Integrazione dell'intelligenza artificiale nella vita quotidiana e negli eventi

L'ascesa dell'intelligenza artificiale (IA) nel 2024: tutto quello che devi sapere

L'intelligenza artificiale (IA) è la simulazione dei processi di intelligenza umana da parte della tecnologia, in particolare dei computer. Le applicazioni dell'intelligenza artificiale includono sistemi esperti, elaborazione del linguaggio naturale (NLP), riconoscimento vocale e visione artificiale. Con l'aumentare del fermento attorno all'IA, le aziende si sono affrettate a promuovere il modo in cui i loro beni e servizi la utilizzano. Spesso, si riferiscono all'"IA" come a una tecnologia consolidata come l'apprendimento automatico. L'IA richiede hardware e software specializzati per creare e addestrare algoritmi di apprendimento automatico. Al giorno d'oggi, l'IA è stata ampiamente utilizzata. In questo articolo, parleremo di Tutto ciò che dovresti sapere sull'IA.

IA forte contro IA debole

L'intelligenza artificiale viene spesso suddivisa in intelligenza artificiale ristretta (o debole) e intelligenza artificiale generale (o ferma).

AI ristretta

Questo tipo di intelligenza artificiale si riferisce a modelli addestrati per eseguire compiti specifici. L'intelligenza artificiale ristretta esegue solo le funzioni per cui è programmata, senza la capacità di generalizzare o apprendere oltre la sua programmazione iniziale. Assistenti virtuali come Apple Siri e Amazon Alexa e motori di raccomandazione su servizi di streaming come Spotify e Netflix sono esempi di intelligenza artificiale ristretta.

AI generale

È più comunemente nota come intelligenza artificiale generale (AGI). Se l'AGI venisse costruita, potrebbe svolgere ogni lavoro intellettuale che un essere umano potrebbe svolgere. Per farlo, l'AGI dovrebbe applicare il ragionamento su più domini per comprendere problemi complicati per i quali avrebbe bisogno di essere addestrata in modo più eccezionale. Ciò, a sua volta, richiederebbe quella che nell'IA è nota come logica fuzzy: un approccio che consente aree grigie e gradazioni di incertezza anziché risultati binari, in bianco e nero.

Quattro tipi di IA Macchine reattive Questi sistemi di intelligenza artificiale non hanno memoria e sono specifici per un compito. Un esempio è Deep Blue, un algoritmo di scacchi IBM che ha sconfitto il grande maestro di scacchi russo Garry Kasparov negli anni '90. Deep Blue poteva identificare i pezzi su una scacchiera e fare previsioni, ma poiché non aveva memoria, non poteva usare le esperienze precedenti per guidare quelle future. Memoria limitata Questi sistemi di IA contengono memoria, consentendo loro di attingere alle esperienze precedenti per influenzare le decisioni future. Alcune delle funzioni decisionali nelle automobili a guida autonoma sono strutturate in questo modo. Teoria della mente "Teoria della mente" è un termine psicologico. Quando viene utilizzato per descrivere l'intelligenza artificiale, si riferisce a un sistema che comprende le emozioni. Questo tipo di IA può interpretare le intenzioni umane e prevedere il comportamento, di cui i sistemi di IA hanno bisogno per diventare membri preziosi di team storicamente umani. Autoconsapevolezza. Questa categoria include sistemi di IA con un senso di sé, che conferisce loro coscienza. Le macchine con autoconsapevolezza comprendono il loro stato attuale. Questa forma di IA non esiste attualmente.

La tecnologia AI oggi

Automazione L'intelligenza artificiale migliora le tecnologie di automazione ampliando la portata, la complessità e il numero di attività che possono essere automatizzate. L'automazione dei processi robotici (RPA) è un esempio di come le operazioni di elaborazione dati ripetitive e basate su regole precedentemente eseguite dagli esseri umani possano essere automatizzate. Poiché l'intelligenza artificiale consente ai bot RPA di adattarsi ai nuovi dati e di rispondere dinamicamente ai cambiamenti di processo, la combinazione di competenze di intelligenza artificiale e apprendimento automatico consente all'RPA di gestire processi più complicati.

Apprendimento automatico

Il machine learning è la scienza che insegna ai computer ad apprendere dai dati e a formulare giudizi senza programmarli direttamente. Il deep learning, una sottoclasse del machine learning, impiega reti neurali sofisticate per eseguire analisi predittive avanzate in modo efficace. Gli algoritmi di machine learning sono in genere classificati in tre tipi: apprendimento supervisionato, apprendimento non supervisionato e apprendimento per rinforzo.

