Cos'è l'intelligenza artificiale?
L'intelligenza artificiale (IA) è un campo delle scienze informatiche dedicato alla risoluzione di problemi cognitivi comunemente associati all'intelligenza umana, come l'apprendimento, la creazione e il riconoscimento di immagini. Le organizzazioni moderne raccolgono grandi volumi di dati da diverse fonti, come sensori intelligenti, contenuti generati dall'uomo, strumenti di monitoraggio e log di sistema. L'obiettivo dell'IA è creare sistemi di autoapprendimento che ricavino significato dai dati. Quindi, l'IA può applicare tali conoscenze per risolvere nuovi problemi in modi simili a quelli umani. Ad esempio, la tecnologia di IA può rispondere in modo significativo alle conversazioni umane, creare immagini e testi originali e prendere decisioni basate su input di dati in tempo reale. La tua organizzazione può integrare le funzionalità di IA nelle applicazioni per ottimizzare i processi aziendali, migliorare l'esperienza dei clienti e accelerare l'innovazione.
Come si è sviluppata la tecnologia di intelligenza artificiale?
Nell'importante articolo di Alan Turing del 1950, "Computing Machinery and Intelligence", l'autore parlava della possibilità che le macchine potessero pensare. In questo articolo, Turing coniò per la prima volta il termine intelligenza artificiale e lo ha presentato come concetto teorico e filosofico.
Tra il 1957 e il 1974, gli sviluppi dell'informatica consentirono ai computer di archiviare più dati ed elaborarli più velocemente. In quel periodo, gli scienziati fecero ulteriori passi avanti nello sviluppo degli algoritmi di machine learning (ML). I progressi nel campo hanno portato agenzie come la Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) a creare un fondo per la ricerca sull'IA. Inizialmente, l'obiettivo principale di questa ricerca era scoprire se i computer potessero trascrivere e tradurre la lingua parlata.
Nel corso degli anni '80, l'aumento dei finanziamenti disponibili e l'espansione degli strumenti algoritmici utilizzati dagli scienziati nell'IA hanno semplificato lo sviluppo. David Rumelhart e John Hopfield hanno pubblicato articoli sulle tecniche di deep learning, che hanno dimostrato che i computer possono imparare dall'esperienza.
Dal 1990 ai primi anni 2000, gli scienziati hanno raggiunto molti obiettivi fondamentali nel campo dell'IA, come battere il campione del mondo di scacchi in carica. Con più dati di calcolo e potenza di elaborazione nell'era moderna rispetto ai decenni precedenti, la ricerca sull'IA è ora più comune e accessibile. Si sta rapidamente evolvendo in intelligenza artificiale generale, di modo che il software possa eseguire attività complesse. Il software può creare, prendere decisioni e apprendere da solo, attività precedentemente limitate agli esseri umani.
Quali sono i vantaggi dell'intelligenza artificiale?
L'intelligenza artificiale ha il potenziale per offrire una serie di vantaggi a vari settori.
Risolvere problemi complessi
La tecnologia di IA può utilizzare il ML e le reti di deep learning per risolvere problemi complessi con un'intelligenza simile a quella umana. L'IA può elaborare le informazioni su larga scala, rilevando modelli, identificando informazioni e fornendo risposte. Puoi utilizzare l'IA per risolvere problemi in diversi campi come il rilevamento delle frodi, la diagnosi medica e l'analisi aziendale.
Incrementare l'efficienza aziendale
A differenza degli esseri umani, la tecnologia di IA può funzionare 24 ore su 24, 7 giorni su 7, senza ridurre le prestazioni. In altre parole, l'IA può eseguire attività manuali senza errori. Puoi consentire all'IA di concentrarsi su attività ripetitive e noiose, in modo da poter utilizzare le risorse umane in altre aree di un'azienda. L'IA può ridurre i carichi di lavoro dei dipendenti semplificando al contempo tutte le attività legate al business.
Prendere decisioni più intelligenti
L'IA può utilizzare il ML per analizzare grandi volumi di dati più velocemente di quanto potrebbe fare qualsiasi essere umano in confronto. Le piattaforme di IA riescono a individuare tendenze, analizzare dati e fornire indicazioni. Con la previsione dei dati, l'IA può aiutare a suggerire la migliore linea d'azione futura.
