LAVORO INFORMATICA
Gioele De Rosa
Created on March 18, 2024
More creations to inspire you
SUMMER ZINE 2018
Presentation
FALL ZINE 2018
Presentation
INTERNATIONAL EVENTS
Presentation
MASTER'S THESIS ENGLISH
Presentation
49ERS GOLD RUSH PRESENTATION
Presentation
3 TIPS FOR AN INTERACTIVE PRESENTATION
Presentation
RACISM AND HEALTHCARE
Presentation
Transcript
L'INTELLIGENZA ARTIFICIALE
AUTORI
Next
Back
L'intelligenza artificiale (IA) è un campo potente e affascinante nell'informatica moderna, giocando un ruolo cruciale nella trasformazione delle nostre vite, industrie e comprensione dell'intelligenza. Basata su principi da varie discipline, mira a dare ai computer capacità cognitive umane, permettendo loro di apprendere, adattarsi, risolvere problemi complessi e interagire intelligentemente con gli esseri umani e l'ambiente. Il concetto chiave è il machine learning, che migliora le prestazioni dei computer nel tempo attraverso l'analisi dei dati e l'identificazione di pattern. Grazie alla crescita dei dati digitali e alla potenza di calcolo, l'IA affronta ora compiti come il riconoscimento facciale, la traduzione automatica, la diagnosi medica e la guida autonoma.
INTRODUZIONE
Home
futuro
pro
STORIA
FUNZIONAMENTO
TIPI
CONTRO
APPLICAZIONI
'80/'90
'70/'80
EVOLUZIONI DELLE TECNICHE
'50/'60
FONDAMENTIMATEMATICI
XX SECOLO
PRIMI ESPERIMENTI E MODELLI
ERA MODERNA
PERIODO DI STALLO E RINASCITA
ORIGINI FILOSOFICHE
Home
L'intelligenza artificiale (IA) ha una storia ricca e affascinante che affonda le sue radici nel mondo accademico e nella ricerca scientifica. In un contesto universitario, lo studio dell'IA coinvolge una vasta gamma di discipline, tra cui l'informatica, la matematica, la filosofia, la psicologia e la neuroscienza.
Back
Nel nuovo millennio, l'intelligenza artificiale (AI) ha compiuto progressi rivoluzionari, specialmente con l'ascesa del deep learning. Questa tecnica, ha segnato una svolta, potenziando il riconoscimento di immagini e parole, la generazione di testo e l'analisi predittiva. Questi sviluppi hanno avuto un impatto profondo su diversi ambiti, dalla medicina all'automazione industriale. Momenti chiave come la vittoria di Deep Blue su Garry Kasparov nel 1997 e di AlphaGo su Lee Sedol nel 2016 hanno dimostrato le capacità dell'AI in compiti estremamente complessi. Inoltre, l'evoluzione di assistenti virtuali e la realizzazione di veicoli autonomi riflettono l'integrazione dell'AI nella vita quotidiana e la sua importanza per l'innovazione futura, segnando una nuova era di possibilità tecnologiche e applicazioni dell'AI nel quotidiano.
Back
L'intelligenza artificiale ha visto due sviluppi chiave che hanno ampliato le sue capacità e applicazioni. Da una parte, i sistemi esperti emulavano il ragionamento umano in settori specifici come la medicina o le finanze, basandosi su una vasta base di conoscenza e regole inferenziali. Dall'altra parte, gli algoritmi di apprendimento automatico hanno permesso ai computer di imparare dai dati e migliorare le prestazioni nel tempo senza essere programmati esplicitamente per ogni compito. Questi progressi hanno non solo esteso le capacità dell'IA, ma hanno anche posto le basi per ulteriori innovazioni future.
Le origini filosofiche dell'intelligenza artificiale risalgono all'antichità e al Medioevo, con miti e racconti di entità artificiali e automi, riflessi anche nella filosofia di Aristotele. Nei secoli XVII e XVIII, figure come Descartes e Leibniz esploravano il concetto di entità artificiali intelligenti. Descartes si occupava della distinzione tra mente e corpo, mentre Leibniz immaginava una "macchina del pensiero". Queste idee hanno gettato le basi per lo sviluppo teorico e filosofico dell'IA, contribuendo al suo emergere come campo scientifico.
