L'intelligenza artificiale (AI) si riferisce a sistemi o macchine che simulano l'intelligenza umana. Ciò consente a queste macchine di apprendere e pensare da sole, pur essendo in grado di prendere decisioni senza l'assistenza umana.
Per capire cosa sta cercando di fare l'IA, è importante dare un'occhiata al suo obiettivo finale. Questo obiettivo è realizzare macchine in grado di elaborare e assimilare i dati in modo completamente indipendente, pur possedendo la capacità di prendere coscienza della propria esistenza.
Al momento, l'intelligenza artificiale è ben lungi dall'essere macchine autocoscienti per la produzione di massa. Ma si è evoluto abbastanza da consentire a sistemi e macchine comuni di operare senza assistenza, valutare i dati da soli e prendere decisioni di propria iniziativa.
Esistono diversi tipi di intelligenza artificiale, alcuni dei quali possono essere trovati in molti sistemi e macchine. Imparando a conoscere questi sottoinsiemi di IA, puoi saperne di più sull'IA e su come funziona.
Punti chiave
- L'intelligenza artificiale offre ai sistemi e alle macchine la capacità di apprendere, pensare e prendere decisioni autonomamente.
- Esistono diversi tipi di IA, ciascuno classificato in base alla propria capacità di operare in modo indipendente.
- L'intelligenza artificiale mira a evolvere sistemi in grado di funzionare completamente da soli pur avendo un'autocoscienza simile a quella umana.
- Nella sua forma più semplice, l'IA può eseguire solo i compiti per i quali è stata programmata. Nella sua forma avanzata, l'IA può essere un pensatore e un decisore indipendente.
Che cos'è l'intelligenza artificiale: come funziona e cosa si prefigge di raggiungere?
L'intelligenza artificiale funziona attraverso sistemi e macchine progettati per imitare l'intelligenza umana. Ciò include la capacità umana di percepire informazioni, analizzare dati e prendere una decisione in base alla propria valutazione. I sistemi di intelligenza artificiale emulano questi processi intelligenti attraverso una serie di attività predefinite e algoritmi avanzati di cui i loro programmatori li dotano.
Attraverso l'IA, gli esseri umani mirano a creare sistemi e macchine come robot che possono pensare e agire autonomamente tramite l'uso delle informazioni disponibili. L'obiettivo finale di questa ricerca è sviluppare sistemi di IA che siano autoconsapevoli, autoevolutivi e autodipendenti.
L'intelligenza artificiale ha diverse categorie che definiscono le capacità dei sistemi e delle macchine che operano attraverso questo meccanismo. Queste categorie rendono più facile per i data scientist, i programmatori di intelligenza artificiale e altri utenti determinare quale tipo di approccio di intelligenza artificiale dovrebbero utilizzare con le loro applicazioni.
L'intelligenza artificiale è solitamente segmentata nei seguenti quattro gruppi.
1. Reattivo
L'intelligenza artificiale reattiva è considerata la forma più datata di IA. Questa categoria prende il nome dal fatto di avere una reazione predefinita a un set di dati e azioni. In quanto tali, questi tipi di sistemi di IA non imparano dalle loro esperienze di gestione delle informazioni. Invece, sono solo in grado di elaborare e analizzare i dati in base alla loro programmazione preimpostata e di reagire a essi.
Ciò limita la capacità di questi sistemi di intelligenza artificiale di formarsi un'opinione al di fuori dei parametri di cui sono stati dotati. Ma se addestrati tenendo conto di diverse interpretazioni dei dati, i sistemi e le macchine di intelligenza artificiale reattiva possono ancora svolgere da soli compiti meravigliosi e spesso ridondanti per semplificare la vita degli esseri umani.
