Cos'è l'intelligenza artificiale? Introduzione, storia e tipi di intelligenza artificiale

Che cos'è l'intelligenza artificiale (AI)?

AI (Intelligenza Artificiale) è la capacità di una macchina di eseguire funzioni cognitive come fanno gli esseri umani, come percepire, apprendere, ragionare e risolvere problemi. Il punto di riferimento per l'intelligenza artificiale è il livello umano relativo ai team di ragionamento, parola e visione.

In questa Tutorial sull'intelligenza artificiale, imparerai le seguenti nozioni di base sull'intelligenza artificiale:

Introduzione ai livelli di intelligenza artificiale

Al giorno d’oggi, l’intelligenza artificiale viene utilizzata in quasi tutti i settori, offrendo un vantaggio tecnologico a tutte le aziende che integrano l’intelligenza artificiale su larga scala. Secondo McKinsey, l’intelligenza artificiale ha il potenziale per creare 600 miliardi di dollari di valore nel commercio al dettaglio e apportare il 50% in più di valore incrementale nel settore bancario rispetto ad altre tecniche di analisi. Nel settore dei trasporti e della logistica il potenziale aumento dei ricavi è pari all’89% in più.

Concretamente, se un'organizzazione utilizza l'intelligenza artificiale per il proprio team di marketing, può automatizzare attività banali e ripetitive, consentendo al rappresentante di vendita di concentrarsi sulla costruzione di relazioni, sul consolidamento dei lead, ecc. Una società denominata Gong fornisce un servizio di conversazione intelligente. Ogni volta che un Rappresentante di Vendita effettua una telefonata, la macchina registra, trascrive e analizza la chat. Il vicepresidente può utilizzare l'analisi e le raccomandazioni dell'intelligenza artificiale per formulare una strategia vincente.

In poche parole, l’intelligenza artificiale fornisce una tecnologia all’avanguardia per gestire dati complessi che un essere umano non è in grado di gestire. L’intelligenza artificiale automatizza i lavori ridondanti consentendo al lavoratore di concentrarsi su attività di alto livello e a valore aggiunto. Quando l’intelligenza artificiale viene implementata su larga scala, porta alla riduzione dei costi e all’aumento dei ricavi.

Storia dell'intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale è una parola d’ordine oggi, anche se questo termine non è nuovo. Nel 1956, esperti d’avanguardia provenienti da contesti diversi decisero di organizzare un progetto di ricerca estivo sull’intelligenza artificiale. Quattro menti brillanti hanno guidato il progetto; John McCarthy (Dartmouth College), Marvin Minsky (Università di Harvard), Nathaniel Rochester (IBM) e Claude Shannon (Bell Telephone Laboratories).

Ecco una breve storia dell'intelligenza artificiale:

Obiettivi dell'Intelligenza Artificiale

Ecco i principali obiettivi dell’IA:

• Ti aiuta a ridurre la quantità di tempo necessaria per eseguire attività specifiche.
• Rendere più semplice l’interazione tra gli esseri umani e le macchine.
• Facilitare l’interazione uomo-computer in un modo che sia più naturale ed efficiente.
• Migliorare l’accuratezza e la velocità delle diagnosi mediche.
• Aiutare le persone ad apprendere nuove informazioni più rapidamente.
• Migliorare la comunicazione tra uomo e macchina.

Sottocampi dell'intelligenza artificiale

Ecco alcuni importanti sottocampi dell’Intelligenza Artificiale:

machine Learning: L’apprendimento automatico è l’arte di studiare algoritmi che imparano da esempi ed esperienze. L’apprendimento automatico si basa sull’idea che alcuni modelli nei dati siano stati identificati e utilizzati per previsioni future. La differenza rispetto alle regole di hardcoding è che la macchina impara a trovare tali regole.

Deep Learning: Il deep learning è un sottocampo del machine learning. L’apprendimento profondo non significa che la macchina apprende una conoscenza più approfondita; utilizza diversi livelli per apprendere dai dati. La profondità del modello è rappresentata dal numero di strati nel modello. Ad esempio, il modello Google LeNet per il riconoscimento delle immagini conta 22 livelli.

Elaborazione del linguaggio naturale: Una rete neurale è un gruppo di unità I/O connesse in cui ciascuna connessione ha un peso associato ai suoi programmi informatici. Ti aiuta a creare modelli predittivi da database di grandi dimensioni. Questo modello si basa sul sistema nervoso umano. È possibile utilizzare questo modello per condurre la comprensione delle immagini, l'apprendimento umano, il parlato del computer, ecc.

Sistemi esperti: Un sistema esperto è un sistema decisionale basato su computer, interattivo e affidabile, che utilizza fatti ed euristiche per risolvere problemi decisionali complessi. È anche considerato al più alto livello di intelligenza umana. L’obiettivo principale di un sistema esperto è risolvere i problemi più complessi in un dominio specifico.

