Software in grado di imparare dalle interazioni e di individuare degli schemi ricorrenti per fornire risposte sempre più precise.
L’obiettivo dell’IA è di sviluppare computer e software capaci di pensare in modo “intelligente” e di compiere decisioni o compiti che richiedono comprensione, apprendimento, ragionamento e risoluzione di problemi.
La risposta dell’Intelligenza artificiale comporta approcci differenti rispetto alle interazioni umane, tra cui:
Apprendimento automatico (c.d. Machine Learning): questa è una branca dell’IA che si concentra sulla creazione di algoritmi che consentono ai computer di apprendere da dati e migliorare le proprie prestazioni nel tempo senza essere esplicitamente programmati.
Deep learning: è una sottocategoria importante del machine learning che utilizza reti neurali artificiali profonde per compiti come il riconoscimento di immagini e il riconoscimento del linguaggio naturale.
Ragionamento e pianificazione: approcci che mirano a far sì che i computer possano prendere decisioni basate su dati e regole logiche, spesso utilizzati in applicazioni come il riconoscimento di schemi, la pianificazione delle attività e il gioco strategico.
Elaborazione del linguaggio naturale (NLP): L’NLP si concentra sulla comprensione e la generazione del linguaggio umano da parte dei computer, consentendo loro di interagire con gli esseri umani attraverso il linguaggio scritto o parlato. Chatbot e assistenti vocali come Siri e Alexa sono esempi di applicazioni basate sull’NLP.
Visione artificiale: area che si occupa di far sì che i computer possano “vedere” e interpretare il mondo attraverso l’analisi di immagini e video, utilizzata in applicazioni come il riconoscimento facciale, la guida autonoma o l’interpretazione dei comandi a distanza.
Robotica: l’IA è ampiamente utilizzata nella robotica per consentire ai robot di compiere compiti complessi, come la navigazione autonoma e l’interazione con l’ambiente circostante.
L’obiettivo finale dell’Intelligenza artificiale è quello di creare sistemi che possano simulare e automatizzare attività cognitive umane, aprendo così la strada a una vasta gamma di applicazioni pratiche in settori come la medicina, l’automazione industriale, la guida autonoma, l’assistenza all’utente e molto altro.