L’intelligenza artificiale non è più una fantasia fantascientifica: è una realtà!
Lo sviluppo di nuove tecnologie ha dato vita a strumenti di alto livello, come ChatGPT, MidJourney, Synthesia, Dall-E2 e altri. Queste applicazioni sono in grado di eseguire compiti complessi in tempo reale. Tuttavia, per essere utili in futuro, la loro progettazione deve essere più sofisticata e focalizzata sul modo in cui gli esseri umani apprendono e interagiscono tra loro.
L’intelligenza artificiale (AI) è una tecnologia in rapida crescita che ha rivoluzionato il mondo e si prevede che i suoi progressi continueranno nel prossimo futuro.
Tuttavia, nonostante la sua popolarità, sono ancora molte le persone che non hanno familiarità con questa tecnologia dirompente, compresi alcuni dei termini più popolari utilizzati nell’IA.
Ecco perché ho creato questo dizionario completo dei termini dell’IA per aiutarvi a familiarizzare con i termini più utili e a comprendere meglio l’IA.
Eccolo qui…
Il dizionario dei termini di Intelligenza Artificiale in ordine alfabetico!
A
Artificial Intelligence (AI): Intelligenza Artificiale in italiano. Si riferisce al campo di studi che si occupa di creare macchine in grado di svolgere compiti che richiedono intelligenza umana, come il riconoscimento di immagini, la comprensione del linguaggio naturale e la risoluzione di problemi complessi.
Algorithm: Algoritmo in italiano. Un insieme di istruzioni logiche che un computer segue per risolvere un problema specifico o eseguire un compito specifico.
Alignment problem : il problema di allineamento si riferisce alla sfida di progettare sistemi di intelligenza artificiale che comprendano e agiscano in base alle intenzioni, ai valori e agli obiettivi umani, piuttosto che essere ottimizzati per obiettivi non previsti.
AI Ethics: lo studio delle questioni etiche legate allo sviluppo e all’uso dell’intelligenza artificiale. Ciò include le preoccupazioni relative a pregiudizi, privacy, trasparenza e responsabilità.
Attention mechanism: i meccanismi di attenzione nelle reti neurali consentono ai modelli di soppesare l’importanza di diversi elementi di input l’uno rispetto all’altro, migliorando la loro capacità di elaborare il contesto.
Autonomous Agent: Agente autonomo in italiano. Un programma software in grado di prendere decisioni autonome basate sull’ambiente circostante e sui dati di input forniti da altri programmi o dispositivi.
B
Backpropagation: Un metodo per l’addestramento delle reti neurali artificiali, in cui la rete viene addestrata a regolare i pesi delle sue connessioni al fine di minimizzare gli errori tra le sue previsioni e le uscite effettive.
Bayesian network: Modello grafico probabilistico utilizzato per rappresentare conoscenze incerte e fare previsioni sulla base di tali conoscenze.
BERT (Bidirectional Encoder Representations of Transformers): BERT è un modello basato su trasformatore pre-addestrato, sviluppato da Google, per l’esecuzione di attività di comprensione del linguaggio naturale. Può essere regolato per applicazioni specifiche.
Bias: nel contesto dell’IA, il bias si riferisce a errori sistematici o imprecisioni nelle previsioni o nelle decisioni di un modello, spesso derivanti da dati di addestramento incompleti o distorti.
Big Data: Grandi quantità di dati provenienti da diverse fonti, come social media, sensori, transazioni finanziarie, ecc. L’analisi dei Big Data può aiutare a identificare modelli e tendenze utili per prendere decisioni informate.
C
Chatbot: Chatbot in italiano. Un programma software che simula conversazioni con gli esseri umani attraverso l’uso di intelligenza artificiale. Vengono spesso utilizzati per fornire assistenza ai clienti e per eseguire compiti automatici.
ChatGPT: è un modello AI conversazionale sviluppato da OpenAI. Si basa sull’architettura GPT ed è stato progettato per generare risposte simili a quelle umane nelle conversazioni basate su testo.
