Intelligenza Artificiale a Cosa serve e come Funziona

Che cos’è

L’intelligenza artificiale è una branca dell’informatica che si sforza di replicare o simulare l’intelligenza umana in un computer, in modo che lo stesso o delle macchine ad esso connesso possano svolgere compiti che in genere richiedono l’intervento o la guida di un uomo. Alcune funzioni programmabili dei sistemi di intelligenza artificiale includono pianificazione, apprendimento, ragionamento, risoluzione dei problemi e processo decisionale.

I sistemi di intelligenza artificiale sono alimentati da algoritmi, che utilizzano tecniche come l’apprendimento automatico, l’apprendimento profondo e l’applicazione di regole. Gli algoritmi di machine learning forniscono i dati dei computer ai sistemi di intelligenza artificiale, usando tecniche statistiche per consentire ai sistemi di intelligenza artificiale di apprendere nel corso del tempo. Attraverso l’apprendimento automatico, i sistemi di intelligenza artificiale migliorano progressivamente i compiti, senza dover essere programmati in modo specifico per farlo.
In modo colloquiale il termine “intelligenza artificiale” è spesso usato per descrivere macchine (o computer) che imitano funzioni “cognitive” che gli esseri umani associano alla mente umana , come “apprendimento” e “risoluzione dei problemi”.

intelligenza artificiale debole o forte

ci sono due tipi di intelligenza artificiale, quella debole e quella forte.

  • IA DEBOLE: l’intelligenza debole è limitata. Siri, Cortana ed Alexa sono  esempi di intelligenza debole o ristretta. Operano in un intervallo limitato precedentemente definito, non esiste un’intelligenza genuina, nessuna coscienza, nessuna vita, nonostante sia un esempio sofisticato di IA debole.
  • IA FORTE : è quella che eguaglia o supera l’ intelligenza media umana, ovvero l’intelligenza di una macchina che può svolgere con successo qualsiasi compito intellettuale di qualsiasi essere umano. È un obiettivo importante per la ricerca dell’intelligenza artificiale e un argomento interessante per la fantascienza . La fantascienza associa l’IA forte a qualità umane come consapevolezza , sensibilità , saggezza e conoscenza di sé.Finora, una forte intelligenza artificiale rimane un’aspirazione, un sogno, un’ ipotesi ancora non realizzata nonostante i grandi progressi nel campo e il miglioramento di complessi algoritmi matematici. Qualcosa di importante da notare è che l’emergere e l’applicazione di questo tipo di intelligenza artificiale porterebbe nuovi problemi come le incognite morali sulla posizione che dovremmo assumere come esseri umani prima di un essere che a causa della sua nuova intelligenza non potrebbe essere considerato solo come un’altra macchina.Un altro passo sconosciuto è se potrebbe raggiungere un livello in cui diventa consapevole. Tuttavia, la coscienza può essere empiricamente dimostrata solo a se stessi, le altre coscienze sono logicamente dedotte dall’esistenza di un cervello, il cui substrato è biologico, non elettronico. Poiché l’IA ha il potenziale per diventare più intelligente di qualsiasi essere umano, non abbiamo un modo infallibile per prevedere come si comporterà. Non possiamo usare gli sviluppi tecnologici del passato come una base perché non abbiamo mai creato nulla che abbia la capacità, inconsapevolmente o inconsapevolmente, di superarci. Il miglior esempio di ciò che potremmo affrontare potrebbe essere la nostra stessa evoluzione.

intelligenza-artificiale

l’intelligenza artificiale le basi

cerchiamo di comprendere alcuni concetti basici dell’ intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale può essere divisa in due sottocampi:

  • Apprendimento automatico
  • Apprendimento approfondito

Apprendimento automatico

Innanzitutto, l’apprendimento automatico è un concetto fondamentale dell’intelligenza artificiale. Tutti noi dobbiamo imparare e anche il nostro trasferimento di conoscenza umana viene effettuato attraverso tale metodo di apprendimento. Impariamo la conoscenza dei nostri antenati e quindi creiamo nuova conoscenza per inferenza. Speriamo anche che la macchina abbia una tale capacità: apprendendo le informazioni precedenti, la macchina è più come avere intelligenza e può reagire di conseguenza per nuovi input in futuro. Questo si chiama machine learning.

Apprendimento approfondito

Quando parliamo di intelligenza artificiale, spesso sentiamo concetti come l’apprendimento automatico e l’apprendimento profondo. In realtà, sono una relazione inclusiva e l’intelligenza artificiale include l’apprendimento automatico e l’apprendimento profondo, e una forma specifica di apprendimento nell’apprendimento automatico è chiamata apprendimento profondo. Si basa principalmente su algoritmi di reti neurali. Attualmente, il deep learning ha fatto grandi progressi nei settori del riconoscimento delle immagini, del riconoscimento vocale, dell’elaborazione del linguaggio naturale, del riconoscimento audio, del filtro sui social network, della traduzione automatica, dell’analisi delle immagini mediche e dei programmi di giochi da tavolo.

