I diversi livelli di AI

i diversi livelli di ai

IntelligenzaArtificiale

Caratteristiche e potenzialità

x x

Sistemi in grado di apprendere e agire in modo simile ad un essere umano

MachineLearning

AI di apprendimento automatico, in grado di prendere decisioni e migliorarsi con l’esperienza

x x

DeepLearning

x x

AI che elaborano i dati in modo simile alle reti neurali del cervello umano

GenAI

x x

Sistemi capaci di generare nuovi contenuti di testo, audio e video. Ne fanno parte i GPT

....

Letteralmente si traduce in apprendimento profondo, indica le tecniche che utilizzano le reti neurali artificiali per imitare i processi di apprendimento del cervello. Si tratta di reti multistrato organizzate gerarchicamente in modo simile ai neuroni nel cervello umano, questo consente di elaborare le informazioni in modo più efficace e completo, gestendo anche grandi volumi di dati non strutturati.

Grazie allo sviluppo di capacità computazionali, i sistemi sono ora in grado di: - riconoscere singoli oggetti all’interno di un’immagine - suggerire contenuti in modo interattivo - trascrivere automaticamente i testi da video registrati o in diretta - elaborare il linguaggio naturale (NLP) e tradurre in molte lingue

Termine coniato nel 1959 dallo scienziato americano Arthur Lee Samuel, letteralmente si traduce in apprendimento automatico. Indica i sistemi e gli algoritmi in grado di imparare, migliorarsi e prendere decisioni sulla base dei dati a disposizione senza la necessità di costanti input e programmazioni specifiche per ciascuna attività. Utilizzano una gamma di tecniche statistiche e algoritmi per apprendere dalle informazioni utilizzate in fase di training, identificare pattern, ricorrenze storiche ed essere così in grado di decidere sulla base dell’esperienza.

Esempi di applicazioni pratiche: - proposte di prodotti sulla base di acquisti precedenti - riconoscimento vocale - manutenzione predittiva nei sistemi di smart building - prevenzione frodi

Il termine AI è stato coniato nel 1955 da John McCarthy, matematico e ricercatore statunitense per indicare “la scienza e l’ingegneria di creare macchine intelligenti”. Secondo quanto indicato dall’AI Act europeo è un sistema automatizzato progettato per funzionare con livelli di autonomia variabili (…) e che deduce dall’input che riceve come generare output quali previsioni, contenuti, raccomandazioni o decisioni che possono influenzare ambienti fisici o virtuali.

Per altre definizioni guarda l'infografica Cos'è l'AI

La produzione dei contenuti avviene partendo da input chiamati prompt, dai quali l’AI ricava le informazioni principali e genera il risultato che statisticamente meglio risponde alle richieste dell’utente: non fornisce solo il link al contenuto più vicino alla richiesta ma genera un nuovo contenuto incrociando e combinando miliardi di informazioni. Viene addestrata con modelli di deep learning ed enormi quantità di dati, grazie ai quali apprende la probabilità statistica e di distribuzione degli elementi. Ne fanno parte i sistemi GPT (Generative Pre-trained Transformer), studiati già dal 2017 e diventati accessibili al grande pubblico dal 2022.