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Intelligenza artificiale è sistemi cognitivi, ciò chì sò è pussibuli applicazioni

L'intelligenza artificiale pò esse vistu cum'è l'abilità di un sistema computaziunale per eseguisce e funzioni, attività è risolve prublemi tipichi di a mente umana è a capacità.

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A disciplina hè natu cum'è un ramu di a tecnulugia di l'infurmazioni, cù u scopu di fà macchine:

"Tutti i hardware è u software";
capace à agisce di modu autonomu in tutte quelle situazioni in quale un pò pensà chì solu un esseru umanu hè capace di capisce u cuntestu è di agisce in modu di manera adatta.

Dapoi u passaghju, l’intelligenza artificiale ha spessu spintatu u dibattitu filusòficu per dà risposte à a pussibilità di rimpiazzà l’omu cù a macchina… hè pussibile?

In questu rispettu, pudemu identificà dui correnti di pensamentu:

Debule intelligenza artificiale
Forte intelligenza artificiale

Parlemu di intelligenza artificiale debule (Intelligenza Artificiale Debule) quandu u scopu ùn hè di creà sistemi chì anu una intelligenza cumparabile à quella di l'omu. Ma i sistemi chì ponu riesce cù una o più attività umane cumplessa, cum'è a traduzzione automatica di testi.

In questi casi, u software, in realizazione di a funzione per a quale hè stata programata, agisce cum'è s'ellu fussi un sughjettu intelligente, ma per i scopi di u risultatu ùn importa se hè veramente o micca.

Parlemu dunque di intelligenza artificiale debule in tutti quelli casi in chì a macchina ùn hè micca capaci di pensà autonomamente, ma hè capace di simule una intelligenza.

Stu tipu d'AI si applica in i casi in chì capiscenu i prucessi cognittivi umani ùn sò micca rilevanti per u risultatu finale.

Parlemu di una forte Intelligenza Artificiale quandu a macchina equipata cun intelligenza artificiale ùn hè micca solu "strumentu".

Se sviluppatu bè diventa sè stessu una mente pensativa, cù una capacità cognitiva indistinguibile da quella umana.

In sta filusufia l'idea hè chì alcune forme di intelligenza artificiale ponu daveru ragiunà è risolve i prublemi cum'è un omu faria, per quessa, distinguerà i risultati di a macchina o l'omu seria impussibile.

U terminu Machine Learning (apprendimentu automaticu) si riferisce à un inseme di miccanismi chì appartenenu à u mondu di l'intelligenza artificiale.

Questi miccanismi permettenu à una macchina intelligente di migliurà e so capacità è u rendiment in u tempu, apprendendu automaticamente cù l'esperienza per eseguisce certe funzioni, migliurà a so prestazione di più in più cù u tempu.

Un esempiu hè AlphaGo, software di Locu Machine chì hè statu amparatu à osservà milioni di muvimenti fatti da i ghjucatori di Go durante diversi partiti è avè a macchina ghjucata contr'à sè stessu, cù u risultatu chì era capace di battechje ciò chì era cunsideratu u megliu ghjucadore in u mondu di stu ghjocu.

E trè categurie principali di l'apprendimentu di macchina sò:

Apprendimentu cuntrullatu: u sistema riceve esempi marcati secondu u risultatu chì deve esse ottenutu è, partendu da sti dati di furmazione, deve estreghje una regula generale chì associe l'etichetta curretta cù ogni novu input;
Senza cunservazione: ùn ci hè micca datu etichettati, hè u sistema chì, partendu da l'input, deve truvà una struttura in i dati;
Apprendimentu di rinfurzamentu: U sistema riceve un input da l'ambiente è face azioni. U sistema prova di piglià azioni per riceve ricompense. U sistema hà da pruvà à implementà azioni chì uttimizeghjanu a ricumpensa secondu u statu di l'ambiente circundante.

Il Deep Learning hè una subcategoria di Machine Learning, vale à dì, una famiglia di metudi appartenenti à l'intelligenza artificiale inspirata da a struttura è a funzione di u cervellu: o rete neuronali artificiali (Artificial Neural Network).

Queste architetture sò applicate in cuntesti diversi:

Visione Computer
ricunniscenza audio è parlata
trasfurmazioni di a lingua naturale
bioinformatica

Caratteristiche di u Deep Learning paragunatu à altre tecniche AI:

Queste sò algoritmi chì utilizanu diversi livelli di unità non lineari. Questi nivuli sò usati in cascata per fà travaglii chì ponu esse classificate cum'è prublemi di trasfurmazioni di e caratteristiche estratti da e dati; ogni livellu usa a pruduzzione di u livellu precedente cum'è input;
Questi algoritmi facenu parte di a classa più larga di l'algoritmi di apprendimentu di rapprisentazione di dati in l'apprendimentu di macchina;
Sò furmati da parechji livelli di rapprisentazione chì ponu esse capiti cum'è livelli di astrazione differenti, capaci di furmà una ghjerarchia di cuncetti.

Il Deep Learning agisce cù i stessi miccanismi cum'è u cervellu, a macchina ampara in modu autunumu cum'è in Machine Learning, ma face in una manera più "prufonda" cum'è u cervellu umanu. Per prufonda intendemu "à parechji livelli cuncettuali".

Puderia pare chì a forte dumanda di capacità computazionale puderia esse una limitazione, ma a scalabilità di u Deep Learning à l'aumentu di i dati dispunibuli è l'algoritmi hè ciò chì u distingue da Machine Learning:

i sistemi di Deep Learning migliurà u so funziunamentu cum'è i dati aumentanu
L'applicazioni Machine Learning, una volta rializatu un certu livellu di rendiment ùn sò più scalabili.

Per furmà un sistema Deep Learning di solitu etichettate i dati.

Per esempiu, in u campu di u ricunniscenza visuale, a meta tag "cat" pò esse inserita in l'imagine chì cuntenenu un gattu è, senza spiegà à u sistema cumu ricunnosce, u sistema stessu, per mezu di multipli livelli gerarchici, guadarà ciò chì caratterizeghja. un gattu (patte, cola, fur, etc.) è dunque per amparà à ricunnosce.

I dati micca strutturati ponu esse analizati da un mudellu di apprendimentu prufonda una volta chì hè furmatu è arrivatu à un livellu accettabile di precisione, ma micca per a fase di furmazione iniziale.

Il Deep Learning oghje hè digià applicatu in diversi campi:

vittura senza un cunduttore fisicu
drones è roboti usati per a spedizione di pacchi o per a gestione d'emergenza
ricunniscenza di voce è sintesi per chatbots è robot di serviziu
ricunniscenza facial per surviglianza
mantenimentu predictivu

Informatica cognitiva

Implementà e tecnulugia hardware più avanzate, è aduprendu algoritmi di self-learning cume:

di dati minieri
analisi di grandi dati
ricunniscenza di mudellu
trasfurmazioni di a lingua naturale
elaborazione di u signal

Ci sò create piattaforme tecnulugiche chì cercanu di imità u cervellu umanu, partendu da e attività più simplici per ghjunghje à un trattamentu crescente.

Un segnu hè una variazione tempurale di u statu fisicu di un sistema o di una quantità fisica chì hè aduprata per rapprisintà è trasmette messagi, vale à dì infurmazioni à distanza, dunque l'analisi di signali hè un cumpunente chì sustene l'informatica cognitiva.