Intelligenza Artificiale

Nel mondo delle imprese e dell’industria, poche tendenze hanno visto un aumento degli investimenti così alto come per l’intelligenza artificiale. Dall’automazione dei processi robotici alle auto a guida autonoma, fino alle piattaforme di analisi dei dati basate sull’intelligenza artificiale. L’intelligenza artificiale può essere trovata quasi ovunque ci troviamo. La IA (Intelligenza Artificiale) vanta casi d’uso praticamente in ogni settore, che si tratti di assistenza sanitaria, servizi finanziari o amministrazione aziendale. I settori dove si utilizza principalmente la IA stanno crescendo rapidamente. I vantaggi elencati di seguito offriranno una solida base generale sui modi in cui l’adozione dell’IA può apportare miglioramenti generali a un’organizzazione e tutte le principali informazioni sull’intelligenza artificiale.

Che cos’è l’Intelligenza Artificiale

In breve, l’intelligenza artificiale (IA) è la scienza e l’ingegneria che serve per realizzare macchine intelligenti. La IA è in genere un computer o un programma per computer in grado di eseguire il tipo di pensiero che possono fare gli esseri umani. A seconda dell’IA, ciò può significare riconoscimento facciale, elaborazione del linguaggio, analisi dei dati o una serie di altre attività e processi.

Come per la nostra stessa mente, l’intelligenza artificiale richiede dati e formazione per imparare a svolgere i suoi compiti. Questa formazione può coinvolgere una varietà di tecniche, tra cui l’apprendimento profondo e l’elaborazione del linguaggio naturale. L’efficacia dell’IA nell’esecuzione di queste attività varia in base a quale compito sta cercando di eseguire.

Può variare anche in base alla potenza di elaborazione, al tipo di input di dati e dalla codifica dell’algoritmo. Ad esempio, i programmi di intelligenza artificiale sono stati storicamente molto bravi a generare calcoli dai dati immessi. In definitiva, l’IA, così com’è ora, è uno strumento come qualsiasi altro e gli strumenti funzionano meglio in circostanze specifiche.

Vantaggi dell’IA

Il vantaggio più ovvio dell’utilizzo dell’IA in qualsiasi organizzazione è che non ha mai bisogno di riposo. A parte i potenziali periodi di manutenzione, l’IA non ha bisogno di pause ed è disponibile per l’uso quando necessario. Se utilizzata come servizio clienti, ad esempio, può essere perfetta per le aziende che operano a livello internazionale o in più fusi orari. I clienti non dovranno attendere l’orario di apertura per ottenere l’aiuto di cui hanno bisogno.

Per l’analisi dei dati, un utente può impostare un modello di intelligenza artificiale per eseguire calcoli durante la notte o dopo l’orario di lavoro senza dover essere fisicamente presente per monitorarne l’avanzamento. Questo è un vantaggio per le aziende che fanno molto affidamento sull’analisi dei dati nella loro strategia aziendale. Il funzionamento continuo di una IA è un vantaggio anche per il settore sanitario.

Medici e infermieri possono utilizzare l’IA per eseguire diagnostiche, monitorare i parametri di un paziente e fornire dati in tempo reale sia al paziente che al medico in qualsiasi momento della giornata. Se implementato correttamente, l’intelligenza artificiale può far risparmiare alle aziende molti soldi. Non richiede uno stipendio e i costi di manutenzione e formazione possono essere facilmente assorbiti da un’azienda nelle giuste circostanze.

Processo decisionale

Un altro vantaggio dell’intelligenza artificiale è la sua capacità di migliorare le sue decisioni organizzative. Una delle abilità dell’IA è che può acquisire e analizzare enormi quantità di dati in modo più rapido ed efficiente rispetto ad un essere umano. Utilizzando l’IA, le aziende possono processare più informazioni di quanto non sarebbero in grado di fare manualmente. Con così tanti settori che adottano approcci basati sui dati, avere accesso all’IA può rivelarsi prezioso per un’azienda che cerca di stare al passo con i tempi.

Con l’intelligenza artificiale, le organizzazioni possono semplificare e automatizzare determinati processi. Ideale per attività che svolgono mansioni ripetitive e di facile comprensione come l’esecuzione di transazioni, l’elaborazione di nuove assunzioni e l’elaborazione dei reclami. Automatizzando queste attività, le aziende sono in grado di far lavorare al meglio i propri dipendenti per la creatività, l’abilità e l’esperienza per cui sono state assunte.