Back
Next
Home
Alla base delle problematiche legate allo sviluppo di sistemi e programmi di Intelligenza Artificiale vi sono tre parametri che rappresentano i cardini del comportamento umano, ossia una conoscenza non sterile, una coscienza che permetta di prendere decisioni non solo secondo la logica e l’abilità di risolvere problemi in maniera differente anche a seconda dei contesti nei quali ci si trova.
Coscienza, conoscenza e problem solving
Back
Next
L'utilizzo delle reti neurali e degli algoritmi ha permesso ai sistemi intelligenti di affinare le loro capacità comportamentali, aprendo la strada a una migliore emulazione dei ragionamenti umani in contesti vari. La ricerca si è focalizzata non solo sulla creazione di nuovi algoritmi, ma soprattutto sulla complessificazione e diversificazione di quelli esistenti, consentendo loro di adattarsi a una vasta gamma di stimoli ambientali. Questi algoritmi avanzati, integrati nei sistemi intelligenti, sono ora in grado di assumere decisioni contestuali, basate sulle circostanze in cui si trovano. Ad esempio, nei veicoli autonomi, tali algoritmi possono discernere se è meglio sterzare o frenare in situazioni di pericolo, valutando le informazioni provenienti dai sensori per garantire la massima sicurezza per conducenti e passeggeri.
Le decisioni dei sistemi di Intelligenza Artificiale, come quelli dei veicoli autonomi, dipendono da algoritmi complessi che combinano conoscenze di base ed esperienze acquisite. La rappresentazione della conoscenza mira a trasferire il ragionamento umano in comandi e linguaggio comprensibili alle macchine, integrando esperienze pratiche nel processo di apprendimento. Questo trasferimento si basa su teorie come la Teoria dei Linguaggi Formali e la Teoria delle Decisioni, che garantiscono un'elaborazione accurata delle informazioni. In sintesi, il settore si concentra sull'ottimizzazione di algoritmi per permettere ai sistemi di IA di prendere decisioni contestuali e intelligenti, influenzate dall'esperienza umana e supportate da un linguaggio comprensibile alle macchine.
Back
Next
Si può quindi decidere di puntare su un approccio o sull’altro a seconda dei risultati che si intende ottenere, ossia a seconda del tipo di risposta che si vuole ottenere dalla macchina nelle differenti situazioni.
Next
Back
Nel primo caso, quando cioè si utilizza la Teoria dei Linguaggi Formali, si sceglie di utilizzare diversi approcci (quelli riconosciuti sono l’approccio generativo, riconoscitivo, denotazionale, algebrico e trasformazionale) che si rifanno alle teorie delle Stringhe e ai loro utilizzi. Le stringhe, infatti, rappresentano dei veri e propri linguaggi formali le cui proprietà variano proprio a seconda dell’approccio utilizzato.
Back
Next
La Teoria delle Decisioni, invece, si basa su un albero di decisione, che permette di valutare per ogni azione/decisione le possibili conseguenze prendendo quindi poi la decisione più conveniente. A seconda delle impostazioni e dello scopo del programma, quindi, il sistema potrà prendere la decisione che meglio ottimizza il risultato che si vuole ottenere. Va sottolineato che situazioni simili possono prevedere risultati differenti a seconda del tipo di piano di azioni definito dagli algoritmi della macchina.
Back
Next
Gli alberi decisionali, ampiamente usati nei sistemi intelligenti, si basano sulla Teoria delle Decisioni per modelli predittivi. Questi alberi analizzano una serie di dati iniziali per definire la struttura delle previsioni e la loro accuratezza. La precisione dei dati è fondamentale per garantire sistemi intelligenti efficaci, indipendentemente dalla quantità di dati utilizzati. Un'eccessiva quantità di dati può compromettere la precisione del modello. I modelli più accurati spesso utilizzano meno informazioni di partenza, ma mantengono l'affidabilità grazie alla qualità dei dati. È importante selezionare accuratamente e garantire l'accuratezza dei dati iniziali per un modello efficace. Questo assicura la bontà del modello, nonostante il minor numero di informazioni di partenza utilizzato, evidenziando l'importanza della qualità rispetto alla quantità dei dati nell'ambito delle Intelligenze Artificiali.
Sviluppare algoritmi di apprendimento è cruciale poiché i programmatori non possono anticipare tutte le possibili situazioni in cui il sistema dovrà operare. L'apprendimento automatico consente ai sistemi intelligenti di adattarsi e migliorare continuamente, rendendoli più efficaci e adatti a contesti complessi e mutevoli.
