IA + Umani = Soluzioni Collaborative! 

Il settore dell’Intelligenza Artificiale (IA) potrebbe vedere un aumento delle soluzioni collaborative tra umani e computer. L’IA è particolarmente brava a elaborare grandi quantità di informazioni e sintetizzarle, ma gli esseri umani sono in grado di analizzare i dettagli di un singolo documento e ragionare su di essi. La crescita delle soluzioni collaborative ad esempio è importante nella ricerca per la scoperta di nuovi farmaci, dove il computer utilizza l’apprendimento automatico per aiutare gli scienziati.

L’idea che l’IA possa operare in modo autonomo in ambienti non controllati con la presenza umana è considerata un’esagerazione da molti esperti “A simple guide to the expansive world of artificial intelligence“. In ambienti controllati, come la determinazione del prezzo da applicare ai prodotti alimentari basata sull’obiettivo di ottimizzare i profitti, l’IA funziona molto bene.

Tuttavia, la collaborazione con gli esseri umani rimane importante.

Gli algoritmi di IA sono strumenti progettati per potenziare e migliorare la nostra attività e, come qualsiasi altro strumento, non sono intrinsecamente buoni o cattivi, ma dipendono dal modo in cui li utilizziamo. La prossima decade potrebbe vedere una crescente sinergia tra l’IA e gli esseri umani, con soluzioni sempre più collaborative che aiutano l’uomo a lavorare in modo più efficiente.

Il campo dell’Intelligenza Artificiale (AI) è vasto e complesso, e spesso viene confuso con termini come “robotica” e “machine learning”. AI è una disciplina che studia come creare macchine che abbiano caratteristiche umane nella percezione del mondo, nei movimenti, nei giochi e nell’apprendimento. Esso comprende molte sottocomponenti e diversi algoritmi che risolvono problemi specifici. La robotica si concentra sull’integrazione dei calcolatori nei movimenti, mentre il machine learning utilizza i dati per fare previsioni sul futuro o su ciò che il sistema dovrebbe fare. AI e machine learning sono correlati ma non del tutto sovrapposti, poiché il machine learning è un sottocampo di AI.

Non tutti i problemi di AI utilizzano il machine learning, ad esempio un computer può giocare a Tic-Tac-Toe utilizzando un algoritmo chiamato minimax optimization che non richiede alcun apprendimento o dati. Tuttavia, il machine learning si basa sui dati per determinare i pesi e i parametri di una rete artificiale neurale, che viene addestrata con un gran numero di esempi per fare previsioni.

Nella robotica, l’AI aiuta i robot a percepire il loro ambiente e a pianificare il loro percorso evitando ostacoli. Ad esempio, un robot può utilizzare la meccanica newtoniana per muoversi o, in alternativa, imparare a guidare un’auto osservando i comportamenti umani, ecc.

Nell’ambito delle tecnologie AI, il Machine learning rappresenta una componente importante. Il Machine learning è il processo di insegnare a un computer a “imparare” e prendere decisioni in modo autonomo, utilizzando dati per migliorare la propria prestazione. Il machine learning si basa su una rete neurale artificiale, un algoritmo che imita il funzionamento del cervello umano. Questa rete neurale riceve dati in input e utilizza questi dati per modificare i suoi pesi e parametri, al fine di prendere decisioni più accurate.

Ad esempio, se si vuole insegnare a un computer a riconoscere immagini di gatti, si può utilizzare il machine learning per “mostrargli” un gran numero di immagini di gatti, e la rete neurale artificiale imparerà a riconoscere i tratti distintivi di un gatto. In futuro, quando il computer vedrà una nuova immagine, sarà in grado di utilizzare queste informazioni acquisite per determinare se l’immagine ritrae un gatto o meno.

Mentre l’AI cerca di replicare le capacità cognitive degli esseri umani, il machine learning si concentra sulla capacità di apprendere dai dati.

Per quanto riguarda la robotica, essa è legata all’AI in quanto la maggior parte dei robot utilizzano tecnologie AI per funzionare e prendere decisioni. La robotica si concentra sulle applicazioni pratiche dell’AI, ovvero sulla costruzione di macchine che possono interagire con il mondo fisico. Ad esempio, un robot che cammina o che esegue compiti specifici in una fabbrica utilizza l’AI per prendere decisioni su come muoversi e cosa fare.

In conclusione, l’AI, il Machine learning e la Robotica sono legati tra loro, ma hanno focus distinti. L’AI si concentra sulla creazione di sistemi che possano replicare le capacità cognitive degli esseri umani, il Machine learning si concentra sulla capacità di apprendere dai dati, mentre la Robotica si concentra sulle applicazioni pratiche dell’AI nel mondo fisico.

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oto di Gerd Altmann da Pixabay 

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