 

A cosa serve l’intelligenza artificiale

L’IA ha ampie applicazioni

  • L’intelligenza artificiale viene utilizzata per ridurre o evitare il compito ripetitivo. Ad esempio, l’IA può ripetere un’attività in modo continuo, senza fatica. In effetti, l’IA non riposa mai, ed è indifferente al compito da svolgere.
  • L’intelligenza artificiale migliora un prodotto esistente. Prima dell’era dell’apprendimento automatico, i prodotti chiave si basavano su regole hard-code. Le imprese hanno introdotto l’intelligenza artificiale per migliorare la funzionalità del prodotto anziché ricominciare da zero per progettare nuovi prodotti. Puoi pensare a un’immagine di Facebook. Qualche anno fa, dovevi taggare i tuoi amici manualmente. Oggi, con l’aiuto dell’intelligenza artificiale, Facebook ti dà la raccomandazione di un amico.

L’intelligenza artificiale viene utilizzata in tutti i settori, dal marketing alla catena di approvvigionamento, dalla finanza al settore della trasformazione alimentare. I servizi finanziari e la comunicazione ad alta tecnologia stanno guidando i campi dell’IA.

Intelligenza artificiale programmazione

Proprio come nello sviluppo della maggior parte delle applicazioni software , uno sviluppatore ha una varietà di linguaggi da usare per scrivere software di intelligenza artificiale. Tuttavia, non esiste un linguaggio di programmazione perfetto da indicare come il miglior linguaggio di programmazione utilizzato nell’intelligenza artificiale. Il processo di sviluppo dipende dalla funzionalità desiderata dell’applicazione AI in fase di sviluppo. Finora l’IA ha raggiunto l’intelligenza biometrica, i pilota automatici per auto a guida autonoma e altre applicazioni che richiedevano un linguaggio di codifica dell’intelligenza artificiale diverso per i loro progetti di sviluppo.

Java, Python, Lisp, Prolog e C ++ sono i principali linguaggi di programmazione AI utilizzati per l’intelligenza artificiale in grado di soddisfare esigenze diverse nello sviluppo e nella progettazione di software diversi. Spetta a uno sviluppatore scegliere quale delle lingue AI soddisferà le funzionalità e le caratteristiche desiderate dei requisiti dell’applicazione.

Intelligenza Artificiale pro e contro

L ‘ IA è stata concepita con il presupposto che l’intelligenza umana “può essere descritta in modo così preciso da poter fabbricare una macchina per simularla”. Ciò solleva argomentazioni filosofiche sulla mente e sull’etica della creazione di esseri artificiali dotati di intelligenza umana. Questi problemi sono stati esplorati dal mito , dalla finzione (ci sono parecchi film che parlando di intelligenza artificiale) e dalla filosofia fin dall’antichità .

Alcune persone considerano l’intelligenza artificiale un pericolo per l’umanità se progredisce senza sosta. Altri ritengono che l’IA, diversamente dalle precedenti rivoluzioni tecnologiche, creerà una disoccupazione di massa perchè i robot sostituiranno il lavoro dell’ uomo in parecchi campi.

Nel ventunesimo secolo, le tecniche di intelligenza artificiale hanno subito una rinascita in seguito a progressi simultanei nella potenza del computer , grandi quantità di dati e comprensione teorica; e le tecniche di intelligenza artificiale sono diventate una parte essenziale del settore tecnologico , contribuendo a risolvere molti problemi impegnativi nell’informatica, nell’ingegneria del software e nella ricerca operativa . Tutto ciò è vero che ha portato ad escludere una considerevole massa di personale in tutti i campi aziendali, è pur vero che gli stessi sono stati sostituiti da figure professionali che si occupano della manutenzione dei robot, degli automi e dei computer stessi.

Cosa sono le reti neurali

Quando si tratta di intelligenza artificiale, dobbiamo menzionare un noto algoritmo di intelligenza artificiale, chiamato reti neurali. Quindi la rete neurale è la stessa della trasmissione neurale del cervello umano, da un’unità di input all’unità di input successiva per ottenere un risultato. Questo è il principio di una semplice rete neurale, che è di simulare la trasmissione di informazioni dai nervi nel cervello umano. Trasferisce informazioni da un neurone a un altro e quindi passa.

UN INTERESSANTE APPLICAZIONE DEL RICONOSCIMENTO TRAMITE RETE NEURALE E’ DISPONIBILE IN QUESTO SITO. Dovete disegnare con il mouse dei semplici oggetti che la rete neurale riconoscerà.

In sostanza, se l’unità di informazioni raggiunge una certa soglia, è in grado di passare al livello successivo. Per apprendere dall’esperienza, le macchine confrontano gli output da una rete neurale, quindi modificano connessioni, pesi e soglie in base alle differenze tra loro.

Dopo l’invenzione dell’algoritmo di rete neurale, molti problemi, di una certa misura, sono stati risolti. Allo stesso tempo, le persone ottimizzano costantemente questo algoritmo. Innanzitutto, una rete molto usata e molto classica è la rete neurale BP. La rete neurale BP ha uno strato nascosto in più rispetto alla rete neurale originale. Ci sono ulteriori livelli nascosti nel livello di input e output. Può ridurre notevolmente la quantità di calcolo e la difficoltà di calcolo attraverso la discesa del gradiente.

 



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