L'idea di macchine o automi che imitano l'intelligenza umana esiste da millenni. Tuttavia, l'IA come la conosciamo oggi ha avuto origine molto più recentemente, nel 20° secolo.
Nel 1950, il matematico britannico Alan Turing propose quello che è ora conosciuto come il "Test di Turing" - un esperimento progettato per vedere se una macchina poteva convincere un essere umano di essere un altro essere umano. Questo concetto ha gettato le basi per gran parte della ricerca sull'IA che sarebbe seguita.
Nel 1956, la conferenza di Dartmouth ha segnato la nascita ufficiale dell'intelligenza artificiale come campo di ricerca. Fu lì che il termine "intelligenza artificiale" fu coniato da John McCarthy.
Negli anni '60 e '70, l'IA godette di un periodo di grande entusiasmo e finanziamenti, soprattutto nel settore della comprensione del linguaggio naturale e della risoluzione di problemi. Tuttavia, le difficoltà incontrate nel trasformare la teoria in pratica hanno portato a un periodo noto come "l'inverno dell'IA", in cui il finanziamento e l'interesse si sono raffreddati.
Negli anni '80, con l'avvento dei sistemi esperti, l'IA ha conosciuto un breve periodo di rinascita. Questi sistemi erano programmi che simulavano le competenze di un esperto umano in un particolare campo.
Ma è stato con l'avvento di Internet e il boom dei big data negli anni 2000 che l'IA ha iniziato a fiorire veramente. L'apprendimento automatico, una sottodisciplina dell'IA, ha sfruttato l'enorme quantità di dati disponibili per migliorare la precisione e l'efficacia delle macchine nell'apprendimento.
Infine, nel decennio 2010, il deep learning, una tecnica che utilizza reti neurali artificiali con molteplici livelli, ha portato a importanti progressi nel riconoscimento vocale, nella visione artificiale e in altre aree.
Oggi, l'IA è parte integrante delle nostre vite, anche se potrebbe non sembrare evidente. È nei nostri telefoni, nelle nostre auto, e ci aiuta a navigare nel mondo online. Ciò che il futuro riserva per l'IA è aperto alla discussione, ma una cosa è certa: l'IA continuerà a giocare un ruolo importante nel plasmare il nostro futuro.
Prima di tutto, cos'è l'Intelligenza Artificiale, o IA? In termini semplici, l'IA si riferisce alla simulazione di processi cognitivi umani da parte di macchine, in particolare sistemi informatici. Questi processi includono l'apprendimento, il ragionamento, l'autocorrezione, la percezione visiva e il riconoscimento del linguaggio naturale.
Un componente chiave dell'IA è l'apprendimento automatico. Questa è una sottocategoria di IA che consente alle macchine di migliorare le loro prestazioni senza essere esplicitamente programmate. Invece, le macchine apprendono e si adattano attraverso l'esperienza, proprio come gli esseri umani. Gli algoritmi di apprendimento automatico utilizzano i dati per creare modelli che possono fare previsioni o prendere decisioni senza essere esplicitamente programmati per svolgere il compito.
Il deep learning è un sottoinsieme dell'apprendimento automatico. Il deep learning utilizza reti neurali artificiali con molti strati - da qui il termine "deep". Questi modelli sono ispirati al funzionamento del cervello umano e cercano di replicare la sua capacità di apprendere dai dati grezzi. Questo approccio ha portato a progressi significativi in aree come il riconoscimento vocale e di immagini.
Gli algoritmi sono alla base di tutto questo. Un algoritmo non è altro che un insieme di regole o istruzioni che una macchina segue per risolvere un problema o completare un compito. Gli algoritmi di apprendimento automatico, ad esempio, potrebbero includere istruzioni per pesare l'importanza di diversi input, oppure regole su come modificare questi pesi alla luce di nuovi dati.
