L’intelligenza artificiale (o IA) è una delle tecnologie più avanzate e allo stesso tempo più complesse attualmente disponibili. Quando si parla di intelligenza artificiale, spesso si pensa ad un’entità autonoma e intelligente, che agisce in modo indipendente dal suo creatore. In realtà, tuttavia, l’IA è stata programmata da esseri umani per agire in determinati modi specifici.
Ma come si programma un’intelligenza artificiale?
In questo articolo cercheremo di rispondere a questa domanda, esaminando i principi di base del funzionamento delle intelligenze artificiali e i principali strumenti utilizzati per programmarle.
Per capire come funziona l’IA, è utile iniziare con una definizione di base. In generale, l’IA si riferisce alla capacità di un sistema di “imparare” dall’esperienza e di utilizzare questo apprendimento per migliorare le proprie prestazioni. Ci sono vari modi per fare questo: ad esempio, attraverso il riconoscimento dei modelli, l’elaborazione linguistica o la rappresentazione dei dati.
Per programmare un’intelligenza artificiale, è necessario innanzitutto definire quali sono i compiti che si vuole svolgere. Questo passaggio è fondamentale, perché ci permette di determinare quale tipo di intelligenza artificiale sia più adatto per la situazione specifica.
Una volta identificati i compiti da svolgere, si può pensare alla “formazione” dell’IA: ovvero, al processo attraverso il quale l’intelligenza artificiale impara a svolgere le attività che gli sono state assegnate. In questo processo, l’IA viene alimentata con dati di apprendimento – ciò può avere diverse forme, dalla valutazione dell’intelligenza artificiale in base al feedback degli utenti al rilevamento di modelli in enormi quantità di dati di input.
Per fare ciò, si utilizzano principalmente due tipi di approcci: i sistemi di apprendimento supervisionato e quelli di apprendimento non supervisionato.
Il metodo di apprendimento supervisionato applica una serie di esempi etichettati all’IA, chiedendole di dedurre le regole che li collegano e cercando di generalizzare il comportamento dietro questi esempi. In altre parole, l’intelligenza artificiale viene incrementata con i dati di apprendimento forniti, cercando di costruire una base di conoscenze complessiva che possa essere applicata in una vasta gamma di scenari.
Il metodo di apprendimento non supervisionato permette invece di utilizzare dati non etichettati per l’allenamento dell’IA. In questo caso, l’algoritmo dell’IA cerca di rilevare i modelli nei dati in modo autonomo, senza l’ausilio di esempi “umani”. L’approccio utilizzato may protendere in modo più libero, a prescindere dalle restrizioni imposte dai nomi di categoria degli esempi etichettati.
Una volta che l’IA è stata “formatata”, viene utilizzata per risolvere il compito specifico per cui è stata programmata. Questo può avvenire in modi diversi, a seconda dei dettagli specifici dell’applicazione. Ad esempio, può essere utilizzata per l’analisi dei dati, la classificazione delle immagini o il riconoscimento del linguaggio naturale.
Inoltre, in alcune situazioni, è possibile creare una IA “ibrida”, che è formata da diversi tipi di intelligenza artificiali, ognuna delle quali si occupa di un aspetto del compito da svolgere.
Insomma, programmare un’intelligenza artificiale richiede molta competenza tecnica e profonda conoscenza dei meccanismi sottostanti. Tuttavia, lo sviluppo di questa tecnologia sempre più sofisticata sta rapidamente portando a risultati estremamente positivi e a nuove sfide tecnologiche in cui la scienza e la tecnologia stanno andando oltre.
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