Cognitive Computing: Si tratta di una branca dell’IA che mira a creare sistemi informatici in grado di svolgere compiti che normalmente richiederebbero l’intelligenza umana, come l’apprendimento, la comprensione del linguaggio naturale e la risoluzione di problemi. I sistemi di cognitive computing sono progettati per lavorare con insiemi di dati grandi e complessi e sono spesso utilizzati in applicazioni come la sanità, la finanza e l’istruzione
Computer Vision: Visione artificiale in italiano. La capacità di un computer di analizzare e comprendere immagini e video.
Convolutional Neural Network (CNN): Rete neurale convoluzionale in italiano. Un tipo di rete neurale artificiale utilizzata principalmente per il riconoscimento di immagini.
D
DALL-E: è un modello di intelligenza artificiale sviluppato da OpenAI per generare immagini da descrizioni testuali, combinando la comprensione del linguaggio naturale con capacità di generazione di immagini.
Data Mining: Data mining in italiano. Il processo di esplorazione dei dati per identificare modelli e tendenze utili per prendere decisioni informate.
Decision Tree: Strumento di supporto alle decisioni che utilizza un grafo ad albero per modellare le decisioni e le loro possibili conseguenze, compresi gli eventi casuali e i costi delle risorse. Gli alberi decisionali sono comunemente utilizzati nella ricerca operativa, in particolare nell’analisi delle decisioni, per aiutare a identificare la strategia più probabile per raggiungere un obiettivo, ma sono anche utilizzati nell’apprendimento automatico.
Deep Learning: Apprendimento profondo in italiano. Un sottoinsieme dell’apprendimento automatico che utilizza reti neurali artificiali con più strati per l’elaborazione dei dati. Viene utilizzato principalmente per il riconoscimento di immagini, la comprensione del linguaggio naturale e la generazione di testo.
Diffusion models: questi modelli rappresentano la diffusione di informazioni, influenza o altri fenomeni attraverso una rete.
E
Expert System: Sistema esperto in italiano. Un programma software che utilizza le conoscenze e l’esperienza di un esperto umano in un determinato campo per prendere decisioni autonome.
G
General AI: Intelligenza Artificiale generale in italiano. Si riferisce a un’AI in grado di svolgere una vasta gamma di compiti senza essere programmata specificamente per ciascuno di essi.
GPT: Il Generative Pretrained Transformer (GPT) è un insieme di modelli di intelligenza artificiale sviluppati da OpenAI per eseguire compiti di elaborazione del linguaggio naturale e in grado di generare testi coerenti e contestualmente rilevanti.
GPT-3.5: E’ un modello intermedio della serie GPT che colma il divario tra GPT-3 e GPT-4 in termini di dimensioni e capacità.
GPT-4: dovrebbe avere dimensioni maggiori e capacità migliori rispetto ai suoi predecessori, è una versione ipotetica della serie GPT.
I
Indicazioni: si tratta di testi di input che vengono dati a un modello linguistico per generare una risposta o completare un’attività specifica.
Intelligenza Artificiale (IA): l’insieme di tecnologie e tecniche che consentono ai computer di eseguire attività che richiedono intelligenza umana, come il riconoscimento del linguaggio naturale, la pianificazione, la risoluzione dei problemi, il ragionamento e il giudizio.
Inferenza: processo di deduzione di nuove informazioni o conoscenze sulla base di informazioni già note. In Intelligenza Artificiale, l’inferenza viene spesso utilizzata nei sistemi di ragionamento basati sulla conoscenza.
InstructGPT : è un modello di intelligenza artificiale sviluppato da OpenAI per seguire le istruzioni fornite negli annunci. Ciò ti consente di generare risposte più precise e specifiche per ogni attività.
L
LaMDA : è il modello di intelligenza artificiale conversazionale di Google. È progettato per partecipare a conversazioni di dominio aperto e può rispondere a un’ampia varietà di argomenti.
Linguaggio naturale: il linguaggio che gli esseri umani usano per comunicare tra loro, come l’italiano o l’inglese. L’obiettivo dell’IA nel campo del linguaggio naturale è quello di far comprendere alle macchine il linguaggio umano.
Learning rate: il learning rate è una misura che indica quanto un modello di machine learning può modificare i suoi parametri in risposta all’errore durante il processo di apprendimento.