Fuzzy Logic: La logica fuzzy è definita come una forma logica a molti valori che può avere valori di verità delle variabili in qualsiasi numero reale compreso tra 0 e 1. È il concetto di verità parziale. Nella vita reale, potremmo imbatterci in una situazione in cui non riusciamo a decidere se l'affermazione è vera o falsa.

Tipi di intelligenza artificiale

Esistono tre tipi principali di intelligenza artificiale: basata su regole, ad albero decisionale e a reti neurali.

• L'intelligenza artificiale ristretta è un tipo di intelligenza artificiale che ti aiuta a eseguire un'attività dedicata con intelligenza.
• L'intelligenza artificiale generale è un tipo di intelligenza artificiale in grado di eseguire qualsiasi compito intellettuale in modo efficiente come un essere umano.
• L'intelligenza artificiale basata su regole si basa su una serie di regole predeterminate che vengono applicate a un set di dati di input. Il sistema produce quindi un output corrispondente.
• L’intelligenza artificiale ad albero decisionale è simile all’intelligenza artificiale basata su regole in quanto utilizza serie di regole predeterminate per prendere decisioni. Tuttavia, l'albero decisionale consente anche ramificazioni e cicli per considerare diverse opzioni.
• La Super AI è un tipo di intelligenza artificiale che consente ai computer di comprendere il linguaggio umano e rispondere in modo naturale.
• L'intelligenza robotica è un tipo di intelligenza artificiale che consente ai robot di avere capacità cognitive complesse, tra cui ragionamento, pianificazione e apprendimento.

Intelligenza artificiale contro apprendimento automatico

La maggior parte dei nostri smartphone, dispositivi quotidiani o persino Internet utilizzano l’intelligenza artificiale. Molto spesso, l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico vengono utilizzati in modo intercambiabile dalle grandi aziende che vogliono annunciare la loro ultima innovazione. Tuttavia, l’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale sono in qualche modo diversi.

L'intelligenza artificiale è la scienza che addestra le macchine a svolgere compiti umani. Il termine fu inventato negli anni '1950 quando gli scienziati iniziarono a esplorare come i computer potessero risolvere i problemi da soli.

L’intelligenza artificiale è un computer a cui vengono date proprietà simili a quelle umane. Prendi il nostro cervello; funziona senza sforzo e senza soluzione di continuità per calcolare il mondo che ci circonda. L'intelligenza artificiale è il concetto che un computer può fare lo stesso. Si può dire che l’intelligenza artificiale è una grande scienza che imita le attitudini umane.

L’apprendimento automatico è un sottoinsieme distinto dell’intelligenza artificiale che addestra una macchina ad apprendere. I modelli di machine learning cercano modelli nei dati e cercano di trarre conclusioni. In poche parole, la macchina non ha bisogno di essere programmata esplicitamente dalle persone. I programmatori forniscono alcuni esempi e il computer imparerà cosa fare da quegli esempi.

Leggi anche la differenza tra Deep Learning e Machine Learning vs AI, clicca qui..

Dove viene utilizzata l’intelligenza artificiale? Esempi

Ora in questo tutorial sull'intelligenza artificiale per principianti impareremo varie applicazioni dell'intelligenza artificiale:

L’intelligenza artificiale ha ampie applicazioni:

• L’intelligenza artificiale viene utilizzata per ridurre o evitare compiti ripetitivi. Ad esempio, l’intelligenza artificiale può ripetere un’attività continuamente, senza fatica. L’intelligenza artificiale non si ferma mai ed è indifferente al compito da svolgere.
• L’intelligenza artificiale migliora un prodotto esistente. Prima dell’era dell’apprendimento automatico, i prodotti principali erano basati su regole hard-code. Le aziende hanno introdotto l’intelligenza artificiale per migliorare la funzionalità del prodotto piuttosto che iniziare da zero per progettare nuovi prodotti. Puoi pensare a un'immagine di Facebook. Alcuni anni fa dovevi taggare manualmente i tuoi amici. Al giorno d'oggi, con l'aiuto dell'intelligenza artificiale, Facebook ti dà il consiglio di un amico.

L’intelligenza artificiale è utilizzata in tutti i settori, dal marketing alla catena di fornitura, alla finanza, al settore della trasformazione alimentare. Secondo un sondaggio McKinsey, i servizi finanziari e la comunicazione ad alta tecnologia sono leader nei settori dell’intelligenza artificiale.

Perché l’intelligenza artificiale è in forte espansione adesso?

Ora, in questo tutorial sui test sull'intelligenza artificiale, scopriamo perché l'intelligenza artificiale è in forte espansione ora. Capiamo dal diagramma qui sotto.