Meno tempo per svolgere attività ripetitive significa più tempo per svolgere il lavoro di cui le aziende hanno bisogno per avere successo, crescere e prosperare. L’errore umano è inevitabile in qualsiasi azienda, ma in determinate circostanze, l’IA può fare molto per ridurre la probabilità che un errore umano influisca sul rendimento di un’organizzazione.

Elaborazione del linguaggio naturale

Molte aziende in questi anni adottano l’intelligenza artificiale (AI) in molti svariati settori. In molti casi, la IA viene inevitabilmente messa in posizioni in cui devono interagire con le persone. Dalle chat di assistenza clienti fino agli assistenti virtuali come ad esempio Amazon Alexa, questi casi d’uso richiedono di insegnare a una IA come ascoltare, imparare e capire cosa gli umani gli dicono e come rispondere.

Un metodo per insegnare all’intelligenza artificiale come comunicare con gli esseri umani è l’elaborazione del linguaggio naturale. L’obiettivo è creare o addestrare un computer che sia in grado non solo di comprendere le parole letterali pronunciate dagli umani, ma anche le implicazioni e le sfumature contestuali che si trovano nella lingua utilizzata. L’industria dell’intelligenza artificiale continua a crescere ma anche l’industria del linguaggio naturale è in cresciuta.

L’elaborazione del linguaggio naturale ha fatto parte della ricerca sull’IA sin dall’inizio di questo campo tecnologico. Per quasi cinquant’anni, la ricerca sul linguaggio naturale si è concentrata in gran parte sull’insegnare ai computer i contesti linguistici attraverso la logica associativa. In sostanza, all’IA viene fornita una base di conoscenza generata dall’uomo progettata per includere le componenti concettuali di una lingua e il modo in cui tali componenti si relazionano tra loro.

Utilizzando questa base di conoscenza, l’intelligenza artificiale può quindi comprendere i significati delle parole nel contesto attraverso la logica. Un esempio di questo sarebbero similitudini, come ad esempio; se dicessimo ad una IA la frase: “È veloce come un missile”, l’intelligenza artificiale capirebbe che la persona di cui stiamo parlando non è letteralmente un missile.

Grazie all’aumento della potenza di calcolo a partire dagli anni novanta, gli algoritmi di apprendimento automatico sono stati introdotti nell’elaborazione del linguaggio naturale. Da quel momento, i programmi di traduzione automatica hanno iniziato a guadagnare di importanza come ad esempio Google Translate.

I ricercatori hanno iniziato a concentrarsi sullo sviluppo di algoritmi di apprendimento senza supervisione umana. Questi algoritmi erano meno accurati degli algoritmi di apprendimento supervisionato, ma l’enorme quantità di dati elaborati può compensare queste imprecisioni.

Il sistema di elaborazione del linguaggio naturale di oggi utilizza l’apprendimento rappresentazionale e tecniche di apprendimento automatico in stile rete neurale profonda per sviluppare capacità di analisi e modellazione di un linguaggio più accurato.

Usi del linguaggio naturale

L’uso dell’elaborazione del linguaggio naturale nel campo del business presenta numerosi vantaggi come ad esempio i programmi utilizzati nei ruoli di assistenza clienti che possono essere sempre disponibili durante tutto l’arco della giornata e sette giorni su sette. Possono essere più economici da implementare e mantenere rispetto a un dipendente umano. Ciò rende la IA una potenziale misura di risparmio sui costi.

L’elaborazione del linguaggio naturale può anche essere utilizzata per aumentare l’ottimizzazione dei motori di ricerca in campo SEO e garantire che un’azienda rimanga il più in alto possibile nelle classifiche dei risultati dei motori di ricerca. Può analizzare query di ricerca (parole chiavi) o suggerirne di correlate per aiutare a risparmiare tempo nella ricerca.

Google, è uno dei più grandi motori di ricerca che utilizza la IA nei suoi prodotti e servizi. In termini di offerte di prodotti, dispone una IA che consente agli utenti di ricavare nuove informazioni da testo non strutturato. Fornisce modelli di apprendimento automatico personalizzati per analizzare, classificare e valutare meglio i documenti.

IA e apprendimento automatico

L’idea che le macchine possano replicare o addirittura superare il pensiero umano è servito da ispirazione per informatici che ora stanno investendo ingenti somme di denaro. Al centro di questo concetto c’è l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico. Questi termini sono spesso usati come sinonimi e in modo intercambiabile. In realtà, AI (Intelligenza Artificiale) e apprendimento automatico sono due cose diverse, sebbene siano correlate.