Automatizzare i processi aziendali
Puoi addestrare l'IA con il ML per eseguire attività in modo preciso e rapido. Questo può aumentare l'efficienza operativa grazie all'automazione delle parti dell'attività in cui i dipendenti hanno difficoltà o che trovano noiose. Allo stesso modo, puoi utilizzare l'automazione basata sull'IA per liberare risorse dei dipendenti da dedicare a lavori più complessi e creativi.
Quali sono le applicazioni pratiche dell'intelligenza artificiale?
L'intelligenza artificiale ha una vasta gamma di applicazioni. Sebbene non sia un elenco esaustivo, ecco una selezione di esempi che evidenziano i diversi casi d'uso dell'IA.
Elaborazione intelligente dei documenti
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, che ha così ridotto i tempi di revisione del 50% e ha potenziato il processo di approvazione dei trasferimenti di proprietà. Per ulteriori informazioni, leggi come l'HMLR utilizza Amazon Textract.
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 efficaci ai tuoi 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 APM di IA per monitorare continuamente le applicazioni, rilevare i potenziali problemi e assegnare le 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.
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Manutenzione predittiva
La manutenzione predittiva basata sull'IA è il processo che 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 i 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 anomali nelle apparecchiature industriali. Gli utenti possono implementare soluzioni efficaci in anticipo per ridurre i tempi di inattività e migliorare l'efficienza operativa. Per ulteriori informazioni, leggi come Baxter utilizza Amazon Monitron.
Ricerca medica
La ricerca medica utilizza l'IA per semplificare i processi, automatizzare le attività ripetitive ed elaborare grandi quantità 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. Coprendo le soluzioni computazionali, i ricercatori possono concentrarsi sulle prestazioni cliniche e sullo sviluppo di metodi. I team di progettazione utilizzano l'IA anche per ridurre la richiesta di risorse, la manutenzione ingegneristica e i costi di NRE. Per ulteriori dettagli, leggi come C2i Genomics utilizza AWS HealthOmics.
Analisi del business
L'analisi aziendale utilizza l'IA per raccogliere, elaborare e analizzare set di dati complessi. Puoi utilizzare l'analisi con l'IA per prevedere i valori futuri, comprendere la causa principale dei dati e ridurre i processi che richiedono molto tempo.
Ad esempio, Foxconn utilizza analisi aziendali basate sull'IA per migliorare l'accuratezza delle previsioni. Ha raggiunto così un aumento dell'8% nella precisione delle previsioni, con un risparmio annuo di 533.000 dollari nelle sue fabbriche. Utilizza inoltre l'analisi aziendale per ridurre lo spreco di manodopera e aumentare la soddisfazione dei clienti attraverso un processo decisionale basato sui dati.
Quali sono le principali tecnologie di intelligenza artificiale?
Le reti neurali di deep learning costituiscono il fulcro delle tecnologie di intelligenza artificiale. Rispecchiano l'elaborazione che avviene nel cervello umano. Un cervello contiene milioni di neuroni che lavorano insieme per elaborare e analizzare le informazioni. Le reti neurali di deep learning utilizzano neuroni artificiali che elaborano le informazioni insieme. Ogni neurone artificiale, o nodo, utilizza calcoli matematici per elaborare informazioni e risolvere problemi complessi. Questo approccio di deep learning può risolvere problemi o automatizzare attività che normalmente richiedono l'intelligenza umana.
Puoi sviluppare diverse tecnologie di IA addestrando le reti neurali di deep learning in diversi modi. Più avanti forniremo alcune tecnologie chiave basate su reti neurali.
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Elaborazione del linguaggio naturale
L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) utilizza algoritmi di deep learning per interpretare, comprendere e raccogliere il significato dei dati di testo. La NLP riesce elaborare testi creati dall'uomo, quindi è utile per riepilogare documenti, automatizzare i chatbot e condurre analisi del sentiment.