Mentre apprendi cos'è l'intelligenza artificiale, potresti trovare l'esempio molto discusso di intelligenza artificiale reattiva nella forma del leggendario Supercomputer Deep Blue da IBM che è stato programmato per giocare a scacchi e ha vinto partite contro un campione del mondo nel 1996-1997. Mentre, un esempio comunemente visto di IA reattiva è il sistema di suggerimenti di contenuti di diversi servizi di streaming, che analizza il tipo di contenuto che gli utenti consumano e offre suggerimenti simili in base a tag e altre informazioni identificabili.
2. Memoria limitata
L'intelligenza artificiale a memoria limitata si riferisce a sistemi e macchine che hanno la capacità di attingere dalle loro esperienze precedenti per prendere decisioni nel presente. Questo li rende un mix di IA reattiva ma con le capacità del ML incorporate. Ciò evidenzia anche gli obiettivi che l'IA moderna può raggiungere con approcci più avanzati, elaborando anche set di dati complessi.
A causa della sua categorizzazione dell'utilizzo di precedenti esperienze di elaborazione dei dati per eseguire nuove azioni, tutti i moderni sistemi e macchine di intelligenza artificiale utilizzare il modello di memoria limitata. Ciò rende la memoria limitata una delle forme più onnipresenti dei tipi di intelligenza artificiale considerati ricercati sia dai data scientist che dai programmatori.
Dato che l'intelligenza artificiale con memoria limitata funge da base per vari sistemi moderni, è possibile trovarla in diverse applicazioni. Tra questi approcci, i veicoli a guida autonoma si distinguono come una delle manifestazioni più popolari di tutte. Ciò rende anche la memoria limitata uno di quei tipi di intelligenza artificiale destinati a raggiungere nuove vette di popolarità nel prossimo futuro.
3. Teoria della mente
Mentre impari cos'è l'IA, devi anche prestare attenzione alla teoria dei sistemi mentali. Questi sistemi e macchine di intelligenza artificiale non sono ancora completamente formati o disponibili in applicazioni di consumo tangibili. Ma il loro concetto è ben definito e apre nuove porte ai tipi di meraviglie che l'IA può realizzare per le macchine e per l'umanità in futuro.
In poche parole, la teoria della mente AI mira ad andare oltre l'emulazione dell'intelligenza umana e aspira a comprendere i pensieri, i bisogni e le emozioni degli altri. A sua volta, questa evoluzione dell'IA aspira a elevare l'intelligenza emotiva sintetica in modo che i sistemi e le macchine comprendano le emozioni umane così come sono in grado di replicarle.
Detto questo, la teoria della mente AI non è così facile da replicare come prevedere alcune inevitabili svolte su una scacchiera. Invece, richiede che i sistemi e le macchine di intelligenza artificiale vengano addestrati in questo approccio per analizzare e valutare veramente la persona con cui interagiscono. Ciò richiede alcuni progressi significativi nell'attuale spazio dell'IA, ma promette anche un futuro entusiasmante per l'IA.
4. Consapevolezza di sé
Dei quattro entusiasmanti tipi di IA, l'IA autocosciente è forse l'argomento più innovativo e controverso di tutti. Simile all'intelligenza artificiale della teoria della mente, l'intelligenza artificiale autocosciente rimane in fase di sviluppo prima di poter raggiungere un livello in cui le sue applicazioni sono senza soluzione di continuità e pronte per un uso commerciale e pubblico più ampio. Ma come suggerisce il nome, i sistemi e le macchine IA autocoscienti come i robot saranno in grado di diventare senzienti.
Questa percezione di autoconsapevolezza deriverà dall'ulteriore avanzamento dei sistemi di intelligenza artificiale attualmente utilizzati, inclusa l'IA reattiva e con memoria limitata. Poiché l'intelligenza artificiale è uno spazio in rapida evoluzione che continua a introdurre nuovi sistemi, questa evoluzione non è fuori discussione anche se è destinata a richiedere del tempo.
Ciò significa che anche se ci vorrà del tempo prima che scienziati ed esperti capiscano cosa è in grado di fare l'IA con l'intelligenza emotiva sintetica, le possibilità di avere un'IA che pensi, senta e agisca come fanno gli umani saranno l'apice della tecnologia AI. Questo progresso può quindi essere mostrato sotto forma di robot e app in grado di interagire con gli umani allo stesso livello emotivo della loro stessa specie.