Back
Next
Uno dei progressi significativi nell'Intelligenza Artificiale è stato l'implementazione di algoritmi che permettono alla macchina di apprendere dall'esperienza, migliorando il proprio comportamento e prendendo decisioni come gli esseri umani. Questo processo, noto come apprendimento automatico (machine learning), consente alla macchina di imparare anche azioni non programmate inizialmente.
Machine Learning
Si distinguono tre approcci: supervisionato, con dati etichettati; non supervisionato, con identificazione di pattern senza etichette; e per rinforzo, con apprendimento attraverso prove ed errori e feedback sulla performance. Queste modalità soddisfano varie esigenze di apprendimento delle macchine.
Back
Next
L'apprendimento automatico, parte "romantica" dell'Intelligenza Artificiale, ha ispirato film in cui macchine migliorano tramite l'esperienza. Oltre all'aspetto cinematografico, è soggetto a ricerca teorica e pratica basata sulla teoria computazionale dell'apprendimento e sul riconoscimento di pattern.
Back
La differenza tra le tre modalità sta soprattutto nel differente contesto entro cui si deve muovere la macchina per apprendere le regole generali e particolari che lo portano alla conoscenza.
Next
APPRENDIMENTO SUPERVISIONATO
APPRENDIMENTO NON SUPERVISIONATO
APPRENDIMENTO PER RINFORZO
Back
Next
L'apprendimento automatico si basa sulle reti neurali artificiali, modellate sulle reti neurali umane. Queste reti risolvono problemi basandosi sugli input e sui risultati ottenuti dalle scelte fatte. La loro struttura riflette le connessioni tra le informazioni necessarie ai calcoli, adattandosi alle esigenze emergenti. Matematicamente, sono funzioni composte, dipendenti da altre funzioni che variano con le informazioni considerate. Ogni azione del sistema intelligente deriva da calcoli finalizzati a valutare parametri e definire le incognite delle funzioni coinvolte. In sintesi, le reti neurali artificiali rappresentano un metodo sofisticato di elaborazione delle informazioni, basato sui principi del funzionamento del cervello umano.
Back
VARIAZIONE DELLE PRIORITA'
DIFFERENZE NELLA RISPOSTA ATTESA
IMPLICAZIONI TECNICHE
PRECISAZIONE DEL CONTESTO
Next
AMBIGUITA' E SPECIFICITA'
Cambiare anche solo una parola in una domanda o in una frase può influenzare il risultato fornito dall'intelligenza artificiale nel contesto del processo software per vari motivi, proprio come avviene in altri contesti.
Home
Back
Ogni parola in una domanda fatta a un'intelligenza artificiale contribuisce a definire il contesto e le aspettative per la risposta. Piccole modifiche possono quindi avere un grande impatto su come il modello interpreta la richiesta e su come sceglie di rispondere, specialmente in un campo complesso e stratificato come lo sviluppo software.
che e' piu' capace di un essere umano.
che e' alla pari con le capacità umane;
che ha una gamma ristretta di abilità;
Le tecnologie di intelligenza artificiale sono classificate in base alla loro capacità di imitare le caratteristiche umane, la tecnologia che usano per farlo, le loro applicazioni nel mondo reale e la teoria della mente. Utilizzando queste caratteristiche come riferimento, tutti i sistemi di intelligenza artificiale, reali e ipotetici, rientrano in uno di tre tipi:
Superintelligenza artificiale (ASI)
Intelligenza generale artificiale (AGI)
Intelligenza artificiale stretta (ANI)
Home
Back
Conosciuta anche come IA debole o IA stretta, è l’unico tipo di intelligenza artificiale che abbiamo realizzato con successo fino ad oggi. L’intelligenza artificiale stretta è orientata agli obiettivi, progettata per eseguire compiti singoli. Sebbene queste macchine possano sembrare intelligenti, operano sotto una serie ristretta di vincoli e limitazioni, motivo per cui questo tipo è comunemente indicato come IA debole. L’intelligenza artificiale ristretta non imita né replica l’intelligenza umana, ma si limita a simulare il comportamento umano in base a una gamma ristretta di parametri e contesti.
