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13 Gennaio 2025
Capire l’intelligenza Artificiale: Una guida pratica per le Aziende
By Fabio Rossi, Business Partner A.Q.A Network
Perché è importante conoscere l’AI e superare i luoghi comuni
L’intelligenza artificiale (AI) è un tema sempre più presente nel dibattito pubblico e nel panorama aziendale.
Ormai quasi tutti si sono confrontati con i prodotti più noti (Gemini, ChatGPT) ma pochi stanno cogliendo appieno le potenzialità e l’impatto di questa rivoluzione industriale e molte aziende si trovano disorientate di fronte a questa tecnologia, spesso fraintesa o sovrastimata.
Comprendere l’IA è fondamentale non solo per evitare di cadere in facili sensazionalismi, ma anche per scoprire come può trasformare la vostra attività personale ed aziendale. Questo primo articolo vi guiderà attraverso i concetti chiave dell’IA.
Questo è il primo di tre articoli nei quali proveremo a fare un po’ di chiarezza su cosa sia davvero l’intelligenza artificiale, esplorandone le basi, le differenze tra le sue principali aree e i concetti chiave che ogni azienda dovrebbe conoscere.
Cos’è l’Intelligenza Artificiale: Differenza tra AI, Machine Learning, Deep Learning e Intelligenza Generale vs. Intelligenza Ristretta
L’IA è un termine ampio che racchiude diverse tecnologie. Immagina l’IA come un grande ombrello sotto cui si trovano diverse specializzazioni.
Intelligenza Artificiale (AI): È la scienza che studia i processi che permettono ad una macchina di imitare le funzioni cognitive umane, come l’apprendimento, il ragionamento e la risoluzione dei problemi. Il termine “Intelligenza Artificiale” è spesso usato a sproposito perché abbraccia una serie di discipline che vanno dalla Matematica, alla Filosofia, alle Neuroscienze, alla Psicologia e naturalmente all’Informatica.
Machine Learning (ML): È una branca dell’IA che studia il modo con cui è reso possibile alle macchine di imparare dai dati senza essere esplicitamente programmate. Invece di scrivere ogni singola istruzione, fornisci alla macchina una grande quantità di dati ed essa impara a riconoscere pattern e a fare previsioni. Questo succede ad esempio nei filtri antispam che imparano a riconoscere le email indesiderate in base al tuo comportamento.
Deep Learning (DL): È un sottoinsieme del machine learning che utilizza una particolare tecnologia nata 40 anni fa e cioè quella delle reti neurali artificiali con più livelli (deep) per analizzare i dati. Queste reti sono ispirate al funzionamento del cervello umano e sono particolarmente efficaci nell’elaborazione di dati complessi, come immagini e linguaggio naturale. Un esempio? Il riconoscimento facciale che usi per sbloccare il tuo smartphone.
Intelligenza Artificiale Generale (AGI): È un tipo di IA che possiede una capacità cognitiva paragonabile a quella umana, capace di comprendere, imparare e applicare conoscenza attraverso diversi domini e contesti. L’AGI è ancora un campo inesplorato e, nonostante le comunicazioni di marketing di molte aziende del settore, è ancora oggetto di studio e sperimentazione.
Intelligenza Artificiale Ristretta (o Debole): È il tipo di IA più comune al giorno d’oggi. È progettata e addestrata per svolgere specifici compiti. Tutte le applicazioni IA che usiamo quotidianamente appartengono a questa categoria.
È fondamentale capire che l’IA di oggi è principalmente “ristretta”, specializzata in compiti specifici, e non macchine pensanti con coscienza propria.
Glossario essenziale: Cosa sono i modelli, le piattaforme, i GPT e altre tecnologie correlate
Per addentrarci nel mondo dell’IA, ecco alcuni termini chiave:
Modelli: Sono algoritmi addestrati su grandi quantità di dati per svolgere compiti specifici. Un modello è come un software che ha imparato a riconoscere schemi nei dati. Ad esempio, un modello di machine learning può essere addestrato per riconoscere immagini di gatti o per prevedere il prezzo delle case.
Piattaforme (o Framework) AI: Sono ambienti software che offrono strumenti e risorse per sviluppare e implementare soluzioni di IA. Queste piattaforme forniscono librerie, algoritmi predefiniti e infrastrutture di calcolo per facilitare il lavoro degli sviluppatori. Una piattaforma molto famosa è TensorFlow di Google ma anche Py Torch di Meta o Bedrock di Amazon.
