▷ Intelligenza artificiale: che cos'è e gli attuali esempi pratici?

Per alcuni anni, le aziende ci hanno continuamente parlato dell'intelligenza artificiale che introducono nei loro servizi, applicazioni e processori. Tuttavia, sebbene abbiano lo stesso nome, grazie a Dio, l'Intelligenza Artificiale della nostra lavatrice (per motivi che ci sfuggono) e del nostro smartphone non è così sviluppata da farli riflettere sulla loro esistenza e sul nostro potere su di loro. Per ora

Come ti abbiamo già detto nell'articolo sullo sviluppo dell'IA USB Intel Movidius, Artificial Intelligence è qui per rimanere e aiutarci a risolvere i problemi quotidiani. Ma cos'è esattamente l'intelligenza artificiale?

Fonte: sorgente Dexeter

La gif che vedi sopra mostra in modo molto semplificato come funziona una rete neurale profonda. Questi sistemi richiedono un duro allenamento per poter, ad esempio, riconoscere le immagini, ottimizzare le soluzioni o semplicemente saperne di più. In sostanza si tratta di un insieme di algoritmi che potremmo classificare come AI e che appartengono al campo del Deep Learning.

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Intelligenza artificiale: nuova programmazione

Oggi, l'intelligenza artificiale non costituisce intricati sistemi misti di tecnologia con una coscienza come spesso si vede nelle opere di fantascienza. Quello che creiamo ricade piuttosto sulla definizione di algoritmi complessi che restituiscono risultati in base agli input e ai comandi che sono stati loro insegnati. Anche se questo è solo uno dei significati che c'è.

Esistono diversi modi di comprendere l'intelligenza artificiale, ma potremmo dividerla in quattro gruppi principali:

AI che pensano come gli umani

Burro robot Rick e Morty

Sistemi informatici complessi con la propria coscienza che pensano e decidono in base al loro desiderio e superano le caratteristiche per cui sono stati programmati ( Ghost in the Shell). Non è ancora alla nostra portata e non sappiamo nemmeno se sarà possibile in futuro, quindi non c'è molto da commentare.

IA che agiscono come umani

Pensare come un essere umano non è lo stesso che fingere di comportarsi come un essere umano. Oggi creiamo alcuni sistemi come questi in cui vengono introdotte casualità e funzioni concrete per dare la sensazione che l'intelligenza pensi come una persona.

Assistente intelligente al pepe

Nei videogiochi lo vediamo continuamente, poiché i nemici controllati dalle macchine spesso cercano di simulare comportamenti simili all'uomo. Separato dai videogiochi, è stato realizzato che un'intelligenza artificiale può scrivere con imperfezioni e irregolarità come farebbe una persona.

IA che pensano razionalmente

Forse la versione più comune di questa tecnologia oggi. Diciamo che pensano razionalmente perché forniamo loro gli strumenti per offrire risultati efficaci e significativi. Sono in grado di adattarsi all'ambiente in cui si trovano facilmente, anche se sono lungi dal pensare da soli.

AlphaStar Learning

Ne è un esempio l'intelligenza artificiale che riproduce videogiochi come AlphaStar (StarCraft II) o AlphaZero (scacchi, shogi e go). Queste macchine sono persino in grado di combattere avversari umani e hanno già sconfitto il campione del mondo occasionale.

IA che agiscono razionalmente

Dal momento che "agiscono" scopriamo che non elaborano i dati che passiamo loro, sembrano solo pensare razionalmente. Questa è la versione più semplicistica di questa tecnologia ed è una fase che abbiamo già ampiamente superato. Alcuni sistemi informatici ricorrono a questa tecnologia, poiché è molto più facile da programmare e il loro lavoro è generalmente semplice.

Aspirapolvere intelligente

Ad esempio, le macchine che ricevono chiamate e guidano l'utente attraverso le loro opzioni o gli assistenti intelligenti delle pagine Web, che di solito chiedono di consigliare soluzioni correlate.

Avendo già un'immagine accettabile di come viene distribuita l'Intelligence in base alla complessità, ti portiamo al nocciolo della questione.

La matematica del pensiero

Uno dei modi per programmare l'intelligenza artificiale è la gestione dei dati come unità immaginarie chiamate tensori. I tensori sono un'unità algebrica complessa (di scalari, vettori e matrici) che richiede la conoscenza della matematica per funzionare correttamente con essi. Di conseguenza, le prestazioni delle applicazioni AI saranno buone quanto le manipolazioni matematiche dei dati sono state eseguite.