Per farlo, dovrebbero rendere le macchine consapevoli e dotarle di abilità cognitive complete. Questo richiederebbe di portare l'apprendimento esperienziale a un livello superiore, consentendo alle macchine di applicare la conoscenza a una vasta gamma di problemi.
Back
Next
L'IA forte, o intelligenza artificiale profonda, mira a creare macchine con intelligenza generale, simili al pensiero umano. Questi sistemi, noti come AGI, possono pensare, comprendere e agire come gli esseri umani. Tuttavia, gli scienziati non hanno ancora raggiunto questo obiettivo.
Tuttavia, il tempo richiesto per simulare attività neurali solleva dubbi sulla realizzazione futura dell'intelligenza artificiale forte. Nonostante ciò, i progressi nella tecnologia del riconoscimento di immagini e volti promettono miglioramenti nell'apprendimento e nella visione delle macchine.
Back
L'intelligenza artificiale forte si basa su un framework di teoria della mente, che mira a comprendere le emozioni, i bisogni e i processi di pensiero di altri agenti intelligenti. Questo approccio non mira alla mera replica o simulazione, ma all'effettiva comprensione degli esseri umani. Progetti come K di Fujitsu, un supercomputer potente, rappresentano importanti tentativi in questa direzione.
Back
Le macchine non solo imitano o comprendono l'intelligenza umana, ma acquisiscono una consapevolezza di sé e superano le capacità umane. L'ASI, o intelligenza artificiale superiore, sarebbe teoricamente eccezionalmente superiore in tutte le attività umane, grazie a una memoria più grande e una velocità di elaborazione dati maggiore. Questo potrebbe portare a decisioni e soluzioni di problemi molto superiori a quelle umane. Tuttavia, le implicazioni di tali macchine super intelligenti, incluse la loro autoconsapevolezza e autoconservazione, sono sconosciute e suscitano molte speculazioni riguardo al loro impatto sull'umanità e sulla nostra esistenza.
Back
IBM Watson rappresenta una pietra miliare nell'intelligenza artificiale, andando oltre il semplice calcolo per comprendere e interagire con l'umanità. Dopo la sua vittoria a Jeopardy! nel 2011, Watson si è esteso a settori come la sanità e la finanza, migliorando la diagnosi medica e l'analisi del rischio. Utilizzando algoritmi avanzati, Watson elabora dati strutturati e non strutturati, offrendo soluzioni rapide e precise. Con applicazioni in settori come il retail e l'istruzione, dimostra il vasto potenziale dell'IA nel migliorare l'efficienza e l'accuratezza dei servizi personalizzati, segnando un significativo passo avanti verso un futuro in cui l'IA trasforma radicalmente le nostre vite.
Back
ChatGPT è un modello di intelligenza artificiale sviluppato da OpenAI basato sull'architettura GPT . È progettato per generare testo in risposta a input umani, offrendo conversazioni virtuali in grado di rispondere a una vasta gamma di domande, fornire informazioni, supporto e intrattenimento. Utilizza un vasto corpus di testo per apprendere il linguaggio e comprendere il contesto delle conversazioni.
Next
Home
Un vantaggio dei sistemi di intelligenza artificiale, sia in termini di modelli di linguaggio che di algoritmi che compiono i più diversi compiti, è la loro capacità di elaborare informazioni a velocità sorprendenti e con una precisione mediamente elevata, almeno per il momento. Ciò significa che per esempio i lavori che richiedono la raccolta e l'analisi di grandi quantità di dati possono essere eseguiti in modo molto più efficiente rispetto al lavoro umano. L'IA può anche automatizzare compiti ripetitivi e noiosi, liberando così i lavoratori da mansioni monotone e consentendogli di concentrarsi su compiti più creativi e stimolanti.
EFFICIENZA E VELOCITA'
Back
Next
L'intelligenza artificiale ha il potenziale di migliorare la qualità del lavoro in vari settori come medicina, ricerca scientifica, agricoltura e produzione industriale, un'azione che è già in corso da anni. Il recente aumento dei sistemi di apprendimento automatico (LLM) ha reso più evidente ciò che è già stato fatto nell'industria e nella ricerca. Ad esempio, può aiutare nella diagnosi precoce e trattamento delle malattie, nell'agricoltura per migliorare la resa delle colture e ridurre l'uso di prodotti chimici, e nella produzione per individuare e prevenire guasti nelle catene di montaggio.