Le tecniche di apprendimento automatico e deep learning si basano su una varietà di algoritmi. Ad esempio, la regressione lineare e logistica, gli alberi decisionali, il clustering k-means, le macchine a vettori di supporto e le reti neurali sono solo alcuni dei tipi di algoritmi che possono essere utilizzati.
In conclusione, l'apprendimento automatico, il deep learning e gli algoritmi sono fondamentali per l'intelligenza artificiale. Questi strumenti permettono alle macchine di apprendere dall'esperienza, di adattarsi e di migliorare le proprie prestazioni, e di eseguire compiti che un tempo erano riservati esclusivamente agli esseri umani. Non vedo l'ora di vedere cosa ci riserva il futuro di questo campo emozionante.
L'apprendimento automatico, o machine learning, è una branca dell'intelligenza artificiale che si concentra sulla creazione e sull'utilizzo di modelli che possono "imparare" dai dati. L'obiettivo è permettere ai computer di imparare automaticamente senza essere esplicitamente programmati.
Il modo in cui funziona l'apprendimento automatico può variare a seconda del tipo specifico di apprendimento automatico utilizzato. In generale, tuttavia, il processo coinvolge la fornitura di un insieme di dati a un algoritmo di apprendimento automatico. Questo algoritmo è poi utilizzato per creare un modello che può fare previsioni o prendere decisioni.
Per esempio, supponiamo di avere un insieme di dati su un gruppo di case, inclusi attributi come la dimensione della casa, il numero di stanze, l'anno di costruzione, e il prezzo di vendita. Potremmo utilizzare un algoritmo di apprendimento automatico per creare un modello che può prevedere il prezzo di vendita di una casa in base alle sue caratteristiche. Questo modello può poi essere utilizzato per prevedere il prezzo di vendita di case che non sono nell'insieme di dati originale.
Un altro esempio potrebbe essere l'utilizzo di un algoritmo di apprendimento automatico per analizzare il testo delle recensioni dei prodotti e classificarle come positive o negative. In questo caso, l'obiettivo dell'algoritmo è di "imparare" quali parole o frasi sono indicative di una recensione positiva o negativa.
Gli algoritmi di apprendimento automatico sono ampiamente utilizzati in una varietà di applicazioni, tra cui il riconoscimento dell'immagine, il riconoscimento vocale, le raccomandazioni dei prodotti, e molti altri. L'obiettivo è sempre quello di permettere ai computer di "imparare" dai dati in modo da poter fare previsioni o prendere decisioni in modo più efficace.
Nello scorso paragrafo abbiamo parlato di apprendimento automatico. Non è un concetto unico ma ne esistono di più tipi:
Ognuno di questi tipi di apprendimento automatico ha i suoi punti di forza e di debolezza, e la scelta del tipo da utilizzare dipenderà molto dal problema specifico che si sta cercando di risolvere.
Il deep learning è una sottocategoria di apprendimento automatico, che a sua volta è una sottocategoria di intelligenza artificiale.
Il deep learning si basa su reti neurali artificiali con diverse ("deep") layer, da cui prende il nome. Queste reti neurali cercano di simulare il funzionamento del cervello umano—apprendendo da grandi quantità di dati. Mentre una rete neurale con una singola layer può ancora fare un buon lavoro a risolvere problemi semplici, le reti neurali deep sono molto più potenti per risolvere problemi complessi.
Il modo in cui funziona il deep learning è che ogni nodo di una layer prende in ingresso valori dai nodi nella layer precedente, li moltiplica per dei pesi, applica una funzione (chiamata funzione di attivazione) e poi passa il risultato ai nodi nella layer successiva. Inizialmente, i pesi sono impostati in modo casuale, ma vengono poi aggiustati via via che la rete "impara" dai dati.
Prendiamo un esempio concreto. Supponiamo di avere una grande quantità di immagini di gatti e cani, e vogliamo costruire un modello di deep learning che può distinguere tra gatti e cani. Inizieremo con un insieme di immagini etichettate (ad esempio, alcune immagini sono etichettate come "gatto" e altre come "cane"). Queste immagini sarebbero l'input per la nostra rete neurale.
