L’intelligenza artificiale ed il Machine Learning

L’Intelligenza Artificiale (IA) è la branca dell’informatica che fornisce ai calcolatori l’abilità di risolvere problemi che normalmente richiedono l’intelligenza umana.
L’obiettivo è unire la potenza dei calcolatori con l’abilità della mente umana, in questo modo si potranno prendere decisioni molto più veloci di come fa l’uomo e si otterranno abilità maggiori, imparando dai dati del passato attraverso la capacità che ha il computer di vedere oltre.
L’IA è una Tecnologia che si sta evolvendo esponenziale con una velocità che noi esseri umani non riusciamo neppure a comprendere; si sta andando, infatti, oltre le più rosee aspettative ed a breve assisteremo ad una nuova rivoluzione tecnologica.


I settori di applicazione dove agisce l’IA sono moltissimi: Finanza (ad esempio nei fondi di investimento), Marketing (google e facebook utilizzano molto queste nuove tecnologie), Trasporti (Google, Huber, Tesla sono esempi lampanti di aziende che stanno investendo molto per realizzare automobili che si guidano da sole), Gaming (che è il settore dove è nata IA), Militare (sono nati droni a guida autonoma che studiano zone non accessibili all’uomo), Security (frode detection attraverso l’uso di reti neurali artificiali), Salute (capacità di effettuare diagnosi accurate con milioni di casi simili in parallelo), Educazione (percorsi di studio e tutoring personalizzati), media (in futuro: scrittura notizie, sinfonie, sceneggiature).

Le abilità che rientrano nell’IA sono molteplici: si uniscono l’informatica, le neuroscienze e la statistica; il settore che più si sta evolvendo è il Machine Learning, di cosa si tratta? Arthur Samuel, il pioniere dell’IA e del Gaming afferma che questo rappresenta il settore dell’AI che studia come fornire ai calcolatori l’abilità di imparare senza questi siano nati per farlo.
Partendo dai dati di ingresso (input), si crea l’output attraverso un determinato algoritmo; l’approccio consiste nel far si che i calcolatori imparino da soli.
Uno stesso algoritmo di machine learning può essere usato in ambiti diversi, esso è probabilistico e non deterministico: pertanto il grado di confidenza non è mai del 100%, quindi, il machine learning si può sbagliare proprio come fa l’uomo. L’obiettivo su cui tutti lavorano è, però, rendere l’errore della macchina inferiore a quello dell’uomo in modo da ottenerne beneficio.