Cos'è l'Intelligenza Artificiale?

Definizione di Intelligenza Artificiale

L'Intelligenza Artificiale (IA) è un settore della scienza informatica che si basa sulla capacità delle macchine e dei sistemi informatici di simulare alcune funzioni cognitive umane. Utilizza modelli di reti neurali artificiali, che imitano il funzionamento dei neuroni nel cervello umano, e sofisticati algoritmi per analizzare grandi quantità di dati. Grazie a queste tecnologie, l'IA può comprendere questioni complesse, prevedere intenzioni, identificare oggetti nelle immagini, modellare comportamenti a partire dai dati e sintetizzare informazioni preziose per utilizzi multipli. Utilizzando algoritmi di apprendimento automatico e di deep learning, i sistemi di Intelligenza Artificiale possono in particolare calcolare le probabilità e fornire risposte chiare e pertinenti agli esseri umani.

Un altro importante progresso nel campo dell'IA è l'IA generativa, che consente ai sistemi di creare contenuti originali, come testo, immagini o video, utilizzando i dati su cui sono stati addestrati. Questa capacità apre nuove prospettive di innovazione in diversi settori e utilizzi, come la creazione di contenuti, la concezione di prodotti o anche l'arte e la musica. Da diversi anni, modelli come ChatGPT, sviluppato da OpenAI, hanno dimostrato la loro efficacia in questi settori, offrendo nuovi servizi e applicazioni a utenti e aziende.

Storia dell'Intelligenza Artificiale

Già negli anni '40, con la nascita dei primi computer, molti scienziati, come Alan Turing, cercarono di sviluppare quello che allora veniva chiamato "cervello artificiale". Questi ricercatori hanno condotto diversi esperimenti per raggiungere il loro ambizioso obiettivo: creare una macchina più intelligente dell'uomo. Per dimostrare questa intelligenza, hanno progettato un famoso sistema di valutazione, il test di Turing.

La procedura di test è semplice: nell'arco di cinque minuti, una persona invia messaggi al computer a due interlocutori, uno umano e l'altro una macchina. Alla fine della conversazione, se la persona non riesce a distinguere l'umano dalla macchina, il test è considerato superato. L’IA dimostra così di possedere capacità sufficienti per riprodurre un linguaggio naturale e partecipare a un dialogo intelligente, che talvolta include un tocco di umorismo, dimostrando così la sua capacità di imitare le interazioni umane.

Nel 1956, tre matematici hanno creato il primo linguaggio di Intelligenza Artificiale, IPL-11, insegnando a un programma a risolvere problemi matematici. Questo modello si è evoluto rapidamente ed è diventato capace di dimostrare teoremi matematici con una spiegazione chiara e intelligibile. Per questo motivo i ricercatori hanno sviluppato una tecnologia di autoapprendimento chiamata " Machine Learning", che permette ai sistemi di Intelligenza Artificiale di costruire la propria intelligenza allenandosi a riprodurre un'analisi umana su un grande volume di dati. OpenAI ha utilizzato questi concetti per creare sistemi avanzati come ChatGPT, in grado di comprendere e generare testo in modo naturale.

Il Machine Learning e il Big Data (o la capacità di raccogliere e analizzare un volume esponenziale di informazioni per addestrare i modelli di IA) sono dunque al centro dei successi dell'Intelligenza Artificiale e delle sue avanzate. Grazie a queste tecnologie, le aziende possono sfruttare la capacità di utilizzo intensivo dei dati per sviluppare sistemi in grado di fornire prestazioni inedite in diversi settori, dai servizi ai clienti automatizzati fino alle macchine industriali intelligenti.

Come funziona l'intelligenza artificiale?

L'Intelligenza Artificiale si basa su tre step chiave per simulare processi cognitivi umani: l'assimilazione delle informazioni, l'analisi dei dati e lo sviluppo di risposte o azioni appropriate. Ogni fase gioca un ruolo cruciale nella capacità dell'IA di imparare, comprendere e interagire in modo efficace.

Step 1: assimilazione delle informazioni

Per funzionare, un'Intelligenza Artificiale deve prima catturare e archiviare una grande quantità di dati. Ogni interazione digitale genera informazioni, che si tratti di click su un sito web o di dati generati da un sensore. In alcuni casi queste informazioni devono essere rese anonime, in conformità con le normative vigenti come il GDPR, per proteggere la privacy degli utenti.

