La storia dell'intelligenza artificiale 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. Cos'è l'IA e i suoi fondamenti 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 nell'IA: come funziona ed alcuni esempi 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. Tipi di apprendimento automatico Nello scorso paragrafo abbiamo parlato di apprendimento automatico. Non è un concetto unico ma ne esistono di più tipi: Apprendimento Supervisionato: Questo è il tipo più comune di apprendimento automatico. Nell'apprendimento supervisionato, forniamo all'algoritmo un insieme di dati di addestramento che include le risposte corrette, o etichette. Ad esempio, se stiamo addestrando un algoritmo per riconoscere le immagini di gatti, gli daremo un insieme di immagini che sono state etichettate come gatto o non gatto. L'algoritmo quindi impara da questi dati di addestramento, cercando di generalizzare da questi esempi in modo da poter fare previsioni accurate su nuovi dati che non ha mai visto prima. Apprendimento Non Supervisionato: A differenza dell'apprendimento supervisionato, nell'apprendimento non supervisionato non forniamo all'algoritmo le risposte corrette o etichette. Invece, l'obiettivo è per l'algoritmo di trovare strutture o pattern nei dati. Un esempio comune di apprendimento non supervisionato è l'analisi di cluster, in cui l'obiettivo è raggruppare i dati in cluster di elementi simili. Ad esempio, potremmo avere un insieme di articoli di notizie e vogliamo raggrupparli in categorie basate sui loro contenuti, ma non abbiamo un insieme di categorie predefinite. Apprendimento per Rinforzo: Questo tipo di apprendimento automatico è un po' diverso dagli altri due. Nell'apprendimento per rinforzo, abbiamo un agente (l'algoritmo) che interagisce con un ambiente e l'obiettivo è per l'agente di imparare come compiere determinate azioni che massimizzano una ricompensa. L'agente fa ciò attraverso un processo di prova ed errore: esegue un'azione, vede quale effetto ha (ad esempio, se aumenta o diminuisce la ricompensa), e usa queste informazioni per aggiornare la sua strategia. Un esempio comune di apprendimento per rinforzo è un algoritmo che impara a giocare a un gioco come gli scacchi o il Go. 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. Deep Learning: cos'è, come funziona, ed esempi 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: cosa sono e come alimentano il deep learning 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: Layer di input: Questi neuroni ricevono l'input dall'esterno (ad esempio, i pixel di un'immagine). Layer nascosti: Questi neuroni ricevono input da altri neuroni e inviano output ad altri neuroni. Una rete può avere molti layer nascosti, e quando lo fa, la chiamiamo una rete neurale profonda o deep neural network. Layer di output: Questi neuroni producono l'output finale del modello (ad esempio, la classificazione dell'immagine). 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. Gli input sarebbero i pixel delle immagini. Questi sarebbero inseriti nel layer di input della rete neurale. Questi input vengono quindi passati attraverso i layer nascosti della rete. Ogni layer potrebbe essere progettato per rilevare caratteristiche specifiche. Ad esempio, i primi layer potrebbero rilevare linee o colori, mentre i layer successivi potrebbero rilevare forme o strutture più complesse, come gli occhi o le orecchie di un gatto. Infine, il layer di output prende tutte le caratteristiche rilevate dai layer nascosti e decide se l'immagine rappresenta un gatto o no. 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. Algoritmi: cosa sono, come sono utilizzati nell'IA, apprendimento automatico e deep learning ed alcuni esempi 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. Le tendenze emergenti nell'IA e le possibili implicazioni future 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: Elaborazione del linguaggio naturale (NLP): La capacità delle macchine di comprendere, rispondere e generare linguaggio umano sta migliorando in modo significativo. Gli algoritmi di apprendimento automatico come GPT-3 di OpenAI possono generare testi di qualità sorprendente e stanno trovando applicazioni in traduzione, scrittura assistita, assistenti virtuali e molto altro. Intelligenza artificiale federata: Questa è un'approccio all'apprendimento automatico dove il modello viene addestrato su diversi dispositivi distribuiti o server, consentendo di imparare dai dati senza mai inviarli a un