{"id":178,"date":"2023-12-01T03:51:12","date_gmt":"2023-12-01T03:51:12","guid":{"rendered":"https:\/\/www.techopedia.com\/it\/?post_type=definition&p=178"},"modified":"2024-09-03T13:29:24","modified_gmt":"2024-09-03T13:29:24","slug":"intelligenza-artificiale-ia","status":"publish","type":"definition","link":"https:\/\/www.techopedia.com\/it\/glossario\/intelligenza-artificiale-ia","title":{"rendered":"Intelligenza Artificiale (IA)"},"content":{"rendered":"
L’intelligenza artificiale (IA), nota anche come machine intelligence, \u00e8 una branca dell’informatica che si concentra sulla costruzione e sulla gestione di tecnologie in grado di imparare a prendere decisioni e a svolgere azioni in modo autonomo per conto di un essere umano.<\/p>\n
L’IA non \u00e8 una singola tecnologia. Si tratta invece di un termine generico che comprende qualsiasi tipo di software o componente hardware che supporta il machine learning<\/a> (ML – apprendimento automatico), gli expert systems (sistemi esperti), l’IA generativa<\/a> e alcuni tipi di robotica.<\/p>\n Oggi l’IA opera prevalentemente su un hardware convenzionale basato su CMOS e incorpora una miscela di algoritmi tradizionali e modelli di machine learning basati sui dati.<\/p>\n Tuttavia, con il progressivo inserimento della tecnologia nelle applicazioni quotidiane, \u00e8 cresciuto l’interesse per la cosiddetta ingegneria neuromorfica<\/strong>, un’area di ricerca che cerca di emulare l’architettura del cervello umano attraverso la progettazione di hardware e algoritmi ottimizzati per il basso consumo energetico e l’elaborazione in tempo reale.<\/p>\n L’Intelligenza Artificiale viene attualmente utilizzata per una serie di funzioni sia in laboratorio che in contesti commerciali e di consumo.<\/p>\n Tra le tecnologie IA pi\u00f9 diffuse troviamo:<\/p>\n Sebbene l’IA evochi spesso immagini di computer senzienti che dominano la specie umana come nei film di fantascienza, la realt\u00e0 attuale \u00e8 ben diversa.<\/p>\n Nel mondo reale, i sistemi di intelligenza artificiale sono strumenti appositamente progettati per svolgere compiti specifici, come il riconoscimento di immagini, la traduzione linguistica o l’analisi dei dati.<\/p>\n Questi sistemi non hanno coscienza, emozioni e consapevolezza di s\u00e9. Operano sulla base di algoritmi e modelli appresi dai dati e le loro capacit\u00e0 sono limitate dalla programmazione e dall’addestramento.<\/p>\n Esistono sostanzialmente due grandi categorie di IA: l’intelligenza artificiale forte (strong AI)<\/a> e l’intelligenza artificiale debole (weak AI)<\/a>.<\/p>\n Oggi, la maggior parte delle applicazioni aziendali dell’IA sono applicazioni di machine learning (apprendimento automatico) e di IA debole (weak AI).<\/p>\n Quest’ultima \u00e8 in grado di svolgere solo un insieme limitato di funzioni predeterminate, mentre l’IA forte dovrebbe avere capacit\u00e0 e funzioni mentali equiparabili al cervello umano, agendo autonomamente in base a un’ampia serie di stimoli.<\/p>\n Le soluzioni di IA vengono anche definite in base alla loro appartenenza a una di queste quattro categorie:<\/p>\n Per comprendere le differenze tra questi tipi di IA potremmo immaginarle come un giocatore di poker professionista. Un giocatore reattivo basa tutte le decisioni sulla mano in corso, mentre un giocatore a memoria limitata prende in considerazione le proprie e le altrui decisioni passate.<\/p>\n Un giocatore “Theory of Mind” tiene conto del comportamento degli altri giocatori e, infine, un giocatore autoconsapevole si ferma a considerare se giocare a poker per guadagnarsi da vivere sia davvero l’uso migliore del suo tempo e dei suoi sforzi.<\/p>\n Il Machine Learning (ML) \u00e8 un sottoinsieme dell’IA che si concentra sulla costruzione di modelli che consentono ai computer di imparare dai dati.<\/p>\n Invece di essere esplicitamente programmati per eseguire un compito, i modelli di ML utilizzano i dati per fare previsioni o prendere decisioni.<\/p>\n In sostanza, tutto il machine learning \u00e8 IA, ma non tutta l’IA utilizza tecniche di ML.<\/p>\n Ad esempio, gli expert system basati su regole e l’IA simbolica rientrano nell’ambito dell’IA, ma non implicano necessariamente l’apprendimento dai dati come fa il machine learning.<\/p>\n L’intelligenza artificiale pu\u00f2 essere utilizzata sia per sostituire un intero sistema, prendendo tutte le decisioni end-to-end, sia per migliorare un processo specifico.<\/p>\n Un sistema standard di gestione del magazzino, ad esempio, pu\u00f2 mostrare la disponibilit\u00e0 attuale di specifici prodotti, mentre un sistema basato sull’IA potrebbe identificare le carenze, analizzarne la causa e l’effetto sull’intera catena di approvvigionamento e persino adottare misure per correggerle.<\/p>\n La richiesta di un’elaborazione delle informazioni pi\u00f9 veloce ed efficiente dal punto di vista energetico sta crescendo in modo esponenziale, man mano che l’intelligenza artificiale diventa sempre pi\u00f9 diffusa nelle applicazioni aziendali.<\/p>\n L’hardware di elaborazione digitale convenzionale non \u00e8 in grado di tenere il passo con questa domanda. Per questo motivo i ricercatori si stanno ispirando al cervello umano e stanno valutando architetture alternative in cui reti di neuroni e sinapsi artificiali elaborano le informazioni ad alta velocit\u00e0 e con capacit\u00e0 di apprendimento adattativo scalabile ed efficiente dal punto di vista energetico.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Cosa significa intelligenza artificiale (IA)? L’intelligenza artificiale (IA), nota anche come machine intelligence, \u00e8 una branca dell’informatica che si concentra sulla costruzione e sulla gestione di tecnologie in grado di imparare a prendere decisioni e a svolgere azioni in modo autonomo per conto di un essere umano. L’IA non \u00e8 una singola tecnologia. 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Techopedia spiega l’intelligenza artificiale (IA)<\/span><\/h2>\n
Quali sono i tipi di IA e come si differenziano?<\/span><\/h2>\n
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Differenza tra IA e Machine Learning<\/span><\/h2>\n
Le fasi evolutive dell’intelligenza artificiale<\/span><\/h2>\n