Glossario SEO: Intelligenza artificiale (AI)

 

Che cos'è l'intelligenza artificiale (AI)?

L'intelligenza artificiale (AI) è una tecnologia che consente a computer e macchine di simulare le capacità umane. In particolare, l'obiettivo è replicare l'intelligenza umana e le capacità di risoluzione dei problemi. Lo scopo è che l'IA assuma compiti che normalmente possono essere svolti solo dall'uomo.

 

L'intelligenza artificiale è presente in molti settori della vita quotidiana, ad esempio:

 

• Navigazione GPS
• veicoli autonomi
• assistenti digitali
• Strumenti di IA generativa
• Previsioni meteo

 

L'IA funziona a volte da sola e a volte in combinazione con altre tecnologie come i sensori, la robotica o la geolocalizzazione. In generale, tutti i nostri smartphone e computer integrano alcuni programmi basati sull'IA.

 

L'intelligenza artificiale è una branca dell'informatica. Comprende quindi altre discipline già note in questo campo: l'apprendimento automatico, l'apprendimento profondo e altre ancora.

 

Questi metodi aiutano l'intelligenza artificiale a continuare a "imparare", cioè a imitare sempre meglio i processi decisionali del cervello umano. Grandi quantità di dati vengono utilizzate per rendere l'intelligenza artificiale sempre più significativa ed efficace.

 

Da quanto tempo esiste l'intelligenza artificiale?

L'intelligenza artificiale (AI ) è attualmente sulla bocca di tutti, ma non è affatto una nuova invenzione. I primi algoritmi in grado di "imparare" ed evolversi sono stati sviluppati già a metà del XX secolo. Questo ha permesso alla tecnologia di risolvere problemi già all'epoca.

 

Con l'avanzare della digitalizzazione, tuttavia, l'IA si è sviluppata sempre di più, tanto da creare un vero e proprio clamore. Non solo le aziende e gli scienziati, ma anche i privati fanno uso delle tecnologie AI. I sistemi corrispondenti sono riusciti a migliorare notevolmente l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP).

 

L'intelligenza artificiale è ora in grado non solo di imparare e imitare il linguaggio umano, ma anche di creare immagini, video, codici software e strutture molecolari.

 

Tuttavia, l'idea dell'intelligenza artificiale non è nata nel nostro tempo. Già nell'antica Grecia si aveva la visione di una "macchina che pensa". Naturalmente, all'epoca non era possibile realizzarla perché non esiste va l'elaborazione elettronica dei dati.

 

Quanto è importante l'IA per la vita quotidiana?

Oggi è quasi impossibile non entrare in contatto con l'intelligenza artificiale. Sono molti i settori in cui l'intelligenza artificiale svolge un ruolo importante. Il numero di applicazioni dell'intelligenza artificiale aumenta di giorno in giorno.

 

Strumenti come ChatGPT di Open AI, in particolare, stanno portando sempre più persone a utilizzare l'intelligenza artificiale. Questo, a sua volta, sta scatenando nuovi dibattiti. L'attenzione si concentra ora sull' etica dell'IA, sulla fiducia nell'IA, sull'uso sicuro dell'IA e sull'IA responsabile. Tutto ciò dimostra che l'intelligenza artificiale sta svolgendo un ruolo importante nella società.

 

Tipi di IA: IA forte e IA debole

Quando si parla di IA, si può fare una distinzione tra due tipi:

 

• IA debole - nota anche come IA ristretta: addestrata e focalizzata sull'esecuzione di compiti specifici, ad esempio Siri di Apple, veicoli autonomi, Alexa di Amazon.
• IA forte - consistente nell'intelligenza artificiale generale (AGI): forma teorica di IA in cui gli esseri umani e le macchine sono ugualmente intelligenti, nota anche come superintelligenza

 

L'IA debole è quindi quella che incontriamo ogni giorno. Non ci sono esempi pratici di IA forte, perché al giorno d'oggi è del tutto teorica, nonostante il progresso digitale.

