Cos'è AI?
L'IA, anche conosciuta come intelligenza artificiale, è una tecnologia con capacità di risoluzione dei problemi simili a quelle umane. L'IA in azione sembra simulare l'intelligenza umana: è in grado di riconoscere immagini, scrivere poesie e fare previsioni basate sui dati.
Le organizzazioni moderne raccolgono grandi volumi di dati da diverse origini, come sensori intelligenti, contenuti generati dall'uomo, strumenti di monitoraggio e log di sistema. Le tecnologie di intelligenza artificiale analizzano i dati e li utilizzano per supportare con efficacia le operazioni aziendali. Ad esempio, la tecnologia di IA può rispondere alle conversazioni umane nell'assistenza clienti, creare immagini e testi originali per il marketing e fornire suggerimenti intelligenti per l'analisi.
In definitiva, l'intelligenza artificiale serve a rendere il software più intelligente per personalizzare le interazioni con l'utente e risolvere problemi complessi.
Quali sono alcuni tipi di tecnologie IA?
Le app e le tecnologie IA sono aumentate in modo esponenziale negli ultimi anni. Di seguito riportiamo alcuni esempi di tecnologie IA comuni che potresti aver incontrato.
Storia dell'IA
Nel suo articolo del 1950, “Computing Machinery and Intelligence”, Alan Turing si interrogava sulla capacità delle macchine di ragionare. In questo articolo, Turing coniò per la prima volta il termine intelligenza artificiale, presentandolo come concetto teorico e filosofico. Tuttavia, l'IA come la conosciamo oggi è il risultato degli sforzi collettivi di numerosi scienziati e ingegneri nel corso di svariati decenni.
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
Negli anni Ottanta si rinnovarono l'interesse e i finanziamenti governativi per la ricerca sull'IA, principalmente nel campo della traduzione e della trascrizione. Durante questo periodo acquisirono popolarità i sistemi esperti, come MYCIN, perché simulavano i processi decisionali umani in domini specifici come la medicina. Con la riscoperta delle reti neurali degli anni Ottanta, David Rumelhart e John Hopfield pubblicarono vari articoli sulle tecniche di deep learning, i quali dimostravano che i computer possono imparare dall'esperienza
Tra il 1987 e il 1997, a causa di una serie di fattori socio-economici e del boom delle dot-com, l'IA tornò in secondo piano. La ricerca sull'IA divenne più frammentata: vari team tentavano di risolvere problemi specifici di singoli domini per diversi casi d'uso.
A partire dal 1997 e fino al 2006 circa si registrarono progressi significativi nell'IA; a quest'epoca risale la vittoria del software Deep Blue di IBM sul campione del mondo del gioco degli scacchi Garry Kasparov. Inoltre, Judea Pearl pubblicò un libro che includeva la teoria della probabilità e delle decisioni nella ricerca sull'IA, mentre Geoffrey Hinton e altri studiosi resero popolare il deep learning, portando a una rinascita delle reti neurali. Tuttavia, l'interesse commerciale per l'IA rimase limitato.
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.
L'IA nel futuro
Le tecnologie attuali di intelligenza artificiale operano tutte all'interno di una gamma di parametri predeterminati. Ad esempio, i modelli di intelligenza artificiale addestrati al riconoscimento e alla generazione di immagini non possono creare siti web.
L'intelligenza artificiale generale (AGI) è un campo di ricerca teorica sull'intelligenza artificiale che tenta di creare software dotato di un'intelligenza simile a quella umana e della capacità di autoapprendimento. L'obiettivo è sviluppare un software in grado di eseguire attività per le quali non è stato specificamente addestrato o sviluppato.
L'AGI è una ricerca teorica per sviluppare sistemi di intelligenza artificiale con un autocontrollo autonomo, un ragionevole grado di comprensione di sé e la capacità di apprendere nuove competenze. Può risolvere problemi complessi in ambienti e contesti che non gli sono stati forniti in fase di creazione. L'AGI con capacità umane rimane un concetto teorico e un obiettivo di ricerca. È uno dei possibili futuri dell'IA.
