Parte 3 Meccanismi AI fondamentali -Cosa è AI e come usarla bene -
Cosa è AI e come usarla bene Terza parte
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| Terza Parte Cosa è AI e come usarla bene |
Intelligenza Artificiale: Svelando i Meccanismi Fondamentali
Ben ritrovati, cari lettori, e amici e amiche, in questa terza tappa del nostro percorso alla scoperta dell'Intelligenza Artificiale. Dopo aver ripercorso brevemente la sua affascinante storia nella seconda parte, oggi ci addentreremo nel cuore operativo dell'AI, svelando i meccanismi fondamentali che la rendono possibile. Non ci concentreremo tanto sul "cosa fa", ma più sul "come" concettualmente l'Intelligenza Artificiale riesce a emulare capacità intellettive.
Al centro di ogni sistema di Intelligenza Artificiale pulsano alcuni elementi chiave, che lavorano sinergicamente per consentire alle macchine di apprendere, ragionare e prendere decisioni. Esploriamo insieme questi "mattoni" fondamentali.
1. Il Cuore dell'Apprendimento: I Dati come Materia Prima
Immaginate un artista senza tela o uno chef senza ingredienti non potrebbero esister.... Allo stesso modo, l'Intelligenza Artificiale non può esistere senza dati. I dati sono la materia prima essenziale da cui i sistemi di AI apprendono. Possono assumere svariate forme: immagini, testi, numeri, suoni, video, e molto altro. La qualità e la quantità di questi dati sono cruciali per "istruire" efficacemente un modello di AI. (ecco perchè nella prima puntata dicevo che per il momento ChatGPT è quello più completo ad oggi per l'enormità di dati che ha in pancia e ha anche la possibilità di scansionare animazioni con estensione .gif cose che altre AI non hanno)
Il processo di apprendimento si basa sull'analisi di questi dati per identificare pattern, relazioni e correlazioni. Ad esempio, un sistema di riconoscimento facciale impara a distinguere i volti analizzando milioni di immagini etichettate con i nomi delle persone. Un sistema di traduzione automatica apprende mettendo in relazione testi in diverse lingue. (questo in un batter di ciglia cioè in meno di un secondo di solito poi dipende dalla cplessità di ricerche da frgli fare )
È importante distinguere tra diverse tipologie di dati:
Dati Strutturati: Organizzati in tabelle con righe e colonne, come database o fogli di calcolo.
Dati Non Strutturati: Non seguono un formato predefinito, come testi liberi, email, immagini o video. L'AI moderna è sempre più capace di elaborare anche questi tipi di dati complessi.
Praticamente immaginate un super uomo che legge libri tantissimi libri e maemorizza tutto in pochi secondi cosi dicasi delle immagini ecc... (un mostro di lettura)
2. Algoritmi: Le Ricette dell'Intelligenza
Se i dati sono gli ingredienti, gli algoritmi sono le ricette che indicano al sistema di AI come elaborarli per raggiungere un determinato obiettivo. Un algoritmo è semplicemente una sequenza di istruzioni ben definite per risolvere un problema o eseguire un compito.
ecco un banale esempio: Immagina di preparare una torta 🍰. Per farla, segui una ricetta con passaggi precisi:
Prendi gli ingredienti: farina, uova, zucchero, burro…
Li mescoli nell’ordine giusto.
Metti l’impasto nel forno alla temperatura corretta.
Aspetti il tempo necessario.
Tiri fuori la torta e la lasci raffreddare.
Questa ricetta è un algoritmo! È un insieme di istruzioni che, se seguite correttamente, portano sempre al risultato desiderato: una torta deliziosa.
Nello stesso modo, un computer usa algoritmi per risolvere problemi. Ad esempio, un motore di ricerca come Google usa un algoritmo per trovare le informazioni che cerchi. Gli algoritmi dicono al computer cosa fare, proprio come una ricetta guida chi cucina.
Nel contesto del Machine Learning, esistono diverse "famiglie" di algoritmi, ognuna adatta a specifici tipi di problemi:
Apprendimento Supervisionato: In questo approccio, forniamo all'algoritmo dati di input "etichettati" con la risposta corretta. L'algoritmo impara ad associare gli input agli output desiderati. Un esempio è l'addestramento di un classificatore di email (input: email, etichetta: spam/non spam).
Apprendimento Non Supervisionato: Qui, l'algoritmo lavora con dati non etichettati e il suo obiettivo è trovare pattern nascosti o raggruppamenti intrinseci nei dati. Un esempio è la segmentazione di clienti in base al loro comportamento d'acquisto senza alcuna etichetta predefinita.
Apprendimento per Rinforzo: Questo paradigma si ispira a come gli esseri umani e gli animali imparano attraverso l'interazione con l'ambiente. Un "agente" (il sistema di AI) compie azioni in un ambiente e riceve "ricompense" o "penalità" in base al risultato. L'obiettivo è imparare una strategia (una "policy") per massimizzare la ricompensa nel tempo. Pensate all'addestramento di un robot a camminare o di un'intelligenza artificiale a giocare a un videogioco.