L’intelligenza artificiale può essere definita come la capacità di un sistema informatico di imitare il pensiero e il comportamento umano. L’apprendimento automatico invece, è un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale e si riferisce a un sistema che apprende senza essere programmato in modo esplicito o gestito direttamente dall’uomo. Sia l’IA che l’apprendimento automatico svolgono un ruolo di primo piano praticamente in ogni settore e attività.

Guidano sistemi aziendali e dispositivi di consumo. L’elaborazione del linguaggio naturale, la visione artificiale, la robotica, l’analisi predittiva e molto altro ancora. L’idea di costruire macchine che pensano come gli esseri umani ha affascinato a lungo la società. Ricercatori e scienziati in passato, iniziarono a esplorare l’idea di creare un cervello artificiale.

Con la comparsa di computer potenti, la ricerca sull’IA è iniziata ad accelerare ma solo nel corso degli ultimi due decenni questo campo è notevolmente avanzato. Grazie agli enormi guadagni in termini di potenza di calcolo e software, la IA e l’apprendimento automatico sono ora utilizzati in un’ampia gamma di implementazioni aziendali.

Queste tecnologie sono utilizzate nei sistemi di linguaggio naturale come ad esempio per Amazon Alexa, nei veicoli a guida autonoma e nella robotica. Vengono anche utilizzate nei sistemi decisionali automatizzati come ad esempio nei videogiochi per computer, nei motori di ricerca e negli strumenti di realtà virtuale.

Apprendimento automatico

L’apprendimento automatico è sempre più utilizzato da enti governativi, imprese e altri settori per identificare modelli complessi e spesso elusivi che coinvolgono statistiche e altre forme di dati strutturati e non strutturati. Ad esempio, aree come l’epidemiologia e l’assistenza sanitaria, la modellistica finanziaria e l’analisi predittiva ma anche nella sicurezza informatica e nelle chatbot.

Capacità dell’intelligenza artificiale

La capacità di una macchina di emulare il pensiero e il comportamento umano cambia profondamente la relazione tra queste due entità. L’intelligenza artificiale libera l’automazione su larga scala e consente una serie di tecnologie e strumenti digitali più avanzati come il riconoscimento facciale, il riconoscimento di immagini, dispositivi e sistemi connessi insieme alla robotica, assistenti personali e altri sistemi altamente interattivi.

Alcuni di questi sistemi avanzati, sono le auto a guida autonoma che navigano nel mondo reale, assistenti intelligenti che rispondono alle domande e accendono e spengono le luci, sistemi di investimento finanziario automatizzati e telecamere con riconoscimento facciale.

Le aziende utilizzano l’IA in modi nuovi e innovativi come ad esempio i modelli di prezzi dinamici utilizzati dall’industria dei viaggi che misurano l’offerta e la domanda in tempo reale e regolano i prezzi di voli e hotel in base a delle condizioni.

La tecnologia dell’intelligenza artificiale viene utilizzata per comprendere meglio le dinamiche di cambiamento dell’offerta e adattare i modelli e le previsioni di approvvigionamento. Nei magazzini, la IA può individuare elementi come pallet mancanti e difetti di produzione troppo piccoli per essere rilevati dall’occhio umano.

Non sorprende che queste capacità stiano avanzando rapidamente. Stanno prendendo forma edifici intelligenti, reti di traffico intelligenti e persino città intelligenti.

Capacità dell’apprendimento automatico

Anche l’apprendimento automatico è avanzato notevolmente negli ultimi anni. Utilizzando algoritmi statistici, l’apprendimento automatico sblocca informazioni che sono state tradizionalmente associate al data mining e alle analisi effettuate dall’uomo. Identifica modelli e li applica a un algoritmo che può cambiare nel tempo. L’apprendimento automatico utilizza reti neurali artificiali per simulare il modo in cui funziona il cervello umano.

Esistono diversi tipi di algoritmi di apprendimento automatico come le reti neurali che simulano il modo in cui pensa il cervello umano. Sono ideali per riconoscere i modelli e sono ampiamente utilizzati per l’elaborazione del linguaggio naturale, il riconoscimento delle immagini e il riconoscimento vocale.

Altri algoritmi sono la regressione lineare che è una tecnica utile per prevedere valori numerici come i prezzi di immobili. La regressione logistica invece, è un metodo che utilizza in genere un modello di classificazione binario per contrassegnare o classificare. Un uso comune di questa tecnologia è identificare lo spam nelle email e inserirle nella blacklist se hanno dei virus.

