{"id":39397,"date":"2023-08-23T10:21:00","date_gmt":"2023-08-23T13:21:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/?p=39397"},"modified":"2023-08-25T10:52:07","modified_gmt":"2023-08-25T13:52:07","slug":"quattro-modi-in-cui-lintelligenza-artificiale-sta-plasmando-il-futuro-del-business","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/it\/blog\/quattro-modi-in-cui-lintelligenza-artificiale-sta-plasmando-il-futuro-del-business\/","title":{"rendered":"Quattro Modi in cui L’Intelligenza Artificiale sta Plasmando il Futuro del Business"},"content":{"rendered":"\n
A questo punto sarete probabilmente consapevoli di quanto l’IA sia destinata a cambiare il settore, ma forse non conoscete i modi in cui sta attivamente plasmando il business oggi. In questo articolo esamineremo tutti i diversi rami e tipi di IA, nonch\u00e9 i quattro modi in cui sta plasmando il futuro delle imprese.<\/p>\n\n\n\n
Continuate a leggere per saperne di pi\u00f9.<\/p>\n\n\n\n
Quanti ambiti dell’IA esistono?<\/h2>\n\n\n\n
Alcuni termini possono sembrare sinonimi di intelligenza artificiale, ma in questo lessico c’\u00e8 molto di pi\u00f9 di quello che si vede. Le varie branche dell’IA vengono applicate in modi e settori specifici per risolvere determinati problemi.<\/p>\n\n\n\n
Ci auguriamo che alla fine di questo segmento, quando sentirete parole come “apprendimento automatico” e “reti neurali”, sappiate esattamente cosa fa e come si usa.<\/p>\n\n\n\n
Machine Learning<\/h3>\n\n\n\n
Ok, prima di tutto togliamo di mezzo la parola d’ordine pi\u00f9 popolare. L’apprendimento automatico (ML) \u00e8 una forma di IA che si basa sull’addestramento di un algoritmo per riconoscere determinati testi, codici, discorsi o immagini. \u00c8 stata applicata a cose come il riconoscimento facciale, le auto a guida autonoma e la sintesi vocale.<\/p>\n\n\n\n
Questa forma di IA richiede un’ampia quantit\u00e0 di dati per funzionare e l’algoritmo \u00e8 buono solo quanto i dati che gli vengono forniti, il che significa che un’elevata qualit\u00e0 dei dati \u00e8 fondamentale per il suo successo. Questi programmi devono anche essere addestrati per rafforzare il riconoscimento.<\/p>\n\n\n\n
Questo processo di formazione pu\u00f2 essere completato in diversi modi:<\/p>\n\n\n\n
In questa forma di ML, gli esperti di dati forniscono all’algoritmo dati etichettati, definendo le variabili per i dati e fornendo l’etichetta desiderata per l’output (ci\u00f2 che la macchina riconosce). Questa soluzione \u00e8 ideale per i programmi che devono registrare con precisione ci\u00f2 che stanno guardando.<\/p>\n\n\n\n
Apprendimento non supervisionato:<\/strong><\/p>\n\n\n\n
In questa forma di addestramento, i dati forniti all’algoritmo di ML non sono etichettati. L’algoritmo cerca invece di raggruppare i dati in gruppi che appaiono pi\u00f9 simili tra loro. Gli esperti di dati modificheranno quindi il programma per incentivare alcuni raggruppamenti rispetto ad altri. Questo \u00e8 particolarmente utile negli algoritmi di analisi dei cluster.<\/p>\n\n\n\n
Apprendimento per rinforzo:<\/strong><\/p>\n\n\n\n
Questa forma di apprendimento \u00e8 molto simile al modo in cui addestriamo i cani, che ci crediate o no. Gli esperti di dati utilizzano il rinforzo positivo e negativo per addestrare l’algoritmo di ML. \u00c8 particolarmente utile quando si progetta un programma per completare un processo a pi\u00f9 fasi e richiede il maggior numero di interventi rispetto a qualsiasi altro metodo.<\/p>\n\n\n\n
Robotica<\/h3>\n\n\n\n
Mentre la robotica tradizionale potrebbe non implementare l’uso dell’intelligenza artificiale, la robotica di oggi certamente lo fa. Questa branca dell’IA \u00e8 incredibilmente di nicchia e si concentra esclusivamente sulla programmazione dell’IA per far funzionare automaticamente le macchine nelle grandi fabbriche.<\/p>\n\n\n\n
Per la maggior parte, elementi come il riconoscimento visivo non sono sempre utilizzati quando si tratta di programmare la robotica. L’industria automobilistica, ad esempio, pu\u00f2 semplicemente programmare linee di assemblaggio per completare compiti ripetitivi, fornendo le stesse identiche condizioni di partenza per ogni fase, in modo che la macchina non debba modificare nessuno dei suoi movimenti programmati.<\/p>\n\n\n\n
Altre applicazioni pi\u00f9 complesse della robotica fanno uso di algoritmi di intelligenza artificiale. Questo \u00e8 pi\u00f9 comune nei processi in cui un singolo robot deve completare una serie di compiti in cui la condizione di partenza \u00e8 diversa ogni volta.<\/p>\n\n\n\n
Reti neurali<\/h3>\n\n\n\n
