Diverse tipologie di intelligenze artificiali: ecco cosa serve sapere al riguardo

Nuove sfide ed opportunità, spingendo aziende ed individui a sfruttare pienamente le risorse digitali disponibili, allo scopo di migliorare l’efficienza e la produttività

Di: Redazione

Prendendo in esame il periodo socioculturale contemporaneo, ci si rende immediatamente conto di come la tecnologia abbia profondamente rivoluzionato ogni aspetto della società, influenzando in maniera radicale il modo in cui viviamo, lavoriamo e interagiamo. L’avvento dei device tecnologici, con le loro performance sempre più on point ed un’accessibilità impensabile rispetto al passato, ha poi condotto ad una proliferazione costante del digitale, rendendo queste soluzioni una parte integrante ed importantissima del quotidiano di ognuno di noi.

Una simile capillarità ha condotto, indubbiamente, a nuove sfide ed opportunità, spingendo aziende ed individui a sfruttare pienamente le risorse digitali disponibili, allo scopo di migliorare l’efficienza e la produttività. Di sicuro, tra i principali trend contemporanei dell’innovazione spicca l’intelligenza artificiale. Quando si parla di IA si fa riferimento a tutti quei sistemi in grado di svolgere compiti che, fino a poco tempo fa, richiedevano necessariamente il contributo umano, ma non solo. Questi sistemi sono in grado di apprendere in maniera proattiva, facilitando il

Occorre chiarire che esistono diverse tipologie di intelligenza artificiale e che, come scopriremo nelle prossime righe, ognuna di esse ha le proprie caratteristiche, applicazioni, rischi ed opportunità. In linea generale, risulta importantissimo ai fini della nostra digressione e per l’ottenimento di un quadro completo riguardante questi sistemi, comprendere come sfruttare in modo etico ed ottimizzato le potenzialità dell’IA, in modo da mitigarne anche i pericoli associati. Nei prossimi paragrafi scopriremo cosa c’è da sapere sulle

IA Grafiche

Tra i principali stand out su cui invitiamo i lettori a riflettere, troviamo le intelligenze artificiali grafiche. Questi sistemi sono specializzati nella generazione, manipolazione ed interpretazione di contenuti visivi di vario genere. Si tratta di una tecnologia che, nel corso di poco tempo, ha affrontato un processo di innovazione profondissimo, al punto da generare, oggi, immagini altamente fedeli, partendo da keyword o da lavori di montaggio semplici. Queste IA possono creare video e immagini dalla grafica anche complessa, rendendo fondamentale una riflessione sulle opportunità professionali di simili tecnologie e, allo stesso tempo, sui rischi ad esse connessi che,

IA Testuali

Se ne fa uso in maniera sempre più estensiva, rappresentando una vera e propria colonna portante del web contemporaneo. Le IA Testuali offrono la possibilità di creare contenuti di testo, per l’appunto, di qualità sempre maggiore, partendo dall’inserimento di un prompt di base. Le intelligenze testuali non vanno confuse con quelle conversazionali – a cui va una menzione onorevole – e che riguardano lo sviluppo, per esempio, dei chatbot e degli assistenti virtuali. Si tratta, per molti, dell’ultima frontiera del customer care, venendo adoperati molto spesso all’interno di e-commerce o piattaforme aziendali per agevolare il rapporto con la

IA di percezione

Questa categoria è, spesso, oggetto di dibattiti etici nella comunità di addetti ai lavori. Quando si parla di intelligenze artificiali di percezione si fa riferimento a tutte quelle tecnologie che permettono di sfruttare sensori biometrici per la sicurezza o per l’utilizzo di specifici sistemi. Queste IA includono i sistemi di riconoscimento vocale o facciale, per esempio e, in linea generale, vengono progettate per interpretare e comprendere i dati sensoriali, dotando i software che vengono adoperati di vere e proprie feature percettive.

Deep Learning

Al termine di questa digressione, intendiamo focalizzarci sul deep learning, ossia su una sottocategoria del machine learning che sfrutta sistemi di reti neurali artificiali a più strati per poter riconoscere varie tipologie di input. Il deep learning viene adoperato per il riconoscimento ottimizzato di immagini, per la traduzione automatica di contenuti testuali o per il riconoscimento vocale. Questi sistemi trovano sempre più applicazione all’interno di componenti hardware ad alte prestazioni, rivoluzionando il campo dell’intelligenza artificiale e arrecando miglioramenti particolarmente notevoli dal punto di vista delle prestazioni all’interno di sistemi di varia tipologia e utilizzati in settori altrettanto diversi.