Benvenuti nel Glossario Essenziale dell’Intelligenza Artificiale (AI). Questa guida vi fornirà una panoramica chiara e concisa dei termini fondamentali dell’AI. Che siate nuovi nel campo dell’Intelligenza Artificiale o cercate di rinfrescare la vostra conoscenza, questo glossario vi aiuterà a comprendere meglio il linguaggio e le idee che guidano questa affascinante tecnologia, le sue opprtunità e le sue potenzialità.

GLOSSARIO ESSENZIALE AI

ALGORITMO

Insieme di istruzioni sequenziali utilizzato per risolvere un problema o compiere una determinata operazione.

BIG DATA

Termine che si riferisce a un enorme volume di dati che richiede strumenti e metodi speciali per essere elaborato e analizzato

CHATBOT

Programma di AI progettato per simulare una conversazione con esseri umani attraverso l’elaborazione del linguaggio naturale.

DEEP LEARNING

Area dell’apprendimento automatico che utilizza reti neurali profonde per apprendere rappresentazioni complesse dai dati.

ETICA DELL’AI (AI Ethics)

L’esame delle implicazioni etiche e morali nell’uso e nello sviluppo dell’Intelligenza Artificiale.

GAN E GLN

GLN (Generative Language Model) e GAN (Generative Adversarial Network) sono due tipi di modelli di intelligenza artificiale utilizzati per creare contenuti creativi, come testi e immagini. Vediamoli più da vicino:

• Generative Language Model (GLN):
Il GLN è un modello di intelligenza artificiale progettato per generare automaticamente testi e linguaggio naturale. Questi modelli imparano da grandi quantità di testi e documenti durante il processo di addestramento. Una volta addestrato, il GLN è in grado di generare testi che sono coerenti, comprensibili e sembrano scritti da un essere umano. Un famoso esempio di GLN è il modello GPT (Generative Pre-trained Transformer) sviluppato da OpenAI, che eccelle in diverse attività legate al linguaggio naturale, come la generazione di testi, la traduzione e il completamento di frasi.

• Generative Adversarial Network (GAN):
Il GAN è un modello di intelligenza artificiale utilizzato per creare immagini artificiali. È composto da due reti neurali, la rete generatrice (Generator) e la rete discriminatrice (Discriminator), che si sfidano durante il processo di addestramento. La rete generatrice cerca di produrre immagini che assomiglino il più possibile a quelle del set di dati di addestramento, mentre la rete discriminatrice cerca di distinguere tra immagini reali e immagini generate. Durante l’addestramento, la rete generatrice si impegna a ingannare la rete discriminatrice, generando immagini sempre migliori, mentre quest’ultima cerca di migliorare nel riconoscimento delle immagini generate. Questo processo di competizione e apprendimento reciproco consente al GAN di creare immagini di alta qualità e realismo. I GAN sono stati utilizzati in una vasta gamma di applicazioni creative, come la generazione di ritratti di persone inesistenti, la creazione di paesaggi e oggetti fantastici e persino l’animazione di opere d’arte.

Entrambi, GLN e GAN, rappresentano esempi di come l’intelligenza artificiale possa essere impiegata per creare contenuti creativi.

INTELLIGENZA ARTIFICIALE (Artificial Intelligence)

La simulazione dell’intelligenza umana da parte di computer e sistemi, inclusi il ragionamento, il problem solving, l’apprendimento e l’elaborazione del linguaggio naturale..

APPRENDIMENTO AUTOMATICO (Machine Learning)

Ramo dell’AI che consente ai sistemi di apprendere dai dati e migliorare le prestazioni senza essere esplicitamente programmato.

MODELLO GENERATIVO (Generative Model)

Modello di AI in grado di generare dati sintetici simili a quelli osservati nei dati di addestramento.

RETI NEURONALI ARTIFICIALI (Artificial Neural Networks)

Modelli matematici ispirati dal funzionamento del cervello umano utilizzati nell’apprendimento automatico.

RICONOSCIMENTO VOCALE (Speech Recognition)

La capacità di un sistema di riconoscere e interpretare il linguaggio parlato.

RICERCA OPERATIVA (Operations Research)

Un campo dell’IA che utilizza metodi matematici e algoritmi per prendere decisioni ottimali in situazioni complesse.

ROBOTICA (Robotics)

Campo dell’AI che studia la progettazione, la costruzione e l’utilizzo di robot capaci di compiere compiti autonomamente.

SISTEMI ESPERTI (Expert Systems)

Programmi di AI che utilizzano regole e conoscenze esplicite per risolvere problemi in specifici domini.

SUPERINTELLIGENZA (Superintelligence)

Un concetto teorico di un’intelligenza artificiale che supera l’intelligenza umana in tutti gli aspetti.

SISTEMI DI SUPPORTO DECISIONALE (Decision Support Systems)

Sistemi di AI che forniscono informazioni e raccomandazioni per aiutare gli esseri umani a prendere decisioni migliori.

TRASFERIMENTO DI APPRENDIMENTO (Transfer Learning)

Un’approccio dell’apprendimento automatico in cui le conoscenze apprese in un compito possono essere utilizzate per migliorare le prestazioni in un altro compito correlato.

VISIONE ARTIFICIALE (Artificial Visione)

Campo dell’AI che mira a far interpretare e comprendere alle macchine l’informazione visiva, come immagini e video.

ANALISI DEL SENTIMENTO (Sentiment Analysis)

Applicazione dell’AI che analizza il testo per determinare l’opinione, il tono e il sentimenti dell’autore..

SISTEMI DI RACCOMANDAZIONE (Recommendation Systems)

Sistemi di AI che suggeriscono prodotti, servizi o contenuti basati sui comportamenti e le preferenze dell’utente.

WEB MINING

Il processo di estrazione e analisi di informazioni utili dai dati disponibili su Internet.

–

–