I diversi tipi di applicazioni AI
Oltre ai quattro tipi di intelligenza artificiale sopra menzionati, lo spazio dell'intelligenza artificiale ha anche diversi sottoinsiemi sotto il suo nome. Questi includono i seguenti approcci.
machine Learning
Spesso utilizzato in modo intercambiabile con l'intelligenza artificiale, l'apprendimento automatico (ML) è una sottocategoria dell'intelligenza artificiale. Le macchine AI che utilizzano il ML apprendono attivamente dai dati che elaborano e applicare intuizioni e modelli appresi in precedenza per elaborare nuovi set di informazioni in futuro. Questi sistemi di intelligenza artificiale possono adattarsi a nuovi processi senza dover seguire istruzioni preimpostate. Ciò rende l'intelligenza artificiale con memoria limitata una parte del machine learning.
Deep Learning
Il deep learning fa parte del machine learning, dove funge da versione più avanzata del machine learning stesso. Rispetto al machine learning, il deep learning elabora insiemi di dati più complessi e più grandi che possono comprendere diversi media non categorizzati come immagini, voce e video. Questo funziona anche per grandi quantità o strati di dati che sono travolgenti per gli esseri umani da elaborare nel loro stato originale. Ciò rende il deep learning un approccio popolare per l'intelligenza artificiale con memoria limitata con esigenze più avanzate.
Natural Language Processing (NLP)
L'elaborazione del linguaggio naturale è ora un approccio comunemente disponibile per l'utilizzo dell'intelligenza artificiale, in particolare l'apprendimento automatico. Si riferisce alla capacità di un sistema o di una macchina di identificare, comprendere ed elaborare il linguaggio umano. L'obiettivo di questo approccio è che le macchine AI emulino il linguaggio umano in un modo che le renda libere dal bisogno di assistenza umana.
Potresti anche imbatterti nei seguenti termini durante la tua ricerca per scoprire cos'è l'IA.
Reti neurali
Conosciuto anche come reti neurali artificiali (ANN) o reti neurali simulate (SNN), le reti neurali utilizzano il cervello umano come modello per collegare diversi rami di dati complessi attraverso i livelli. Le reti neurali sono considerate una sottocategoria del machine learning e svolgono un ruolo fondamentale per potenziare l'IA che funziona con l'approccio del deep learning.
Robotica
Forse l'iterazione più popolare dell'IA è la sua rappresentazione nella robotica. Queste macchine si concentrano sulla manipolazione e la gestione dei processi fisici. Questo li rende popolari in vari contesti come impianti di produzione e operazioni militari. Questi sistemi di intelligenza artificiale funzionano principalmente su dati preimpostati, ma possono utilizzare diversi sottoinsiemi di intelligenza artificiale per diventare più avanzati.
Intelligenza generale artificiale (AGI)
L'intelligenza generale artificiale (AGI) è l'interpretazione della teoria della mente e dei modelli di intelligenza artificiale autocosciente. Questi sistemi e macchine AGI non sono stati costruiti alla perfezione e per ora rimangono pesantemente in fase di sviluppo. Ma una volta sviluppati, ridefiniranno le azioni che gli attuali tipi di intelligenza artificiale possono eseguire da soli.
L'intelligenza artificiale è qui per restare, con il suo vero potenziale ancora da raggiungere
Con assistenti vocali, auto a guida autonoma e vari strumenti amministrativi, l'IA è già diventata parte della nostra vita. Ma la sua vera meraviglia in termini di teoria della mente e autoconsapevolezza deve ancora essere raggiunta. Man mano che l'IA si evolve ulteriormente, questi progressi potrebbero anche sbloccarsi in futuro e svelare il vero potere dell'intelligenza simile a quella umana in vari sistemi e macchine.
