L'intelligenza artificiale è l’abilità di una macchina di mostrare capacità umane quali il ragionamento, l’apprendimento, la pianificazione e la creatività.
L’ I.A. funziona grazie all’utilizzo di due elementi molto importanti: i dati e l’algoritmo.
Cosa fa funzionare l’IA?
La risposta è l’algoritmo ovvero le istruzioni che, attraverso la programmazione, definiamo per un sistema informatico.
l’intelligenza artificiale utilizza degli algoritmi che, però, hanno delle capacità in più : sono in grado di apprendere. caratteristiche peculiari degli algoritmi di IA.
Sono 2 le classi principali di questi algoritmi: di machine learning (apprendimento automatico) e di deep learning (apprendimento profondo).
Gli algoritmi di machine learning, che si suddividono ulteriormente in diverse tipologie in grado di adattarsi ad usi differenti, permettono ad un’IA di arrivare ad una soluzione (output) attraverso una serie di elaborazioni che non sono collegate direttamente alle istruzioni di programmazione che sono state inserite all’avvio della progettazione. Quesri algoritmi permettono quindi alla macchina di migliore le proprie capacità (apprendere) utilizzando i dati forniti e la loro elaborazione.
Per tornare al nostro esempio, un algoritmo di machine learning applicato ad una ricetta permette alla macchina di fornire un serie di diverse ricette, senza che siano inserite nella programmazione le istruzioni per ciascuna pietanza.
I meccanismi, invece, di deep learning (apprendimento profondo), come ad esempio i sistemi di riconoscimento facciale, sono invece basati su reti neurali artificiali. Questo significa che si ispirano al funzionamento del nostro cervello ma attenzione, simulano il meccanismo ma non sono assolutamente in grado di riprodurre il nostro modo di pensare.
Con questi algoritmi l’intelligenza artificiale è in grado di elaborare i dati attraverso una serie di meccanismi complessi che gli permettono di apprendere in modo approfondito costruendosi dei modelli.
ESEMPIO DI MACHINELEARNING
https://machinelearningforkids.co.uk/
OPPORTUNITÀ ED ETICA DELL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE
I temi etici sono rilevanti nell’intelligenza artificiale e stanno interrogando in questi mesi le istituzioni ad ogni livello, basti pensare allo sviluppo della normativa sull’intelligenza artificiale europea. Ogni spiegazione, in particolare di tecnologie digitali, segue due livelli che si intersecano tra di loro: la competenza tecnica e la consapevolezza critica nell’utilizzo di uno strumento.
L’intelligenza artificiale, che oggi è in rapida evoluzione, va spiegata facendo riferimento alle tante opportunità che già ha introdotto o introdurrà nella vita di ciascuno di noi e nei diversi contesti da quello familiare a quello lavorativo.
L'IA non è un robot magico o un "cervello" elettronico uguale a quello umano, ma una disciplina informatica che studia come creare sistemi capaci di simulare un comportamento intelligente .
Possiamo definire l'intelligenza come la capacità di percepire la realtà, comprendere le informazioni, prevedere cosa accadrà e agire per raggiungere uno scopo preciso .
L'IA fa esattamente questo: riceve dati (input), li elabora e produce risposte o azioni per ottenere un obiettivo deciso dall'uomo .
Come "impara" l'IA:
Dalle regole agli esempi In passato, i computer seguivano solo regole fisse (istruzioni del tipo "se succede questo, allora fai quello"), come nel caso di Eliza (il primo chatbot del 1966) o Deep Blue (il computer che batté il campione di scacchi nel 1997) . Questi sistemi erano "congelati": non potevano imparare nulla di nuovo oltre a ciò che i programmatori avevano descritto . La vera svolta è stata il Machine Learning (apprendimento automatico): Non diamo più regole fisse, ma insegniamo al computer a imparare da solo osservando migliaia di esempi (dati) . È un po' come i bambini piccoli che imparano a riconoscere un gatto vedendone tanti, e non leggendo un manuale di istruzioni . Esistono diversi modi di imparare: con un "maestro" che corregge (supervisionato), cercando schemi da soli (non supervisionato) o tramite premi e punizioni come in un videogioco (per rinforzo) .
Deep Learning e Reti Neurali
Per risolvere problemi difficili, come riconoscere un volto o tradurre una lingua, l'IA usa il Deep Learning . Questo sistema si basa su reti neurali artificiali, modelli matematici che imitano (molto alla lontana) il funzionamento dei neuroni del nostro cervello . Queste reti sono fatte di molti "strati" (layer) che analizzano dettagli sempre più complessi: ad esempio, i primi strati riconoscono linee e colori, quelli successivi le forme di un muso, fino a capire che l'immagine rappresenta un gatto .
L'IA nella nostra vita quotidiana
Usiamo l'IA ogni giorno senza accorgercene: Social Media: Algoritmi come quelli di TikTok o Instagram studiano i nostri comportamenti per proporci contenuti che ci tengano incollati allo schermo (creando a volte una "bolla" dove vediamo solo ciò che già ci piace) . Assistenti e Mappe: Quando usiamo Google Maps per il percorso più veloce o parliamo con un assistente vocale . IA Generativa: Sistemi come ChatGPT o Gemini non si limitano a riconoscere dati, ma creano nuovi contenuti (testi, immagini, musica) completando le informazioni in modo coerente e creativo .
Rischi e Consigli:
Usala come un "Tutor" L'IA è uno strumento potentissimo, ma presenta delle insidie: Allucinazioni: I generatori di testo possono inventare fatti o fonti inesistenti perché il loro scopo è sembrare convincenti, non necessariamente dire la verità . Bias (Pregiudizi): Se i dati usati per addestrare l'IA sono sbagliati o ingiusti, l'IA imparerà e ripeterà quelle stesse ingiustizie . A scuola: Non usarla per "copiare" i compiti (spegnendo il cervello), ma come un allenatore . Chiedile di spiegarti un concetto difficile in modo diverso, di farti una scaletta o di farti delle domande per verificare se hai studiato bene . Ricorda: L'IA moltiplica le tue capacità, ma non può sostituire il tuo giudizio e la tua responsabilità . Verifica sempre le fonti e chiediti sempre quale sia lo scopo dell'algoritmo che stai usando
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