MIGLIORAMENTO DELLA QUALITA' DEL LAVORO
Back
Next
L'IA può essere utilizzata per personalizzare i servizi e le esperienze degli utenti, qualsiasi essi siano. Ad esempio, i siti web possono utilizzare l'IA per suggerire prodotti o servizi in base alle preferenze dei clienti o assisterli in modo veramente efficace rispetto a quanto fatto fino a oggi dai chatbot banali di prima generazione. In generale, tutto ciò che i servizi digitali ci suggeriscono oggi potrà essere cucito su misura in modo ancora più preciso e creativo.
PERSONALIZZAZIONE
Back
Next
I sistemi di intelligenza artificiale, che poi si concretizzeranno (come sta già accadendo, da Shopify a Expedia, come abbiamo visto) dentro app, piattaforme e motori di ricerca, possono aiutare a risparmiare tempo e denaro. Ad esempio, l'IA può automatizzare meglio di quanto oggi non avvenga procedure lunghe e che richiedono tempo come la fatturazione e la contabilità. L'IA può anche essere utilizzata per ridurre i costi nella produzione, identificando modi invisibili alla comune analisi dei dati o dei flussi per migliorare l'efficienza e ridurre gli sprechi.
RISPARMIO DI DENARO E TEMPO
Back
Home
Se è vero che l'impiego dell'intelligenza artificiale spazzerà via diverse tipologie di lavori, è ben più probabile che - come nell'automazione industriale - si affiancherà a ruoli più formati. Non solo: creerà nuove opportunità di lavoro: potrà essere usata per sviluppare nuove applicazioni e servizi, per supportare i lavoratori, migliorando la loro produttività e consentendo loro di concentrarsi su compiti più creativi, spingendo verso la riqualificazione della forza lavoro e il suo slittamento su altri ambiti. Certo i rischi rimangono comunque elevati.
NUOVE OPPORTUNITA' DI LAVORO
Next
Home
Come si accennava, uno dei principali svantaggi dell'intelligenza artificiale, una volta integrata in profondità nelle piattaforme, nei processi produttivi e in particolari ambiti, è il rischio di mangiarsi un numero indefinito di posti di lavoro. L'IA può per esempio automatizzare compiti che in precedenza erano eseguiti da lavoratori umani, una preoccupazione nei settori in cui il lavoro manuale è ancora prevalente. Ma anche l'ambito creativo rischia grosso: il contributo della creatività umana è insostituibile, e i grossolani errori che sistemi come ChatGPT compiono lo dimostrano in modo evidente. Vincerà chi riuscirà a sfruttarne le potenzialità in chiave ancillare e di supporto.
SOSTITUZIONE DEI LAVORATORI
Back
Next
Un altro svantaggio dell'intelligenza artificiale è approfondire ancora di più la dipendenza della società dalle soluzioni tecnologiche (e dalle aziende che le sviluppano). Se nel prossimo futuro costruiremo linee di produzione o sistemi di gestione della pubblica amministrazione troppo affidati all'IA, e questa dovesse avere dei problemi quale che sia lo sviluppatore-fornitore, questo potrà causare ancora più di quanto accada con le infrastrutture da cui dipendiamo oggi l'interruzione di attività critiche.
DIPENDENZA DALLA TECNOLOGIA
Back
Next
Lo abbiamo visto in questi mesi, con le enormi risorse messe sul piatto dai colossi della tecnologia per finanziare solo le fasi iniziali di questo settore nascente. Basti pensare ai 10 miliardi di Microsoft su OpenAI. L'IA richiede manutenzione e aggiornamento costanti. Ciò significa che le aziende devono investire risorse per mantenere e aggiornare la tecnologia - ChatGPT è per esempio ferma nelle sue conoscenze alla fine del 2021 - al fine di garantire che funzioni in modo efficace e efficiente. È un settore che rischia di drenare risorse importanti che potrebbero essere investite su aspetti più rilevanti, anche nello stesso ambito tecnologico.
