Cos'è l'intelligenza artificiale (IA)?
Cos'è l'intelligenza artificiale (IA)?
L'intelligenza artificiale (IA) è una tecnologia trasformativa che consente alle macchine di eseguire attività di risoluzione dei problemi simili a quelle umane. Dal riconoscimento delle immagini e dalla generazione di contenuti creativi alla formulazione di previsioni basate sui dati, l'IA consente alle aziende di prendere decisioni più intelligenti su larga scala.
Nel panorama digitale odierno, le organizzazioni generano enormi quantità di dati da sensori, interazioni con gli utenti e log di sistema. L'intelligenza artificiale sfrutta questi dati per semplificare le operazioni, automatizzando l'assistenza clienti, migliorando le strategie di marketing e fornendo informazioni fruibili tramite analisi avanzate.
Con AWS, le aziende possono integrare senza problemi l'intelligenza artificiale per accelerare l'innovazione, ottimizzare le esperienze dei clienti e risolvere sfide complesse. Le soluzioni di intelligenza artificiale di AWS consentono alle aziende di fornire interazioni personalizzate, automatizzare il processo decisionale e sbloccare nuove opportunità di crescita in un mondo digitale in rapida evoluzione, il tutto beneficiando dell'impegno di AWS per la privacy, la sicurezza e l'IA responsabile.
Qual è la storia dell'IA?
Nel 1950, Alan Turing introdusse il concetto di intelligenza artificiale nel suo articolo fondamentale, «Computing Machinery and Intelligence», in cui esplorava la possibilità che le macchine pensassero come gli umani. Mentre Turing ha gettato le basi teoriche, l'intelligenza artificiale che conosciamo oggi è il risultato di decenni di innovazione, plasmata dagli sforzi collettivi di scienziati e ingegneri che hanno portato avanti la tecnologia in più campi.
1940-1980
Nel 1943, Warren McCulloch e Walter Pitts proposero un modello di neuroni artificiali che gettò le basi per le reti neurali, la tecnologia su cui si fonda l'IA.
Pochi anni dopo, nel 1950, Alan Turing pubblicò "Computing Machinery and Intelligence", introducendo il concetto del test di Turing per valutare l'intelligenza dei computer.
Sulla scia di questo articolo, tra il 1951 e il 1969 Marvin Minsky e Dean Edmonds, freschi di studi, costruirono la prima macchina a rete neurale, chiamata SNARC, Frank Rosenblatt sviluppò Perceptron, uno dei primi modelli di rete neurale, e Joseph Weizenbaum creò ELIZA, uno dei primi chatbot che simulava uno psicoterapeuta rogeriano.
Tra il 1969 e il 1979 Marvin Minsky dimostrò i limiti delle reti neurali, provocando il temporaneo declino nella ricerca su questa tecnologia. Il primo "inverno dell'IA" si verificò a causa della riduzione dei finanziamenti e delle limitazioni hardware e informatiche.
1980-2006
Gli anni '80 hanno segnato una rinnovata ondata di interesse per l'intelligenza artificiale, alimentata dai finanziamenti e dalla ricerca governativa, in particolare in aree come la traduzione e la trascrizione. Durante questo periodo, sistemi esperti come MYCIN hanno acquisito importanza simulando il processo decisionale umano in campi specializzati come la medicina. Anche la rinascita delle reti neurali ha preso forma, con il lavoro innovativo di David Rumelhart e John Hopfield sulle tecniche di deep learning, che ha dimostrato che i computer possono imparare dall'esperienza.
Tuttavia, tra il 1987 e il 1997, fattori socioeconomici, incluso il boom delle dot-com, hanno portato a un secondo "inverno dell'IA", durante il quale la ricerca è diventata più frammentata e commercialmente limitata.