● L'apprendimento supervisionato addestra i modelli su set di dati etichettati, consentendo loro di individuare correttamente schemi, prevedere risultati e categorizzare correttamente i nuovi dati.

● L'apprendimento non supervisionato insegna ai modelli a ricercare correlazioni o raggruppamenti sottostanti attraverso set di dati non etichettati.

● L'apprendimento per rinforzo fornisce una tecnica diversa, insegnando ai modelli a prendere decisioni comportandosi come agenti e ricevendo feedback sulle loro azioni.

Visione artificiale

La visione artificiale è un ramo dell'intelligenza artificiale che insegna alle macchine come percepire il mondo visivo. Utilizzando modelli di apprendimento profondo, i sistemi di visione artificiale possono imparare a identificare e classificare oggetti e formulare giudizi basati sull'analisi di informazioni visive, come foto e video della telecamera. L'obiettivo principale della visione artificiale è imitare o migliorare il sistema visivo umano con algoritmi di intelligenza artificiale. La visione artificiale è utilizzata in varie applicazioni, tra cui l'identificazione della firma, l'analisi delle immagini mediche e le auto autonome. La visione artificiale, comunemente confusa con la visione artificiale, si riferisce all'uso della visione artificiale per valutare i dati della telecamera e del video nell'automazione industriale, come i processi di produzione.

Robotica

La robotica è una branca dell'ingegneria che studia la progettazione, la fabbricazione e il funzionamento dei robot. Le applicazioni della robotica includono l'industria, dove i robot svolgono mansioni monotone o pericolose in catena di montaggio, e spedizioni di esplorazione in luoghi remoti e difficili da raggiungere, come lo spazio e le profondità marine. La combinazione di intelligenza artificiale e apprendimento automatico aumenta notevolmente le capacità dei robot consentendo loro di formulare giudizi autonomi più istruiti e di adattarsi a nuove condizioni e dati. Ad esempio, i robot con visione artificiale possono imparare a classificare i beni in una fabbrica in base a forma e colore.

Elaborazione del linguaggio naturale

NLP è l'elaborazione del linguaggio umano da parte di programmi per computer. Gli algoritmi NLP possono interpretare e interagire con il linguaggio umano, eseguendo funzioni come traduzione, riconoscimento vocale e analisi del sentiment. Una delle applicazioni più vecchie e note di NLP è il rilevamento dello spam, che esamina l'oggetto e il testo di un'e-mail per determinare se è spazzatura. Le applicazioni NLP più complesse includono LLM come ChatGPT e Claude di Anthropic.

AI generativa

L'intelligenza artificiale generativa si riferisce ai sistemi di apprendimento automatico che generano nuovi dati in base a prompt di testo, tra cui testo, foto, musica, video, codice software, sequenze genetiche e strutture proteiche. Attraverso l'addestramento su enormi set di dati, questi algoritmi alla fine comprendono i modelli delle forme di media che saranno loro richiesti di generare, consentendo loro di creare nuovo materiale simile ai dati di addestramento.

L'intelligenza artificiale generativa è aumentata in popolarità dopo il lancio di generatori di testo e immagini ampiamente disponibili nel 2022, come ChatGPT, Dall-E e Midjourney, e ora viene utilizzata in contesti aziendali. Sebbene molti strumenti di intelligenza artificiale generativa abbiano un grande potenziale, sollevano anche questioni relative a copyright, fair use e sicurezza, che sono ancora oggetto di dibattito nel settore tecnologico. Veicoli autonomi I veicoli autonomi, spesso noti come automobili a guida autonoma, possono percepire e orientarsi nell'ambiente circostante con poco o nessun input umano. Queste auto utilizzano una combinazione di tecnologia, tra cui radar, GPS e vari algoritmi di intelligenza artificiale e apprendimento automatico, come il riconoscimento delle immagini. Questi algoritmi utilizzano dati di guida, traffico e mappe del mondo reale per prendere decisioni intelligenti su quando frenare, svoltare e accelerare, come rimanere in una corsia specifica e come evitare ostacoli imprevisti, come i pedoni. Sebbene la tecnologia sia migliorata in modo significativo negli ultimi anni, l'obiettivo finale di avere un'auto autonoma in grado di sostituire completamente un conducente umano deve ancora essere raggiunto.

Conclusione

L'intelligenza artificiale (IA) è passata dall'essere un concetto teorico a una componente essenziale della vita moderna, modificando i settori e le interazioni quotidiane. Le applicazioni dell'IA stanno aumentando l'efficienza, abilitando nuovi modelli di business e migliorando la qualità della vita in settori che vanno dall'assistenza sanitaria e dalla finanza all'intrattenimento e ai trasporti.