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.