Questo glossario sintetico dell’Intelligenza Artificiale è stato creato per aiutare professionisti, principianti e appassionati a orientarsi tra i concetti fondamentali dell’intelligenza artificiale. Qui troverete una selezione di termini spiegati in modo chiaro, veloce ed accessibile.
Conoscere infatti il significato preciso di alcune parole sempre più utilizzate è fondamentale per comunicare con efficacia, prendere decisioni consapevoli e cogliere le opportunità offerte dalle nuove e sempre più diffuse tematiche, in questo caso inerenti all’intelligenza artificiale.
All’interno del glossario sintetico dell’Intelligenza Artificiale è possibile scoprire una selezione concisa ma curata di voci, spiegate in modo sintetico e abbordabile, ma senza rinunciare alla profondità dei contenuti. L’obiettivo è favorire una comprensione rapida ma solida, utile sia per chi muove i primi passi, sia per chi cerca un approfondimento terminologico affidabile.
Ovviamente non si pretende di proporre qualcosa di completamente esaustivo o granitico nel tempo, ma sicuramente di segnalare alcune locuzioni significative nell’ambito AI. Eccole di seguito:
Addestramento del Modello
L’addestramento del modello è il processo durante il quale un algoritmo di intelligenza artificiale “impara” a svolgere un compito specifico analizzando un insieme di dati. In questa fase, il modello adatta progressivamente i propri parametri interni (come i pesi nelle reti neurali) per ridurre l’errore tra le sue previsioni e i risultati attesi. L’addestramento richiede solitamente più cicli (epoche) di ottimizzazione e può coinvolgere tecniche come la retro-propagazione o l’ottimizzazione stocastica. È insomma la fase in cui un modello AI apprende dai dati, regolando iterativamente i suoi parametri interni per migliorare le prestazioni
Esempio: un modello di riconoscimento delle immagini viene addestrato utilizzando migliaia di fotografie etichettate con le categorie “gatto” e “cane”. Durante l’addestramento, il modello confronta le sue previsioni con le etichette reali e regola i parametri per migliorare la precisione nella classificazione.
Apprendimento Automatico (Machine Learning)
Il machine learning è una branca dell’intelligenza artificiale che si basa sull’idea che i sistemi possano apprendere dai dati, identificare pattern e prendere decisioni senza essere esplicitamente programmati per ogni possibile scenario. Gli algoritmi di machine learning migliorano nel tempo man mano che vengono esposti a nuovi dati, e si dividono in varie categorie tra cui supervisionato, non supervisionato e per rinforzo. Riassumendo è la tecnica che consente ai sistemi di apprendere dai dati, migliorando nel tempo le proprie prestazioni senza interventi manuali.
Esempio: una piattaforma di streaming video usa algoritmi di machine learning per analizzare i film guardati da ogni utente e suggerire nuovi contenuti in base ai gusti e alle abitudini di visione.
Apprendimento Non Supervisionato
L’apprendimento non supervisionato è un tipo di machine learning in cui i dati forniti all’algoritmo non sono etichettati, ovvero non indicano un output “corretto”. L’obiettivo è permettere al modello di individuare da solo strutture, somiglianze o anomalie all’interno del dataset. Tecniche comuni includono il clustering (raggruppamento) e la riduzione della dimensionalità. È il metodo in cui l’algoritmo scopre strutture o raggruppamenti nei dati non etichettati, identificando pattern (schemi, modelli) nascosti.
Esempio: un’azienda di e-commerce utilizza un algoritmo non supervisionato per raggruppare i clienti in segmenti comportamentali.
Apprendimento Supervisionato
È un tipo di apprendimento automatico in cui l’algoritmo viene addestrato utilizzando dati già etichettati, ovvero esempi che associano input ad output noti. Il modello impara a prevedere l’output corretto per nuovi input simili, tramite un processo iterativo di confronto e correzione. È molto usato in compiti di classificazione e regressione. Tecnica in cui il modello apprende da un dataset (insieme di dati, raccolta strutturata di informazioni, spesso organizzata in forma tabellare) etichettato per eseguire previsioni su nuovi dati.
Esempio: un sistema di riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) impara a identificare lettere scritte a mano confrontando migliaia di immagini etichettate con il carattere corrispondente.
Apprendimento per Rinforzo (Reinforcement Learning)
È una metodologia in cui un agente interagisce con un ambiente prendendo decisioni e ricevendo ricompense o penalità. L’agente apprende strategie ottimali attraverso tentativi ed errori, migliorando le proprie azioni per massimizzare la ricompensa totale nel tempo. È particolarmente utile per problemi sequenziali e complessi. Un metodo in cui un agente impara a prendere decisioni ottimizzate tramite un sistema di ricompense e penalità nel tempo
Esempio: un algoritmo di reinforcement learning viene usato per addestrare un drone a volare autonomamente evitando ostacoli e ottimizzando il consumo energetico.
Bias Algoritmico
Il bias algoritmico si verifica quando un sistema AI produce risultati distorti a causa di pregiudizi presenti nei dati o nelle ipotesi progettuali. Può portare a discriminazioni nei confronti di gruppi specifici e compromettere l’equità e l’affidabilità dei sistemi automatici. Riconoscere e correggere questi bias è una sfida fondamentale per un’AI etica. Poiché appunto si può produrre un errore sistematico nei risultati di un algoritmo causato da pregiudizi nei dati o da scelte progettuali.
Esempio: un software di recruiting penalizza inconsapevolmente i profili femminili, riflettendo bias nei dati storici.
Deep Learning
È una sottocategoria del machine learning che utilizza reti neurali profonde, composte da molti strati, per analizzare grandi quantità di dati complessi. Questi modelli sono in grado di apprendere rappresentazioni gerarchiche delle informazioni, rendendoli particolarmente efficaci per il riconoscimento vocale, la visione artificiale e il linguaggio naturale. Ovvero un sottoinsieme del machine learning che utilizza reti neurali profonde per riconoscere pattern complessi e gerarchici.
Esempio: un’app riconosce volti anche in condizioni di scarsa luce grazie a una rete neurale convoluzionale. Oppure un’app di fotoritocco usa il deep learning per rimuovere automaticamente lo sfondo di un’immagine distinguendo i contorni del soggetto.
Il Glossario sintetico dell’Intelligenza Artificiale continua a breve… e sarà scaricabile in PDF
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