Come viene utilizzata oggi l'IA?
Oggi l'IA è ovunque, al lavoro dietro le quinte per alimentare le applicazioni preferite degli utenti.
Esempi di intelligenza artificiale per le aziende
L'intelligenza artificiale ha una vasta gamma di applicazioni. Sebbene l'elenco non sia esaustivo, ecco alcuni esempi che evidenziano i diversi casi d'uso dell'IA per le organizzazioni.
Chatbot e smart assistant
I chatbot e gli assistenti intelligenti basati sull'intelligenza artificiale si impegnano in conversazioni più sofisticate e simili a quelle umane. Infatti, sono in grado di comprendere il contesto e generare risposte coerenti per domande complesse in linguaggio naturale e richieste dei clienti. Eccellono nell'assistenza clienti, nell'assistenza virtuale e nella generazione di contenuti per fornire interazioni personalizzate. La capacità di apprendimento continuo di questi modelli consente loro di adattare e migliorare le proprie prestazioni nel tempo, migliorando l'esperienza e l'efficienza dell'utente.
Ad esempio Deriv, uno dei principali broker online al mondo, aveva difficoltà nell'accedere ai grandi volumi di dati distribuiti su varie piattaforme. Così, ha implementato un assistente basato sull'IA per recuperare ed elaborare i dati da più fonti tra assistenza clienti, marketing e recruiting. Con l'intelligenza artificiale, Deriv ha ridotto del 45% il tempo dedicato all'onboarding dei nuovi assunti e del 50% quelli dedicati alle attività di recruiting.
Elaborazione dei documenti intelligente
L'elaborazione intelligente dei documenti (IDP) traduce i formati di documenti non strutturati in dati utilizzabili. Ad esempio, converte documenti aziendali come e-mail, immagini e PDF in informazioni strutturate. L'IDP utilizza tecnologie di IA come l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), il deep learning e la visione artificiale per estrarre, classificare e convalidare i dati.
Ad esempio, HM Land Registry (HMLR) gestisce i titoli di proprietà per oltre l'87% dell'Inghilterra e del Galles. Gli assistenti HMLR confrontano ed esaminano documenti legali complessi relativi alle transazioni immobiliari. L'organizzazione ha implementato un'applicazione di IA per automatizzare il confronto dei documenti, riducendo così i tempi di revisione del 50% e potenziando il processo di approvazione dei trasferimenti di proprietà. Per ulteriori informazioni, scopri come HMLR utilizza Amazon Textract.
Scopri di più sull'elaborazione intelligente dei documenti (IDP) »
Monitoraggio delle prestazioni delle applicazioni
Il monitoraggio delle prestazioni delle applicazioni (APM) è il processo di utilizzo di strumenti software e dati di telemetria per monitorare le prestazioni delle applicazioni business-critical. Gli strumenti APM basati sull'IA utilizzano i dati storici per prevedere i problemi prima che si verifichino. Possono anche risolvere i problemi in tempo reale suggerendo soluzioni pratiche agli sviluppatori. Questa strategia mantiene le applicazioni funzionanti in modo efficace e risolve i colli di bottiglia.
Ad esempio, Atlassian crea prodotti per semplificare il lavoro di squadra e l'organizzazione. Atlassian utilizza strumenti di APM basati sull'IA per monitorare le applicazioni in modo continuo, rilevare potenziali problemi e dare priorità a quelli più gravi. Con questa funzione, i team possono rispondere rapidamente ai consigli basati sul machine learning e risolvere i cali delle prestazioni.
Scopri di più sul monitoraggio delle prestazioni delle applicazioni (APM) »
Manutenzione predittiva
La manutenzione predittiva basata sull'IA utilizza grandi volumi di dati per identificare problemi che potrebbero portare a tempi di inattività nelle operazioni, nei sistemi o nei servizi. La manutenzione predittiva consente alle aziende di affrontare potenziali problemi prima che si verifichino, riducendo i tempi di inattività e prevenendo le interruzioni.
