Questo tutorial sull’intelligenza artificiale per principianti è progettato per apprendere le basi dell’intelligenza artificiale. In questo tutorial sull’intelligenza artificiale per principianti, imparerai varie nozioni di base sull’intelligenza artificiale come cos’è l’IA, la storia dell’IA, i tipi di intelligenza artificiale, le applicazioni dell’IA e altri concetti sull’intelligenza artificiale.
Cos’è l’IA?
AI (Artificial Intelligence) è la capacità di una macchina per eseguire le funzioni cognitive come gli esseri umani, come la percezione, l’apprendimento, il ragionamento e la risoluzione dei problemi. Il punto di riferimento per l’IA è il livello umano che riguarda i team di ragionamento, parola e visione.
Introduzione ai livelli di intelligenza artificiale
- Intelligenza artificiale ristretta : si dice che un’intelligenza artificiale sia ristretta quando la macchina può svolgere un compito specifico meglio di un essere umano. L’attuale ricerca sull’intelligenza artificiale è qui ora
- IA generale : un’intelligenza artificiale raggiunge lo stato generale quando può eseguire qualsiasi compito intellettuale con lo stesso livello di precisione di un essere umano
- Intelligenza artificiale forte : un’intelligenza artificiale è forte quando può battere gli esseri umani in molti compiti
Al giorno d’oggi, l’AI è utilizzata in quasi tutti i settori, dando un vantaggio tecnologico a tutte le aziende che integrano l’AI su larga scala. Secondo McKinsey, l’IA ha il potenziale per creare 600 miliardi di dollari di valore nella vendita al dettaglio, portando il 50% in più di valore incrementale nel settore bancario rispetto ad altre tecniche di analisi. Nel settore dei trasporti e della logistica, il potenziale aumento delle entrate è dell’89% in più.
In concreto, se un’organizzazione utilizza l’intelligenza artificiale per il proprio team di marketing, può automatizzare attività banali e ripetitive, consentendo al rappresentante di vendita di concentrarsi su attività come la costruzione di relazioni, la crescita dei lead, ecc. Il nome di una società Gong fornisce un servizio di conversazione intelligente. Ogni volta che un rappresentante di vendita effettua una telefonata, la macchina registra, trascrive e analizza la chat. Il vicepresidente può utilizzare l’analisi e le raccomandazioni dell’IA per formulare una strategia vincente.
In poche parole, l’IA fornisce una tecnologia all’avanguardia per gestire dati complessi che è impossibile gestire da un essere umano. L’intelligenza artificiale automatizza i lavori ridondanti consentendo a un lavoratore di concentrarsi su attività di alto livello a valore aggiunto. Quando l’IA è implementata su larga scala, porta alla riduzione dei costi e all’aumento delle entrate.
Una breve storia dell’intelligenza artificiale
L’intelligenza artificiale è una parola d’ordine oggi, anche se questo termine non è nuovo. Nel 1956, un gruppo di esperti d’avanguardia provenienti da diversi background decise di organizzare un progetto di ricerca estivo sull’IA. Quattro menti brillanti hanno guidato il progetto; John McCarthy (Dartmouth College), Marvin Minsky (Harvard University), Nathaniel Rochester (IBM) e Claude Shannon (Bell Telephone Laboratories).
Lo scopo principale del progetto di ricerca era quello di affrontare “ogni aspetto dell’apprendimento o qualsiasi altra caratteristica dell’intelligenza che in linea di principio può essere descritta in modo così preciso, che una macchina può essere creata per simularlo”.
La proposta dei vertici inclusa
- Computer automatici
- Come si può programmare un computer per utilizzare una lingua?
- Reti neuronali
- Auto-miglioramento
Ha portato all’idea che si possano creare computer intelligenti. È iniziata una nuova era piena di speranza: l’intelligenza artificiale.
Tipo di intelligenza artificiale
L’intelligenza artificiale può essere suddivisa in tre sottocampi:
- Intelligenza artificiale
- Apprendimento automatico
- Apprendimento approfondito
Apprendimento automatico
L’apprendimento automatico è l’arte dello studio di algoritmi che apprendono da esempi ed esperienze .