La situazione cambiò a partire dal 1997, quando Deep Blue di IBM sconfisse notoriamente il campione mondiale di scacchi Garry Kasparov, una pietra miliare per l'intelligenza artificiale. Più o meno nello stesso periodo, il lavoro di Judea Pearl sulla teoria della probabilità e delle decisioni ha fatto avanzare il campo e pionieri come Geoffrey Hinton hanno riacceso l'interesse per il deep learning, ponendo le basi per la rinascita delle reti neurali. Sebbene l'interesse commerciale fosse ancora in crescita, queste innovazioni hanno gettato le basi per la prossima fase di crescita dell'IA.
2007-oggi
Tra il 2007 e il 2018, i progressi nel cloud computing hanno reso la potenza di calcolo e l'infrastruttura dell'IA più accessibili. Ciò ha portato a un aumento dell'adozione, dell'innovazione e dei progressi del machine learning. Tali progressi includono l'architettura di rete neurale convoluzionale (CNN), chiamata AlexNet e sviluppata da Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever e Geoffrey Hinton, che ha vinto il concorso ImageNet dimostrando la potenza del deep learning nel riconoscimento delle immagini, e AlphaZero di Google, che ha dominato i giochi di scacchi, shogi e Go senza dati umani basandosi sull'apprendimento self-play.
Nel 2022, i chatbot che utilizzano l'intelligenza artificiale (IA) e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per tenere conversazioni simili a quelle umane e completare attività, come ChatGPT di OpenAI, hanno conquistato una larga popolarità per le loro capacità di conversazione, rinnovando l'interesse e lo sviluppo dell'IA.
Qual è la differenza tra machine learning, deep learning e intelligenza artificiale?
L'intelligenza artificiale (IA) è un termine inclusivo che indica diverse strategie e tecniche utilizzate per rendere le macchine più simili agli umani. Include di tutto, dalle automobili con guida autonoma ai robot aspirapolvere e agli smart assistant come Alexa. Anche se il machine learning e il deep learning rientrano nell'ambito dell'IA, non tutte le attività di IA prevedono machine learning e deep learning. Per esempio, l'IA generativa dimostra capacità creative simili a quelle umane ed è una forma molto avanzata di deep learning.
Machine learning
Sebbene i termini intelligenza artificiale e machine learning vengano usati come sinonimi in molti casi, il machine learning è tecnicamente uno dei tanti altri rami dell'intelligenza artificiale. È infatti la scienza che sviluppa algoritmi e modelli statistici per correlare i dati. I sistemi informatici utilizzano gli algoritmi di machine learning per elaborare grandi quantità di dati storici e identificare modelli di dati. Nel contesto attuale, il machine learning consiste in un insieme di tecniche statistiche chiamate modelli di machine learning che puoi utilizzare indipendentemente o per supportare altre tecniche di intelligenza artificiale più complesse.
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Deep learning
Il deep learning fa fare al machine learning un ulteriore passo avanti. I modelli di deep learning utilizzano reti neurali che lavorano insieme per apprendere ed elaborare le informazioni. Sono costituiti da milioni di componenti software che eseguono micro-operazioni su piccole unità di dati per risolvere un problema più ampio. Ad esempio, elaborano i singoli pixel di un'immagine per classificarla. I moderni sistemi di intelligenza artificiale spesso combinano più reti neurali profonde per eseguire attività complesse come scrivere poesie o creare immagini da istruzioni di testo.
Come funziona l'IA?
I sistemi di intelligenza artificiale sfruttano tecnologie avanzate per trasformare i dati grezzi, che si tratti di testo, immagini, video o audio, in informazioni significative. Identificando modelli e relazioni all'interno di questi dati, l'IA consente un processo decisionale intelligente su larga scala. Questi sistemi sono addestrati su vasti set di dati, consentendo loro di apprendere e migliorare continuamente nel tempo, proprio come gli umani imparano dall'esperienza. Con ogni interazione, i modelli di intelligenza artificiale diventano più accurati, guidando l'innovazione e sbloccando nuove opportunità per le aziende.
