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I crescenti investimenti in applicazioni di intelligenza artificiale e il crescente utilizzo dell’intelligenza artificiale nello spazio aziendale sono indicativi di come il mercato del lavoro si stia evolvendo, per gli esperti di intelligenza artificiale.
L’intelligenza artificiale è probabilmente uno dei progressi più entusiasmanti che stiamo sperimentando come esseri umani. È una branca dell’informatica dedicata alla creazione di macchine intelligenti che funzionano e reagiscono come gli esseri umani.
Esistono quattro tipi principali di IA. Sono:
Questo tipo di intelligenza artificiale è puramente reattiva e non ha la capacità di formare “ricordi” o utilizzare “esperienze passate” per prendere decisioni. Queste macchine sono progettate per eseguire compiti specifici. Ad esempio, le macchine da caffè o le lavatrici programmabili sono progettate per eseguire funzioni specifiche, ma non dispongono di memoria.
Questo tipo di intelligenza artificiale utilizza le esperienze passate e i dati presenti per prendere una decisione. La memoria limitata significa che le macchine non producono nuove idee. Hanno un programma integrato che gestisce la memoria. La riprogrammazione viene eseguita per apportare modifiche a tali macchine. Le auto a guida autonoma sono esempi di intelligenza artificiale con memoria limitata.
Queste macchine IA possono socializzare e comprendere le emozioni umane e avranno la capacità di comprendere cognitivamente qualcuno in base all’ambiente, alle caratteristiche facciali, ecc. Le macchine con tali capacità non sono ancora state sviluppate. Sono in corso molte ricerche su questo tipo di intelligenza artificiale.
Questo è il futuro dell’intelligenza artificiale. Queste macchine saranno super-intelligenti, senzienti e coscienti. Sono in grado di reagire in modo molto simile a un essere umano, anche se è probabile che abbiano caratteristiche proprie.
Esploriamo i seguenti modi che spiegano come possiamo implementare l’intelligenza artificiale:
È l’apprendimento automatico che dà all’IA la capacità di apprendere. Ciò viene fatto utilizzando algoritmi per scoprire modelli e generare approfondimenti dai dati a cui sono esposti.
L’apprendimento profondo, che è una sottocategoria dell’apprendimento automatico, fornisce all’intelligenza artificiale la capacità di imitare la rete neurale del cervello umano. Può dare un senso a modelli, rumore e fonti di confusione nei dati.
Cerchiamo di capire come funziona il deep learning.
Considera un’immagine mostrata di seguito:
L’immagine sopra mostra i tre strati principali di una rete neurale:
Le immagini che vogliamo separare vanno nel livello di input. Le frecce vengono disegnate dall’immagine sui singoli punti del livello di input. Ciascuno dei punti bianchi nel livello giallo (livello di input) rappresenta un pixel nell’immagine. Queste immagini riempiono i punti bianchi nel livello di input.
Dovremmo avere un’idea chiara di questi tre livelli mentre seguiamo questo tutorial sull’intelligenza artificiale.
Gli strati nascosti sono responsabili di tutti i calcoli matematici o dell’estrazione delle caratteristiche sui nostri input. Nell’immagine sopra, gli strati mostrati in arancione rappresentano gli strati nascosti. Le linee visibili tra questi strati sono chiamate “pesi”. Ognuno di essi rappresenta solitamente un numero float, o un numero decimale, che viene moltiplicato per il valore nel livello di input. Tutti i pesi si sommano nello strato nascosto. I punti nel livello nascosto rappresentano un valore basato sulla somma dei pesi. Questi valori vengono quindi passati al successivo livello nascosto.
Forse ti starai chiedendo perché ci sono più livelli. Gli strati nascosti funzionano in una certa misura come alternative. Più sono gli strati nascosti, più complessi sono i dati che entrano e ciò che può essere prodotto. La precisione dell’output previsto dipende generalmente dal numero di livelli nascosti presenti e dalla complessità dei dati in ingresso.
Il livello di output ci fornisce foto separate. Una volta che il livello somma tutti questi pesi inseriti, determinerà se l’immagine è un ritratto o un paesaggio.
Esempio: previsione dei costi dei biglietti aerei
Questa previsione si basa su vari fattori, tra cui:
Iniziamo con alcuni dati storici sui prezzi dei biglietti per addestrare la macchina. Una volta addestrata la nostra macchina, condividiamo nuovi dati che consentiranno di prevedere i costi. In precedenza, quando abbiamo appreso dei quattro tipi di macchine, abbiamo discusso delle macchine dotate di memoria. Qui parliamo solo della memoria e di come comprende uno schema nei dati e lo utilizza per fare previsioni per i nuovi prezzi.
Successivamente in questo tutorial diamo un’occhiata a come funziona l’intelligenza artificiale e alcune applicazioni dell’intelligenza artificiale.
Un’applicazione comune dell’intelligenza artificiale che vediamo oggi è la commutazione automatica degli elettrodomestici in casa.