L’apprendimento automatico si basa sull’idea che esistono alcuni modelli nei dati che sono stati identificati e utilizzati per previsioni future .
La differenza rispetto alle regole di hardcoding è che la macchina impara da sola a trovare tali regole.
Apprendimento approfondito
Il deep learning è un sottocampo dell’apprendimento automatico. L’apprendimento profondo non significa che la macchina apprenda una conoscenza più approfondita; significa che la macchina utilizza diversi livelli per apprendere dai dati. La profondità del modello è rappresentata dal numero di strati nel modello. Ad esempio, il modello LeNet di Google per il riconoscimento delle immagini conta 22 livelli.
Nell’apprendimento profondo, la fase di apprendimento avviene attraverso una rete neurale. Una rete neurale è un’architettura in cui i livelli sono impilati uno sopra l’altro.
AI contro machine learning
La maggior parte del nostro smartphone, dispositivo quotidiano o persino Internet utilizza l’intelligenza artificiale. Molto spesso, l’ intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico vengono utilizzati in modo intercambiabile dalle grandi aziende che vogliono annunciare la loro ultima innovazione. Tuttavia, l’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale sono diversi in qualche modo .
L’intelligenza artificiale è la scienza dell’addestramento delle macchine per svolgere compiti umani. Il termine è stato inventato negli anni ’50, quando gli scienziati hanno iniziato a esplorare come i computer potessero risolvere i problemi da soli.
L’intelligenza artificiale è un computer a cui vengono assegnate proprietà simili a quelle umane. Prendi il nostro cervello; funziona senza sforzo e senza problemi per calcolare il mondo che ci circonda. L’intelligenza artificiale è il concetto che un computer può fare lo stesso. Si può dire che l’IA è la grande scienza che imita le attitudini umane.
L’apprendimento automatico è un sottoinsieme distinto dell’IA che insegna a una macchina ad apprendere. I modelli di machine learning cercano schemi nei dati e cercano di concludere. In poche parole, la macchina non ha bisogno di essere programmata esplicitamente dalle persone. I programmatori forniscono alcuni esempi e il computer imparerà cosa fare da quegli esempi.
Dove viene utilizzata l’IA? Esempi
Ora in questo tutorial sull’intelligenza artificiale per principianti, impareremo varie applicazioni dell’IA:
L’intelligenza artificiale ha ampie applicazioni
- L’intelligenza artificiale viene utilizzata per ridurre o evitare il compito ripetitivo. Ad esempio, l’IA può ripetere un’attività in modo continuo, senza fatica. L’IA, infatti, non si ferma mai, ed è indifferente al compito da svolgere
- L’intelligenza artificiale migliora un prodotto esistente. Prima dell’era dell’apprendimento automatico, i prodotti principali si basavano su regole hard-code. Le aziende hanno introdotto l’intelligenza artificiale per migliorare la funzionalità del prodotto piuttosto che partire da zero per progettare nuovi prodotti. Puoi pensare a un’immagine di Facebook. Alcuni anni fa, dovevi taggare i tuoi amici manualmente. Al giorno d’oggi, con l’aiuto dell’IA, Facebook ti dà la raccomandazione di un amico.
L’intelligenza artificiale è utilizzata in tutti i settori, dal marketing alla catena di approvvigionamento, dalla finanza, al settore della trasformazione alimentare. Secondo un sondaggio McKinsey, i servizi finanziari e la comunicazione ad alta tecnologia stanno guidando i campi dell’IA.
Perché l’IA è in forte espansione ora?
Ora in questo tutorial di test sull’intelligenza artificiale, impariamo perché l’IA è in forte espansione ora. Comprendiamo dal diagramma sottostante.
Una rete neurale è uscita dagli anni Novanta con il seminale articolo di Yann LeCun. Tuttavia, ha iniziato a diventare famoso intorno al 2012. Spiegato da tre fattori critici per la sua popolarità sono:
- Hardware
- Dati
- Algoritmo
L’apprendimento automatico è un campo sperimentale, il che significa che ha bisogno di dati per testare nuove idee o approcci. Con il boom di Internet, i dati sono diventati più facilmente accessibili. Inoltre, aziende giganti come NVIDIA e AMD hanno sviluppato chip grafici ad alte prestazioni per il mercato dei giochi.