Gli algoritmi di apprendimento, detti anche neuroni artificiali, analizzano e decifrano questi dati. Ad esempio, per riconoscere le immagini, le scompongono pixel per pixel prima di convertirle in un set di dati. Altri algoritmi raccolgono e ridistribuiscono i big data, mentre il Cloud computing offre la potenza di calcolo necessaria per elaborare queste informazioni su larga scala.

Step 2: analizza i dati

Una volta raccolti i dati, l’IA utilizza il Deep Learning, una forma avanzata di apprendimento automatico, per analizzarli. I data scientist definiscono dei criteri di analisi, che gli algoritmi arricchiscono nel tempo proponendo risposte sempre più pertinenti.

L'efficacia dell'IA dipende dalla quantità e dalla qualità dei dati disponibili. Il data mining, ad esempio, permette di identificare analogie, tendenze o informazioni utilizzabili in grandi set di dati. Tuttavia, questa capacità di analisi richiede una potenza di calcolo elevata. Tecnologie come le GPU (unità di elaborazione grafica) e soluzioni dedicate come OVHcloud AI Training ottimizzano queste risorse per accelerare i processi di apprendimento dell'IA.

Man mano che gli algoritmi di Deep Learning diventano più sofisticati, l'elaborazione dei dati diventa quasi istantanea, aprendo così nuove possibilità di applicazioni per l'IA.

Step 3: creazione di risposte o azioni appropriate

L'Intelligenza Artificiale utilizza i dati analizzati per proporre risposte o azioni adattate alle aspettative. Questo processo, simile a un "riflesso cognitivo", permette all’IA di:

• offrire consigli video personalizzati all'utente (Intelligenza relazionale);
• Automatizzare le attività ripetitive per aumentare l'efficienza operativa (automazione intelligente)
• effettuare traduzioni in tempo reale per facilitare la comunicazione (analisi semantica, interpretazione delle lingue);
• Identificare le tendenze di mercato per facilitare il processo decisionale strategico (business intelligence)
• riconoscere oggetti o animali in migliaia di fotografie (riconoscimento visivo);
• gestire veicoli autonomi in totale sicurezza (riflessi cognitivi, proprioception).

Esempi di utilizzo dell'Intelligenza Artificiale

Modello predittivo nel settore pubblico

La gestione delle infrastrutture e dei servizi pubblici può essere complessa e dispendiosa in termini di tempo, e ogni decisione richiede un'analisi approfondita di numerosi parametri. Decidere di rinnovare una stazione implica, ad esempio, varie problematiche come l'organizzazione dei lavori secondo il budget previsto, lo studio dei flussi di traffico per proporre itinerari alternativi o ancora l'ottimizzazione dei trasporti alternativi.

È qui che entra in gioco l’IA. Formare modelli di Intelligenza Artificiale consente di acquisire, elaborare e analizzare i dati disponibili in modo più efficace, stabilendo proiezioni più accurate. Questi modelli predittivi facilitano lo sviluppo di alberi decisionali, che descrivono in dettaglio i costi e i benefici associati a ogni opzione considerata, e diventano preziosi strumenti di supporto alla decisione per gli amministratori pubblici.

L'Intelligenza Artificiale si impone quindi come soluzione di prima scelta nella pianificazione e ottimizzazione delle operazioni per tutte le amministrazioni e i servizi pubblici. Grazie a sistemi avanzati e all'utilizzo del Machine Learning, i governi possono non solo migliorare la qualità dei servizi, ma anche ridurre i costi e prendere decisioni informate basate su informazioni data-driven.

Ricerca e sviluppo in ambito sanitario

L'intelligenza artificiale è al centro di numerosi programmi di ricerca e sviluppo (R&S) nel settore della salute e produce risultati particolarmente promettenti. L'IA viene infatti utilizzata per applicazioni critiche come la diagnosi precoce di tumori e malattie gravi, che rappresentano una sfida importante per il settore medico.

Ad esempio, dopo il successo dei test di riconoscimento visivo, gli algoritmi di IA sono stati integrati nei programmi di screening dei tumori precoci. Rispetto a una squadra di neurochirurghi, gli algoritmi di risonanza magnetica sono dieci volte più rapidi ed efficaci nell'individuazione dei tumori cerebrali. Confrontano ogni nuova immagine del cervello con migliaia di altre immagini nei database, fornendo un'analisi rapida e precisa.