\u00c8 forse la forma pi\u00f9 complessa di intelligenza artificiale. Si ispira alla biologia e organizza un insieme di nodi in una rete collegata. Questi singoli componenti costituiscono la base di una rete neurale, ognuno dei quali influenza l’altro per memorizzare e analizzare dati complessi.<\/p>\n\n\n\n
Ciascun nodo contiene un peso e una soglia. Quando un nodo riceve una quantit\u00e0 di dati sufficiente a far scattare la sua soglia, si attiva, passando le informazioni al nodo successivo e applicando il suo peso ai dati; un nodo che non ha raggiunto la sua soglia non si attiva.<\/p>\n\n\n\n
Sebbene il funzionamento interno delle reti neurali sia probabilmente meglio lasciato agli esperti di dati, \u00e8 sufficiente sapere che pi\u00f9 strati di nodi ci sono, pi\u00f9 complessa \u00e8 la rete. Tecnicamente un ramo dell’apprendimento automatico, sono uno strumento potente nell’arsenale dell’intelligenza artificiale e sono fondamentali per creare algoritmi di apprendimento profondo.<\/p>\n\n\n\n
Sistema esperto<\/h3>\n\n\n\n
Nati negli anni ’70 e migliorati da allora, i sistemi esperti sono forse la prima forma di modello di IA mai creata. Si basano su una raccolta di informazioni e utilizzano tali dati per fornire suggerimenti in una configurazione “se-allora”. Pi\u00f9 ampia \u00e8 la base di informazioni, migliore \u00e8 la capacit\u00e0 del modello di fornire suggerimenti.<\/p>\n\n\n\n
I sistemi esperti sono pi\u00f9 comunemente utilizzati in programmi come Google Search per fornire suggerimenti sugli errori ortografici nelle query di ricerca degli utenti. Si tratta di modelli complessi progettati per essere estremamente veloci, reattivi, affidabili e facilmente comprensibili.<\/p>\n\n\n\n
Elaborazione del Linguaggio Naturale<\/h3>\n\n\n\n
L’elaborazione del linguaggio naturale, o NLP, \u00e8 un modello di intelligenza artificiale specificamente progettato per comprendere e riconoscere il parlato e il testo umano. I moderni modelli NLP fanno ampio uso anche dell’analisi del sentiment, che consente loro di determinare, attraverso il candore e l’intonazione (per la voce) e i raggruppamenti di parole (per il testo), il tono emotivo della persona con cui sta conversando (positivo, negativo o neutro).<\/p>\n\n\n\n
La PNL \u00e8 stata per anni un’ardua questione da risolvere, ed \u00e8 per questo che la sua attuale applicazione in programmi come ChatGPT ha suscitato grande scalpore tra gli esperti di dati. Se avete mai usato il programma, saprete che la PNL permette a ChatGPT non solo di comprendere chiaramente il testo, ma anche di riprodurlo con una precisione spaventosa.<\/p>\n\n\n\n
Logica Fuzzy<\/h3>\n\n\n\n
La logica fuzzy si concentra sulla determinazione del grado di verit\u00e0 o falsit\u00e0 di una condizione. Mentre la maggior parte delle altre forme di logica digitale funzionano su un sistema binario di vero (valore 1,0) o falso (valore 0,0), la logica fuzzy consente una gamma di valori tra i due.<\/p>\n\n\n\n
Questo pu\u00f2 essere estremamente utile quando si progettano modelli di IA che imitano il pensiero umano, poich\u00e9 tendiamo a identificare i concetti e la logica all’interno di uno spettro. La logica fuzzy \u00e8 stata implementata negli algoritmi di apprendimento automatico per aumentare la sofisticazione di questi sistemi.<\/p>\n\n\n\n
Visione Computerizzata<\/h3>\n\n\n\n
La computer vision \u00e8 una delle forme di intelligenza artificiale pi\u00f9 diffuse oggi sul mercato. Si concentra in particolare sulla creazione di modelli in grado di interpretare accuratamente le immagini digitali ed \u00e8 responsabile della creazione di algoritmi di riconoscimento facciale, oltre a essere un elemento cruciale di programmi di generazione di immagini come Midjourney Dall-E.<\/p>\n\n\n\n
La sfida della computer vision \u00e8 che i dati forniti a queste macchine sono in 2D, il che rende difficile capire come certe forme possano apparire da angolazioni diverse, come mani e piedi. Sappiamo che le fotografie sono bidimensionali, ma gli oggetti che ritraggono sono 3D e cambiano forma a seconda dell’angolazione dell’osservatore.<\/p>\n\n\n\n
E la IA Generativa?<\/h2>\n\n\n\n
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Come abbiamo detto in precedenza, l’IA generativa rientra nella categoria dell’IA a memoria limitata<\/strong> e, pur non essendo di per s\u00e9 intelligente, pu\u00f2 fornire risposte incredibilmente simili a quelle umane a determinate richieste e input.<\/p>\n\n\n\n
Se volete approfondire cosa pu\u00f2 fare l’IA generativa e come viene applicata nelle aziende, abbiamo recentemente pubblicato un white paper sull’argomento che potete trovare qui<\/a>.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n
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