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Cos'è l'intelligenza artificiale?
L'intelligenza artificiale è il nome comune delle tecnologie che permettono ai computer di imparare dagli esempi e prendere decisioni. In questa pagina spieghiamo con parole semplici cos'è, come funziona, dove aiuta e dove serve attenzione.
- Si basa su
- Dati + algoritmi
- Come impara
- Dagli esempi, senza regole scritte a mano
- Il suo limite
- È buona quanto i suoi dati
Una definizione breve
L'intelligenza artificiale è il campo dell'informatica che mira a far svolgere alle macchine compiti che le persone svolgono pensando: capire un testo, riconoscere un oggetto in un'immagine, prevedere il passo successivo. Si regge su due cose: grandi quantità di dati e algoritmi che vi trovano degli schemi.
Nel software tradizionale un programmatore scrive a mano ogni regola. Nell'IA il sistema osserva migliaia di esempi e ricava la regola da solo; davanti a una situazione nuova può fare una previsione senza essere riprogrammato. Quasi tutta l'IA che usiamo oggi è IA «ristretta»: eccellente in un compito, ma non un'intelligenza generale che pensa a tutto come una persona.
Come funziona?
- 01
Dati
Il sistema riceve esempi del compito che deve imparare: testi, immagini, letture di sensori, dati storici. La qualità dei dati determina direttamente quella del risultato.
- 02
Apprendimento
Un algoritmo trova gli schemi tra gli esempi e costruisce un modello. Il modello si corregge più e più volte controllando quanto si è avvicinato alla risposta giusta.
- 03
Previsione
Il modello addestrato risponde a input nuovi mai visti prima: risponde a una domanda, segnala un guasto, legge una fattura. La risposta è una probabilità, non una certezza.
I tipi più diffusi oggi
Apprendimento automatico
Nome generale dei metodi che imparano schemi dai dati passati e fanno previsioni. È la base delle previsioni di vendita, della manutenzione predittiva e del rilevamento delle frodi.
Deep learning
Apprendimento automatico con reti neurali artificiali a più strati. È dietro gran parte delle svolte di oggi su immagini, suono e linguaggio.
Elaborazione del linguaggio naturale
Permette ai computer di capire e produrre il linguaggio umano. Assistenti di chat, agenti vocali, riassunti e traduzione nascono da questo campo.
Visione artificiale
Estrae significato da immagini e video: riconoscimento di oggetti, controllo qualità, lettura delle targhe e percezione dell'ambiente delle auto a guida autonoma.
Benefici: nove ambiti
L'impatto dell'IA non si limita a un solo settore. Questi nove ambiti sono quelli in cui oggi i benefici sono più concreti.
Sanità
Alleggerisce attività come la revisione degli esami e le pratiche amministrative, accelera lo sviluppo di nuove terapie e può ridurre l'errore umano nella chirurgia robotica.
Economia e lavoro
Aumenta la produttività. Secondo una stima di PwC, il suo contributo all'economia mondiale potrebbe raggiungere 15,7 trilioni di dollari entro il 2030; nascono nuove professioni in finanza e tecnologia.
Clima ed energia
Aiuta a prevedere la produzione rinnovabile, bilanciare i consumi e modellare politiche per ridurre le emissioni di carbonio.
Trasporti
Le auto a guida autonoma percepiscono l'ambiente con la visione artificiale; ottimizzare percorsi e traffico può ridurre consumi di carburante e congestione.
Assistenza clienti
Gli assistenti di chat e vocali rispondono subito a qualsiasi ora, gestiscono le domande frequenti e danno risposte personalizzate.
Scoperta scientifica
Analizza enormi quantità di dati a una velocità impossibile per una persona, fa emergere schemi e accelera le scoperte, dalla medicina alla scienza dei materiali.
Finanza
Valuta lo storico del cliente per consigli più mirati e individua presto transazioni sospette e frodi monitorando i conti in modo continuo.
Agricoltura
Basa le decisioni dell'agricoltore sui dati, con previsioni meteo, tempi di irrigazione e indicazioni sui trattamenti, e riduce lo spreco di risorse.
Sicurezza informatica
Nota i comportamenti insoliti nella rete e aiuta a scoprire attacchi e malware prima che facciano danni.
Nuove tendenze
IA multimodale
Modelli che capiscono insieme testo, immagini, suono e video; possono valutare contemporaneamente una foto e una domanda.
Assistenti più capaci
Assistenti e agenti che non si limitano a rispondere, ma svolgono il lavoro passo dopo passo: prenotare appuntamenti, preparare report, spostare dati tra sistemi.
Etica e regolamentazione
Con la diffusione dell'uso cresce il bisogno di trasparenza, responsabilità e quadro giuridico; i paesi stanno scrivendo le loro regole.
Limiti e rischi
Un lavoro che cambia
Alcune attività si automatizzano e servono nuove competenze. Per chi non pianifica la transizione è un rischio; per chi la pianifica, un'opportunità.
Distorsioni
Un modello impara, e può amplificare, le distorsioni dei dati con cui viene addestrato. Dati e risultati vanno controllati regolarmente.
Privacy dei dati
L'IA ha bisogno di molti dati. Dove, come e da chi vengono trattati i dati personali deve essere chiaro fin dall'inizio.
Errori sicuri di sé
Un modello può sembrare sicuro anche quando non sa, e può inventare. Le decisioni importanti richiedono l'approvazione di una persona e la verifica delle fonti.
In BRAINSTORM
Come usiamo l'IA sul campo
Usiamo l'IA come uno strumento misurabile, non come una vetrina: flussi che automatizzano preventivi e fatture, agenti vocali che rispondono al telefono, dashboard che monitorano i consumi energetici ed Elektrik GPT, che velocizza il rilievo elettrico. In ogni sistema, tutto ciò che il modello ha saltato o su cui non era sicuro viene registrato con il motivo.
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