Logistic regression: la regressione logistica è un algoritmo di machine learning utilizzato per la classificazione binaria (ovvero la classificazione in due categorie).
Long short-term memory (LSTM): una rete neurale ricorrente (RNN) specializzata in sequenze di dati. Le LSTM sono utilizzate per analizzare dati come testo e audio, dove la comprensione del contesto è importante.
Logical deduction: la deduzione logica è un processo che utilizza premesse per giungere a conclusioni logiche. In IA, la deduzione logica viene utilizzata per fare inferenze e prendere decisioni.
Latent variable: una variabile latente è una variabile nascosta che non può essere osservata direttamente. In IA, le variabili latenti sono spesso utilizzate nei modelli di apprendimento automatico per rappresentare concetti astratti o complessi.
M
Machine Learning: Apprendimento automatico in italiano. Un tipo di intelligenza artificiale che consente ai computer di apprendere da dati senza essere esplicitamente programmati.
Multi-agent system: un gruppo di agenti intelligenti che interagiscono tra loro per raggiungere un obiettivo comune.
Midjourney : è un bot in grado di creare immagini con AI attraverso il server Discord.
N
Natural Language Processing (NLP): Elaborazione del linguaggio naturale in italiano. Un sottoinsieme dell’Intelligenza Artificiale che si occupa dell’interazione tra i computer e il linguaggio umano.
Neural network: un tipo di algoritmo di apprendimento automatico che si ispira alla struttura e al funzionamento del cervello umano.
Narrow AI: nota anche come IA debole, è un tipo di IA che può concentrarsi solo su un compito o un problema in un determinato momento.
Noise Reduction: Il processo di rimozione di suoni o segnali indesiderati da dati audio o visivi mediante l’IA.
O
Ontologia: una rappresentazione formale di un insieme di concetti e categorie, e delle relazioni tra di loro. Viene utilizzata nell’Intelligenza Artificiale per aiutare le macchine a comprendere il significato dei dati. [1]
Object Detection: una tecnica di computer vision che consiste nel rilevamento e localizzazione di oggetti all’interno di immagini o video. [2]
One-shot Learning: un metodo di apprendimento automatico in cui un modello deve essere in grado di imparare una nuova classe di oggetti a partire da un unico esempio. [3]
OpenAI: un’organizzazione di ricerca sull’Intelligenza Artificiale senza scopo di lucro, fondata da Elon Musk, Sam Altman e altri. [4]
Optimization: un processo che utilizza algoritmi di ottimizzazione per trovare il miglior valore di una funzione obiettivo sotto determinate condizioni o vincoli. Viene utilizzato in molti campi, tra cui l’Intelligenza Artificiale.
P
Pattern recognition: Un modello di previsione è un algoritmo che prende in considerazione variabili di input, come l’età, il sesso, l’ubicazione e il reddito, e produce un valore specifico, come il tempo previsto di permanenza su un sito web o la percentuale di clic su una pubblicità.
Prediction models: è un modello statistico che utilizza dati storici per prevedere la probabilità di eventi futuri. Questi modelli sono utilizzati in un’ampia varietà di campi, dalle previsioni meteorologiche alle ricerche di mercato.
Pretraining: questa è la fase iniziale dell’addestramento di un modello di deep learning su un set di dati di grandi dimensioni (spesso senza supervisione).
R
Random Forest: un algoritmo di apprendimento automatico che combina diversi alberi di decisione per creare un modello predittivo più accurato. Invece di affidarsi a un singolo albero di decisione, Random Forest utilizza una “foresta” di alberi per migliorare l’accuratezza delle predizioni.
Rete neurale ricorrente (RNN): una tipologia di rete neurale artificiale che è in grado di elaborare dati sequenziali, come il linguaggio naturale e il riconoscimento della scrittura a mano. Le RNN hanno una struttura a ciclo, che permette loro di conservare informazioni sulle iterazioni precedenti. [1]
Riconoscimento vocale: una tecnologia di Intelligenza Artificiale che consente ai computer di riconoscere e interpretare il linguaggio parlato. Il riconoscimento vocale viene utilizzato in una vasta gamma di applicazioni, come assistenti vocali, servizi di trascrizione e automazione della gestione delle chiamate. [2]
Random Forest: un algoritmo di apprendimento automatico che combina diversi alberi di decisione per creare un modello predittivo più accurato. I
Robotics: Robotica in italiano. La scienza e la tecnologia dei robot, nonché dei sistemi informatici per il loro controllo, il feedback sensoriale e l’elaborazione delle informazioni.
