Che cos'è l'intelligenza artificiale?

È la capacità di un sistema informatico di simulare le funzioni cognitive umane, ad esempio l'apprendimento e la risoluzione dei problemi.

Come funziona l'intelligenza artificiale?

Usando la matematica e la logica, un sistema informatico simula i ragionamenti che gli esseri umani usano per imparare da nuove informazioni e prendere decisioni.

Un sistema informatico con intelligenza artificiale crea previsioni o interviene in base a criteri nei dati esistenti e può quindi apprendere dai propri errori per incrementare l'accuratezza. Un'intelligenza artificiale matura elabora le nuove informazioni in modo estremamente rapido e accurato e risulta quindi utile per scenari complessi, tra cui le automobili autoguidate, i programmi di riconoscimento delle immagini e gli assistenti virtuali.

Correlazione tra intelligenza artificiale e Machine Learning

Machine Learning è considerato un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale. Machine Learning è incentrato sul training di computer affinché analizzino e apprendano dai dati con un approccio analogo a quello degli esseri umani. Machine Learning è quindi una tecnica utile per lo sviluppo dei sistemi di intelligenza artificiale.

Informazioni su Machine Learning

Correlazione tra intelligenza artificiale e API cognitive

Le API (Application Programming Interface) connettono le applicazioni ad altri sistemi, servizi o applicazioni. Quando usi le API cognitive, richiedi l'accesso a una libreria di modelli intelligenti specifici del dominio.

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Correlazione tra intelligenza artificiale e data science

L'intelligenza artificiale e data science richiedono la combinazione, l'analisi e la raccolta di set di dati di grandi dimensioni, ma hanno obiettivi diversi. L'intelligenza artificiale è incentrata sul modo in cui i computer possono prendere decisioni basate sui dati. Data science, invece, è incentrata sull'uso di matematica, statistica e Machine Learning per l'estrazione di informazioni dettagliate dai dati.

Correlazione tra intelligenza artificiale e robotica

Un robot è in genere costituito da una forma fisica e dal software che lo controlla. I robot controllati dal software con intelligenza artificiale si muovono in modo autonomo, senza richiedere istruzioni dirette da una persona. Non tutti i robot sono controllati dall'intelligenza artificiale, tuttavia, e non tutta l'intelligenza artificiale richiede una forma fisica.

Tipi di intelligenza artificiale

Intelligenza artificiale debole

Con intelligenza artificiale debole si indica la capacità di un sistema informatico di eseguire un'attività in modo migliore rispetto a un essere umano.

L'intelligenza artificiale debole è il livello più elevato di sviluppo di intelligenza artificiale raggiunto attualmente dagli esseri umani e ogni esempio di intelligenza artificiale nel mondo odierno rientra in questa categoria, inclusi i veicoli autonomi e gli assistenti digitali personali. Anche quando sembra che l'intelligenza artificiale pensi in modo autonomo, infatti, sta in realtà coordinando diversi processi limitati e prendendo decisioni entro un framework predeterminato. Il "pensiero" dell'intelligenza artificiale non comporta consapevolezza o emozioni.

Intelligenza artificiale forte

Con intelligenza artificiale forte, definita a volte "intelligenza artificiale a livello umano", si indica la capacità di un sistema informatico di offrire prestazioni superiori a quelle degli esseri umani in qualsiasi attività intellettuale. È il tipo di intelligenza artificiale rappresentato nei film in cui i robot hanno pensieri consapevoli e agiscono in base a motivazioni specifiche.

In teoria un sistema informatico che ha ottenuto un livello di intelligenza artificiale forte sarebbe in grado di risolvere problemi molto complessi, applicare valutazioni in situazioni incerte e incorporare le conoscenze precedenti nei ragionamenti correnti. Sarebbe in grado di presentare un livello di creatività e immaginazione pari a quello degli esseri umani e di eseguire una gamma di attività più ampia rispetto all'intelligenza artificiale debole.

Superintelligenza artificiale

Un sistema informatico che ha realizzato la superintelligenza artificiale potrebbe ottenere prestazioni superiori a quelle degli esseri umani in quasi tutti i campi, tra cui la creatività scientifica, la conoscenza generale e le competenze sociali.

Machine Learning

Machine Learning è un processo seguito dai sistemi informatici per ottenere l'intelligenza artificiale. Usa algoritmi per identificare criteri nei dati e questi criteri vengono quindi usati per creare un modello di dati in grado di generare stime.

I modelli di Machine Learning vengono sottoposti a training in base a subset di dati. Quando i dati usati per il training del modello rappresentano accuratamente i set di dati completi che verranno analizzati, l'algoritmo restituisce risultati più accurati. Quando il training del modello di Machine Learning ha raggiunto un livello adeguato per un'esecuzione rapida e accurata della rispettiva attività sufficiente per risultare utile e attendibile, ha raggiunto l'intelligenza artificiale debole.

Deep Learning

Deep Learning è un tipo avanzato di Machine Learning che usa reti di algoritmi ispirati dalla struttura del cervello, note come reti neurali. Una rete neurale profonda include nodi neurali annidati e ogni domanda a cui risponde porta a un set di domande correlate.

Deep Learning richiede in genere un set di dati di grandi dimensioni di cui eseguire il training. I set di training per Deep Learning sono a volte costituiti da milioni di punti dati. Dopo il training basato su questi set di dati di grandi dimensioni, una rete neurale profonda può gestire un livello di ambiguità superiore rispetto a una rete superficiale. Risulta quindi utile per applicazioni quali il riconoscimento di immagini, in cui l'intelligenza artificiale deve trovare i bordi di una forma prima di potere identificare il contenuto dell'immagine. Deep Learning è inoltre la tecnologia che esegue il training di un'intelligenza artificiale in grado di superare le competenze umane in giochi complessi come gli scacchi.