Reti neurali
Le reti neurali artificiali costituiscono il fulcro delle tecnologie di intelligenza artificiale. Rispecchiano l'elaborazione che avviene nel cervello umano. Un cervello contiene milioni di neuroni che elaborano e analizzano le informazioni. Le reti neurali artificiali utilizzano neuroni artificiali che elaborano le informazioni insieme. Ogni neurone artificiale, o nodo, utilizza calcoli matematici per elaborare informazioni e risolvere problemi complessi.
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Elaborazione del linguaggio naturale (NLP)
L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) utilizza le reti neurali per interpretare, comprendere e raccogliere il significato dai dati di testo. Utilizza varie tecniche informatiche specializzate nella decodifica e nella comprensione del linguaggio umano. e queste tecniche consentono alle macchine di elaborare parole, sintassi grammaticale e combinazioni di parole per elaborare testo umano e persino generare nuovo testo. L'elaborazione del linguaggio naturale è fondamentale in attività come il riepilogo di documenti, la creazione di chatbot e l'analisi del sentiment.
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Visione artificiale
La visione artificiale utilizza tecniche di deep learning per estrarre informazioni e approfondimenti da video e immagini. Puoi utilizzarla per monitorare i contenuti online alla ricerca di immagini inappropriate, per riconoscere i volti e per classificare i dettagli delle immagini. È fondamentale in tutto, dalla moderazione dei contenuti ai veicoli autonomi, dove le decisioni in una frazione di secondo sono fondamentali.
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Riconoscimento vocale
Il software di riconoscimento vocale utilizza modelli di deep learning per interpretare il linguaggio umano, identificare le parole e rilevarne il significato. Le reti neurali possono trascrivere il parlato in testo e indicare il sentiment della voce. Puoi utilizzare il riconoscimento vocale in tecnologie come assistenti virtuali e software di call center per identificare i significati ed eseguire attività correlate.
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IA generativa
L'IA generativa si riferisce a sistemi di intelligenza artificiale che creano nuovi contenuti e artefatti come immagini, video, testo e audio da semplici prompt di testo. A differenza dell'IA del passato, che si limitava all'analisi dei dati, l'IA generativa sfrutta il deep learning ed enormi set di dati per produrre risultati creativi di alta qualità e simili a quelli umani. Pur consentendo applicazioni creative entusiasmanti, esistono preoccupazioni relative a pregiudizi, contenuti dannosi e proprietà intellettuale. Nel complesso, però, l'IA generativa rappresenta un'importante evoluzione delle funzionalità di IA per generare linguaggio umano e nuovi contenuti e artefatti in modo simile a quello umano.
Quali sono i componenti chiave dell'architettura delle applicazioni di IA?
L'architettura dell'intelligenza artificiale è composta da tre livelli principali, tutti supportati da una solida infrastruttura IT che offre la potenza di calcolo e la memoria necessarie per eseguire l'IA su larga scala. Ogni livello svolge un ruolo fondamentale nel consentire operazioni di IA senza interruzioni, dall'elaborazione dei dati al processo decisionale avanzato.
Livello 1: livello dei dati
L'IA si basa su varie tecnologie, tra le quali il machine learning, l'elaborazione del linguaggio naturale e il riconoscimento delle immagini. Al centro di queste tecnologie ci sono i dati, che costituiscono il livello fondamentale dell'IA. Questo livello si concentra principalmente sulla preparazione dei dati per le applicazioni di IA.
Livello 2: livello del modello
L'intelligenza artificiale odierna utilizza principalmente modelli di fondazione e linguistici di grandi dimensioni per eseguire attività digitali complesse. I modelli di fondazione sono modelli di deep learning addestrati su un ampio spettro di dati generalizzati e senza etichette. In base alle informazioni fornite, questi modelli possono eseguire un'ampia gamma di attività diverse con un elevato grado di precisione.
Le organizzazioni utilizzano modelli di fondazione esistenti e pre-addestrati e li personalizzano con dati interni per aggiungere funzionalità di IA alle applicazioni esistenti o creare nuove applicazioni di IA.
È importante notare che molte organizzazioni continuano a utilizzare modelli di machine learning per molte attività digitali. I modelli di machine learning possono superare le prestazioni dei modelli di fondazione per molti casi d'uso e gli sviluppatori di intelligenza artificiale possono scegliere in modo flessibile i modelli migliori per attività specifiche.
