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Credito: Andrew Onufrienko/Getty Images

Idee fatte per contare

Intelligenza artificiale

Di

Sara Marrone

21 aprile 2021

Questa forma pervasiva e potente di intelligenza artificiale sta cambiando ogni settore. Ecco cosa devi sapere sulle potenzialità e sui limiti dell'apprendimento automatico e su come viene utilizzato.

L'apprendimento automatico è alla base dei chatbot e del testo predittivo, delle app di traduzione linguistica, degli spettacoli che Netflix ti suggerisce e del modo in cui vengono presentati i feed dei social media. Alimenta veicoli e macchine autonomi in grado di diagnosticare condizioni mediche sulla base di immagini.

Quando oggi le aziende implementano programmi di intelligenza artificiale, molto probabilmente utilizzano l’apprendimento automatico, al punto che i termini sono spesso usati in modo intercambiabile e talvolta ambiguo. L’apprendimento automatico è un sottocampo dell’intelligenza artificiale che dà ai computer la capacità di apprendere senza essere programmati esplicitamente.

"Solo negli ultimi cinque o dieci anni, l'apprendimento automatico è diventato un modo fondamentale, probabilmente il modo più importante, con cui vengono realizzate la maggior parte delle parti dell'intelligenza artificiale", ha affermato il professore Sloan del MIT, Thomas W. Malone, direttore fondatore del Centro per l'intelligenza collettiva del MIT. . "Ecco perché alcune persone usano i termini intelligenza artificiale e apprendimento automatico quasi come sinonimi... la maggior parte degli attuali progressi nell'intelligenza artificiale hanno coinvolto l'apprendimento automatico."

Con la crescente ubiquità dell’apprendimento automatico, è probabile che chiunque nel mondo degli affari lo incontrerà e avrà bisogno di alcune conoscenze pratiche in questo campo. Un sondaggio Deloitte del 2020 ha rilevato che il 67% delle aziende utilizza il machine learning e il 97% lo utilizza o prevede di utilizzarlo nel prossimo anno.

Dalla produzione alla vendita al dettaglio, dalle banche ai panifici, anche le aziende tradizionali utilizzano il machine learning per sbloccare nuovo valore o aumentare l’efficienza. "L'apprendimento automatico sta cambiando, o cambierà, in ogni settore e i leader devono comprenderne i principi di base, il potenziale e i limiti", ha affermato Aleksander Madry, professore di informatica del MIT, direttore del Centro del MIT per l'apprendimento automatico distribuibile.

Anche se non tutti hanno bisogno di conoscere i dettagli tecnici, dovrebbero però capire cosa fa la tecnologia e cosa può e non può fare, ha aggiunto Madry. "Non credo che nessuno possa permettersi di non essere consapevole di ciò che sta accadendo."

Ciò include la consapevolezza delle implicazioni sociali, societarie ed etiche dell’apprendimento automatico. "È importante impegnarsi e iniziare a comprendere questi strumenti, quindi pensare a come utilizzarli al meglio. Dobbiamo utilizzare questi [strumenti] per il bene di tutti", ha affermato la Dott.ssa Joan LaRovere, MBA '16 , medico pediatrico di terapia intensiva cardiaca e co-fondatore dell'organizzazione no-profit The Virtue Foundation. "L'intelligenza artificiale ha un enorme potenziale per fare del bene e dobbiamo tenerlo presente nei nostri obiettivi mentre pensiamo a questo. Come possiamo usarlo per fare del bene e migliorare il mondo?"

L’apprendimento automatico è un sottocampo dell’intelligenza artificiale, definita in generale come la capacità di una macchina di imitare il comportamento umano intelligente. I sistemi di intelligenza artificiale vengono utilizzati per eseguire compiti complessi in un modo simile a come gli esseri umani risolvono i problemi.

L'obiettivo dell'intelligenza artificiale è creare modelli computerizzati che mostrino "comportamenti intelligenti" come gli esseri umani, secondo Boris Katz, uno dei principali ricercatori e capo del gruppo InfoLab presso CSAIL. Ciò significa macchine in grado di riconoscere una scena visiva, comprendere un testo scritto in linguaggio naturale o eseguire un'azione nel mondo fisico.

L’apprendimento automatico è un modo per utilizzare l’intelligenza artificiale. Fu definito negli anni '50 dal pioniere dell'intelligenza artificiale Arthur Samuel come "il campo di studio che dà ai computer la capacità di apprendere senza essere esplicitamente programmati".