Definizione Intelligenza Artificiale

 

 

Esistono numerose definizioni di Intelligenza Artificiale (AI) e allo stesso tempo non c’è nemmeno un ampio consenso sia nella comunità scientifica, sia in quella di informatici, poiché il concetto stesso di AI comprende numerosi argomenti di differenti discipline.

Per definire cosa sia l’AI ci rifacciamo a quanto riportato dal Politecnico di Milano nel suo Osservatorio Artificial Intelligence 2018 che definisce Intelligenza artificiale quel ramo della computer science che studia lo sviluppo di sistemi hardware e software dotati di capacità tipiche dell’essere umano (interazione con l’ambiente, apprendimento e adattamento, ragionamento e pianificazione), in grado di perseguire autonomamente una finalità definita prendendo delle decisioni che, fino a quel momento, erano solitamente affidate agli esseri umani.

“entro il 2020 la persona media avrà più conversazioni con i bot di quanto ne abbia con il coniuge” – Gartner

Nascita, correva l’anno

 

L’intelligenza Artificiale non è recente, negli ultimi anni si sono moltiplicate le sue applicazioni di Business grazie all’aumento dei dati a disposizione e alla maggiore capacità computazione ma la nascita ufficiale dell’intelligenza Artificiale quale disciplina scientifica avviene nel 1956 quando si tenne un convegno nel Dartmouth College (New Hampshire) al quale presero parte alcune delle figure di maggior spicco nel campo dell’informatica (John McCarthy, Marvin Minsky, Claude Shannon, Nathaniel Rochester, Allen Newel, Herbert Simon, Trenchard More e tanti altri).

Ma la prospettiva di riuscire a sviluppare una macchina in grado di imitare il comportamento umano, per come lo intendiamo oggi, fu di Alan Turing che nel 1950 formalizzò molti dei concetti che stanno alla base dell’intelligenza artificiale. Turing sintetizzò questi concetti in quello che oggi porta il suo nome, il test di Turing, in cui un’intelligenza artificiale è tale solo se riesce a convincere chi la sta utilizzando di avere a che fare con una persona e non una macchina.

 

Weak & Strong AI: cosa vuol dire

 

L’intelligenza artificiale viene suddivisa in due ambiti scientifici di ricerca:

  • L’intelligenza artificiale forte (strong AI) – in questo filone ci sono i sistemi sapienti cioè quelli che possono creare una propria intelligenza in modo autonomo senza emulare i processi di pensiero o le capacità cognitive umane. Nell’AI forte la macchina diventa essa stessa una mente, con una propria capacità cognitiva e non distinguibile da quella umana.
  • L’intelligenza artificiale debole (weak AI) – si tratta di soluzioni tecnologiche di problem solving per lo sviluppo di funzionalità per risolvere problemi o per consentire alle macchine di prendere decisioni. Nell’AI debole la macchina non pensa in modo autonomo, ha bisogno della presenza dell’uomo. Il suo obiettivo è quello di sviluppare un’intelligenza simulata.

AI e Machine Learning

 

Machine Learning è una forma di Intelligenza Artificiale in cui il computer, attraverso motori di calcolo sviluppati tramite algoritmi, apprende conoscenza in modo autonomo per fornire soluzioni ed eseguire azioni rispetto ad un obiettivo.

Machine Learning e Intelligenza Artificiale però non sono la stessa cosa, il Machine Learning è uno degli elementi che fanno parte di una soluzione di Intelligenza Artificiale.

Se tutto quello che è Machine Learning rientra nell’AI, non tutta l’AI è Machine Learning.

Le soluzioni di AI per le aziende

 

Sempre dell’Osservatorio Artificial Intelligence 2018 del Politecnico di Milano possiamo vedere su che soluzioni di intelligenza artificiale si stanno muovendo le aziende e il loro livello di adozione.

 

 

L’ecosistema abilitante

 

Quando si parla di AI si pensa subito a un dispositivo o a una singola tecnologia. In realtà l’AI poggia su un ecosistema abilitante che non è rappresentato solo dalla capacità computazionale o tecnologica, ma soprattutto dalla capacità di interazione con gli utenti.

L’intelligenza artificiale non è una sfera di cristallo ma un processo che ha fondamenta solide e costituite da:

  • Soluzioni
  • Metodologie
  • Competenze
  • Tecnologia e Dati

Una metodologia interpretativa per sviluppare soluzioni di AI per le aziende

 

Questi ingredienti entrano in una metodologia interpretativa utile per sviluppare soluzioni di intelligenza artificiale per le aziende.

 

 

 

Soluzioni di Intelligenza Artificiale: la nostra offerta

 

Excelle fa parte dell’ecosistema italiano delle imprese che operano nel campo dell’Intelligenza Artificiale.

La nostra offerta in questo ambito si concentra sullo sviluppo di modelli di Machine Learning (apprendimento automatico) funzionali per la progettazione di soluzioni di Intelligenza Artificiale.

Se sei interessato a soluzioni di Machine Learning contattaci saremo lieti di fornirti tutte le informazioni e rispondere alla tue domande.

All’interno della nostra Accademia del dato eroghiamo anche corsi di formazione in ambito Machine Learning & Data Intelligence.

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