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Livello 3: livello dell'applicazione
Il terzo livello è quello applicativo, la parte rivolta al cliente dell'architettura IA. Puoi chiedere ai sistemi di IA di completare determinate attività specifiche, generare o fornire informazioni oppure prendere decisioni basate sui dati. Il livello applicativo consente agli utenti finali di interagire con i sistemi di IA.
In che modo le aziende stanno sfruttando la potenza dell'IA?
Esplora alcuni esempi reali di come le aziende stanno sfruttando la potenza dell'IA per innovare e aumentare l'efficienza.
Chatbot e smart assistant
Gli assistenti virtuali e i chatbot basati sull'IA stanno trasformando le interazioni con i clienti con conversazioni consapevoli del contesto simili a quelle umane. Eccellono nell'assistenza clienti, nell'assistenza virtuale e nella generazione di contenuti offrendo risposte intelligenti e coerenti alle richieste in linguaggio naturale. Questi modelli di intelligenza artificiale apprendono e migliorano continuamente nel tempo, garantendo esperienze personalizzate che favoriscono la soddisfazione dei clienti e l'efficienza operativa.
Deriv, uno dei maggiori broker online al mondo, ha implementato un assistente basato sull'intelligenza artificiale per gestire i dati su piattaforme di assistenza clienti, marketing e reclutamento. Sfruttando l'intelligenza artificiale, Deriv ha ridotto i tempi di onboarding dei nuovi assunti del 45% e i tempi delle attività di reclutamento del 50%.
Elaborazione intelligente dei documenti (IDP)
L'intelligenza artificiale semplifica l'estrazione di dati significativi da formati non strutturati come e-mail, PDF e immagini, trasformandoli in informazioni fruibili. L'elaborazione intelligente dei documenti (IDP) utilizza tecnologie avanzate come l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), il deep learning e la visione artificiale per semplificare i flussi di lavoro ricchi di documenti.
HM Land Registry (HMLR), che gestisce i titoli di proprietà per oltre l'87% dell'Inghilterra e del Galles, ha implementato l'intelligenza artificiale per automatizzare il confronto dei documenti legali. Con l'intelligenza artificiale, hanno ridotto i tempi di revisione dei documenti del 50% e hanno accelerato il processo di approvazione per i trasferimenti di proprietà. Scopri come HMLR utilizza Amazon Textract.
Monitoraggio delle prestazioni delle applicazioni (APM)
Il monitoraggio delle prestazioni delle applicazioni basato sull'intelligenza artificiale aiuta le aziende a mantenere le massime prestazioni prevedendo e prevenendo i problemi prima che abbiano un impatto sugli utenti. Questi strumenti analizzano i dati storici per consigliare soluzioni proattive, garantendo operatività continua ed efficienza operativa.
Atlassian si affida a strumenti APM basati sull'intelligenza artificiale per monitorare e dare priorità ai problemi delle applicazioni in modo continuo. Sfruttando i suggerimenti del machine learning, i loro team possono risolvere i problemi di prestazioni più rapidamente e migliorare l'affidabilità delle applicazioni. Scopri di più su APM.
Qual è il potere delle tecnologie di intelligenza artificiale?
L'IA offre un'ampia gamma di potenti tecnologie che stanno trasformando i settori industriali e liberando nuove opportunità per le aziende. Ecco le principali funzionalità di intelligenza artificiale che puoi sfruttare per innovare e scalare le tue operazioni.
Generazione di immagini
L'intelligenza artificiale trasforma semplici descrizioni di testo in immagini realistiche e di alta qualità in pochi secondi. Ad esempio, inserendo un prompt come "un tramonto sulle montagne", l'IA può produrre istantaneamente immagini straordinarie. Questa tecnologia innovativa sta rivoluzionando settori creativi come il marketing, l'intrattenimento e il design, accelerando notevolmente il processo di creazione dei contenuti.
