L'intelligenza artificiale resa semplice

Pubblicato il: 31 ottobre 2018 / Aggiornamento da: 8 aprile 2019 - Autore: Konrad Wolfenstein

L'intelligenza artificiale spiegata in modo semplice. Mantenere una visione d'insieme nella massa, ad esempio Big Data? Questo è possibile solo se si seguono determinati schemi o ci si lascia guidare.

Intelligenza Artificiale (AI) – Sintassi semplice

Un esperimento su te stesso: hai una certa immagine nella tua testa. Oggi dovrebbe essere un mobile rosso con maniglie bianche. Cosa fai?

Inserisci "armadio rosso, maniglie bianche" nella ricerca di Google.

Prodotto? Modesto.

2° tentativo: inserisci "armadio rosso, maniglie bianche" nella ricerca di Google.

Il risultato è già migliore, ma potrebbe sicuramente essere ancora migliore.

Il primo passo nella programmazione si fa con la ricerca su Google. La raccolta delle query di ricerca e la loro conversione in algoritmi e codici costituisce la rete neurale.

L’apprendimento automatico, come mostrato nel grafico in alto, non è quindi una cosa da implementare rapidamente. Ci vuole molto tempo e lavoro. Ciò spiega anche i corrispondenti costi di sviluppo. Ma se si considera che l’AI non ha ferie, pensione o altre perdite naturali, le cose sembrano completamente diverse.

Ma il mobile rosso con le maniglie bianche sarà ancora attuale domani? Si adatta ancora allo stile di vita? I gusti cambiano. È proprio qui che entra in gioco il deep learning. Per restare al nostro esempio: mentre la ricerca continua, l'intelligenza artificiale impara e riconosce come è cambiato il tuo comportamento di ricerca in base agli altri argomenti che ti interessano e sviluppa autonomamente nuovi algoritmi per "anticipare" che avrai un armadio verde in un anno con maniglie blu potrebbe essere interessante per la cucina.

Terribile? Per alcuni questo è spaventoso. Ma in realtà non lo è. La paura dell’ignoto ci gioca brutti scherzi. Se chiedessimo a un gruppo di persone cosa potrebbe interessarti in TV domani, otterresti una serie di risposte. Non uniforme. Ora, come decidi quale proposta accetteresti? È l'apporto professionale o l'aspetto attraente della persona in questione?

È lo stesso con l'intelligenza artificiale. L’affermazione dipende da quanto debole o forte è stata “programmata” la rete neurale. Si tratta dell'analisi dei modelli che ci aiuta a prendere una buona decisione. Non per controllarci. Perché se non riusciamo ad analizzare i modelli dei big data, affonderemo senza pietà. E questo è il vero scenario horror.