MANUTENZIONI, AGGIORNAMENTI, INVESTIMENTI
Back
Next
L'intelligenza artificiale, nonostante i suoi avanzamenti, rivela gravi lacune evidenziate sia dai testi generati da sistemi come ChatGPT, che dai fallimenti nei sistemi di sicurezza e nel riconoscimento facciale. Questi errori sono spesso causati da programmazioni difettose o dati incompleti, specialmente considerando che i modelli più sofisticati si basano su dati web raccolti dagli utenti nel corso degli anni. Ciò aumenta il rischio di disinformazione e decisioni erronee, con conseguenze potenzialmente fatali, come affidarsi a diagnosi online anziché consultare un medico. Questi errori possono avere gravi impatti sulla salute pubblica, l'affidabilità aziendale e la sicurezza generale. Nonostante l'apparente onniscienza, l'IA può ingannare, portando a scelte irrazionali e dannose che influenzano negativamente cittadini, aziende e società nel suo complesso.
ERRORI, PASTICCI E ALLUCINAZIONI
Back
L'intelligenza artificiale è al centro di preoccupazioni sulla privacy e la sicurezza dei dati, evidenziato dall'indagine del Garante italiano su OpenAI, portando alla sospensione di ChatGPT in Italia. Gli algoritmi di IA richiedono enormi quantità di dati personali e sensibili raccolti online, posti sotto la responsabilità di aziende e governi per proteggerli da accessi non autorizzati. Inoltre, questi dati possono includere opere protette da copyright, reinterpretate da sistemi come Dall-E 2 o Midjourney per produrre nuove immagini basate su contenuti esistenti.
Home
PRIVACY, SICUREZZA E COPYRIGHT
Next
Home
L'utilizzo dell'Intelligenza Artificiale nei sistemi di raccomandazione e suggerimento prodotti migliora l'esperienza dei clienti, utilizzando dati come la cronologia di navigazione e le preferenze per personalizzare l'esperienza di acquisto online e offline. Questo approccio favorisce la fedeltà dei clienti. Inoltre, l'IA può affrontare le frodi con carte di credito e gestire le recensioni false, affrontando così due problematiche comuni che ostacolano gli acquisti online.
COMMERCIO ELETTRONICO E AL DETTAGLIO
Back
Next
Esiste un'ampia gamma di applicazioni dell'Intelligenza Artificiale nel settore sanitario. Può essere usata per:
L'INTELLIGENZA ARTIFICIALE NELLA SANITA'
Back
Next
L’IA sta inoltre contribuendo a migliorare la qualità e l'accuratezza dei raccolti; gli agricoltori possono rilevare malattie, parassiti o un’alimentazione inadeguata utilizzando la tecnologia dell'Intelligenza Artificiale nelle loro aziende agricole.Applicazioni di computer vision, robotica e apprendimento automatico (machine learning) aiutano a monitorare la crescita delle erbe infestanti, mentre robot dotati di Intelligenza Artificiale rendono più rapida ed efficiente la raccolta delle colture.
AGRICOLTURA
Back
Next
Il nostro stile di vita è stato notevolmente influenzato dalla tecnologia e si sta gradualmente arricchendo grazie a nuove applicazioni basate sull'Intelligenza Artificiale. In ambito mobilità, ad esempio, Toyota, Audi, Volvo e Tesla utilizzano l'apprendimento automatico per insegnare alle loro auto a guidare in sicurezza in diversi contesti e a identificare gli oggetti per evitare incidenti. Altro esempio: l'Intelligenza Artificiale filtra le e-mail di spam dalla posta elettronica e le inserisce nelle cartelle spam o cestino. Secondo le statistiche, grazie all’IA, Gmail riesce a filtrare il 99,9% del traffico di e-mail.
NEL LIFESTYLE
Back
Next
Esistono molte applicazioni dell'Intelligenza Artificiale anche nella robotica. Un robot che utilizza l'IA è capace di rilevare gli ostacoli in tempo reale e di pianificare in anticipo il suo percorso. In moltissimi settori l'IA può determinare i percorsi, la frequenza e i mezzi di trasporto migliori per prodotti e operatori. L'automazione dei processi tramite la robotica sta acquisendo popolarità anche nel settore sanitario - ma non solo - perché automatizza e standardizza le attività ripetitive, consentendo ai dipendenti di concentrarsi su attività più importanti.
