L'intelligenza artificiale è la capacità di un sistema informatico di svolgere funzioni e ragionamenti tipici della mente umana in modo autonomo. L'IA si può differenziare in - Intelligenza Artificiale debole - ovvero sistemi tecnologici in grado di simulare funzionalità dell’uomo; - Intelligenza Artificiale forte - dove il sistema sviluppa una propria intelligenza senza emulare processi di pensiero dell’uomo, ma sviluppando capacità cognitive proprie. Il modello di apprendimento dell'IA può essere: - con supervisione didattica - mediante esempi di input e di output; - senza supervisione didattica - ovvero con analisi dei risultati di output, dove il software acquisisce le azioni ottimali per il raggiungimento di obiettivi desiderati; - con apprendimento di rinforzo - il sistema viene premiato quando raggiunge gli obiettivi prefissati. In questo modo distingue quali sono le azioni corrette da quelle errate. L'utilizzo di hardware a reti neurali può facilitare l'apprendimento, poichè non sfrutta un singolo modello matematico, ma permette una capacità computazionale più profonda e a più livelli contemporanei. L'utilizzo di sistemi computazionali di tipo quantistico potrebbe ulteriormente facilitare l'apprendimento e rendere più profondo il sistema di calcolo. Un esempio già operativo di IA sono gli assistenti vocali virtuali (ad esempio: Google assistant, Siri, Cortana, Alexa) che usano la IA per il riconoscimento del linguaggio naturale e per l’apprendimento e l’analisi dei comportamenti degli utenti. In campo bancario nel 1987 il primo utilizzo della IA avvenne quando la Security Pacific National Bank negli USA organizzò un sistema di prevenzione delle frodi legate all'utilizzo non autorizzato delle carte di credito. Nel campo della computer vision già sono possibili delle applicazioni in grado di analizzare variazioni di albedo per prevedere eventi non ancora visibili; ad esempio puntando una telecamera verso un angolo di edificio, dall'analisi dell'albedo (cioè della luminosità di riflesso dell'ambiente) è possibile riscontrare le variazioni di una persona che si sta avvicinando all'angolo. Oppure analizzando le piccole vibrazioni delle foglie si possono ricostruire i suoni presenti; oppure è possibile sfruttare le immagini distorte provenienti da una apertura (principio della camera oscura) per ricostruire gli oggetti dall'altra parte della separazione. L'attività di previsione dei comportamenti di acquisto può aiutare sia il marketing a progettare e ottimizzare gli interventi comunicativi, sia eventualmente a gestire direttamente le fasi di acquisto e produzione, partendo da una ipotesi di richiesta. Stare al passo dello sviluppo di questa tecnologia permette di valutarne le promettenti opportunità. Al momento sembra ancora non arrivata ad uno stadio di sviluppo particolarmente utile, a parte gli assistenti virtuali, ma in futuro potrebbe essere alla portata di tutti. A maggio 2020 è stata rilasciata dalla società OpenAI la nuova IA di nome GPT-3 che utilizza l'apprendimento profondo per produrre testo simile a quello umano. Nell'A2C abbiamo fatto diversi esperimenti con questa IA facendogli produrre degli articoli tecnici. Il risultato è stato promettente, ma il testo sembrava disgregato e mancavo un filo conduttore. Però era perfettamente leggibile. Secondo uno studio del McKingsey Global Institute si prevede che per il 2030 più della metà delle grandi aziende faranno largo uso della IA.
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