Come funziona?

L'IA funziona combinando grandi quantità di dati con un'elaborazione veloce e iterativa e algoritmi intelligenti, consentendo al software di imparare automaticamente dai modelli o dalle caratteristiche dei dati. L'IA è un campo di studio molto ampio che comprende diverse teorie, metodi e tecnologie, come i seguenti filoni principali:

Machine learning

Automatizza la costruzione di modelli analitici. Utilizza metodi provenienti da reti neurali, statistiche, ricerca operativa e fisica per trovare informazioni nascoste nei dati senza essere stato esplicitamente programmato su dove guardare o a quali conclusioni giungere.

Le reti neurali

Sono un tipo di machine learning costituito da unità interconnesse (come i neuroni) che elabora le informazioni rispondendo agli input esterni e trasmettendo le informazioni tra ogni unità. Il processo richiede ai dati più passaggi per trovare le connessioni e ricavare significato dai dati non definiti.

Deep learning

Utilizza enormi reti neurali con molti livelli di unità di elaborazione. Sfrutta i progressi nella potenza di calcolo e le migliorate tecniche di apprendimento per imparare i modelli complessi presenti nella grandi quantità di dati. Le applicazioni più comuni includono il riconoscimento di immagini e voce.

Cognitive computing

É una branca dell'intelligenza artificiale che vuole ottenere un'interazione naturale con le macchine, simile a quella umana. Utilizzando l'intelligenza artificiale e il calcolo cognitivo, l'obiettivo finale è una macchina che simuli i processi umani attraverso la capacità di interpretare immagini e parlato e che sia poi in grado di rispondere in modo coerente.

Computer vision

Si basa sul riconoscimento dei modelli e sul deep learning per riconoscere ciò che c'è in un'immagine o in un video. Quando le macchine sono in grado di elaborare, analizzare e comprendere il contenuto, possono catturare immagini o video in tempo reale e interpretare l'ambiente circostante.

Natural language processing

(NLP) É la capacità dei computer di analizzare, comprendere e generare il linguaggio umano, compreso il parlato. La fase successiva dell'NLP è l'interazione linguistica naturale, che consente agli esseri umani di comunicare con i computer utilizzando un linguaggio normale e quotidiano per svolgere le loro attività.