Generazione del testo
L'intelligenza artificiale è in grado di generare testi simili a quelli umani, da contenuti brevi come le e-mail a rapporti complessi. Ampiamente adottata nell'assistenza clienti, nel marketing e nella creazione di contenuti, questa tecnologia migliora l'efficienza e fa risparmiare tempo prezioso semplificando il processo di scrittura.
Generazione e riconoscimento vocale
La generazione vocale basata sull'intelligenza artificiale crea un linguaggio naturale simile a quello umano, mentre il riconoscimento vocale consente alle macchine di comprendere ed elaborare le parole pronunciate. Queste tecnologie sono fondamentali per offrire esperienze fluide ad attivazione vocale tramite assistenti virtuali come Alexa, migliorando il servizio clienti, i dispositivi intelligenti e le soluzioni di accessibilità.
IA multimodale
L'IA multimodale integra testo, immagini e dati audio per fornire una comprensione più completa di contenuti complessi. L'IA multimodale offre informazioni avanzate in tempo reale grazie al riconoscimento di oggetti, la trascrizione del parlato e l'interpretazione del testo sullo schermo eseguiti in contemporanea. Questa capacità è fondamentale per i settori che sfruttano l'intelligenza artificiale per l'analisi video, i veicoli autonomi e altro, consentendo un processo decisionale più intelligente e rapido e sbloccando nuove possibilità di innovazione.
In che modo l'intelligenza artificiale sta trasformando i vari settori oggi?
L'IA sta rivoluzionando i settori, promuovendo l'innovazione, automatizzando processi complessi e offrendo esperienze utente eccezionali su larga scala.
Raccomandazioni sui contenuti
L'intelligenza artificiale alimenta i motori di raccomandazione per i principali servizi di streaming come Netflix e Spotify, analizzando le preferenze degli utenti per fornire suggerimenti di contenuti personalizzati. Mantenendo i clienti coinvolti, l'IA aiuta le aziende a migliorare la fidelizzazione e aumentare la soddisfazione dei clienti.
Shopping personalizzato
Le piattaforme di e-commerce utilizzano l'intelligenza artificiale per fornire raccomandazioni personalizzate sui prodotti in base alla cronologia di navigazione e alle preferenze dei clienti, aumentando le vendite e migliorando le esperienze di acquisto.
Sanità
L'IA sta rimodellando il settore sanitario con la diagnostica avanzata, la pianificazione delle cure e il monitoraggio dei pazienti. I sistemi di IA possono analizzare le immagini mediche per rilevare precocemente le malattie e aiutare a personalizzare i piani di trattamento in base alla storia e ai dati del paziente.
Gestione del traffico
L'intelligenza artificiale ottimizza i flussi di traffico analizzando i dati in tempo reale, prevedendo i modelli di traffico e suggerendo percorsi alternativi. Ciò migliora l'efficienza dei trasporti, riduce la congestione e consente di ridurre le emissioni.
Conservazione
L'intelligenza artificiale è uno strumento potente per gli sforzi di conservazione, aiuta a monitorare la fauna selvatica, combattere la deforestazione e prevenire il bracconaggio con droni e immagini satellitari alimentati dall'intelligenza artificiale. Le funzionalità di monitoraggio in tempo reale dell'IA stanno trasformando le strategie di protezione ambientale.
Quali sono i vantaggi dell'IA per la trasformazione aziendale?
La tua organizzazione può sfruttare la potenza dell'IA per ottimizzare le operazioni, migliorare le esperienze dei clienti e promuovere l'innovazione su larga scala.
Automatizza in modo intelligente
I sistemi basati sull'intelligenza artificiale possono scansionare e registrare in modo intelligente i dati, come le fatture, su qualsiasi modello, classificare le informazioni in base a vari criteri come fornitore o regione e persino rilevare errori per garantire un'elaborazione dei pagamenti senza interruzioni con un intervento umano minimo.
