IA per principianti: una guida

Agli inizi, l’IA si presenta poco trasparente e difficile da capire per chi muove i primi passi in questo campo. Leggendo la nostra pratica guida potrai afferrare rapidamente i singoli concetti e capire il loro funzionamento.

Perché l’IA può essere interessante anche per i principianti?

Anche per i meno esperti vale sicuramente la pena dare un’occhiata al vasto campo dell’IA. Per quanto a prima vista l’argomento possa apparire complicato e contorto, in esso si cela un notevole potenziale in grado di velocizzare, automatizzare e, in definitiva, ottimizzare i processi nel (prossimo) futuro. Grazie alle metodologie di intelligenza artificiale è possibile eseguire molte operazioni in modo più efficiente. Ad esempio, questi metodi operano spesso in background in numerose imprese e su molti siti web senza che i non addetti ai lavori se ne accorgano. I vantaggi derivanti dall’IA sono sicuramente interessanti anche per te.

Utilizzando correttamente gli strumenti adeguati, è possibile svolgere molti lavori in modo più efficiente e sicuro. L’IA dovrebbe fungere da strumento di aiuto per alleviare il carico dell’utente alle prese con compiti difficoltosi, non soltanto per lavorare molto più velocemente, ma anche e soprattutto per commettere meno errori. In questo modo potrai concentrarti sugli aspetti più importanti e lavorare in modo molto più mirato. Già oggi l’intelligenza artificiale trova applicazione in molti ambiti della vita quotidiana.

In questo articolo ti presenteremo una prima panoramica spiegandoti i termini tecnici, i processi e gli strumenti più importanti. Nella nostra Digital Guide potrai trovare ulteriori informazioni sui singoli argomenti.

Guida all’IA per principianti

Esistono innumerevoli termini e argomenti legati all’intelligenza artificiale. Per chi è agli inizi, tuttavia, i seguenti concetti relativi all’IA sono del tutto sufficienti per muovere i primi passi.

Intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale o IA (nota anche con la sigla AI, dall’inglese “Artificial Intelligence”) è una branca dell’informatica il cui obiettivo è addestrare le macchine a imitare l’intelligenza umana nel miglior modo possibile. Probabilmente questo obiettivo non sarà mai raggiungibile per intero a causa della complessità dell’intelligenza umana. L’IA è però già in grado di ottenere risultati impressionanti, soprattutto nell’esecuzione di compiti altamente specializzati. Alla base di ogni IA vi è un addestramento approfondito.

Machine learning

L’aspetto più importante dell’addestramento dell’IA è il machine learning o apprendimento automatico. A tal fine, i sistemi vengono “nutriti” con set di dati quanto più grandi ed eterogenei possibile. Utilizzando diversi algoritmi, l’intelligenza artificiale riconosce dei modelli all’interno di questi dati e impara a fare previsioni e a prendere decisioni basate su di essi. Maggiore è il set di dati e migliori sono gli algoritmi, tanto più precisi saranno i risultati finali. Questo campo dell’IA è quindi della massima importanza sia per i principianti che per i professionisti.

Deep learning

Il deep learning è una sottocategoria del machine learning. In questo caso, le macchine sono dotate di una rete neurale artificiale, la quale imita in larga parte il cervello umano. Questa tecnologia consente alla macchina di identificare correttamente anche modelli complessi all’interno di grandi quantità di dati. Queste reti sono costituite da più livelli e sono utilizzate, ad esempio, per il riconoscimento delle immagini o per il riconoscimento vocale.

Embodied AI

L’intelligenza artificiale è utilizzata anche nei sistemi fisici. Questa forma di IA è nota come IA incarnata o Embodied AI, in inglese. Utilizzando sensori, machine learning, sistemi motorizzati coordinati e circuiti di feedback, è possibile ad esempio far reagire droni o robot con il loro ambiente, nonché avviare ed eseguire automaticamente le operazioni necessarie.

Riconoscimento delle immagini

Il riconoscimento delle immagini con l’IA (o in inglese “Image Recognition”), serve a riconoscere, analizzare e categorizzare oggetti, persone specifiche o attività all’interno di una o più immagini. Con il giusto addestramento, è possibile riconoscere ed elaborare anche i testi. Il riconoscimento delle immagini trova applicazione in numerosi settori e può aumentare notevolmente l’efficienza dei processi grazie alla sua elevata precisione.