L’IA generativa aggiunge una dimensione supplementare a questi progressi consentendo di creare modelli di dati sintetici, come le immagini mediche artificiali. Tali modelli possono essere utilizzati per formare nuovi sistemi di screening, rispettando al contempo la riservatezza dei dati dei pazienti e facilitando la ricerca senza compromettere i requisiti in materia di protezione dei dati. Questo ricorso all’analisi predittiva e al riconoscimento delle immagini da parte dell’IA può aiutare a salvare vite permettendo una diagnosi prima che la malattia si manifesti, rivoluzionando così il mondo della medicina e trasformando il modo in cui i servizi sanitari sono forniti.

Inoltre, grazie a tecniche come il data mining e l’estrazione di conoscenze da migliaia di rapporti scientifici, l’IA permette di comprendere meglio le cause di insorgenza di certe malattie, di individuare potenziali controindicazioni tra diversi farmaci e di accelerare la ricerca scientifica su larga scala, migliorando così i risultati clinici.

Sicurezza informatica e protezione dei dati

La protezione e la governance dei dati sono sfide cruciali nell'attuale mondo digitale. L'accesso, la condivisione e l'utilizzo sicuro delle informazioni sono fondamentali per mantenere la fiducia, garantire la riservatezza e rispettare le normative sulla protezione dei dati, sia per i grandi centri di ricerca che per le aziende di tutte le dimensioni.

In questo contesto, il software di cibersicurezza basato sull'Intelligenza Artificiale svolge un ruolo fondamentale. Rilevando potenziali falle in una rete e bloccando il malware che imita il comportamento umano, questi strumenti offrono un livello di difesa dinamico e proattivo. Grazie all'analisi dei dati in tempo reale e agli algoritmi di Machine Learning, questi sistemi diventano in grado di anticipare e rispondere rapidamente alle minacce, anche prima che si concretizzino, riducendo considerevolmente i rischi di intrusione.

Inoltre, l'integrazione dell'IA nel Cloud computing rafforza ulteriormente la sicurezza informatica. Le aziende possono proteggere le informazioni sensibili grazie a un'infrastruttura scalabile e flessibile. L'utilizzo dell'Intelligenza Artificiale nel Cloud, ad esempio, permette di monitorare continuamente gli accessi non autorizzati e di identificare comportamenti sospetti su larga scala, fornendo in tal modo una difesa più solida contro gli attacchi informatici.

Combinando l'intelligenza artificiale con strumenti di sicurezza avanzati, le organizzazioni sono meglio equipaggiate per difendere le proprie reti dalle crescenti minacce informatiche. Questo approccio olistico, che associa l'IA alla cibersicurezza, non solo consente di rafforzare la protezione dei dati, ma anche di migliorare la resilienza complessiva dei sistemi informatici, garantendo la continuità aziendale e la conformità alle norme internazionali.

Traduzione automatica in tempo reale

La gestione delle relazioni con i clienti rappresenta una sfida strategica per qualsiasi azienda che cerca di eccellere nella qualità dei propri servizi. Adottando sistemi di Intelligenza Artificiale specializzati nell'elaborazione automatica delle lingue (Natural Language Processing), le aziende possono centralizzare le richieste dei clienti internazionali e tradurle istantaneamente nella lingua del customer manager, fungendo così da interprete in tempo reale.

Questa automazione linguistica consente a ogni responsabile del supporto clienti di fornire risposte personalizzate, accurate e personalizzate, che vengono tradotte automaticamente nella lingua dell'utente finale. Il risultato è un significativo miglioramento della soddisfazione dei clienti e una notevole riduzione dei tempi di risposta. Inoltre, i modelli di risposta predefiniti generati dai chatbot, ottimizzati grazie all'analisi degli scambi precedenti e agli algoritmi di apprendimento automatico, permettono di rispondere efficacemente alle domande frequenti.

Pertanto, l'utilizzo dell'Intelligenza Artificiale per la traduzione automatica in tempo reale trasforma profondamente l'esperienza del cliente, aumentando la competitività delle aziende in un mercato globale sempre più interconnesso.

