche essere la "chiave" che rende gli esseri umani una specie interstellare.

Tuttavia, il futuro potrebbe non essere sempre favorevole all'IA. Dalla sua nascita, il ritmo dello sviluppo dell'IA è stato più volte gravemente influenzato quando gli investitori hanno ritenuto che i risultati fossero insoddisfacenti rispetto a quanto promesso. Tali cicli inattivi sono chiamati inverni dell'IA e possono verificarsi in qualsiasi momento in futuro.

Il primo inverno dell'IA è iniziato intorno all'anno 1973 ma è durato solo un paio d'anni. Considerando il ruolo speciale che l'intelligenza artificiale gioca nel migliorare le nostre vite, è altamente improbabile che assisteremo mai più a un inverno dell'IA.

Sebbene molti specialisti, tra cui Stephen Hawking ed Elon Musk, temano che l'IA possa segnare la fine della razza umana, sono abbastanza favorevoli ai benefici immediati che la stessa tecnologia può concederci.

Tuttavia, il disagio causato dal chatbot Tay di Microsoft, che ha pubblicato tweet razzisti, e dagli algoritmi IA razzisti di Google che hanno classificato erroneamente le immagini, mostra che l'intelligenza artificiale ha bisogno di ulteriori aggiustamenti per diventare un sistema impeccabile.

L'intelligenza artificiale non ci supererà presto

Se sei mai stato terrorizzato pensando che l'IA possa superare e schiavizzare gli esseri umani, ecco un controllo della realtà – non accadrà presto – se mai accadrà. Sebbene gli scienziati abbiano investito decenni in questo campo, facciamo solo piccoli passi. Ma il nostro ritmo è qualcosa che i padri fondatori della tecnologia dell'intelligenza artificiale avrebbero sempre invidiato di raggiungere.

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Questo articolo è stato originariamente pubblicato nel 2023. È stato aggiornato con nuove informazioni.