Durante il processo di apprendimento, la rete neurale cercherebbe di adattare i pesi in modo tale che l'output della rete sia corretto il più possibile (ad esempio, quando un'immagine di un gatto viene data in input, la rete dovrebbe produrre l'output "gatto"). Questo processo di aggiustamento dei pesi viene fatto attraverso un processo chiamato backpropagation e utilizzando un algoritmo di ottimizzazione come la discesa del gradiente.
Dopo un sufficiente addestramento, la rete neurale dovrebbe essere in grado di distinguere correttamente tra gatti e cani, anche per immagini che non ha mai visto prima. Questo è un esempio di come funziona il deep learning.
Il deep learning è ampiamente utilizzato in una varietà di applicazioni, tra cui il riconoscimento vocale (come nei dispositivi Alexa di Amazon), la traduzione automatica (come nel traduttore di Google), il riconoscimento facciale (come nelle funzioni di sblocco del viso sui telefoni cellulari) e molte altre.
Le reti neurali sono un modello computazionale ispirato al modo in cui il cervello umano funziona. Sono costituite da unità di calcolo chiamate neuroni o nodi, che sono organizzati in layer. Ogni neurone riceve input da altri neuroni, esegue un calcolo semplice su questi input e invia l'output ad altri neuroni.
Ogni connessione tra neuroni ha un "peso" associato, che determina l'importanza di quel particolare input. Durante l'apprendimento, questi pesi vengono regolati in modo da migliorare la performance del modello.
Le reti neurali possono avere diversi layer di neuroni, che si dividono in:
Per comprendere come le reti neurali alimentano il deep learning, possiamo considerare un esempio di riconoscimento delle immagini. Supponiamo di avere una rete neurale progettata per riconoscere immagini di gatti.
Quando la rete viene addestrata, viene presentata con molte immagini di gatti e non gatti. Utilizza questi esempi per regolare i pesi delle sue connessioni, in modo da diventare sempre migliore nel riconoscere i gatti. Questo è un esempio di come le reti neurali alimentano il deep learning.
Per illustrare una rete neurale, potremmo disegnare una serie di cerchi (i neuroni) organizzati in colonne (i layer). Le frecce tra i cerchi rappresentano le connessioni tra i neuroni, con i pesi associati. Ogni freccia entra in un cerchio da un lato e esce dall'altro, indicando il flusso di informazioni dalla rete di input, attraverso i layer nascosti, alla rete di output.
Un algoritmo, nel contesto più generale, è un insieme di istruzioni step-by-step per risolvere un problema o per raggiungere un obiettivo specifico. Nell'ambito dell'informatica e della programmazione, un algoritmo può essere visto come una sequenza di operazioni che può essere implementata in un programma per ottenere un risultato particolare.
In termini di intelligenza artificiale, apprendimento automatico e deep learning, gli algoritmi giocano un ruolo fondamentale. Gli algoritmi in questi campi sono spesso responsabili per l'apprendimento da dati, per fare previsioni, o per prendere decisioni basate su input.
Nell'apprendimento automatico, ad esempio, un algoritmo molto comune è la regressione lineare. Questo algoritmo cerca di trovare una linea (o in dimensioni superiori, un iperpiano) che meglio si adatta ai dati. Questa linea può quindi essere utilizzata per fare previsioni su nuovi dati. Un altro algoritmo di apprendimento automatico popolare è l'albero decisionale, che costruisce una sorta di flusso di decisioni basato su domande sui dati di input.
Nel deep learning, uno degli algoritmi più comuni è la backpropagation. Questo algoritmo è utilizzato per addestrare le reti neurali, regolando i pesi delle connessioni tra i neuroni in modo che la rete diventi sempre migliore nel fare previsioni corrette.