 

Sottodiscipline dell'intelligenza artificiale

Le già citate discipline informatiche dell'apprendimento profondo e dell'apprendimento automatico sono ciò che rende l'intelligenza artificiale ciò che è. Si tratta di importanti sottodiscipline necessarie per le funzioni dell'intelligenza artificiale.

 

Hanno una cosa in comune: si basano su reti neurali che permettono di imparare da grandi quantità di dati. Queste reti sono modellate sul cervello umano, che ha numerose connessioni e strati che consentono di pensare e apprendere in modo intelligente.

 

Quando si tratta di risolvere un compito, la rete neurale viene addestrata con i dati. A questo scopo, le strutture programmatiche sono costituite da strati di nodi interconnessi, simili al cervello umano.

 

La differenza principale tra l'apprendimento automatico e l'apprendimento profondo è che utilizzano tipi diversi di reti neurali. Gli algoritmi di apprendimento automatico hanno uno strato di ingresso e uno di uscita. In mezzo, ci sono uno o due strati nascosti.

 

Questi algoritmi sono quindi limitati all'apprendimento supervisionato . È ancora necessaria la presenza di un esperto umano che strutturi i dati. Solo così i dati possono essere estratti dall'IA.

 

L'apprendimento profondo, invece, utilizza - come suggerisce il nome - reti neurali profonde. Sono costituite da uno strato di ingresso e da tre o più strati nascosti, nonché da una struttura di uscita. L'apprendimento non supervisionato diventa possibile. Non è più necessario che l'uomo strutturi i dati.

 

L'apprendimento profondo consente quindi l'apprendimento automatico su larga scala. Ecco come le due sottoaree si differenziano e al tempo stesso si intersecano.

 

L'IA generativa come tecnologia di punta

Oggi parliamo principalmente di IA generativa. Si tratta di modelli di apprendimento profondo che sono in grado di imparare dai dati grezzi. Codificano una rappresentazione semplificata dei dati di addestramento e creano nuovi lavori a partire da essi. Questi non sono identici ai dati originali, ma sono molto simili ad essi.

 

I modelli generativi di intelligenza artificiale sono in uso da molti anni. Vengono utilizzati per analizzare dati numerici per la statistica. Il loro campo di applicazione si sta ora espandendo per includere immagini, linguaggio e molti altri tipi di dati complessi.

 

Dato che la ricerca sull'intelligenza artificiale è in pieno sviluppo, le tecnologie corrispondenti vengono introdotte sempre più spesso nelle aziende. Diversi processi possono essere migliorati e in alcuni casi interi flussi di lavoro ne beneficiano.

 

 

Aree di applicazione dell'IA

I campi di applicazione dell'intelligenza artificiale sono tanto vasti quanto la diversità dell'IA stessa.

 

• Riconoscimento vocale: l'intelligenza artificiale è in grado di riconoscere e interpretare il linguaggio verbale. Tali algoritmi sono utilizzati, ad esempio, negli assistenti vocali. Inoltre, l'intelligenza artificiale può anche riconoscere il discorso dal punto di vista semantico. Ciò estende l'ambito di applicazione ai testi scritti.
• Visione artificiale: l'intelligenza artificiale è in grado di riconoscere immagini, grafici, video e altri input visivi e di ricavarne informazioni importanti. L'elaborazione di grandi serie di dati avviene alla velocità della luce e trova applicazione in settori quali la diagnostica medica e la traduzione della scrittura a mano in caratteri tipografici.
• Riconoscimento dei modelli: l'apprendimento automatico aiuta l'intelligenza artificiale a identificare i modelli nelle sequenze di eventi. Per gli esseri umani, tali schemi sono visibili - se mai lo sono - solo attraverso analisi approfondite. Ad esempio, l'IA è in grado di riconoscere gli schemi di errore nell'elettronica dei veicoli, in modo da poter sostituire le parti prima ancora che causino problemi.

 

Opportunità dell'IA per le aziende

Le aree di applicazione dell'intelligenza artificiale offrono opportunità interessanti per le aziende. È possibile ottimizzare i processi e ottenere molti altri vantaggi. L'intelligenza artificiale viene utilizzata in modo mirato per migliorare determinate aree dell'azienda.