Uno dei punti di forza dell’apprendimento automatico è che può adattarsi dinamicamente al variare delle condizioni e dai dati inseriti da un’organizzazione. Di conseguenza, è possibile costruire un modello di apprendimento automatico e quindi adattarlo.

Ad esempio, un marketer potrebbe sviluppare un algoritmo basato sul comportamento e sugli interessi di un cliente e quindi adattare messaggi e contenuti man mano che il cliente cambia comportamento, interessi o modelli di acquisto.

Etica sulla IA e l’apprendimento automatico

Sia la IA che l’apprendimento automatico sono stati al centro di una crescente controversia e dovrebbero essere usati con saggezza e attenzione. Sono stati associati a pregiudizi, discriminazioni e una varietà di altri problemi tra cui uso improprio dei dati, sorveglianza inappropriata e informazioni false. Esistono prove che i sistemi di riconoscimento facciale sono considerevolmente meno accurati quando si identificano le persone di colore e possono portare a un profilo razziale.

Crescono le preoccupazioni circa i governi e altre entità che utilizzano il riconoscimento facciale per la sorveglianza di massa. Le tecnologie di intelligenza artificiale stanno avanzando rapidamente e svolgeranno un ruolo sempre più importante nell’impresa e nella vita quotidiana delle persone.

Gli strumenti di intelligenza artificiale e di apprendimento automatico possono ridurre i costi, migliorare la produttività, facilitare l’automazione e alimentare l’innovazione e la trasformazione del business in modi straordinari.

L’intelligenza artificiale genererà sistemi di linguaggio naturale molto più avanzati, strumenti di visione artificiale, tecnologie autonome e molto altro ancora.

I futuri vantaggi dell’intelligenza artificiale

Come con qualsiasi tecnologia, ci sono una serie di tendenze e progressi che potrebbero potenzialmente spingere l’IA ancora più in là di quanto non sia già andata. Dal punto di vista teorico, l’IA in futuro arriverà ad imparare e pensare in modo più simile agli esseri umani. Qualsiasi progresso nel mondo dell’informatica andrà a beneficio anche del mondo dell’IA. Il calcolo quantistico potrebbe fornire un salto simile nella potenza e nel potenziale dell’IA.

Attraverso il calcolo quantistico, l’IA potrebbe acquisire set di dati più grandi e complessi di quanto sia stato possibile con altri metodi di calcolo. Nel complesso, la tendenza dell’IA è di una crescente importanza nella nostra vita quotidiana. Dagli algoritmi dei social media ai chatbot dell’assistenza clienti agli assistenti virtuali come Amazon Alexa.

Sempre più organizzazioni investono nell’IA e man mano che più tempo e denaro vengono impiegati sul campo, i progressi dell’IA potrebbero accelerare rapidamente.

ChatGPT di OpenAI

ChatGPT di OpenAI è un avanzato modello di intelligenza artificiale basato sull’architettura GPT-3.5, creato per comprendere e generare testo coerente e di qualità. Il suo scopo principale è quello di fornire una conversazione naturale e interattiva con gli utenti, offrendo risposte informative e assistenza in una vasta gamma di argomenti. ChatGPT sfrutta un’enorme quantità di dati di addestramento prelevati da varie fonti, inclusi libri, articoli di giornale, pagine web e molti altri testi disponibili online.

Grazie a questa mole di dati, il modello acquisisce una vasta conoscenza del linguaggio umano e dei suoi usi comuni, permettendogli di rispondere a domande, fornire spiegazioni, offrire suggerimenti e persino partecipare a conversazioni di tipo generale. L’architettura GPT-3.5 su cui si basa ChatGPT utilizza una rete neurale profonda con diverse decine di miliardi di parametri, il che gli consente di elaborare e comprendere il contesto dei testi di input.

Questo gli conferisce la capacità di generare risposte coerenti e pertinenti, basate sulle informazioni fornite. L’obiettivo è quello di creare una conversazione fluida e naturale, che si avvicini il più possibile a un dialogo umano. È importante notare che ChatGPT è un modello di intelligenza artificiale e non possiede una vera comprensione o coscienza come quella umana.

Non ha una memoria persistente, ma può conservare informazioni per un breve periodo di tempo per garantire la coerenza durante la conversazione. Ciò significa che ogni domanda o affermazione viene considerata singolarmente, senza una conoscenza o una comprensione del contesto precedente.

OpenAI sta continuamente lavorando per migliorare ChatGPT, raccogliendo feedback dagli utenti e aggiornando il modello di conseguenza. L’obiettivo è quello di creare un’IA che sia sempre più utile e affidabile nella sua capacità di fornire informazioni e assistenza.