Spiegazione semplificata dei tenditori

Per espandere lo sviluppo di questo tipo di software, molti gruppi hanno creato e aperto al pubblico le loro librerie di codici per cooperare e creare, insieme alla comunità, sistemi più intelligenti. TensorFlow di Google, CNTK di Microsoft, Theano, Caffe2 e Keras sono alcuni degli esempi più rilevanti. Ciascuna delle biblioteche si concentra sul problema da diverse angolazioni e grazie a ciò abbiamo a nostra disposizione lo sviluppo dell'IA a diversi livelli di astrazione.

Se non sai quali sono i livelli di astrazione, si tratta di un sistema che misura quanto una lingua del computer è molto vicina alla lingua parlata. Più è alto un livello di astrazione, più assomiglia a un linguaggio umano e più basso è, più codice macchina, cioè quel mondo che lavora solo con zeri e altri.

Nuovi sistemi, nuovo hardware

È chiaro che tutto il software funziona all'interno dell'hardware, tuttavia, è facile cadere nell'illusione che il cloud possa far fronte a tutto, ma la realtà non è così dolce. A seconda di come viene ottimizzato il codice, è possibile che l'IA funzioni localmente (sullo smartphone, sul PC o sul dispositivo Internet of Things). Oppure è possibile consentire ai dispositivi di inviare i calcoli ai server, elaborarli e restituire il risultato.

Servizi cloud

In molti casi , il dispositivo "piccolo" tenta di eseguire gran parte dei calcoli localmente e invia solo una parte del problema al server, risparmiando così molti costi di gestione del servizio.

Intelligenza artificiale di giorno in giorno

Sappiamo che pensare al futuro di questo è qualcosa di molto interessante e per alcuni addirittura eccitante, ma non devi andare così lontano per vedere i primi frutti. Dove possiamo trovare tracce dell'intelligenza artificiale nella società di oggi?

Intelligenza artificiale su cellulare

Può sembrare che passi inosservato, ma ci circonda da tutti i lati. A partire dai dispositivi domestici, i nuovi cellulari hanno spesso piccoli sistemi integrati chiamati Intelligenza artificiale che ti aiutano a scattare foto migliori. Metti a fuoco in modo selettivo le immagini post-elaborazione per renderle più nitide, colorate e contrastanti. Alcuni sono persino in grado di riconoscere gli oggetti che catturiamo e ci offrono ricerche correlate.

In questo campo , anche il collega che è "OK Google", che impara da tutto ciò che le diciamo ed è in grado di elaborare infinite richieste, si distingue. Sebbene possiamo trovarti "lavorato" molto facilmente (come non poter continuare una conversazione), non possiamo ignorare il duro lavoro che sappiamo dietro.

Assistente di Google

Dobbiamo anche parlare dell'imminente guida autonoma. Auto come Tesla offrono già quelle alternative controllate dall'IA in alcuni paesi. Questi sistemi sono in grado di catturare l'ambiente intorno all'auto, elaborare divieti, pericoli e così via e guidare di conseguenza in sicurezza.

Sebbene non abbiamo bisogno di andare a livelli così elevati di intelligenza nel mondo automobilistico. Possiamo vedere che alcune auto hanno già sistemi così interessanti come il rilevamento dell'arresto di emergenza o il parcheggio automatico.

La regina nell'ombra:

Ormai potresti già pensare che l'IA è ovunque e che in qualsiasi momento si ribellano, ma stai tranquillo, il tuo tostapane non ti ucciderà mentre dormi. Quello che possiamo confermare è che questa tecnologia controlla più di quanto pensi ed è responsabile di molte delle tendenze della società.

Youtube, Twitter, Google Ads… Tutto questo è controllato in una certa misura dalle impostazioni che hai indicato, ma anche dall'Intelligenza Artificiale che decide cosa mostrarti. Senti un messaggio simile a: "Voglio condividere i miei dati con Google in modo che mi offra annunci che potrebbero interessarmi" ?

Come funziona? Bene, vedrai, in base a ciò che consumi su Internet, viene creato un profilo con i tuoi gusti e sei legato a molte altre persone. Quando i servizi Internet devono mostrarti qualcosa, usano questo profilo composto da milioni di persone per stimare ciò che potrebbe interessarti.

Spiegazione dei Big Data semplificata

Questo modo di analizzare enormi quantità di dati (Big Data) utilizzando gli AI sta prendendo molta forza e le carriere stanno apparendo in tutto il mondo pronte a preparare il futuro su questo argomento. Come capirai, i dati utilizzati dagli utenti vengono conteggiati da TeraBytes ogni secondo, quindi una persona non è in grado di analizzarli tutti. È qui che l'Intelligenza Artificiale lavora con i dati e sono le persone che li usano per fare stime e così via, usando, ad esempio, le statistiche.

