L’Intelligenza Artificiale (IA) è un campo che, oltre a essere in continua e rapida evoluzione, è già profondamente integrato nella nostra quotidianità, rivoluzionando svariati settori. Per chiunque voglia capire il motore di questo cambiamento, è fondamentale comprenderne i meccanismi e le possibilità di apprendimento. In questo articolo, esploreremo il funzionamento dell’IA e risponderemo a una domanda sempre più comune: è possibile imparare l’IA da soli?
L’intelligenza artificiale è la capacità di un sistema di mostrare abilità umane come il ragionamento, l’apprendimento, la pianificazione e la creatività. Un sistema di IA permette a un computer di comprendere l’ambiente circostante, mettersi in relazione con ciò che percepisce e risolvere problemi per raggiungere un obiettivo specifico. Il suo funzionamento si basa sulla ricezione di dati, che vengono processati per produrre una risposta.
Questi sistemi sono in grado di adattare il proprio comportamento analizzando gli effetti delle azioni precedenti e lavorando in autonomia. I progressi nella potenza dei computer, la disponibilità di grandi quantità di dati e lo sviluppo di nuovi algoritmi hanno permesso all’IA di fare notevoli passi avanti negli ultimi anni.
Il machine learning è un sottoinsieme dell’IA che si occupa dell’addestramento degli algoritmi per riconoscere schemi e fare previsioni. Il deep learning, o apprendimento profondo, è un sottoinsieme del machine learning che si distingue per l’uso di reti neurali artificiali. Queste reti sono composte da più strati di “nodi” (neuroni artificiali) interconnessi, organizzati in modo simile alle strutture neuronali del cervello umano.
In pratica, mentre un modello di machine learning tradizionale potrebbe analizzare un’immagine identificando manualmente caratteristiche specifiche (come bordi e colori), un modello di deep learning lo fa in modo autonomo. Ogni strato della rete neurale analizza le informazioni ricevute dallo strato precedente, imparando a riconoscere dettagli sempre più complessi. Ad esempio, per riconoscere un volto in una foto, il primo strato potrebbe individuare linee e curve, il secondo strato potrebbe combinare queste linee per formare contorni e forme più definite (come gli occhi o il naso), e gli strati successivi potrebbero assemblare queste forme per riconoscere il volto intero.
I sistemi di intelligenza artificiale non imparano tutti allo stesso modo. Esistono tre approcci principali, ognuno con le sue caratteristiche specifiche:
L’IA è ormai ovunque. Pensa agli assistenti vocali come Alexa o Siri, che comprendono i comandi e rispondono. I sistemi di raccomandazione di Netflix o Spotify usano l’IA per suggerire contenuti in base alle tue preferenze.
Ma l’IA non si limita al consumo: sta rivoluzionando anche il mondo del lavoro. Ad esempio, è sempre più fondamentale per i project manager, usata per prevedere i rischi e automatizzare la pianificazione, e per le risorse umane, applicata per velocizzare la selezione dei candidati e personalizzare i percorsi di formazione.
Assolutamente sì. Imparare l’IA da soli è possibile grazie alla vasta disponibilità di risorse online. Ecco i passi per iniziare:
Ricorda che l’apprendimento dell’IA è un percorso continuo che richiede pazienza e perseveranza.
L’IA offre vantaggi significativi, come l’automazione di compiti ripetitivi e l’analisi di dati complessi per decisioni più informate. Tuttavia, presenta anche dei limiti: i modelli possono essere influenzati da pregiudizi presenti nei dati di addestramento, e sollevano importanti questioni etiche riguardo la privacy, la sicurezza e l’impatto sul lavoro.
A tal proposito, Valentino Megale, Program Director dell’International Master in Artificial Intelligence di Rome Business School, offre una prospettiva approfondita:
“L’IA è più di un semplice tool, ed operare con tale tecnologia (soprattutto in contesti professionali) richiede competenze che vanno oltre le tradizionali skill tecniche, quali ad esempio capacità di negoziazione, cura della semantica di settore, comprensione dei risvolti etici e sociali mediante framework dedicati, e analisi dei processi in chiave strategica.
I recenti sviluppi dell’IA hanno drasticamente abbassato la soglia di ingresso alle sue funzionalità, rendendole accessibili così a un pubblico più vasto e non necessariamente tecnico, e riposizionando l’interazione uomo-macchina su un piano spesso puramente conversazionale, capace di coinvolgere anche aspetti relazionali ed emotivi.
Questo fa sì che tale tecnologia abbia oggi il potenziale di scardinare le tradizionali dinamiche di collaborazione tra team, influenzare la nostra capacità di accedere all’informazione e interpretarne la validità, e persino esporci a nuovi paradigmi di vulnerabilità di cybersecurity. La necessaria AI literacy si traduce così in competenze marcatamente traversali, supportate da una metodologia improntata all’adattabilità funzionale a tenere il passo con le sue future evoluzioni.”
Valentino Megale
Imprenditore con 7 anni di esperienza nel settore della salute digitale
Per eccellere in questo ambito, servono solide competenze di gestione e una visione strategica. Per sviluppare queste capacità, l’International Master in Artificial Intelligence di Rome Business School ti fornisce le conoscenze e gli strumenti necessari per trasformare la tua visione in realtà.
