Intelligenza Artificiale
Come funziona?
A. Apprendimento automatico
Per spiegare come funziona l’intelligenza artificiale è utile iniziare con il concetto di apprendimento automatico (machine learning), che è il cuore dell’IA moderna. Si compone di tre fasi principali:
1. Imparare dai dati
L’IA funziona imparando dai dati, proprio come noi impariamo dalle nostre esperienze. Ad esempio, quando un bambino impara a riconoscere un gatto, vede tante immagini di gatti e impara a capire quali caratteristiche li distinguono da altri animali, come le orecchie a punta o la coda lunga. Allo stesso modo, un computer può “imparare” a riconoscere i gatti se gli vengono mostrate molte foto di gatti. Questo processo di apprendimento è chiamato “apprendimento supervisionato”.
2. Allenare un modello
L’IA usa i dati per allenare un modello, un po’ come un allenatore insegna a una squadra di calcio. Ogni volta che il modello fa un errore, viene corretto, così alla fine diventa sempre più bravo. Ad esempio, se un computer non riconosce correttamente un gatto, viene “allenato” con più immagini fino a migliorare.
3. Fare previsioni
Una volta che un modello è stato allenato, l’IA può fare previsioni o prendere decisioni. Ad esempio, se il modello è stato addestrato a riconoscere gatti, può vedere una nuova immagine e dire con una certa sicurezza se c’è un gatto o meno.
B. Tipi di apprendimento
Esistono diversi tipi di apprendimento che l’IA utilizza per diventare più intelligente:
- Apprendimento Supervisionato: Come abbiamo detto, questo è quando l’IA viene addestrata con un insieme di dati in cui le risposte corrette sono già note. È come avere un insegnante che dice “Questo è un gatto” o “Questo non è un gatto” per ogni immagine.
- Apprendimento non Supervisionato: Qui, l’IA non ha le risposte corrette durante l’allenamento. Invece, deve trovare schemi o gruppi nei dati da sola. Per esempio, se mostri a un computer molte immagini di animali senza dirgli cosa sono, potrebbe notare che alcune immagini hanno orecchie a punta e code lunghe, e raggrupparle insieme.
- Apprendimento per Rinforzo: In questo tipo di apprendimento, l’IA impara facendo esperienza, come un bambino che impara a pedalare in bicicletta. L’IA esegue azioni e riceve premi o penalità basati sui risultati. Ad esempio, in un gioco, l’IA può provare diverse strategie e imparare quale porta al punteggio più alto.
C. Reti Neurali
Reti Neurali Artificiali: Le reti neurali sono modelli di IA ispirati al cervello umano. Il cervello umano è costituito da miliardi di cellule chiamate neuroni, che lavorano insieme per elaborare informazioni. Le reti neurali artificiali cercano di imitare questo processo usando nodi interconnessi, chiamati neuroni artificiali.
Struttura a Strati: Le reti neurali sono organizzate in strati. Ci sono generalmente tre tipi di strati:
- Strato di Input: Riceve i dati grezzi, come i pixel di un’immagine.
- Strati Nascosti: Questi strati elaborano le informazioni, trovando schemi nei dati.
- Strato di Output: Questo strato fornisce il risultato finale, come dire se c’è un gatto nell’immagine o no.
Addestramento delle Reti Neurali: L’addestramento di una rete neurale è come insegnarle a riconoscere un modello specifico. All’inizio, la rete può fare errori, ma con il tempo, dopo molte correzioni, diventa sempre più precisa. Questo processo è simile a come il cervello umano migliora nel fare qualcosa attraverso la pratica.
D. Esempi pratici di IA in azione
È utile ora mostrare come questi concetti si applicano nella vita reale con degli esempi:
Riconoscimento delle Immagini: Quando carichiamo una foto su un social network, l’IA può riconoscere i volti e suggerire di taggare le persone. Questo avviene grazie all’apprendimento supervisionato, dove l’IA è stata addestrata su milioni di foto di volti umani.
Traduzione Automatica: L’IA usa le reti neurali per tradurre automaticamente testi da una lingua all’altra. Ad esempio, Google Translate analizza le frasi e cerca di capire il significato, traducendole nella lingua desiderata.
Auto a Guida Autonoma: Le auto autonome utilizzano l’IA per capire l’ambiente circostante, come la strada, gli altri veicoli e i pedoni. Usano sensori e telecamere per raccogliere dati, e le reti neurali elaborano queste informazioni per prendere decisioni, come fermarsi a un semaforo rosso o svoltare a destra.
E. Limiti dell'IA
Comprensione Limitata: L’IA è molto brava in compiti specifici, come riconoscere immagini o tradurre lingue, ma non ha una comprensione generale del mondo come gli esseri umani. Ad esempio, un’IA potrebbe riconoscere un gatto in una foto, ma non sa nulla del comportamento o delle necessità di un vero gatto.
Bisogno di Grandi Quantità di Dati: Per funzionare bene, l’IA ha bisogno di essere addestrata con moltissimi dati. Senza abbastanza dati, potrebbe non fare buone previsioni o potrebbe fare errori.
Decisioni Complesse: Ci sono situazioni in cui è difficile per l’IA prendere decisioni, come situazioni etiche complesse. Ad esempio, un’auto a guida autonoma potrebbe avere difficoltà a decidere cosa fare in caso di emergenza.
