Spesso, le persone assimilano l’Intelligenza Artificiale (IA) al solo Apprendimento Automatico (ML), come se osservassero l’oceano notando solo una singola onda. Tuttavia, l’IA è come un immenso oceano ricco di infinite onde, correnti e profondità, ciascuna delle quali simboleggia specifici sottocampi e tecniche.

In questo post ci addentriamo nell’universo sfaccettato dell’IA, suddividendone i vari componenti e fornendoti un quadro più chiaro della sua vasta portata.

Apprendimento automatico

Tecniche che permettono ai computer di imparare e prendere decisioni basate sui dati.

• Apprendimento supervisionato: Formazione di modelli utilizzando dati etichettati.
• Apprendimento non supervisionato: Estrazione di modelli da dati non etichettati.
• Apprendimento per rinforzo: Le macchine imparano interagendo con l’ambiente e ricevendo un feedback.
• Apprendimento semi-supervisionato: Utilizza sia dati etichettati che non etichettati per l’addestramento.
• Apprendimento per trasferimento: Sfrutta la conoscenza di un compito per migliorare le prestazioni in un altro.
• Apprendimento in ensemble: Utilizzo di più algoritmi/modelli per ottenere migliori prestazioni predittive.

Apprendimento profondo

Architetture di reti neurali con più livelli.

• Reti neurali artificiali: Strutture di base delle reti neurali.
• Reti neurali convoluzionali (CNN): Ottimizzate per l’elaborazione delle immagini.
• Reti neurali ricorrenti (RNN): Progettate per dati sequenziali come le serie temporali.
• Reti Generative Adversariali (GAN): Due reti addestrate insieme, spesso utilizzate per generare nuovi dati.
• Reti trasformatrici: Reti basate sull’attenzione, principalmente per l’NLP.

Elaborazione del linguaggio naturale (NLP)

Comprensione e manipolazione informatica del linguaggio umano.

• Classificazione del testo: Assegnazione di categorie predefinite al testo.
• Riconoscimento di entità denominate (NER): Identificazione di entità (ad esempio, nomi, luoghi) in un testo.
• Analisi del sentimento: Determinazione del tono emotivo del testo.
• Traduzione linguistica: Conversione di un testo da una lingua all’altra.
• Sistemi di risposta alle domande: Rispondere alle domande con risposte specifiche.
• Generazione di testi: Produzione di testi coerenti e contestualmente rilevanti.

Visione al computer

Elaborazione e comprensione delle immagini da parte dei computer.

1. Riconoscimento di immagini: Identificazione di oggetti o temi nelle immagini.
2. Rilevamento di oggetti: Individuazione della posizione degli oggetti all’interno delle immagini.
3. Segmentazione delle immagini: Suddivisione di un’immagine in più segmenti.
4. Didascalia dell’immagine: Descrizione verbale di un’immagine.
5. Riconoscimento facciale: Identificazione o verifica di una persona dal suo volto.

Robotica

Progettazione, costruzione e utilizzo di robot.

• Robot autonomi: Robot che operano senza l’intervento umano.
• Automazione robotica dei processi (RPA): Automazione di attività basate su regole nei processi aziendali.
• Interazione uomo-robot (HRI): studio delle interazioni tra uomo e robot.
• Apprendimento rinforzato per la robotica: Applicazione dell’apprendimento per rinforzo in scenari robotici.

Sistemi esperti

Sistemi informatici che emulano le capacità decisionali di un esperto umano.

• Sistemi basati sulla conoscenza: Utilizzano la conoscenza di un dominio specifico per risolvere problemi specifici.
• Sistemi basati su regole: Prendono decisioni basate su un insieme di regole predefinite.
• Motori di inferenza: Processi che deducono conclusioni logiche da una base di conoscenza.

Rappresentazione della conoscenza

Memorizzazione e deduzione di informazioni.

• Ontologie: Gerarchie organizzate di concetti.
• Logica del primo ordine: Sistema logico simbolico.
• Web semantico: Contenuti web leggibili dalle macchine.

Riconoscimento vocale

Macchine che convertono il linguaggio parlato in testo scritto.

• Riconoscimento automatico del parlato (ASR): Conversione del parlato in testo.
• Conversione da parlato a testo: Sinonimo di ASR.
• Sintesi vocale (Text-to-Speech): Conversione di testo scritto in parole parlate.

Agenti virtuali e chatbot

Agenti interattivi che conversano in un linguaggio naturale.

• Agenti conversazionali: Chatbot che simulano la conversazione umana.
• Sistemi di dialogo: Struttura per lo sviluppo di agenti conversazionali.
• Sviluppo di chatbot: Processo di progettazione e implementazione di chatbot.

Veicoli autonomi

Veicoli in grado di navigare senza l’intervento umano.

• Auto a guida autonoma: Auto in grado di guidare autonomamente.
• Sistemi avanzati di assistenza alla guida (ADAS): Sistemi che supportano il conducente nel processo di guida.
• Computer Vision per veicoli autonomi: Uso dell’elaborazione delle immagini nei veicoli autonomi.

Sistemi di raccomandazione

Forniscono suggerimenti personalizzati agli utenti.

• Filtro collaborativo: Raccomandazioni basate sulle interazioni tra utente e articolo.
• Filtraggio basato sui contenuti: Raccomandazioni basate sugli attributi degli articoli.
• Approcci ibridi: Combinazione di più tecniche di raccomandazione.

IA per i giochi

IA progettata per i giochi.

• IA scacchistica: IA specializzata nel gioco degli scacchi.
• Go AI: IA progettata per il gioco del Go.
• IA dei videogiochi: algoritmi di IA utilizzati nei videogiochi.

Grafici della conoscenza

Reti di dati e concetti interconnessi.

• IA basata sui grafi: utilizzo dei grafi per modellare la conoscenza.
• Grafi semantici: Grafici che rappresentano significati e relazioni.

Informatica cognitiva

Simulazione delle funzioni cognitive umane.

• Emotion AI: riconoscere e rispondere alle emozioni umane.
• IA consapevole del contesto: IA che comprende e risponde al contesto.

Intelligenza a sciame

Comportamento collettivo di sistemi decentralizzati.

• Ottimizzazione delle colonie di formiche: Ottimizzazione basata sul comportamento delle formiche.
• Ottimizzazione a sciame di particelle: Tecnica di ottimizzazione ispirata al comportamento sociale degli uccelli.

Ricorda che l’IA, pur essendo ampia e in continua evoluzione, è sempre un termine ombrello che comprende una moltitudine di campi specializzati.