GPT (Generative Pre-trained Transformer): Sono modelli di IA costruiti con una particolare tecnologia e struttura orientata all’elaborazione del linguaggio naturale. Sono stati ideati nel 2017 da un gruppo di ricercatori di Google Brain con l’obiettivo di migliorare la capacità di fare traduzioni corrette. Si è scoperto in breve tempo che i GPT sono in grado di generare testi di alta qualità, tradurre lingue e rispondere a domande con un elevato livello di comprensione del contesto. In pratica, possono scrivere articoli, creare chatbot e molto altro. Sono le applicazioni che maggiormente hanno contribuito ad alimentare l’ondata di interesse verso queste tecnologie
Modelli di Diffusione (Diffusion Models) Sono modelli nati per la creazione di immagini. Funzionano aggiungendo progressivamente rumore casuale a un’immagine e poi imparando a invertire questo processo per creare immagini realistiche partendo da descrizioni testuali.
Addestramento dei modelli: Come funzionano, perché i dati sono essenziali e quali sono le limitazioni
La differenza principale tra un Algoritmo ed un modello di IA è che per la creazione di un algoritmo bisogna fornire le regole che permettono di ottenere un risultato partendo dai dati di input. I modelli di Intelligenza Artificiale deducono le regole partendo dall’analisi di gruppi di dati di input – risultati di output.
L’addestramento di un modello di IA è simile all’insegnamento induttivo dei bambini. Si forniscono al modello molti esempi (dati), lo si corregge quando sbaglia e, alla fine, impara a svolgere il compito desiderato. I dati sono il “carburante” per l’IA. Più dati di qualità ci sono, migliore sarà il risultato.
Dati di addestramento: Sono i dati che si usano per insegnare al modello a svolgere un determinato compito. Questi dati devono essere pertinenti, etichettati e di buona qualità.
Apprendimento supervisionato: Si basa su dati etichettati, dove a ogni input è associata una risposta corretta. Il modello impara ad associare input e output.
Apprendimento non supervisionato: Si basa su dati non etichettati. Il modello cerca di trovare schemi e relazioni nei dati.
Un algoritmo di riconoscimento facciale addestrato solo su foto di persone di un certo gruppo etnico potrebbe avere difficoltà a riconoscere persone di altre etnie. Questo dimostra l’importanza di dati di addestramento vari e rappresentativi.
Le limitazioni dell’IA
Come tutti gli strumenti, anche gli strumenti basati su Intelligenza Artificiale hanno dei limiti ma mentre nessuno si sognerebbe di piantare chiodi con una bottiglia di vetro, spesso si pretende da questi modelli risultati che sono fuori dal suo campo di operatività. Spesso ciò è dovuto alla presenza della parola “intelligenza” che è un concetto sfuggente e non ancora pienamente definito. Un secondo motivo è dato dal fatto che si tende ad associare l’intelligenza ad altre proprietà tipiche degli esseri viventi, come la consapevolezza o il buonsenso o la coscienza.
Dipendenza dai dati e dal contesto: L’IA funziona bene solo se ha a disposizione dati sufficienti e di buona qualità e se le richieste non sono ambigue ma sono ben contestualizzate.
Mancanza di comprensione: L’IA non “capisce” veramente ciò che fa; si basa sull’analisi dei dati. Questo significa che non ha la capacità di ragionare o innovare come un essere umano.
Bias nei dati: Se i dati di addestramento sono distorti, l’IA potrebbe dedurre risposte non corrette o discriminatorie.
Non è una soluzione magica: L’IA non può risolvere tutti i problemi delle persone o delle aziende. È uno strumento potente, ma deve essere usato con intelligenza e consapevolezza.
L’importanza di comprendere le basi per un uso consapevole in azienda
Come tutti gli strumenti, anche l’intelligenza artificiale dà risultati utili se si sa come utilizzarla. È una tecnologia potente che può trasformare il modo in cui le aziende operano e competono.
Comprendere le basi dell’IA permette di usare questa tecnologia in modo efficace, di prendere decisioni informate e di evitare di cadere in facili entusiasmi o inutili allarmismi. I consulenti di A.Q.A. Network sono in grado di aiutare le aziende a comprendere e utilizzare al meglio questi strumenti.
Nel prossimo articolo si esploreranno le principali applicazioni che possono essere realizzate nelle diverse funzioni aziendali.
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