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La fondazione: apprendimento profondo e automatico

Andremo un po 'nel mondo dei videogiochi per capire un po' meglio il Deep Learning, dal momento che l' IA è entrata nel campo dei videogiochi sia come giocatore (come menzionato prima), sia come programmatore e designer. Se segui i progressi del settore, NVIDIA sta guadagnando notorietà per diverse tecnologie tra cui il suo sistema DLSS (Deep Learning Super Sampling), un'intelligenza artificiale in grado di salvare le immagini.

Confronto DLSS

La funzione di DLSS è quella di trasformare un'immagine da FullHD (1080p) a UltraHD (4k) per poter riprodurre i titoli più esigenti con frame rate migliori. Inizialmente, gli utenti si sono lamentati del fatto che le immagini apparivano sfocate e sfocate, ma solo pochi mesi dopo i risultati sono fantastici.

Questo grazie a Deep Learning, un sistema attraverso il quale l'intelligenza artificiale apprende con la pratica e l'errore. Nel caso del DLSS, NVIDIA Intelligence analizzava continuamente le immagini in risoluzione UltraHD e cercava di ricrearle utilizzando come base un'immagine FullHD. In altre parole, è come se ti dessero un quarto di immagine e dovessi colmare le lacune che non conosci. Il deep learning è un tipo di sistema appartenente a quello che viene chiamato apprendimento automatico o apprendimento automatico in spagnolo.

Apprendimento automatico e apprendimento profondo

L'apprendimento automatico potrebbe essere classificato come la prima pietra dell'intelligenza artificiale. Si tratta di diversi set di algoritmi che vengono spesso utilizzati dalle macchine per apprendere attività, tra le altre cose. Ad esempio, riconoscere un'immagine, giocare a scacchi o rilevare stati d'animo sono sfide che possono essere apprese e vengono utilizzati diversi tipi di algoritmi a seconda della sfida.

Si dice che l'apprendimento automatico sia l'insieme di algoritmi che consentono a una macchina di apprendere dall'esperienza che sta accumulando. D'altro canto, il Deep Learning si concentra sull'apprendimento con input eterogenei. Entrambe le discipline vengono sviluppate e studiate con energia poiché il futuro dell'intelligenza artificiale è incerto.

Il futuro dell'intelligenza artificiale

Dal nostro punto di vista, le possibilità dell'intelligenza artificiale sembrano infinite. Non sappiamo ancora quale sia il nostro limite e stiamo già lavorando per creare un altro essere simile a noi, ma cosa possiamo aspettarci in futuro?

Nulla di ciò che commenteremo può essere dato per scontato, ma sono affermazioni basate su alcuni argomenti derivati ​​principalmente dall'osservazione di come queste macchine si sono evolute.

Internet

Prima di tutto, sembra inevitabile che ci stiamo muovendo verso un mondo dominato da Internet, motivo per cui gli IA avranno maggiore rilevanza e potere sul mezzo. Non è qualcosa che dovrebbe spaventarci, poiché questo è l'unico modo in cui possiamo garantire la manutenzione della piattaforma. Con questo abbiamo potuto navigare in rete in uno spazio un po 'più custodito, ma allo stesso tempo molto più sicuro. Come primi pionieri di questo abbiamo robot di Facebook che analizzano e stimano se i pensieri suicidi ti attraversano e se lo rilevano, ti contattano.

Allo stesso modo, nel mondo fisico, le auto autonome e assistite diventeranno sempre più dominanti fino al momento in cui la guida è solo ricreativa. Forse il cambiamento non avviene per cento anni, ma il cambiamento accadrà.

Un altro cambiamento che è anche previsto è lo scambio di duro lavoro per le macchine. È una rivoluzione che molti temono, ma sembra inevitabile, quindi dovremo essere preparati.

Cyborg Neil Harbisson

E sebbene sembri qualcosa di tipico della fantascienza, è molto probabile che in futuro dovremo trovare il modo di integrare la tecnologia e l'intelligenza artificiale nel nostro corpo. In effetti, il primo cyborg nella storia esiste già e si chiama Neil Harbisson.

Oltre questa sponda il mare delle idee è immenso. Chi lo sa? Forse le macchine di una fabbrica lavorano tutte all'unisono sotto il comando di una macchina principale con i linguaggi primitivi macchina-macchina. Forse un giorno il miglior speculatore di borsa sarà un'intelligenza artificiale o addirittura il miglior motociclista di motoGP.

Intelligenza artificiale

Può sembrare un futuro strano e spaventoso, ma sicuramente abbiamo altri problemi da provare!

E cosa sai degli AI? Sei ansioso di vedere cosa verrà? Dicci quali sono le tue idee sull'intelligenza artificiale.

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