Non si fa altro che parlare di Intelligenza Artificiale (AI) e che molti perderanno il lavoro a causa di questa innovazione…
ma hai capito davvero cos’è nel dettaglio?
Che applicazioni ha nel tuo lavoro?
Ne parleremo in questo articolo.
Cosa scoprirai al termine della lettura di questo articolo?
Comprenderai finalmente in maniera chiara e semplice cos’è l’intelligenza artificiale e avrai gli strumenti per comprendere come usarla a tuo vantaggio.
Devi sapere che è un campo in rapida evoluzione, l’AI corre ad un ritmo serrato. Pensa che sta già avendo un impatto molto rilevante in molte aspetti, anche nella nostra vita quotidiana. Dall’assistenza sanitaria alla finanza, dall’istruzione alla produzione, l’AI viene utilizzata per risolvere problemi complessi e migliorare l’efficienza.
Ma prima vediamo come è fatta.
Le reti neuronali dell’AI funzionano come il tuo cervello
L’AI funziona esattamente come il nostro cervello.
Noi elaboriamo e salviamo le informazioni all’interno di cellule specializzate collegate tra loro chiamate neuroni.
Le connessioni tra questi neuroni, si chiamano reti neurali (o neuronali).
Man mano che viviamo, il nostro cervello si modifica creando nuove connessioni, imparando e facendovi adattare il comportamento.
L’AI si ispira proprio a questo. Le reti neurali nell’ambito tecnologico sono dei modelli matematici che raccolgono le informazioni e le fanno passare attraverso diverse fasi.
Questa nuova tecnologia non è programmata per fare le stesse azioni sulla base degli input, ma è adattiva come un cervello vero e proprio che impara dagli input esterni e scegliere di adattare il proprio output.
Le fasi dell’intelligenza artificiale
- Processamento dell’informazione: Le reti neurali sono utilizzate per elaborare informazioni complesse, come immagini, testi o suoni. Come le reti neurali biologiche, queste reti artificiali sono composte da “neuroni artificiali” interconnessi, chiamati anche nodi o unità. Ogni neurone artificiale è in grado di eseguire semplici operazioni matematiche sui dati di input.
- Apprendimento: Il cuore delle reti neurali è la capacità di apprendimento automatico. Durante la fase di addestramento, una rete neurale riceve una vasta quantità di dati e impara dai dati stessi. Questo apprendimento è basato sull’adattamento dei pesi delle connessioni tra i neuroni in modo che la rete possa fare previsioni o prendere decisioni accurate.
- Struttura stratificata: Le reti neurali profonde sono composte da più strati di neuroni artificiali, chiamati strati. Questi strati vengono solitamente chiamati strato di input, strati nascosti e strato di output. L’informazione fluisce attraverso la rete in avanti, dai dati di input attraverso gli strati nascosti fino a produrre un risultato nell’output.
- Rappresentazione dei dati: Le reti neurali sono in grado di creare rappresentazioni complesse dei dati. Ad esempio, in una rete neurale per il riconoscimento di immagini, i primi strati possono rilevare tratti di base come linee e angoli, mentre strati successivi possono combinare queste informazioni per riconoscere forme più complesse e oggetti.
- Generalizzazione: Una delle forze delle reti neurali è la loro capacità di generalizzare. Dopo aver appreso da un insieme di dati di addestramento, possono fare previsioni o riconoscere pattern simili in nuovi dati che non hanno mai visto prima.
- Complessità: Le reti neurali possono gestire problemi complessi che sarebbero difficili da affrontare con approcci tradizionali di programmazione. Questa è una delle ragioni principali per cui sono ampiamente utilizzate in applicazioni di intelligenza artificiale, come il riconoscimento di immagini, il riconoscimento vocale e la traduzione automatica.
Sfide dell’Intelligenza Artificiale
Come tutte le più grandi rivoluzioni tecnologiche, anche l’AI ha numerose sfide tecniche, sociali ed etiche da affrontare.
Accessibilità
Una delle sfide che l’AI è l’accessibilità imparziale. L’AI ha il potenziale per migliorare la vita di tutti, indipendentemente dalla loro situazione socioeconomica. Sarebbe un pericolo, e nemmeno tanto remoto, che queste tecnologie rimangano appannaggio solamente di una classe di persone.
Influenza del risultato
L’AI corre il rischio di appiattire i punti di vista ed omogeneizzare le disuguaglianze di pensiero e personali. Il modello di apprendimento si basa e si nutre di una considerevole mole di dati ed informazioni. Se le informazioni che riceve sono influenzate oggettivamente o soggettivamente da un singolo modo di pensare, o da pregiudizi, di conseguenza l’output non sarà mai imparziale.
Utilizzo responsabile
Da ogni grande potere, derivano grandi responsabilità (l’uomo ragno).
La storia umana ha assistito molte volte all’utilizzo della tecnologia in maniera responsabile. Scoprire che all’interno dell’atomo è racchiusa un’enorme quantità di energia, ha trovato molte applicazioni meritorie come, la produzione di energia, aumento di tecniche diagnostiche, nell’ambito della sincronizzazione dei GPS.
Ma purtroppo ha trovato applicazioni che sono più oggetto di giudizi morali come la bomba atomica e i rifiuti radioattivi.
La sfida sarà quella di non applicare questa tecnologia in modo che possa danneggiare le persone e l’ambiente.
Privacy
Una delle principali sfide è quella della privacy. Quando un sistema di IA impara da tonnellate di dati personali, sorge la questione di come proteggere la privacy. Immagina un assistente virtuale conosca tutti i tuoi segreti – tutto sulla tua vita on line e in real life, un incubo vero?
Un’altra sfida è l’interpretazione dei risultati. A volte, gli algoritmi di IA possono sembrare un po’ una “black box”, quindi capire come arrivano a certe conclusioni può essere complicato.
Lavoro e automazione
L’automazione basata sull’IA sta cambiando il modo in cui svolgiamo il lavoro.
Anche se da una parte ciò può portare a maggiore efficienza, dall’altra solleva preoccupazioni se rendere automatiche alcune mansioni. In ciò quindi sussiste la necessità di riqualificarsi e in alcuni casi, reinventarsi professionalmente.
Potenziale dell’IA
Nonostante le sfide, l’AI ha il potenziale per rivoluzionare il nostro mondo. L’AI può aiutarci a risolvere problemi che sono considerati irrisolvibili.
Ecco alcuni esempi di come l’AI viene già utilizzata oggi:
- Nell’assistenza sanitaria, l’AI viene utilizzata per sviluppare nuovi farmaci e terapie, per diagnosticare malattie e per fornire assistenza personalizzata ai pazienti.
- Nella finanza, l’AI viene utilizzata per prevedere il mercato azionario, per gestire i rischi e per prendere decisioni di investimento.
- Nell’istruzione, l’AI viene utilizzata per personalizzare l’apprendimento, per fornire feedback ai studenti e per creare nuovi metodi di insegnamento.
- Nella produzione, l’AI viene utilizzata per automatizzare le attività, migliorare l’efficienza e ridurre i costi.
Questi sono solo alcuni esempi di come l’AI sta già avendo un impatto positivo sulla nostra vita. Man mano che l’AI continuerà a svilupparsi, possiamo aspettarci di vedere ancora più applicazioni innovative in molti altri settori.
Scrivici nei commenti cosa ne pensi dell’AI, secondo te veramente potrà sostituire il professionista? E se sì, quali in particolare?