 

Servizio clienti

L'intelligenza artificiale sta diventando sempre più comune nel servizio clienti. In molte aziende, l'assistenza non è più fornita da dipendenti umani, ma da chatbot e agenti virtuali online. Questi sono addestrati a rispondere alle domande più frequenti e a offrire consigli personalizzati.

 

L'intelligenza artificiale è già in grado di vendere prodotti, suggerire taglie di abbigliamento, aiutare con le spedizioni e i resi e svolgere molte altre attività che in precedenza erano svolte dagli esseri umani. Ciò significa che molti clienti possono essere aiutati in modo molto più mirato e veloce. Ciò aumenta la soddisfazione e la fedeltà dei clienti.

 

Ottimizzazione del processo

La capacità dell'IA di riconoscere gli schemi facilita anche l'identificazione degli errori nei processi. Ciò consente di utilizzare l'apprendimento automatico per ottimizzare i processi e utilizzare le risorse in modo più efficace.

 

Rilevamento delle anomalie

Meccanismi simili a quelli utilizzati nell'ottimizzazione dei processi grazie all'intelligenza artificiale svolgono un ruolo chiave anche nel rilevamento delle anomalie. L'intelligenza artificiale è in grado di rilevare in modo rapido e affidabile le anomalie nei set di dati.

 

Possono essere componenti difettosi, apparecchiature difettose, errori umani o violazioni della sicurezza informatica. In questo modo è possibile migliorare i prodotti e i processi produttivi e renderli più sicuri.

 

Catene di approvvigionamento

È possibile ottimizzare le catene di fornitura con l'intelligenza artificiale. Si tratta della cosiddetta tecnologia robotica adattiva, che si basa sulle informazioni dei dispositivi provenienti dall'Internet of Things (IoT). Gli algoritmi di ricerca e di riconoscimento dei modelli analizzano i dati in tempo reale e possono identificare ed eliminare gli errori nelle catene di fornitura.

 

Marketing online

Anche in marketing online Le tecnologie AI possono essere utilizzate anche nel marketing online. ChatGPT e le sue alternative aiutano a ricercare e creare contenuti adeguati. È inoltre possibile realizzare molti altri progetti creativi con l'IA.

 

Safe AI - la sicurezza prima di tutto

Quando gli esseri umani si affidano alle macchine, è importante prendere precauzioni per la sicurezza. I sistemi di intelligenza artificiale sono specificamente protetti da Safe AI. Ciò è particolarmente importante per tecnologie come la guida autonoma.

 

Ciò richiede un'analisi precisa dei dati e un controllo dei processi. Per restare all'esempio della guida autonoma: I veicoli devono essere in grado di riconoscere e interpretare in modo affidabile l'ambiente circostante. Questo costituisce la base per una reazione.

 

Tuttavia, c'è un problema: il processo decisionale dell'IA è opaco per gli esseri umani. Inoltre, non è possibile per l'uomo adattare le decisioni. L'uomo può controllare solo l'input e il risultato, tutto ciò che sta nel mezzo è fuori dal suo controllo.

 

Di conseguenza, è ancora difficile classificare e valutare la sicurezza e l'affidabilità dell'intelligenza artificiale . Per questo motivo, l'intelligenza artificiale viene utilizzata solo gradualmente nelle applicazioni critiche per la sicurezza.

 

Industria 4.0 - L'apprendimento automatico per le aziende

Tuttavia, l'ambito in cui l'IA è già ampiamente utilizzata è quello dell'industria. La digitalizzazione dell'industria non è quindi definita"Industria 4.0"senza una buona ragione. L'apprendimento automatico garantisce una migliore pianificazione e previsioni affidabili.

 

Le macchine sono collegate in rete tra loro e agiscono automaticamente. Avendo accesso all'ambiente circostante, possono adattare le loro azioni ad esso in modo indipendente.

 

Tuttavia, anche l'aspetto della sicurezza gioca un ruolo importante: l'IA deve essere adeguatamente salvaguardata in modo che gli esseri umani e i robot possano lavorare fianco a fianco e non si verifichino infortuni.