Quando entri in una stanza buia, i sensori presenti nella stanza rilevano la tua presenza e accendono le luci. Questo è un esempio di macchine senza memoria. Alcuni dei programmi di intelligenza artificiale più avanzati sono persino in grado di prevedere il modello di utilizzo e di accendere gli elettrodomestici prima che tu dia istruzioni esplicite.
Alcuni programmi e applicazioni di intelligenza artificiale sono in grado di identificare la tua voce ed eseguire un’azione di conseguenza. Se dici “accendi la TV”, i sensori audio sulla TV rilevano la tua voce e la accendono.
Con il Google Home Mini puoi farlo ogni giorno.
L’ultima sezione di questo tutorial sull’intelligenza artificiale illustra il caso d’uso dell’intelligenza artificiale nel settore sanitario.
L’intelligenza artificiale presenta diversi casi d’uso straordinari e questa sezione del tutorial ti aiuterà a comprenderli meglio, a partire dalle applicazioni dell’intelligenza artificiale nel campo sanitario. L’affermazione del problema è prevedere se una persona ha il diabete o meno. Informazioni specifiche sul paziente vengono utilizzate come input per questo caso. Queste informazioni includeranno:
Guarda il video di Simplilearn sul “Tutorial sull’intelligenza artificiale” per vedere come viene creato un modello per questa dichiarazione del problema. Il modello è implementato con Python utilizzando TensorFlow.
Le applicazioni di intelligenza artificiale stanno ridefinendo il modo in cui i processi aziendali vengono svolti in vari campi, come marketing, sanità, servizi finanziari e altro ancora. Le aziende esplorano continuamente i modi in cui possono trarre vantaggi da questa tecnologia. Poiché la ricerca di miglioramento dei processi attuali continua a crescere, è logico che i professionisti acquisiscano competenze nell’intelligenza artificiale.
L’Artificial Intelligence of Things (AIoT) è la combinazione tra Intelligenza Artificiale (AI) all’interno delle soluzioni di Internet of things (IoT). L’Internet of Things (o Internet delle Cose) si base sull’idea di oggetti “intelligenti” della vita quotidiana che sono interconnessi fra loro (grazie a internet) e sono in grado di scambiare informazioni possedute, raccolte e/o elaborate.
Grazie a questa integrazione, l’Intelligenza Artificiale potrà connettersi alla rete per elaborare dati e scambiare informazioni con altri oggetti, migliorando la gestione e l’analisi di enormi quantità di dati. Le applicazioni in grado di integrare IoT e AI avranno un impatto radicale sulle aziende e sui consumatori. Alcuni dei moltissimi esempi? Veicoli autonomi, assistenza sanitaria da remoto, edifici intelligenti per uffici, manutenzione predittiva.
Quando parliamo di Natural Language Processing ci riferiamo agli algoritmi di Intelligenza Artificiale (AI) in grado di analizzare e comprendere il linguaggio naturale, ovvero la lingua che utilizziamo tutti i giorni.
Il NLP consente una comunicazione tra uomo e macchina e si occupa di testi o sequenze di parole (pagine web, post sui social…), ma anche di comprendere il linguaggio parlato oltre che i testi (riconoscimento vocale). Le finalità possono variare dalla semplice comprensione del contenuto, alla traduzione, fino alla produzione di testo in modo autonomo a partire da dati o documenti forniti in input.
Nonostante le lingue siano in costante cambiamento e caratterizzate da modi di dire o espressioni difficili da tradurre, l’NLP trova numerosi ambiti applicativi come ad esempio i correttori ortografici o i sistemi di traduzione automatici per i testi scritti, i chatbot e gli assistenti vocali per il linguaggio parlato.
Lo Speech Recognition è una funzionalità che permette a un computer di comprendere ed elaborare il linguaggio umano in un formato scritto o in altri formati di dati. Grazie all’impiego dell’Intelligenza Artificiale, questa tecnologia oggi è in grado di identificare non solo il linguaggio naturale, ma anche altre sfumature come accenti, dialetti o lingue.
Questo tipo di riconoscimento vocale consente di eseguire attività manuali che richiedono solitamente dei comandi ripetitivi, ad esempio nei chatbot con automazione vocale, per instradare le chiamate nei contact center, in soluzioni di dettatura e trascrizioni vocali, oppure nei controlli di interfacce utente per pc, mobile e sistemi di bordo.
L’Intelligenza Artificiale Generale (in inglese Artificial General Intelligence, o AGI) è un tipo di AI che possiede la capacità di comprendere, apprendere e affrontare compiti complessi in modo simile agli esseri umani.
Rispetto ai Sistemi di Intelligenza Artificiale specializzati in compiti specifici (Intelligenza Artificiale Stretta o ASI – Narrow AI), un AGI dimostra versatilità cognitiva, apprendimento da esperienze diverse, comprensione e adattabilità a una vasta gamma di situazioni senza richiedere programmazioni specifiche per ogni singolo compito.
Nonostante la distanza attuale, l’obiettivo finale di una AGI è – per quanto compito sicuramente complesso -quello di andare a replicare il più vicino possibile la mente e le capacità cognitive umane.
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