Ad esempio, Baxter utilizza 70 siti di produzione in tutto il mondo e opera 24 ore su 24, 7 giorni su 7 per fornire tecnologie mediche. Baxter impiega la manutenzione predittiva per rilevare automaticamente condizioni anomale nelle apparecchiature industriali. Gli utenti possono implementare soluzioni efficaci in anticipo per ridurre i tempi di inattività e migliorare l'efficienza operativa. Per saperne di più, scopri come Baxter utilizza Amazon Monitron.
Ricerca medica
La ricerca medica utilizza l'IA per semplificare i processi, automatizzare le attività ripetitive ed elaborare grandi volumi di dati. Puoi utilizzare la tecnologia dell'IA nella ricerca medica per facilitare la scoperta e lo sviluppo farmaceutico end-to-end, trascrivere le cartelle cliniche e migliorare il time-to-market di nuovi prodotti.
Un esempio reale è C2i Genomics, che utilizza l'intelligenza artificiale per eseguire pipeline genomiche ed esami clinici personalizzabili e su larga scala. I ricercatori possono concentrarsi sulle prestazioni cliniche e sullo sviluppo di metodi coprendo le soluzioni computazionali. I team di progettazione utilizzano l'IA anche per ridurre la richiesta di risorse, la manutenzione ingegneristica e i costi di NRE. Per maggiori dettagli, scopri come C2i Genomics utilizza AWS HealthOmics.
Vantaggi dell'intelligenza artificiale per le aziende
La tua organizzazione può integrare le funzionalità di intelligenza artificiale per ottimizzare i processi aziendali, migliorare l'esperienza dei clienti e accelerare l'innovazione.
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.
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'intelligenza artificiale?
Il funzionamento dei sistemi di intelligenza artificiale dipende da una serie di tecnologie. Le specifiche variano, ma i principi fondamentali rimangono gli stessi: convertono tutti i tipi di dati, come testo, immagini, video e audio, in rappresentazioni numeriche e identificano matematicamente modelli e relazioni. Pertanto, le tecnologie di intelligenza artificiale richiedono formazione e sono esposte a grandi volumi di set di dati esistenti per "apprendere", un po' come gli umani che apprendono dagli archivi di conoscenza esistenti. Di seguito sono riportate alcune delle tecnologie che fanno funzionare l'intelligenza artificiale.
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.
Elaborazione del linguaggio naturale
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.
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 nelle auto e nei camion a guida autonoma per monitorare l'ambiente e prendere decisioni in una frazione di secondo.
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.
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 di intelligenza artificiale è composta da tre livelli principali. Tutti i livelli vengono eseguiti su un'infrastruttura IT che fornisce le risorse di calcolo e memoria necessarie per l'IA.
Opzioni di formazione sull'intelligenza artificiale per principianti
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:
Quali sono le sfide dell'implementazione dell'intelligenza artificiale?
Sono diverse le sfide che complicano l'implementazione e l'utilizzo dell'IA. Tra le sfide più comuni relative troviamo i seguenti ostacoli.
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.
IA responsabile
L'IA responsabile è lo sviluppo dell'IA che considera l'impatto sociale e ambientale del sistema di intelligenza artificiale su larga scala. Come ogni nuova tecnologia, i sistemi di intelligenza artificiale hanno un effetto trasformativo sugli utenti, sulla società e sull'ambiente. L'IA responsabile richiede di migliorare l'impatto positivo e di dare priorità all'equità e alla trasparenza in merito alle modalità di sviluppo e utilizzo dell'IA. Impedisce quindi che le innovazioni dell'IA e le decisioni basate sui dati violino le libertà civili e i diritti umani. Per le organizzazioni è molto difficile sviluppare un'IA responsabile pur rimanendo competitive in questo ambito in rapida evoluzione.
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.
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.