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INTELLIGENZA E RETI NEURALI - Coggle Diagram
INTELLIGENZA E RETI NEURALI
Esistono 3 tipi di IA
Debole
Risolve un singolo problema ben definito, senza la capacità di adattarsi e di risolvere i problemi al di fuori di un ambito specifico (es. machine Learning)
Forte
Risolve qualsiasi problema intellettuale alla pari di un essere umano (es. machine intelligence, indistinguibile dall'uomo)
Super
È una ipotetica intelligenza artificiale superiore a quella degli esseri umani (machine consciousness)
La ricerca nel campo dell'intelligenza artificiale si fonda sull'idea che ogni aspetto dell'intelligenza e del pensiero umano possa essere descritto in maniera precisa da poter essere stimolato da un programma
L’
intelligenza artificiale
(IA) è una branca delle scienze informatiche che si occupa dello studio e della realizzazione di macchine intelligenti attraverso la simulazione del pensiero.
Alan Turing
in un articolo del 1950 fu il primo a sollevare il problema se le macchine possono pensare.
Osservò che il primo passo consisteva nel definire che cosa fosse l'intelligenza, proponendo un criterio oggi conosciuto come il test di Turing (per determinare se una macchina potesse essere considerata intelligente):si può affermare che una macchina è intelligente se una persona, interrogando la macchina, non riesce a distinguere la macchina da un essere umano. Il test si rifà ad un gioco chiamato "gioco dell'imitazione" (imitation game) nel quale il giocatore A deve indovinare chi degli altri due giocatori B e C sia l'uomo e il computer. Il test rimaneva a un livello superficiale, non potendo valutare la coscienza del candidato, ossia la sua autocoscienza.
le tappe fondamentali dell'IA sono
1950 con il test di Touring
1955 il termine intelligenza artificiale venne utilizzato per la prima volta da McCarthy segnando la sua nascita ufficiale
ci sono stati degli inverni ma ad oggi la ricerca ha subito accelerazioni
i 2 approcci all'IA sono
il
modello simbolico
che si basa sull'uso di simboli e regole logiche per rappresentare e manipolare la conoscenza. I concetti sono codificati in forma di simboli e le operazioni vengono eseguite attraverso istruzioni e regole formali.
è composto da
la
base di conoscenza
: catalogo di fatti e regole di un'area del sapere
il
motore inferenziale
: interpreta i requisiti dell'utente e fornisce la soluzione del problema utilizzando la base di conoscenza
l'
interfaccia utente
: consente all'utente di interagire con il sistema
Il
modello sub-simbolico
che si ispira alla struttura e al funzionamento del cervello umano e utilizza reti neurali per elaborare informazioni in modo distribuito e parallelo.
il
boom dell'IA
si verifica intorno agli anni 2020. Gli elementi alla base del successo del'IA sono
il modello di rete neurale artificiale multistrato e gli algoritmi di addestramento
la potenza di calcolo che ha permesso un'accelerazione nell'addestramento
i big data
le
applicazioni dell'IA
sono
salute e medicina
: sta rivoluzionando la diagnostica, con il riconoscimento delle immagini riconoscono patologie e propongono trattamenti, aiuta anche nella gestione dei dati del paziente e scoperta di nuovi farmaci
automazione industriale
guida autonoma
assistenza virtuale e chatbot
finanza e commercio
educazione
sicurezza e sorveglianza