S
Sicurezza dell’IA : la sicurezza dell’IA implica lo studio e la pratica della costruzione di sistemi di intelligenza artificiale, che funzionino in sicurezza e siano in linea con i valori umani, assicurando che non causino danni all’umanità.
Singolarità tecnologica: un concetto teorico che si riferisce al punto in cui l’intelligenza artificiale diventa così avanzata da superare l’intelligenza umana e creare un cambiamento radicale nella società e nell’economia globale
Siri: un assistente virtuale sviluppato da Apple. Siri utilizza la tecnologia di riconoscimento vocale e il linguaggio naturale per interagire con gli utenti e fornire informazioni su una vasta gamma di argomenti
Supervised Learning: Apprendimento supervisionato in italiano. Un tipo di apprendimento automatico in cui un algoritmo viene addestrato su un set di dati di input e output conosciuti.
Synthesia: è un software di intelligenza artificiale in grado di generare video con avatar che pronunciano parole scelte dall’utente. I video generati con Synthesia sono molto realistici e possono essere utilizzati per realizzare presentazioni di prodotti o servizi.
T
Text mining: la tecnologia di analisi del testo che utilizza tecniche di Intelligenza Artificiale per estrarre informazioni e conoscenza dai testi. Il text mining viene utilizzato in diverse applicazioni, come l’analisi dei sentimenti, il riconoscimento delle entità e la costruzione di modelli di lingua. [1]
Transfer Learning: una tecnica di apprendimento automatico che consente di utilizzare la conoscenza acquisita da un modello di intelligenza artificiale in una particolare attività per migliorare le prestazioni di un altro modello in una attività simile o correlata
Transformer: è un’architettura di deep learning che consente di completare le attività sequenza per sequenza. È ampiamente noto per il suo meccanismo self-serving, che consente di acquisire dipendenze a lungo raggio dai dati.
Token: un token è un’unità di testo, come una parola o una sottoparola, che funge da input per un modello linguistico.
Tokenizer: è uno strumento che divide il testo in singoli token per l’elaborazione da parte di un modello linguistico.
U
Unsupervised Learning: Apprendimento non supervisionato in italiano. Un tipo di apprendimento automatico in cui un algoritmo viene addestrato su un set di dati di input senza output conosciuti.
V
Virtual Assistant: Assistente virtuale in italiano. Un programma software che aiuta gli utenti a svolgere compiti specifici, come la pianificazione di appuntamenti o la ricerca di informazioni su Internet.
Virtual Reality: Realtà virtuale in italiano. Un ambiente simulato al computer che può essere esplorato e interagito dagli utenti come se fosse reale.
Spero che questo dizionario ti sia stato utile per comprendere meglio i termini utilizzati nel mondo dell’Intelligenza Artificiale!
W
Watson: un supercomputer sviluppato da IBM che utilizza la tecnologia di intelligenza artificiale per risolvere complessi problemi di analisi dei dati, diagnostica medica e elaborazione del linguaggio naturale. Watson è famoso per aver partecipato e vinto il gioco televisivo Jeopardy! nel 2011.
Oltre al mio dizionario, ci sono molte altre risorse disponibili per aiutarvi a conoscere l’IA, tra cui corsi, podcast e programmi di formazione. Con le risorse giuste e la volontà di imparare, chiunque può acquisire una solida conoscenza dell’IA e delle sue numerose applicazioni.
Non lasciarti intimidire dalla complessità dell’IA. Con gli strumenti e le risorse giuste, chiunque può imparare a conoscere questo campo entusiasmante e in rapida evoluzione.
L’intelligenza artificiale non si ferma
Non c’è modo di tornare indietro. L’intelligenza artificiale è qui per restare e invece di ignorarla o temerla, dobbiamo imparare a usarla in modo etico e responsabile.
