Tutti ne parlando, ma cos’è l‘intelligenza artificiale? E il deep learning?
Molto spesso quando si parla delle nuove tecnologie si sentono termini e concetti che risultano poco chiari. Dalla comprensione di questi, però, si può comprendere anche l’importanza e le opportunità che offrono.
Voi quanto ne sapete? Ecco alcune definizioni!
L’intelligenza artificiale
Cos’è? Semplificando, l’intelligenza artificiale è la capacitàdi un sistema tecnologico di risolvere problemi o svolgere compiti e attività tipici della mente e dell’abilità umane.
Più tecnicamente… l’AI è una disciplina appartenente all’informatica che studia le metodologie e le tecniche che consentono la progettazione di sistemi hardware e programmi software capaci di fornire all’elaboratore elettronico prestazioni che, a un osservatore comune, sembrerebbero essere di pertinenza esclusiva dell’intelligenza umana.
Il cognitive computing
Si utilizza per riferirsi a quegli algoritmi che permettono di abilitare funzionalità di intelligenza artificiale per visione, sintesi vocale, linguaggio e conoscenza all’interno delle varie applicazioni.
L’esempio più famoso di implementazione di tale categoria di algoritmi è il sistema di IBM, Watson, capace sei anni fa di far segnare la vittoria dell’intelligenza artificiale su quella umana nel corso del popolare gioco a quiz americano Jeopardy.
Il machine learning
Si riferisce a un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale in cui il software analizza i dati, ne riconosce le caratteristiche e “impara” dal loro esame. Questa tecnica viene impiegata in tutte quelle situazione nelle quali la costruzione di un algoritmo preimpostato sarebbe impossibile o troppo dispendiosa: la macchina, una volta implementato il machine learning riesce quindi a costruire in modo induttivo un modello basato su dei campioni riuscendo così anche a prendere delle “decisioni”.
Reti neurali
Una rete neurale artificiale può essere pensata come una forma di machine learning progettata per replicare i principi con cui funzionano i neuroni del cervello umano.
Nell’ambito dell’apprendimento automatico, una rete neurale è un modello matematico-informatico chiamato a risolvere problemi ingegneristici in diversi campi applicativi. Si riesce così a creare un sistema adattivo che cambia la sua struttura basandosi sul flusso di informazioni esterne o interne che scorre attraverso la rete durante la fase di apprendimento.
Il deep learning
È forse il “tema più caldo” del momento. Utilizzando il termine deep learning ci si riferisce, nella maggior parte dei casi, a più livelli di reti neurali combinati assieme.
Il deep learning trae vantaggio dall’utilizzo della potenza di calcolo delle moderne GPU e dai servizi cloud che permettono di svolgere compiti complessi sfruttando la potenza computazionale offerta dai provider.
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