Incrementa la produttività
L'intelligenza artificiale consente ai lavoratori della conoscenza di accedere a informazioni critiche in modo istantaneo e contestuale. Che si tratti di operatori sanitari che recuperano le cartelle cliniche dei pazienti o di dipendenti di compagnie aeree che consultano i dati dei voli, l'intelligenza artificiale semplifica queste attività, consentendo ai lavoratori di concentrarsi su ciò che conta davvero. Ad esempio, Ryanair, la più grande compagnia aerea europea, ha implementato sistemi di intelligenza artificiale per migliorare la produttività e la soddisfazione dei dipendenti, rendendo il recupero delle informazioni più rapido ed efficiente.
Risolvere problemi complessi
L'intelligenza artificiale eccelle nell'analisi di vasti set di dati per identificare modelli e sbloccare informazioni in grado di risolvere anche le sfide più complesse. Settori come quello manifatturiero e sanitario possono sfruttare l'intelligenza artificiale per prendere decisioni basate sui dati, ad esempio determinare i piani di manutenzione ottimali analizzando i dati delle macchine e i report di utilizzo, con conseguenti risparmi significativi sui costi. L'IA può anche rivoluzionare campi come la ricerca genomica, contribuendo ad accelerare la ricerca e l'innovazione dei farmaci.
Crea nuove esperienze per i clienti
L'intelligenza artificiale aiuta le aziende a offrire esperienze clienti personalizzate, sicure e reattive. Combinando i dati del profilo del cliente con le informazioni su prodotti o servizi, l'intelligenza artificiale fornisce raccomandazioni in tempo reale e soluzioni su misura che migliorano il coinvolgimento. Lonely Planet, ad esempio, ha utilizzato l'IA per generare itinerari di viaggio curati per i clienti, riducendo il tempo necessario dell'80% e offrendo consigli di viaggio personalizzati su larga scala.
In che modo i servizi e gli strumenti di IA sbloccano il potenziale aziendale?
IA generativa
Accelera l'innovazione dell'IA generativa con sicurezza e privacy di livello aziendale e una scelta di modelli di fondazione (FM) leader. Grazie a un approccio incentrato sui dati e a un'infrastruttura IA appositamente progettata, AWS offre le massime prestazioni ottimizzando i costi. Organizzazioni di ogni dimensione si affidano ad AWS per trasformare prototipi e demo in innovazioni concrete e vantaggi in termini di produttività calcolabili.
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Servizi di IA
I servizi IA preaddestrati di AWS ti forniscono intelligenza già pronta per le tue applicazioni e per i tuoi flussi di lavoro. I servizi IA si integrano facilmente alle tue applicazioni per dedicarsi a casi di uso comuni come raccomandazioni personalizzate, ammodernamento del tuo contact center, miglioramento della sicurezza e aumento del coinvolgimento del cliente.
Machine learning
Ottieni informazioni approfondite dai tuoi dati riducendo i costi con il machine learning (ML). AWS ti aiuta in ogni fase del tuo percorso di adozione del machine learning con i servizi ML più completi e un'infrastruttura creata appositamente. Amazon SageMaker semplifica la creazione, l'addestramento e l'implementazione di modelli di fondazione e di machine learning su larga scala. Con SageMaker, i data scientist e gli ingegneri ML hanno la flessibilità e il controllo preciso sull'infrastruttura e sugli strumenti necessari per preaddestrare, valutare, personalizzare e implementare oltre 250 modelli di fondazione (FM), ottimizzando prestazioni, latenza e costi.
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Infrastruttura IA
La crescita dell'IA comporta un aumento dell'utilizzo, della gestione e del costo delle risorse dell'infrastruttura. Per ottimizzare le prestazioni, ridurre i costi ed evitare complessità durante l'addestramento e l'implementazione di modelli di fondazione in produzione, AWS offre un'infrastruttura specializzata progettata per i casi d'uso dell'intelligenza artificiale.
