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Per intelligenza artificiale si intende la capacità di una macchina di simulare un'intelligenza umana

L'Intelligenza Artificiale

Al giorno d'oggi esistono tante app che ci permettono di usare l'AI, le principali sono: chatgpt, gemini e microsoft copilot

Le principali applicazioni per utilizzare l'Intelligenza Artificiale

superintelligenza artificiale, che di fatto ancora non esiste, indica la capacità di una macchina di superare l'intelligenza umana.

superintelligenza artificiale

l'intelligenza artificiale generale viene considerata un'intelligenza "forte" perché opera a un livello superiore paragonabile all'intelligenza umana.

intelligenza artificiale generale

l'intelligenza artificiale limitata viene classificata come intelligenza artificiale "debole" perché è in grado di gestire una gamma ristretta di parametri e situazioni

intelligenza artificiale limitata

I 3 tipi di Intelligenza Artificiale

Fin da sempre l'uomo è stato affascintato dall'innovazione e dalla possibilità di creare macchine in grado di simulare le capacità di un cervello umano. Il temine "Intelligenza Artificiale" è stato coniato da John McCarthy nel 1956

Le origini dell'AI

4. Impatto sull'Occupazione: L'IA può ridurre i posti di lavoro; serve riqualificazione.

3. Privacy e Sorveglianza: Protezione dei dati personali e controllo sulla sorveglianza.

2. Bias e Discriminazione: L'IA deve evitare pregiudizi e garantire equità.

1. Trasparenza e Responsabilità: Gli algoritmi devono essere chiari e responsabili.

Etica sull'utilizzo dell'Intelligenza artificiale

L'intelligenza artificiale (IA) sta trasformando rapidamente il nostro mondo, ma con queste innovazioni emergono anche sfide etiche cruciali. È fondamentale garantire che l'uso dell'IA sia responsabile, giusto e sicuro, per evitare abusi e danni sociali. I principali temi etici riguardano:

VS

3. Mancanza di creatività: L'IA non ha la capacità di innovare come l'uomo.

2. Dipendenza tecnologica: Aumento della vulnerabilità a guasti o attacchi.

1. Perdita di posti di lavoro: Automazione che sostituisce lavori umani.

3. Personalizzazione: Offre esperienze su misura.

2. Precisione: Riduce gli errori e migliora le decisioni.

CONTRO

PRO

1. Automazione e efficienza: L'IA svolge compiti velocemente e senza errori.

IL MACHINE LEARNING

Il Machine Learning (apprendimento automatico) è una branca dell'intelligenza artificiale che permette ai computer di imparare dai dati e migliorare le proprie prestazioni senza essere programmati esplicitamente. Utilizza algoritmi per analizzare grandi quantità di dati, scoprire pattern e fare previsioni o prendere decisioni. Le principali categorie sono l'apprendimento supervisionato, non supervisionato e per rinforzo. Il machine learning è applicato in vari settori, come la sanità, la finanza, il riconoscimento vocale e la guida autonoma.

COME I BIAS COGNITIVI INFLUENZANO L'INTELLIGENZA ARTIFICIALE

Un bias cognitivo è un errore sistematico nel pensiero che influisce sul giudizio e sulla presa di decisioni, spesso in modo inconsapevole, distorcendo la realtà e portando a conclusioni sbagliate. Anche l'intelligenza artificiale può essere influenzata da bias cognitivi, che derivano principalmente dai dati con cui è addestrata. Se i dati contengono pregiudizi (ad esempio di genere o razza), l'IA tende a riprodurli nelle sue risposte. I bias possono anche essere introdotti nel design del modello o nel modo in cui l'IA viene utilizzata. Questi pregiudizi possono causare discriminazioni o decisioni ingiuste, per esempio nella selezione del personale o nella giustizia. Per ridurre i bias, è necessario usare dati equilibrati, rendere gli algoritmi trasparenti e monitorare continuamente le prestazioni dei sistemi.