Esempi di intelligenza artificiale

I business di tutto il mondo usano già l'intelligenza artificiale in una vasta gamma di applicazioni e la tecnologia intelligente è un campo in continua crescita. Ecco alcuni esempi di applicazioni attuali dell'intelligenza artificiale:

Automobili autoguidate

Le automobili autoguidate e altri veicoli autonomi sono alcuni degli esempi di intelligenza artificiale più complessi al mondo. Questi sistemi coordinano più processi per simulare i processi mentali usati dai guidatori umani. Usano il riconoscimento delle immagini per identificare cartelli, segnaletica, flusso del traffico e ostacoli. Ottimizzano gli itinerari da percorrere per raggiungere destinazioni specifiche. Inviano e ricevono inoltre dati in tempo reale per diagnosticare in modo proattivo i problemi e aggiornare il proprio software.

Bot e assistenti digitali

Le conversazioni sono una modalità di comunicazione naturale per le persone e le interfacce basate su conversazione sono sempre più diffuse, grazie al progresso dell'intelligenza artificiale. Alcune interfacce hanno una finalità specifica e le persone le usano per una sola attività, ad esempio l'acquisto di biglietti del cinema o la creazione di una storia costituita da thread di Twitter. Altre si comportano in modo più simile agli assistenti personali che possono risultare utili per un'ampia gamma di attività. Tutte le interfacce basate su conversazione tuttavia usano la comprensione del linguaggio naturale per interpretare le richieste, definite anche espressioni, e rispondere con informazioni rilevanti.

Motori di raccomandazioni

L'intelligenza artificiale viene usata principalmente per raccomandare elementi in base ai dati cronologici. Quando ad esempio un servizio di streaming multimediale fornisce consigli su cosa guardare o ascoltare successivamente, usa l'intelligenza artificiale per analizzare quello che hai guardato o ascoltato in passato, filtrare tutte le opzioni disponibili in base ai rispettivi attributi ed esporre l'opzione che dovrebbe piacerti di più. Quando acquisti articoli in un sito Web e il sito ti consiglia accessori o articoli correlati da aggiungere al carrello, usa l'intelligenza artificiale in un modo analogo.

Filtri per la posta indesiderata

Molte piattaforme per la posta elettronica usano l'intelligenza artificiale per evitare che i messaggi indesiderati vengano visualizzati nella posta in arrivo. Quando un nuovo messaggio di posta elettronica viene ricevuto dal sistema, l'intelligenza artificiale lo analizza per rilevare segnali che indicano che si tratta di posta indesiderata. Se il messaggio di posta elettronica soddisfa un numero sufficienti di criteri, viene contrassegnato come posta indesiderata e messo in quarantena. Quando fornisci feedback correggendo flag non corretti o contrassegnando come posta indesiderata i messaggi non rilevati dal filtro, il sistema apprende da tale feedback e modifica i parametri.

Tecnologia per abitazioni intelligenti

Quasi tutte le soluzioni usate per automatizzare la tua abitazione usano l'intelligenza artificiale, ad esempio le lampadine intelligenti che rimangono in attesa di comandi, i termostati intelligenti che apprendono le tue preferenze e si adeguano alle tue esigenze nel corso della giornata e gli aspirapolvere intelligenti che imparano a muoversi nella tua abitazione senza istruzioni.

Analisi dei dati sanitari

Le organizzazioni del settore sanitario di tutto il mondo usano l'intelligenza artificiale per agevolare la ricerca, i test, la diagnosi, la terapia e il monitoraggio. Alcune usano l'intelligenza artificiale per analizzare campioni di tessuto e offrire diagnosi più accurate. Alcune società usano l'intelligenza artificiale per analizzare i dati clinici e individuare carenze nell'assistenza ai pazienti. L'intelligenza artificiale viene usata da alcune società anche per analizzare miliardi di composti chimici per aiutare i chimici ad accelerare le nuove scoperte e identificare candidati validi per le sperimentazioni cliniche.

Vantaggi dell'intelligenza artificiale

L'intelligenza artificiale offre vantaggi concreti per quasi tutti i settori. Ecco alcuni dei vantaggi principali già rilevati dalle aziende:

Disponibilità continua

Poiché i sistemi informatici non hanno le stesse esigenze biologiche degli esseri umani, un sistema intelligente può lavorare tutto il giorno, senza interruzioni.

Comunicazioni su larga scala

Grazie ai bot e agli agenti virtuali, le società possono offrire indicazioni e supporto a più persone in più posizioni contemporaneamente.

Automazione delle attività ripetitive

L'uso dell'intelligenza artificiale per l'esecuzione di attività ripetitive e che richiedono molto tempo aiuta le persone nel tuo business a concentrarsi su lavoro più strategico e rilevante.

Decisioni più rapide e più precise

L'intelligenza artificiale riduce l'errore umano e risulta quindi utile per le decisioni che si basano principalmente sui dati e richiedono molti calcoli complessi.

Raccomandazioni più rilevanti

L'intelligenza artificiale ti aiuta a offrire raccomandazioni e suggerimenti più rilevanti ai tuoi clienti, in base ai rispettivi interessi e alle rispettive abitudini.

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