Una rete neurale è stata lanciata negli anni Novanta con l'articolo fondamentale di Yann LeCun. Tuttavia, ha iniziato a diventare famoso intorno al 2012. Tre fattori critici per la sua popolarità sono spiegati da:

1. Hardware
2. Dati
3. Algoritmo

L’apprendimento automatico è un campo sperimentale, il che significa che ha bisogno di dati per testare nuove idee o approcci. Con il boom di Internet, i dati sono diventati più facilmente accessibili. Inoltre, aziende giganti come NVIDIA e AMD hanno sviluppato chip grafici ad alte prestazioni per il mercato dei giochi.

Hardware

Negli ultimi vent'anni, la potenza della CPU è esplosa, consentendo all'utente di addestrare un piccolo modello di deep learning su qualsiasi laptop. Tuttavia, è necessaria una macchina più potente per elaborare un modello di deep learning per la visione artificiale o il deep learning. Grazie agli investimenti di NVIDIA e AMD, è disponibile una nuova generazione di GPU (unità di elaborazione grafica). Questi chip consentono calcoli paralleli e la macchina può separare i calcoli su più GPU per accelerare i calcoli.

Ad esempio, con una NVIDIA TITAN X, sono necessari due giorni per addestrare un modello chiamato IMAGEnet contro settimane per una CPU tradizionale. Inoltre, le grandi aziende utilizzano cluster di GPU per addestrare modelli di deep learning con NVIDIA Tesla K80 perché aiuta a ridurre i costi del data center e fornire prestazioni migliori.

Dati

Il deep learning è la struttura del modello e i dati sono il fluido che lo rende vivo. I dati alimentano l’intelligenza artificiale. Senza dati non si può fare nulla. Le tecnologie più recenti hanno ampliato i confini dell'archiviazione dei dati ed è più facile che mai archiviare una quantità elevata di dati in un data center.

La rivoluzione di Internet rende disponibile la raccolta e la distribuzione dei dati per alimentare algoritmi di apprendimento automatico. Se hai familiarità con Flickr, Instagram o qualsiasi altra app con immagini, puoi indovinare il loro potenziale di intelligenza artificiale. Ci sono milioni di immagini con tag disponibili su questi siti Web. Queste immagini possono addestrare un modello di rete neurale a riconoscere un oggetto sull’immagine senza la necessità di raccogliere ed etichettare manualmente i dati.

L’intelligenza artificiale combinata con i dati è il nuovo oro. I dati rappresentano un vantaggio competitivo unico che nessuna azienda dovrebbe trascurare e l’intelligenza artificiale fornisce le migliori risposte dai tuoi dati. Quando tutte le aziende potranno avere le stesse tecnologie, quella con i dati avrà un vantaggio competitivo. Per dare un’idea, ogni giorno nel mondo vengono creati circa 2.2 exabyte, ovvero 2.2 miliardi di gigabyte.

Un'azienda ha bisogno di fonti di dati eccezionalmente diversificate per trovare modelli e apprendere in un volume sostanziale.

Algoritmo

L’hardware è più potente che mai, i dati sono facilmente accessibili, ma una cosa che rende la rete neurale più affidabile è lo sviluppo di algoritmi più accurati. Le reti neurali primarie sono una semplice matrice di moltiplicazione senza proprietà statistiche approfondite. Dal 2010 sono state fatte scoperte notevoli per migliorare la rete neurale.

L'intelligenza artificiale utilizza un algoritmo di apprendimento progressivo per lasciare che siano i dati a eseguire la programmazione. Significa che il computer può imparare da solo come eseguire diversi compiti, come trovare anomalie e diventare un chatbot.

Sintesi

• L'intelligenza artificiale è una forma completa di intelligenza artificiale è la scienza che addestra le macchine a imitare o riprodurre i compiti umani.
• Uno scienziato può utilizzare diversi metodi per addestrare una macchina. All'inizio dell'era dell'intelligenza artificiale, i programmatori scrivevano programmi codificati, digitando ogni possibilità logica che la macchina poteva affrontare e come rispondere.
• Quando un sistema diventa complesso diventa difficile gestire le regole. Per superare questo problema, la macchina può utilizzare i dati per imparare a gestire tutte le situazioni di un dato ambiente.
• La caratteristica più importante di avere un’intelligenza artificiale potente è che dispone di dati sufficienti con notevole eterogeneità. Ad esempio, una macchina può apprendere lingue diverse purché abbia abbastanza parole da cui imparare.
• L’intelligenza artificiale è la nuova tecnologia all’avanguardia. I venture capitalist investono miliardi di dollari in startup o progetti di intelligenza artificiale e McKinsey stima che l’intelligenza artificiale possa stimolare ogni settore con un tasso di crescita almeno a due cifre.
• L'intelligenza artificiale generale, l'intelligenza artificiale basata su regole, l'intelligenza artificiale dell'albero decisionale e la super intelligenza artificiale sono tipi di intelligenza artificiale. Molti di questi concetti vengono applicati nella creazione di chatbot AI. Se sei interessato, puoi saperne di più su come questi principi vengono implementati in alcuni dei i migliori chatbot di intelligenza artificiale oggi disponibili.

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