L'INTELLIGENZA ARTIFICIALE NELLA ROBOTICA
Back
Next
I team di sicurezza devono affrontare numerose sfide, compresi attacchi sofisticati, un'ampia superficie d'attacco e una crescente complessità dell'infrastruttura, che possono compromettere la protezione dei dati e la gestione degli accessi. IBM Security offre soluzioni basate sull'IA che accelerano il rilevamento delle minacce, migliorano le risposte e proteggono l'identità degli utenti e i dati, garantendo che i team di sicurezza rimangano informati e al comando delle operazioni.
APPLICAZIONI DELL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE NELLA CYBERSECURITY
Back
Home
BENEFICI
Next
Home
In passato, gli scienziati focalizzavano la ricerca sull'Intelligenza Artificiale per dimostrare la sua versatilità per applicazioni comuni. Oggi, con questo obiettivo largamente raggiunto, il dibattito si sposta sul futuro dell'IA. Anche se ci sono ancora progressi da fare, soprattutto in settori specifici, l'IA è ormai una realtà consolidata,gli unici dubbi nascono per quanto riguarda le varie applicazioni e le conseguenze sociali ed economiche.
IL FUTURO DELL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE
Back
Home
L'evoluzione tecnologica suscita entusiasmo in molti settori, ma c'è anche la paura che le macchine possano sostituire l'uomo sul lavoro. La tecnologia ha già sostituito la mano d'opera umana in diversi settori, e con l'uso diffuso dell'Intelligenza Artificiale potrebbero andare persi ulteriori posti di lavoro. Tuttavia, ciò potrebbe anche aprire nuove opportunità professionali. Il dibattito uomo-macchina va oltre l'IA, coinvolgendo questioni etiche e morali sul corretto utilizzo delle macchine nel rispetto dell'uomo. La direzione futura non è ancora chiara, ma potrebbe portare a una nuova rivoluzione culturale e industriale.
Dietro le quinte
Episodio 3
Episodio 1
Episodio 2
Home
Applicazioni comiche dell'intelligenza artificiale
Back
Back
Back
Back
Back
De Rosa Gioele
De Luca Daniel
Costa Francesco
Questo genially sull'intelligenza artificiale è stato realizzato da:
Le soluzioni di AI possono identificare i dati ombra, monitorare le anomalie nell'accesso ai dati e avvisare i professionisti della cybersecurity delle potenziali minacce da parte di chiunque acceda ai dati o alle informazioni sensibili, risparmiando tempo prezioso nel rilevare e risolvere i problemi in tempo reale.
Nell’apprendimento supervisionato, in particolare, alla macchina vengono forniti degli esempi di obiettivi da raggiungere, mostrando le relazioni tra input, output, e risultato. Dall’insieme dei dati mostrati, la macchina deve essere in grado di estrapolare una regola generale, che possa permettere, ogni volta che venga stimolata con un determinato input, di scegliere l’output corretto per il raggiungimento dell’obiettivo.
Anche lievi modifiche nel linguaggio possono segnalare un cambiamento nel tipo di risposta attesa, che può essere più orientata verso un'esempio pratico, una definizione teorica, o una discussione sulle migliori pratiche. L'intelligenza artificiale cerca di adattare la sua risposta in base a questi segnali.
I modelli di AI possono aiutare a bilanciare la sicurezza con l'esperienza utente analizzando il rischio di ogni tentativo di accesso e verificando gli utenti tramite i dati sul loro comportamento. In questo modo, l'accesso per gli utenti verificati risulta più semplice e il costo delle frodi è ridotto fino al 90%.Inoltre, i sistemi AI aiutano a prevenire phishing, malware e altre attività nocive, garantendo un elevato livello di sicurezza.
Misurare con precisione la frequenza cardiaca e l'attività fisica oppure inviare avvisi all'utente per aumentare l'esercizio fisico. Queste informazioni vengono poi condivise con i medici e con i sistemi di Intelligenza Artificiale per raccogliere ulteriori informazioni sulle abitudini e le esigenze del paziente.
Sviluppare macchine sofisticate in grado di rilevare malattie e identificare cellule tumorali.
le macchine che vengono istruite tramite un apprendimento per rinforzo si trovano ad avere un’interazione con un ambiente nel quale le caratteristiche sono variabili. Si tratta, quindi, di un ambiente dinamico, all’interno del quale la macchina dovrà muoversi per portare a termine un obiettivo non avendo nessun tipo di indicazione se non, alla conclusione della prova, la possibilità di sapere se è riuscita o meno a raggiungere lo scopo iniziale.