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Base per la gestione dei dati per l'IA
Solo AWS offre il set più completo di funzionalità per una base per la gestione dei dati end-to-end che supporta qualsiasi carico di lavoro o caso d'uso, compresa l'IA generativa. Connettiti e agisci sui tuoi dati in modo rapido e semplice grazie a una governance dei dati end-to-end che consente ai tuoi team di lavorare con maggiore rapidità e sicurezza. Grazie all'IA integrata nei nostri servizi di dati, AWS riduce la complessità nella gestione dei dati, permettendoti di dedicare meno tempo all'amministrazione e più tempo a ottenere valore dai dati stessi.
Cos'è l'IA responsabile?
L'IA responsabile considera l'impatto sociale e ambientale dei sistemi di intelligenza artificiale garantendo al contempo equità, trasparenza e responsabilità nel modo in cui l'IA viene sviluppata e utilizzata. Man mano che l'intelligenza artificiale diventa sempre più trasformativa, le organizzazioni hanno il compito di creare sistemi che promuovano l'innovazione senza violare le libertà civili o i diritti umani. In AWS ci impegniamo a sviluppare l'IA in modo responsabile, adottando un approccio incentrato sulle persone che dà priorità all'istruzione, alla scienza e ai nostri clienti, per integrare l'IA responsabile in tutto il ciclo di vita dell'IA end-to-end con strumenti come Guardrail per Amazon Bedrock, Amazon SageMaker Clarify e molto altro.
Quali sono le sfide dell'implementazione dell'intelligenza artificiale?
Sebbene l'IA offra un potenziale immenso, ci sono sfide chiave che le organizzazioni devono affrontare per sbloccarne appieno il valore.
Governance IA
Le politiche di governance dei dati devono rispettare le restrizioni normative e le leggi sulla privacy. Per implementare l'IA, devi gestire la qualità, la privacy e la sicurezza dei dati. Sei infatti responsabile dei dati dei clienti e della protezione della privacy. Per gestire la sicurezza dei dati, l'organizzazione deve comprendere come i modelli di IA utilizzano e interagiscono con i dati dei clienti a ogni livello.
Difficoltà tecniche
Addestrare l'IA con il machine learning consuma enormi risorse. Una soglia elevata di potenza di elaborazione è essenziale per il funzionamento delle tecnologie di deep learning. È necessario disporre di una solida infrastruttura di calcolo per eseguire applicazioni di IA e addestrare i modelli. La potenza di elaborazione può essere costosa e limitare la scalabilità dei sistemi di IA.
Limitazioni dei dati
Per addestrare sistemi di IA imparziali, è necessario un enorme volume di dati. Devi disporre di una capacità di archiviazione sufficiente per gestire ed elaborare i dati per l'addestramento. E, allo stesso modo, devi disporre di processi di gestione e qualità dei dati efficaci per garantire l'accuratezza dei dati utilizzati per l'addestramento.
Come posso iniziare a utilizzare l'intelligenza artificiale per la mia azienda?
Per iniziare a utilizzare l'IA in azienda, identifica le aree in cui l'IA può migliorare l'efficienza, come l'automazione del servizio clienti con i chatbot, l'analisi dei dati per migliorare il processo decisionale o la personalizzazione delle attività di marketing. Strumenti come l'analisi predittiva, la generazione di contenuti basata sull'IA e i sistemi di raccomandazione possono contribuire a promuovere la crescita aziendale.
Come posso iniziare a utilizzare l'intelligenza artificiale nella vita quotidiana?
Puoi iniziare a utilizzare l'IA nella vita quotidiana ricorrendo ad assistenti virtuali come Alexa o a dispositivi domestici intelligenti che automatizzano le attività. Inoltre, le app basate sull'intelligenza artificiale per il monitoraggio del fitness, l'apprendimento delle lingue e la gestione del budget possono rendere le attività quotidiane più efficienti e personalizzate in base alle tue esigenze.
In cosa consiste l'innovazione dell'IA su AWS e come è possibile svilupparla e ampliarla?
Reinventa le esperienze dei clienti e semplifica le operazioni avvalendoti del set più completo di servizi di intelligenza artificiale e machine learning.
