Applicazioni e limiti dell’intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale (IA) ha fatto grandi passi e moltissime sono ormai le applicazioni IA che rappresentano un valido aiuto in diverse attività umane.

Ad esempio, assistenti virtuali come i chatbot sono in grado di conversare con l’utente, offrire assistenza e informazioni su molti argomenti e facilitare diversi compiti, come ad esempio, per chi sta cercando lavoro, aiutare a scrivere una lettera di presentazione con ChatGPT.

Che cos’è l’intelligenza artificiale?

Anche se negli ultimi anni il termine intelligenza artificiale ha acquisito popolarità, l'IA non è una novità. La sua origine risale al 1955, quando il professor John McCarthy dell'Università di Stanford utilizzò questo termine per descrivere la scienza e l'ingegneria della creazione di macchine intelligenti.

Negli ultimi anni, nel campo dell'intelligenza artificiale, grazie all'evoluzione delle tecnologie e all'aumento delle risorse disponibili, gli algoritmi di IA sono diventati sempre più sofisticati e in grado di svolgere compiti specifici e complessi.

 In alcuni settori, come ad esempio finanza, marketing e sicurezza, l’impatto dell’intelligenza artificiale può essere molto significativo, mentre in altri la sua implementazione rimane per ora un’importante sfida.

L'IA è in continua evoluzione e si prevedono ulteriori sviluppi in futuro. La ricerca e lo sviluppo in questo ambito sono in continua crescita, al fine di creare sistemi di intelligenza artificiale sempre più avanzati e in grado di fronteggiare sfide sempre più impegnative.

L'Intelligenza Artificiale è divisa in diversi sottocampi

L'Intelligenza Artificiale è costituita da vari sottocampi, che condividono connessioni e concetti significativi, e contribuiscono a promuovere scoperte e innovazioni sempre più avanzate nel campo dell'IA.

Alcuni di questi sottocampi sono:

●     Apprendimento automatico

L'apprendimento automatico o machine learning si concentra sulla capacità di migliorare le prestazioni attraverso l'esperienza passata.

Questo approccio prevede la creazione di algoritmi in grado di costruire modelli da zero, senza avere soluzioni predefinite per i problemi.

Ciò avviene attraverso l'analisi dei dati e l'identificazione di schemi e relazioni tra di essi, per fare previsioni e prendere decisioni in modo autonomo.

L'apprendimento automatico è largamente utilizzato in molti campi, come il riconoscimento vocale, la classificazione delle immagini, il filtraggio delle e-mail indesiderate e molto altro ancora.

●     Computer vision (CV)

Un altro sottocampo dell'IA è la computer vision. Attraverso l'uso di algoritmi matematici, la CV permette ai computer di ricavare informazioni significative dalle immagini digitali.

Ciò non significa che un modello di CV possa effettivamente vedere il contenuto di un'immagine come un essere umano, ma può rilevare o dedurre un oggetto. Gli algoritmi di CV possono essere suddivisi in due filoni:

1.    Riconoscimento delle immagini. Comprende un insieme di metodi per il rilevamento e l'analisi delle immagini che possono essere utilizzati per automatizzare compiti specifici;

2.    Computer vision. Riguarda le capacità di un computer di percepire un ambiente.

Essenzialmente, il riconoscimento delle immagini e la CV sono perciò tecnologie che consentono ai computer di “vedere” e interpretare immagini e video in modo simile a quello umano.

●     Riconoscimento vocale (RV)

Il riconoscimento vocale si concentra sulla trascrizione automatica e accurata del parlato umano e sulla conversione dei dati vocali in dati di testo.

Il RV funziona analizzando i segnali acustici del parlato di una persona e convertendoli poi in testo o comandi che il computer può comprendere e utilizzare.

La tecnologia di riconoscimento vocale è comunemente utilizzata negli assistenti virtuali, nei software di dettatura, nei dispositivi a controllo vocale e in altre applicazioni in cui l'input vocale è più comodo o efficiente rispetto alla digitazione o alla navigazione con la tastiera.

●     Elaborazione del linguaggio naturale (NLP)

L'elaborazione del linguaggio naturale è la capacità di un programma informatico di manipolare testi e parole come gli esseri umani, comprendendo e rispondendo ai dati del testo o del parlato, estraendo il significato dalle frasi o generando testo leggibile.

Questo sottocampo più ampio comprende altre aree come la traduzione, la classificazione, il clustering (la tecnica di analisi dei dati che prevede il raggruppamento di oggetti simili in base alle loro proprietà) e l'estrazione di informazioni.

Altri termini che si riferiscono alla NLP sono la generazione del linguaggio naturale (NLG) e la comprensione del linguaggio naturale (NLU).

La NLG si focalizza sulla creazione di testi in linguaggio umano da parte delle macchine. Un sistema NLG, ad esempio, consente di creare automaticamente descrizioni di prodotti o articoli di blog.

La NLU riguarda l'interpretazione e la comprensione del linguaggio umano mediante macchine. Per esempio, un sistema NLU può essere in grado di comprendere e rispondere a domande poste in linguaggio naturale.

L’intelligenza artificiale ha dimostrato che può svolgere compiti specifici in modo più efficiente dell'uomo. Tuttavia, è importante ricordare che l'IA non possiede capacità come creatività, l'empatia e il pensiero critico.

Perciò, al momento, l'intelligenza artificiale può essere un alleato prezioso, ma non può sostituire completamente il lavoro umano.