L'analisi dei rischi basata su AI può generare riepiloghi degli incidenti per avvisi ad alta fedeltà e automatizzare le risposte agli incidenti, accelerando le indagini e l'assegnazione di priorità degli avvisi in media del 55%.1 La tecnologia AI aiuta anche a identificare le vulnerabilità e a difendersi dai criminali e dai crimini informatici.
Diversi termini nel processo software possono avere implicazioni tecniche specifiche. Ad esempio, cambiare "testing" con "codifica" sposta l'attenzione da una fase di verifica e validazione del software a una di implementazione. Questo cambia radicalmente l'ambito della risposta, poiché implicano competenze, attività e obiettivi differenti.
Svolgere compiti banali, come l'analisi di test, radiografie, TAC e l'inserimento di dati tramite robot.
Alcune parole hanno più significati o sono usate in contesti diversi all'interno del processo software. Cambiare una parola ambigua con una più specifica (o viceversa) può aiutare a comprendere meglio la richiesta e a fornire una risposta più precisa o, al contrario, più generale.
Alcune parole hanno più significati o sono usate in contesti diversi all'interno del processo software. Cambiare una parola ambigua con una più specifica (o viceversa) può aiutare ChatGPT a comprendere meglio la richiesta e a fornire una risposta più precisa o, al contrario, più generale.
Nel caso di apprendimento non supervisionato, invece, la macchina dovrà essere in grado di effettuare scelte senza essere stato prima ‘educato’ alle differenti possibilità di output a seconda degli input selezionati. In questo caso, quindi, il computer non ha un maestro che gli permetta un apprendimento ma impara esclusivamente dai propri errori.
La nascita ufficiale dell'AI come campo di studio avvenne con la conferenza di Dartmouth del 1956, dove ricercatori come John McCarthy e Marvin Minsky stabilirono gli obiettivi e le ambizioni dell'AI. Seguirono esperimenti pionieristici come il programma di scacchi di Claude Shannon e il programma di dialogo ELIZA di Joseph Weizenbaum.
Incrociare dati storici con il sapere medico per scoprire nuovi farmaci.
Ogni termine o parola contribuisce al contesto complessivo della domanda. Nel contesto del processo software, parole diverse possono riferirsi a fasi diverse dello sviluppo, a pratiche specifiche o a concetti teorici. Modificando una parola, si potrebbe spostare il focus della domanda su un'altra fase del processo software o su un concetto differente, influenzando così la risposta generata.
Ogni termine o parola contribuisce al contesto complessivo della domanda. Nel contesto del processo software, parole diverse possono riferirsi a fasi diverse dello sviluppo, a pratiche specifiche o a concetti teorici. Modificando una parola, si potrebbe spostare il focus della domanda su un'altra fase del processo software o su un concetto differente, influenzando così la risposta generata.
La modifica di una parola può anche alterare le priorità implicite nella domanda. Ad esempio, passare da "efficienza" a "sicurezza" in una domanda relativa al processo software sposta il focus da come rendere il processo più veloce ed economico a come renderlo più sicuro e protetto da vulnerabilità.
L'intelligenza artificiale (AI) ha affrontato fasi di scetticismo e tagli ai finanziamenti, noti come "inverni dell'AI", a causa di promesse non mantenute e aspettative troppo ottimistiche. Questi periodi sono stati caratterizzati da dubbi sull'efficacia e sul futuro dell'AI. Tuttavia, l'entusiasmo per l'AI è rinato grazie ai progressi nei sistemi basati su reti neurali e all'introduzione dell'algoritmo di backpropagation negli anni '80. Questa tecnica ha permesso alle reti neurali di apprendere e migliorare in modo più efficace, aprendo la strada a nuove possibilità e applicazioni, e riaccendendo l'interesse e gli investimenti nel campo dell'AI.
Church sviluppò il calcolo lambda, essenziale per la teoria del calcolo. Questi avanzamenti teorici hanno delineato il confine tra i problemi computazionali risolvibili e quelli non risolvibili, influenzando profondamente lo sviluppo futuro dell'AI.
Alan Turing e Alonzo Church gettarono le basi matematiche dell'informatica e dell'AI con la teoria della computabilità. Turing introdusse la "macchina di Turing", un modello di calcolo universale, e il "test di Turing", per valutare l'intelligenza artificiale mediante la capacità di imitare il dialogo umano.