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Visione computerizzata
La visione artificiale utilizza tecniche di deep learning per estrarre informazioni e approfondimenti da video e immagini. Utilizzando la visione artificiale, un computer riesce a comprendere le immagini proprio come farebbe un essere umano. Puoi utilizzare la visione artificiale 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.
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IA generativa
L'IA generativa si riferisce a sistemi di intelligenza artificiale in grado di creare nuovi contenuti e artefatti come immagini, video, testo e audio da semplici richieste 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 capacità di IA per generare nuovi contenuti e artefatti in modo simile a quello umano.
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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.
Quali sono i componenti chiave dell'architettura delle applicazioni di IA?
L'architettura di intelligenza artificiale è composta da quattro livelli principali. Ciascuno di questi livelli utilizza tecnologie distinte per svolgere un determinato ruolo. Di seguito una spiegazione di cosa accade a ogni livello.
Livello 1: livello dei dati
L'IA si basa su varie tecnologie come 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. Gli algoritmi moderni, in particolare quelli di deep learning, richiedono vaste risorse computazionali. Quindi, questo livello include l'hardware che funge da sottostrato, che fornisce un'infrastruttura essenziale per l'addestramento dei modelli di IA. Puoi accedere a questo livello come servizio completamente gestito da un provider cloud di terze parti.
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Livello 2: framework di ML e livello degli algoritmi
I framework di ML vengono creati dagli ingegneri in collaborazione con i data scientist per soddisfare i requisiti di specifici casi d'uso aziendali. Gli sviluppatori possono quindi utilizzare funzioni e classi predefinite per costruire e addestrare modelli con facilità. Esempi di questi framework includono TensorFlow, PyTorch e scikit-learn. Questi framework sono componenti vitali dell'architettura dell'applicazione e offrono funzionalità essenziali per creare e addestrare facilmente modelli di IA.
Livello 3: livello del modello
A livello di modello, chi sviluppa l'applicazione implementa il modello di IA e lo addestra utilizzando i dati e gli algoritmi del livello precedente. Questo livello è fondamentale per le capacità decisionali del sistema di IA.
Ecco alcuni dei componenti chiave di questo livello.
Struttura del modello
Questa struttura determina la capacità di un modello, che comprende strati, neuroni e funzioni di attivazione. A seconda del problema e delle risorse, è possibile scegliere tra reti neurali feedforward, reti neurali convoluzionali (CNN) o altre.
Parametri e funzioni del modello
I valori appresi durante l'addestramento, come i pesi e le distorsioni delle reti neurali, sono fondamentali per le previsioni. Una funzione di perdita valuta le prestazioni del modello e mira a ridurre al minimo la discrepanza tra gli output previsti e quelli reali.
Ottimizzatore
Questo componente regola i parametri del modello per ridurre la funzione di perdita. Vari ottimizzatori come gradient descent e Adaptive Gradient Algorithm (AdaGrad) hanno scopi diversi.
Livello 4: livello applicativo
Il quarto livello è quello applicativo, che è la parte rivolta al cliente dell'architettura AI. Puoi chiedere ai sistemi di IA di completare determinate attività, generare o fornire informazioni oppure prendere decisioni basate sui dati. Il livello applicativo consente agli utenti finali di interagire con i sistemi di IA.
Quali sono le sfide dell'implementazione dell'IA?
L'IA presenta una serie di sfide che rendono più difficile l'implementazione. I seguenti ostacoli sono alcune delle sfide più comuni relative all'implementazione e all'utilizzo dell'IA.
Governance dei dati
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 avere una chiara comprensione di come i modelli di IA utilizzano e interagiscono con i dati dei clienti su 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.
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'intelligenza artificiale su AWS include servizi di intelligenza artificiale pre-addestrati per un'intelligenza e un'infrastruttura IA già 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 i FM migliori e personalizzarli privatamente con i tuoi dati.
- Amazon SageMaker offre strumenti utili al fine di pre-addestrare gli FM da zero per poi utilizzati internamente.
- Le istanze Trn1 di Amazon Elastic Compute Cloud (EC2), basate sui chip AWS Trainium, sono create appositamente per l'addestramento di deep learning (DL) ad alte prestazioni di modelli di IA generativa.
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