Hardware
Negli ultimi vent’anni, la potenza della CPU è esplosa, consentendo all’utente di addestrare un piccolo modello di deep learning su qualsiasi laptop. Tuttavia, per elaborare un modello di apprendimento profondo per la visione artificiale o l’apprendimento profondo, è necessaria una macchina più potente. Grazie all’investimento di NVIDIA e AMD, è disponibile una nuova generazione di GPU (unità di elaborazione grafica). Questi chip consentono calcoli paralleli. Significa che la macchina può separare i calcoli su diverse GPU per accelerare i calcoli.
Ad esempio, con una NVIDIA TITAN X, ci vogliono due giorni per addestrare un modello chiamato ImageNet contro settimane per una CPU tradizionale. Inoltre, le grandi aziende utilizzano cluster di GPU per addestrare il modello di deep learning con NVIDIA Tesla K80 perché aiuta a ridurre il costo del data center e fornisce prestazioni migliori.
Dati
Il deep learning è la struttura del modello e i dati sono il fluido per renderlo vivo. I dati alimentano l’intelligenza artificiale. Senza dati non si può fare nulla. Le ultime tecnologie hanno ampliato i confini dell’archiviazione dei dati. È più facile che mai archiviare una quantità elevata di dati in un data center.
La rivoluzione di Internet rende disponibile la raccolta e la distribuzione dei dati per alimentare l’algoritmo di apprendimento automatico. Se hai familiarità con Flickr, Instagram o qualsiasi altra app con immagini, puoi indovinare il loro potenziale AI. Ci sono milioni di immagini con tag disponibili su questi siti web. Queste immagini possono essere utilizzate per addestrare un modello di rete neurale a riconoscere un oggetto sull’immagine senza la necessità di raccogliere ed etichettare manualmente i dati.
L’intelligenza artificiale combinata con i dati è il nuovo oro. I dati sono un vantaggio competitivo unico che nessuna azienda dovrebbe trascurare. L’intelligenza artificiale fornisce le migliori risposte dai tuoi dati. Quando tutte le aziende possono avere le stesse tecnologie, quella con i dati avrà un vantaggio competitivo sull’altra. Per dare un’idea, il mondo crea circa 2,2 exabyte, o 2,2 miliardi di gigabyte, ogni giorno.
Un’azienda ha bisogno di fonti di dati eccezionalmente diverse per essere in grado di trovare i modelli e apprendere e in un volume sostanziale.
Algoritmo
L’hardware è più potente che mai, i dati sono facilmente accessibili, ma una cosa che rende la rete neurale più affidabile è lo sviluppo di algoritmi più accurati. Le reti neurali primarie sono una semplice matrice di moltiplicazione senza proprietà statistiche approfondite. Dal 2010 sono state fatte scoperte notevoli per migliorare la rete neurale
L’intelligenza artificiale utilizza un algoritmo di apprendimento progressivo per consentire ai dati di eseguire la programmazione. Significa che il computer può insegnare a se stesso come eseguire diversi compiti, come trovare anomalie, diventare un chatbot.
Sommario
L’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico sono due termini che creano confusione. L’intelligenza artificiale è la scienza della macchina da addestramento per imitare o riprodurre il compito umano. Uno scienziato può utilizzare diversi metodi per addestrare una macchina. All’inizio dell’era dell’IA, i programmatori scrivevano programmi hardcoded, ovvero digitavano ogni possibilità logica che la macchina può affrontare e come rispondere. Quando un sistema diventa complesso, diventa difficile gestire le regole. Per superare questo problema, la macchina può utilizzare i dati per apprendere come prendersi cura di tutte le situazioni da un determinato ambiente.
La caratteristica più importante per avere un’intelligenza artificiale potente è avere abbastanza dati con una notevole eterogeneità. Ad esempio, una macchina può imparare lingue diverse purché abbia abbastanza parole da cui imparare.
L’intelligenza artificiale è la nuova tecnologia all’avanguardia. I venture capitalist stanno investendo miliardi di dollari in startup o progetti di intelligenza artificiale. McKinsey stima che l’intelligenza artificiale possa aumentare ogni settore con un tasso di crescita almeno a due cifre.