Vorrei fare qualche esempio per faciltare e comprendere il tutto:
Apprendimento Supervisionato – Il Maestro che Corregge
Immagina che tua nonna insegni a un bambino a riconoscere la frutta 🍎🍌🍊. Lei mostra una mela e dice: “Questa è una mela!”. Poi mostra una banana e dice: “Questa è una banana!”. Il bambino impara grazie alle risposte corrette. Allo stesso modo, l’intelligenza artificiale impara associando dati (le immagini della frutta) con le etichette corrette (il nome della frutta).Apprendimento Non Supervisionato – L’Esploratore Curioso
Ora immagina che tua nonna abbia davanti tante foto di frutta, ma nessuno le dice i nomi. Lei inizia a raggruppare le immagini: mele insieme, banane insieme, arance insieme. Anche senza etichette, riesce a trovare somiglianze e separare i gruppi! Questo è ciò che fa l’AI con dati non etichettati: cerca somiglianze nei dati senza sapere cosa siano.
Apprendimento per Rinforzo – Il Bambino che Impara da Errori e Successi
Se tua nonna insegna a un bambino a cucinare, magari gli dice: “Se metti troppo sale, la minestra non sarà buona” 🥣. Il bambino prova, sbaglia, aggiusta, e alla fine impara a fare una minestra deliziosa! L’AI fa lo stesso: prova diverse azioni e riceve ricompense o penalità fino a trovare la strategia migliore. È così che un robot impara a camminare o un’intelligenza artificiale impara a giocare a scacchi!
3. Modelli: La Rappresentazione dell'Apprendimento
Il risultato dell'applicazione di un algoritmo a un insieme di dati è un modello. Un modello di AI è una rappresentazione appresa delle relazioni presenti nei dati di addestramento. Potete pensarla come una "funzione" complessa che prende un input e produce un output basato su ciò che ha appreso.
La complessità di un modello può variare enormemente, da semplici equazioni lineari a intricate reti neurali profonde con miliardi di parametri. La scelta del tipo di modello dipende dal tipo di problema, dalla quantità e dalla natura dei dati disponibili.
4. Valutazione e Ottimizzazione: Misurare e Migliorare l'Intelligenza
Una volta addestrato un modello, è fondamentale valutarne le prestazioni. Questo significa misurare quanto bene il modello riesce a generalizzare a nuovi dati che non ha mai visto prima. Vengono utilizzati diversi metriche di valutazione a seconda del tipo di compito (ad esempio, accuratezza per la classificazione, errore quadratico medio per la regressione).
Se le prestazioni del modello non sono soddisfacenti, si procede alla fase di ottimizzazione. Questo può comportare la modifica dell'algoritmo, la regolazione dei suoi parametri (gli "iperparametri"), la raccolta di più dati o la scelta di un modello più complesso. È un processo iterativo che mira a migliorare continuamente l' "intelligenza" del sistema.
In sintesi, l'Intelligenza Artificiale si basa su un'interazione dinamica tra dati, algoritmi e modelli. I dati forniscono la conoscenza, gli algoritmi sono i motori dell'apprendimento e i modelli rappresentano la "comprensione" acquisita. Il processo di valutazione e ottimizzazione garantisce che questa "intelligenza" sia efficace e affidabile.
OK OK ma mia nonna ha letto quest'ultima parte e non ha capito un H (niente) e allora io glio ho spiegato provando con un'analogia semplice e familiare:
Cos'è un Modello di AI? - La Macchina da Cucito di Nonna
Immagina che mia nonna abbia una macchina da cucire 🧵. All’inizio, per imparare, segue un modello di cucitura, un cartamodello che le dice dove tagliare e cucire per ottenere un bel vestito.
La prima volta che cuce, segue attentamente le istruzioni. Poi, man mano che cuce più vestiti, impara a migliorare la tecnica e a fare piccole correzioni. In pratica, sta "ottimizzando" il modo in cui usa la macchina!
Un modello di AI funziona in modo simile:
Riceve dati di input (come il tessuto e il cartamodello).
Usa le regole apprese (l’algoritmo di cucitura).
Produce un risultato (il vestito finito).
Se il vestito non esce bene, si migliora il modello, magari scegliendo un altro cartamodello o cucendo con maggiore precisione.
Valutazione e Ottimizzazione - La Prova del Vestito
Quando mia nonna ha finito di cucire il vestito, lo prova per vedere se calza bene. Se è troppo largo o stretto, lo aggiusta. Questo è ciò che accade con un modello AI: dopo l’addestramento, si testa su nuovi dati e, se il risultato non è buono, si fanno modifiche per migliorarlo.
In sintesi:
Il modello AI è come un cartamodello di cucito.
L'ottimizzazione è il miglioramento della tecnica con l’esperienza.
La valutazione è la prova finale: se il vestito non è perfetto, si apportano correzioni!
Restate con noi per la quarta parte! Nel prossimo articolo, abbandoneremo la teoria per tuffarci nel mondo reale, esplorando come questi meccanismi fondamentali si traducono in applicazioni pratiche di Intelligenza Artificiale che incontriamo ogni giorno. Vedremo esempi concreti in settori come la sanità, i trasporti, la comunicazione e molti altri. Non perdete il prossimo appuntamento!
Parte 8 del corso (ultima parte)
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