Sviluppa con un leader comprovato nell'IA
Scala la prossima ondata di innovazione nell'IA sfruttando più di 25 anni di esperienza pionieristica nell'IA di Amazon. AWS rende l'IA accessibile a più persone, dai builder ai data scientist, dagli analisti aziendali agli studenti. Con il set più completo di servizi, strumenti e risorse di IA, AWS offre competenze approfondite a oltre 100.000 clienti per soddisfare le esigenze della loro attività e sfruttare il valore dei loro dati. Sicurezza, privacy e IA responsabile non sono mai state così importanti. I clienti possono creare e scalare con AWS su una solida base di privacy, sicurezza end-to-end e governance dell'IA per trasformarsi a un ritmo senza precedenti.
Quali sono i corsi di formazione per principianti per l'IA?
La formazione sull'intelligenza artificiale inizia in genere con le basi della programmazione e dell'informatica. Verranno appresi linguaggi come Python, oltre a matematica, statistica e algebra lineare,
per poi passare a una formazione più specializzata. Per acquisire una comprensione più approfondita ed esperienza pratica, è possibile conseguire un master in intelligenza artificiale, machine learning o data science. Questi programmi riguardano in genere argomenti come le reti neurali, l'elaborazione del linguaggio naturale e la visione artificiale.
Tuttavia, l'istruzione formale non è l'unica strada. È possibile utilizzare i corsi online per imparare al proprio ritmo e acquisire competenze specifiche. Ad esempio, la formazione sull'IA generativa su AWS include certificazioni rilasciate da esperti AWS su argomenti quali:
In che modo AWS può supportare i tuoi requisiti di intelligenza artificiale?
AWS rende l'IA accessibile a più persone, dai builder ai data scientist, dagli analisti aziendali agli studenti. Con il set più completo di servizi, strumenti e risorse di IA, AWS offre competenze approfondite a oltre 100.000 clienti per soddisfare le esigenze della loro attività e sfruttare il valore dei loro dati. I clienti possono creare e scalare con AWS su una solida base di privacy, sicurezza end-to-end e governance dell'IA per trasformarsi a un ritmo senza precedenti. L'IA su AWS include servizi di IA pre-addestrati per un'intelligenza e un'infrastruttura IA pronte all'uso al fine di massimizzare le prestazioni e ridurre i costi.
AWS rende l'IA accessibile a più persone, dai builder ai data scientist, dagli analisti aziendali agli studenti. Con il set più completo di servizi, strumenti e risorse di IA, AWS offre competenze approfondite a oltre 100.000 clienti per soddisfare le esigenze della loro attività e sfruttare il valore dei loro dati. I clienti possono creare e scalare con AWS su una solida base di privacy, sicurezza end-to-end e governance dell'IA per trasformarsi a un ritmo senza precedenti.
L'IA su AWS include servizi di IA pre-addestrati per un'intelligenza e un'infrastruttura IA pronte all'uso al fine di massimizzare le prestazioni e ridurre i costi.
Esempi di servizi pre-addestrati:
- Amazon Rekogniton automatizza, semplifica e scala il riconoscimento delle immagini e l'analisi video.
- Amazon Textract estrae il testo stampato, analizza la scrittura a mano e acquisisce automaticamente i dati da qualsiasi documento.
- Amazon Transcribe converte il parlato in testo, estrae le informazioni aziendali fondamentali dai file video e migliora i risultati aziendali.
Esempi di infrastruttura IA:
- Amazon Bedrock offre una scelta di FM ad alte prestazioni e un'ampia gamma di funzionalità. Puoi sperimentare con gli FM migliori e personalizzarli privatamente con i tuoi dati.
- Amazon SageMaker offre strumenti utili al fine di pre-addestrare i modelli di fondazione da zero per poi utilizzati internamente.
- Le istanze Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) Trn1, alimentate dachip AWS Trainium, sono create appositamente per il training di deep learning (DL) ad alte prestazioni di modelli di IA generativa.
Inizia subito a usare l'intelligenza artificiale su AWS creando un account gratuito oggi stesso!