Elaborazione del linguaggio naturale (NLP)

Anche nel campo dell’elaborazione del linguaggio naturale o NLP (dall’inglese “Natural Language Processing”) si ottengono risultati impressionanti. Questa branca dell’intelligenza artificiale si concentra sull’interazione tra uomo e macchina. Grazie ad avanzati processi di formazione, la macchina impara a comprendere, interpretare e addirittura a generare autonomamente il linguaggio umano o naturale. Spesso questa tecnologia di IA fa già parte della vita quotidiana anche dei meno esperti. Ad esempio è utilizzata negli assistenti vocali, nei chatbot IA o nell’analisi delle chat.

Large Language Model (LLM)

I modelli linguistici di grandi dimensioni o Large Language Model (LLM) si basano anch’essi sul machine learning. Questi modelli elaborano grandi quantità di dati, riconoscono pattern all’interno di una raccolta e imparano quindi a comprendere e riassumere i testi. Grazie al deep learning, questi modelli sono in grado di addestrarsi da soli e possono quindi generare autonomamente testo e codice oppure ottimizzare frasi già esistenti. I modelli linguistici di grandi dimensioni fanno parte dei modelli di fondazione (FM, Foundation Model).

Modelli di fondazione (FM)

Anche i modelli di fondazione (FM) sono in grado di capire i testi, analizzare dettagli ed elaborare gli input. Tuttavia, il loro ambito di utilizzo non si limita alle semplici operazioni con i testi, ma riguarda anche altre tipologie di dati, come immagini e video. Questi modelli sono utilizzati soprattutto nello sviluppo del prodotto, nel servizio clienti e nella ricerca.

Intelligenza artificiale per le operazioni IT (AIOps)

Grazie ai progressi nei campi del machine learning e dell’elaborazione del linguaggio naturale, anche i meno esperti possono sfruttare l’IA per svolgere importanti operazioni nel settore dell’IT. Analisi, diagnosi, monitoraggio del sistema, backup dei dati e reporting sono automatizzabili grazie all’intelligenza artificiale per le operazioni IT (AIOps).

Database vettoriale

I database vettoriali memorizzano dati multidimensionali sotto forma di vettori numerici, ossia fondamentalmente punti di coordinate all’interno di uno spazio multidimensionale. Sono quindi particolarmente interessanti per gli strumenti di IA, in quanto facilitano le ricerche di caratteristiche in comune e somiglianze.

IA generativa

Con il termine IA generativa si intendono soluzioni di IA in grado di generare nuovi contenuti sulla base di uno specifico set di dati di addestramento. A tal fine, esistono strumenti appositi che analizzano enormi quantità di dati e generano quindi nuovi dati simili a quelli noti. In generale, i contenuti possono essere i più svariati. Tra gli esempi particolarmente noti di IA generativa ci sono il generatore di testi ChatGPT oppure il software per la creazione di immagini DALL-E.

Generatori di video con l’IA

Oggi è possibile anche creare video da zero utilizzando l’intelligenza artificiale. I generatori di video con l’IA sono facili da usare e offrono risultati interessanti anche per chi è agli inizi. Tuttavia, la qualità del filmato ottenuto dipende soprattutto dalla precisione dei prompt forniti al sistema.

Siti web di IA

Esistono numerosi siti web di IA. Queste piattaforme offrono diversi strumenti e risorse che permettono di esplorare e applicare le possibilità offerte dall’intelligenza artificiale. Dai generatori di testo che aiutano a creare rapidamente contenuti fino ai generatori di immagini che sviluppano progetti creativi a partire da semplici input, i siti web di IA aprono nuove strade in termini di efficienza e creatività. Nella nostra Digital Guide puoi trovare una panoramica delle migliori opzioni di IA per principianti ed esperti.

Programmazione con l’IA

La programmazione con l’IA offre opportunità interessanti sia per i principianti che per gli utenti esperti. Grazie ai generatori di codice con l’IA puoi analizzare, ottimizzare e addirittura generare codice automaticamente. Queste applicazioni sfruttano l’apprendimento automatico e i modelli linguistici di grandi dimensioni per individuare gli errori, suggerire miglioramenti o farsi carico di intere attività di programmazione. Gli strumenti di IA permettono di risparmiare tempo e aumentano l’efficienza, soprattutto nello sviluppo di siti web, app o processi di automazione.