Le caratteristiche e tecnologie dell’intelligenza artificiale

Le caratteristiche e tecnologie dell'intelligenza artificiale

La società attuale si è evoluta in moltissimi settori, al fine di avere un maggiore benessere e godere dei vantaggi di un progresso tecnologico e scientifico. Tra i vari settori in cui sono stati fatti degli enormi passi in avanti, vi è anche l’intelligenza artificiale. Quest’ultima consiste nella disciplina che consente di racchiudere ogni tecnica e teoria utilizzata al fine di sviluppare correttamente degli algoritmi volti a permettere alle macchine di effettuare delle azioni intelligenti, soprattutto in determinati ambiti e settori.
Questa disciplina è in continuo sviluppo grazie all’introduzione di nuove tecnologie e consente di creare dei nuovi modelli di macchina ancor più efficienti.

Differenza tra intelligenza artificiale forte e debole

A proposito di intelligenza artificiale, è strettamente importante fare una distinzione tra quella debole e quella forte. Al fine di costruire una macchina e renderla intelligenza si parte dallo stesso cervello dell’uomo, di cui tutt’ora non conosciamo perfettamente il meccanismo. Però la stessa macchina, al fine di essere considerata intelligente, deve essere in grado di effettuare le seguenti azioni:

  • Pensare in maniera umana, utilizzando quindi le capacità cognitive tipiche dell’essere umano;
  • Agire in maniera umana;
  • Agire in maniera razionale, utilizzando dei processi che possano aiutare ad ottenere il risultato migliore tramite l’analisi delle informazione che si conoscono, processo attuato anche dagli esseri umani;
  • Pensare in maniera razionale, sfruttando la logica umana.

Questi aspetti risultano estremamente importanti se si desidera capire la differenza tra l’intelligenza artificiale forte e debole. In particolar modo, quest’ultima consente di emulare delle azioni cognitive normalmente messere in atto dall’uomo, ma non riesce comunque a raggiungere dei livelli elevati di comprensione come quelli umani. Pertanto queste macchine deboli possono essere utilizzate in svariati ambiti, però mancano di una caratteristica fondamentale. Nello specifico, al fine di godere di questi vantaggi e delle funzionalità cognitive, queste macchine sono caratterizzate da dei programmi di problem solving matematici, i quali consentono appunto di risolvere facilmente dei problemi e di prendere la corretta decisione.
Invece, l’intelligenza artificiale forte, denominata anche strong AI, è invece costituita da delle tecnologie ben più avanzate che rendono i sistemi maggiormente sapienti. Molti scienziati denominano queste macchine coscienti del loro stesso essere, in quanto sono capaci di stabilire una loro intelligenza senza necessariamente imitare quella umana e biologica. Ne sviluppano quindi una propria senza alcun problema.
La differenza tra l’intelligenza artificiale forte e debole consiste quindi nel fatto che la prima consente alle macchine di stabilire una propria intelligenza senza emulare quella umana, mentre la seconda necessita di programmi appositi volti esclusivamente a risolvere dei problemi in maniera adeguata, imitando quindi delle azioni cognitive del cervello umano.

Come funziona l’AI

Una volta differenziata in maniera ottimale l’intelligenza artificiale debole da quella forte, è necessario stabilire come funziona questa disciplina. Se dal punto di vista tecnologico vi sono l’intelligenza artificiale debole e quella forte, da quello rilevante le abilità intellettuali si può affrontare un discorso differente. In particolare, una macchina deve essere costituita da delle tecnologie che consentano di mettere in atto le seguenti azioni:

  • Ragionamento: tramite la logica è possibile per la macchina collegare numerose informazioni con i suoi sistemi, nello specifico algoritmi matematici, in maniera completamente automatizzata;
  • Comprensione: questa consente di imitare le funzionalità cognitive e riconosce pertanto svariate cose da cui poter ricavare informazioni, quali tabelle, testi, immagini, voci e video;
  • Interazione: è possibile che una macchina interagisca in maniera adeguata con l’uomo, e in questi casi vengono utilizzate tecnologie avanzate come il nlp (noto anche come Natural Language Processing), che permettono di far parlare la macchina in maniera del tutto naturale.
  • Apprendimento: questo processo consente alle macchine di sfruttare dei sistemi appositi che analizzano le informazioni appena ricavate grazie all’input dei dati, e successivamente ha luogo una restituzione adeguata in output.

Differenza tra Deep Learning e Machine Learning

Un’ulteriore differenziazione che si deve necessariamente fare nella disciplina dell’intelligenza artificiale consiste nel Deep Learning e Machine Learning. Questi ultimi consistono in due distinti ambiti di studio altamente noti e che nel futuro faranno degli ottimi progressi. Date le precedenti premesse, è possibile definire le macchine costruite tramite tecniche e teorie presenti nell’intelligenza artificiale come in grado di compiere azioni e processi comunemente utilizzati dagli esseri umani, e che hanno dei sistemi e delle tecnologie di ultima generazione possono anche riconoscere suoni, immagini, video, interagire ed effettuare altre importanti azioni.
Queste ultime sono messe facilmente in azione dalle macchine grazie ad un precedente apprendimento, grazie al quale l’intelligenza in questione riesce a perfezionare le sue azioni ed infine ad eseguirle alla perfezione. Vi sono ben due modelli di apprendimento, quali il Deep Learning e il Machine Learning.
Quest’ultimo equivale a svariati metodi che permettono al software dell’intelligenza di adattarsi alle nuove nozioni da apprendere e sviluppare, così che queste vengano poi adeguatamente apprese tramite degli appositi sistemi pre-programmati. Questi ultimi consentono alla macchina di potersi allenare nelle azioni da fare e correggere i vari errori, fino a quando l’azione in questione non viene svolta in maniera autonoma e senza errori.
Questo modello prevede inoltre una serie di algoritmi che è possibile utilizzare, come i seguenti:

  • Senza la supervisione didattica: questo apprendimento avviene direttamente tramite un’analisi dei risultati ottenuti, e la macchina stessa si basa sugli output che consentono di analizzare vari compiti e azioni, e in particolar modo i loro risultati;
  • Con la supervisione didattica: ciò avviene tramite degli input e output, che consentono direttamente di far apprendere alla macchina intelligente come si deve comportare;
  • Apprendimento meritocratico: quando la macchina raggiunge risultati corretti e obiettivi, è possibile premiarla e farle quindi comprendere quali siano le azioni errate, dove non riceve il premio, e quali quelle corrette.

Il modello di Machine Learning è altamente efficace, così come lo è anche il Deep Learning. Quest’ultimo differisce dalla prima tipologia in quanto l’apprendimento è basato sul funzionamento e la struttura del cervello umano, e pertanto sulla sua emulazione.
Vengono quindi utilizzate delle reti neurali apposite per le macchine e che reggono numerose tipologie di analisi e calcoli, e per questo sono fatte appositamente per risultare resistenti e per reggere moltissimi processi. Questi sistemi sono già attualmente in uso per il riconoscimento della voce, immagini o video.

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