Pianificazione, monitoraggio degli stock e gestione dei flussi

La gestione degli alimenti, la previsione della domanda e il monitoraggio degli stock in tempo reale rappresentano sfide importanti per i grandi distributori e gli operatori dell'e-commerce. Grazie all'Intelligenza Artificiale e ai suoi algoritmi predittivi, è ormai possibile anticipare le vendite e ordinare l'esatta quantità di prodotti presso i produttori, compito un tempo ritenuto quasi irrealizzabile.

Basandosi sui dati di vendita degli anni precedenti e sulle informazioni attuali, i professionisti possono addestrare i sistemi di IA a gestire i flussi di migliaia di articoli in tempo reale. Questi programmi di business intelligence consentono di identificare rapidamente le migliori vendite in ogni periodo e suggeriscono le quantità ottimali da ordinare. Ad esempio, i modelli di previsione, gli algoritmi di controllo e la visualizzazione avanzata dei dati consentono ai buyer di regolare gli ordini per evitare sprechi e interruzioni delle scorte, ottimizzando i costi e migliorando la soddisfazione dei clienti.

Di conseguenza, l’integrazione dell’Intelligenza Artificiale nella gestione degli stock e dei flussi di merci trasforma l’intera catena di approvvigionamento, apportando nuova efficienza e agilità alle imprese.

Robotica e intelligenza incorporata

La robotica rappresenta una delle applicazioni principali dell'Intelligenza Artificiale, concentrandosi sullo sviluppo dell'Intelligenza Cognitiva. In questo ambito, gli sviluppatori non si limitano a progettare computer intelligenti connessi a una rete; creano anche macchine autonome capaci di interagire in modo indipendente con il loro ambiente.

Per raggiungere questo obiettivo, i robot e i robot sono dotati di vari sensori, come fotocamere di bordo, microfoni, radar e reti di oggetti connessi. Questi dispositivi permettono loro di percepire il loro ambiente in tempo reale e di adattare i loro comportamenti in funzione delle informazioni ricevute, simulando dei riflessi cognitivi adattati ad ogni situazione. La capacità di adattarsi in tempo reale è essenziale perché i robot possano eseguire operazioni complesse in diversi ambienti.

L'intelligenza di bordo sta già dimostrando il suo immenso potenziale attraverso innovazioni come l'auto senza conducente. In grado di comprendere e rispettare il Codice della Strada, di parcheggiare da sola e di reagire istantaneamente ad un pericolo, l'auto autonoma utilizza sistemi intelligenti che integrano algoritmi avanzati per un processo decisionale rapido e sicuro. Questi esempi mostrano come l’IA stia trasformando non solo il settore della mobilità, ma anche molti altri settori, fornendo soluzioni autonome e intelligenti che aumentano la sicurezza e l’efficienza.

Settori creativi

L'Intelligenza Artificiale Generativa rivoluziona i settori creativi, aprendo nuove prospettive per la creazione di contenuti. Che si tratti di arte, musica, letteratura o pubblicità, queste tecnologie permettono di generare immagini, video, testi e persino composizioni musicali originali, offrendo così opportunità inedite ai creatori.

Nel campo dell’arte e del design, ad esempio, artisti e designer utilizzano strumenti di IA generativa per creare opere digitali complesse, esplorando forme e stili che sarebbe difficile immaginare altrimenti. Nella letteratura, gli scrittori possono collaborare con sistemi di IA per co-scrivere storie o script, arricchendo così le loro storie con suggestioni inedite e diversificate.

Allo stesso modo, nel campo della musica, l'IA generativa può creare nuove opere ispirandosi agli stili esistenti, permettendo ai compositori di scoprire nuove ispirazioni o produrre rapidamente brani adatti a esigenze specifiche, come colonne sonore per film o videogiochi. Nel settore della pubblicità e del marketing, gli algoritmi generativi sono utilizzati per creare contenuti personalizzati, progettati per campagne più mirate e coinvolgenti, aumentando così l'impatto e la portata dei messaggi pubblicitari.

In questo modo, la capacità dell’IA di generare contenuti creativi offre ai professionisti del settore una maggiore flessibilità ed efficienza. Apre inoltre la strada a nuove forme di espressione artistica e ad approcci innovativi alla creazione, trasformando i processi tradizionali e stimolando l'innovazione nelle industrie creative.