server centrale. Ciò risolve alcune questioni relative alla privacy e alla sicurezza dei dati. AI spiegabile: Mentre le tecniche di IA diventano sempre più sofisticate, diventa anche più difficile capire come stanno effettivamente facendo le previsioni. L'AI spiegabile si concentra sulla creazione di sistemi che possono fornire spiegazioni comprensibili e trasparenti per le loro decisioni. Apprendimento per rinforzo: Questa tecnica di apprendimento automatico, che coinvolge agenti che imparano da premi e punizioni, sta diventando sempre più potente. È stata usata per addestrare sistemi che hanno superato gli esseri umani in una serie di giochi complessi, come Go e poker. AI e salute: Ci sono molte applicazioni promettenti dell'AI nel campo della salute, dalla previsione delle malattie alla personalizzazione delle cure. Ad esempio, gli algoritmi di apprendimento automatico possono essere utilizzati per analizzare le immagini mediche e rilevare anomalie. Auto autonomi: L'IA è al centro dello sviluppo di veicoli autonomi. Utilizzando tecniche di deep learning, le auto possono vedere e interpretare l'ambiente circostante, permettendo loro di navigare in modo sicuro. 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. Le applicazioni dell'apprendimento automatico e deep learning nei settori del commercio elettronico, logistica e pagamenti online 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: Raccomandazioni personalizzate: Una delle applicazioni più comuni dell'apprendimento automatico nel commercio elettronico è nei sistemi di raccomandazione. Questi sistemi analizzano il comportamento passato dell'utente, come gli acquisti o gli articoli visualizzati, per suggerire prodotti che potrebbero essere di interesse. Questi sistemi possono utilizzare una varietà di tecniche, tra cui il filtraggio collaborativo, il clustering e il deep learning. Descrizioni e testi: Una delle applicazioni dell'intelligenza artificiale ci è data da Shopify, che grazie a Shopify Magic è in grado di generare descrizione dei prodotti venduti online in base a degli input forniti dall'utente. Questo rappresenta sicuramente un aiuto per le persone poco creative che possono prendere così spunto dalla descrizione generata in automatico o mantenere direttamente la descrizione generata dall'IA. Gestione delle scorte: L'apprendimento automatico può aiutare a prevedere la domanda di prodotti, permettendo ai rivenditori di gestire in modo più efficace le loro scorte. Ad esempio, potrebbe analizzare le tendenze storiche, gli eventi stagionali e altri fattori per prevedere la quantità di un particolare articolo che sarà venduta in un determinato periodo. Prevenzione delle frodi: Nel contesto dei pagamenti online, l'apprendimento automatico può essere utilizzato per rilevare transazioni sospette o anomale. Analizzando i modelli di comportamento passati, un algoritmo di apprendimento automatico può identificare transazioni che si discostano da questi modelli e segnalarle come potenziali frodi. Chatbot e assistenti virtuali: Molti siti di e-commerce utilizzano chatbot basati su IA per rispondere alle domande dei clienti, fornire suggerimenti di prodotti e aiutare con il processo di checkout. Questi bot utilizzano tecniche di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per comprendere le domande degli utenti e generare risposte utili. Ottimizzazione della logistica: L'IA può essere utilizzata per migliorare l'efficienza dei processi logistici, come la pianificazione delle rotte per la consegna. Ad esempio, potrebbe considerare fattori come il traffico, le condizioni meteorologiche e la disponibilità dei conducenti per determinare il percorso più rapido o più economico. Analisi delle recensioni dei clienti: Gli algoritmi di apprendimento automatico possono analizzare le recensioni dei clienti per identificare tendenze o problemi comuni. Ad esempio, potrebbe identificare parole chiave o frasi che vengono utilizzate frequentemente nelle recensioni negative, permettendo al rivenditore di indirizzare questi problemi. 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. Esempi di come l'IA viene utilizzata tutti i giorni 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: sanità, per aiutare a diagnosticare malattie e suggerire trattamenti; finanza, per rilevare le frodi con le carte di credito; energia, per ottimizzare la produzione e il consumo di energia. Conclusioni 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. Cover designed by Freepik