Per fare un esempio pratico, supponiamo di voler costruire un sistema di riconoscimento delle immagini. Potremmo utilizzare un algoritmo di deep learning chiamato rete neurale convoluzionale (o CNN). Questo algoritmo utilizza un tipo speciale di layer neurale chiamato layer convoluzionale, che è particolarmente buono nel rilevare pattern locali all'interno delle immagini. La rete neurale apprenderebbe quindi a riconoscere le immagini attraverso un processo iterativo di addestramento e regolazione dei pesi della rete, utilizzando l'algoritmo di backpropagation.
In generale, gli algoritmi sono gli "operai" della IA, dell'apprendimento automatico e del deep learning, eseguendo le operazioni chiave che permettono a questi sistemi di "apprendere" dai dati e di fare previsioni o decisioni intelligenti.
Già dal settembre 2021, diverse tendenze emergenti si stavano plasmando il campo dell'IA, dell'apprendimento automatico e del deep learning. Ecco alcune delle più importanti:
Nel futuro, possiamo aspettarci che queste tendenze continuino a evolversi e che emergano nuove. La ricerca nell'IA, nell'apprendimento automatico e nel deep learning è molto attiva, con nuovi sviluppi e scoperte che emergono regolarmente, tanto che Hubspot recentemente ha annunciato l'arrivo di Chatspot, IA che consente di aumentare la qualità dei dati all'interno del CRM. L'IA ha il potenziale di trasformare molti aspetti della nostra società, dall'assistenza sanitaria all'educazione, al commercio, all'arte e oltre.
L'IA, l'apprendimento automatico e il deep learning hanno una vasta gamma di applicazioni nei progetti ecommerce, della logistica e dei pagamenti online. Ecco alcuni esempi:
Questi sono solo alcuni esempi di come l'IA, l'apprendimento automatico e il deep learning vengono applicati nel settore del commercio online, della logistica e dei pagamenti. L'evoluzione continua di queste tecnologie offre molte opportunità per migliorare ulteriormente l'efficienza e la personalizzazione in questi settori.
Forse l'esempio più noto di IA nelle nostre vite quotidiane è l'assistente virtuale. Se avete mai chiesto a Siri di fare una ricerca su internet, o chiesto ad Alexa di riprodurre la vostra canzone preferita, allora avete interagito con l'IA. Questi assistenti utilizzano una combinazione di riconoscimento vocale, comprensione del linguaggio naturale e sintesi vocale per comprendere e rispondere alle vostre domande.
Ma l'IA non si limita a Siri e Alexa. Se avete mai ricevuto raccomandazioni personalizzate su Netflix o Amazon, allora avete sperimentato l'IA. Questi servizi utilizzano algoritmi di apprendimento automatico per analizzare i vostri comportamenti di acquisto o di visione e prevedere cosa potrebbe piacervi in futuro.
L'IA è anche al lavoro quando usate i social media. Quando Facebook riconosce i vostri amici nelle foto che caricate e vi suggerisce di taggarli, o quando Instagram vi suggerisce persone da seguire basandosi su chi già seguite e su quali post vi piacciono, è grazie all'IA.
Inoltre, l'IA sta trasformando il settore dei trasporti. Se avete mai usato un'app di navigazione come Google Maps per trovare il percorso più veloce, avete beneficiato dell'IA. E le auto a guida autonoma, che stanno diventando sempre più comuni, si basano pesantemente sull'IA per interpretare l'ambiente circostante e prendere decisioni di guida sicure.
L'IA è anche utilizzata in settori come:
In conclusione, l'IA è ormai parte integrante della nostra vita quotidiana, rendendo i servizi più comodi, efficienti e personalizzati. E con l'avanzare della tecnologia, possiamo aspettarci che l'IA diventi ancora più presente nelle nostre vite.
Durante il nostro articolo abbiamo parlato anche di Hubspot e Chatspot. Pertanto per concludere ti consigliamo questo nostro ebook gratuito su Hubspot.
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