Il vostro telefono sa cosa state per digitare prima che lo facciate. Netflix sa quale sarà la prossima abbuffata. Banche sapere se si riuscirà a rimborsare un prestito. Spotify conosce le canzoni che riprodurrete a ripetizione.
Ma come? Chi ci osserva segretamente?
Piccioni sensitivi? Una società segreta di persone che leggono la mente? O vostra madre, perché in qualche modo sa sempre tutto?
No, non è così. Si tratta di algoritmi di intelligenza artificiale.
Questi sistemi rendono previsioni terribilmente accurate leggendo tonnellate di dati e analizzando i modelli.
Ma cos'è esattamente un algoritmo di IA? Come funziona?
Quali sono i suoi diversi tipi e come viene utilizzato nelle applicazioni reali? Tutto questo e molto altro ancora nel blog di oggi.
Partiamo dall'inizio.
Cosa sono gli algoritmi di intelligenza artificiale?
Gli algoritmi di IA sono utilizzati nella vita quotidiana tecnologia - Google Search, Siri, le raccomandazioni di Netflix - ma sono utilizzati anche nel rilevamento delle frodi, nelle auto a guida autonoma e nella diagnostica medica.
Le radici dell'IA risalgono agli anni '40, quando Alan Turing pose una domanda, "Le macchine possono pensare?"
Negli anni '50 ha ideato la Macchina di Turing, che è stata successivamente testata con Test di Turing. Ha mostrato come le macchine possano seguire passi logici per risolvere i problemi.
Non preoccupatevi più che l'intelligenza artificiale rilevi i vostri messaggi. Undetectable AI Può aiutarvi:
- Fate apparire la vostra scrittura assistita dall'intelligenza artificiale simile all'uomo.
- Bypass tutti i principali strumenti di rilevamento dell'intelligenza artificiale con un solo clic.
- Utilizzo AI in modo sicuro e con fiducia a scuola e al lavoro.
Negli anni '50 e '60, alcuni programmi (Logic Theorist) potevano dimostrare teoremi matematici.
Ma c'era un problema: non potevano imparare. Ogni singola regola doveva essere programmata manualmente.
L'IA è essenzialmente solo un insieme di istruzioni-Un algoritmo che aiuta le macchine a prendere decisioni.
Alcune sono semplici, come il filtraggio delle e-mail di spam. Altri sono più complessi, come la previsione dei rischi di malattia sulla base delle cartelle cliniche.
Ma siamo chiari: l'intelligenza artificiale non pensa da sola. Dipende da programmazione umana e apprendimento coerente per migliorare il proprio lavoro.
Vediamo di capirlo con un esempio,
L'intelligenza artificiale aiuta nelle decisioni più importanti. Prendiamo ad esempio una banca che approva un prestito. Potrebbe utilizzare un Albero decisionale (un semplice modello di intelligenza artificiale che funziona come un diagramma di flusso):
- Il richiedente ha un reddito stabile? No → Negare il prestito. Sì → Controllare il punteggio di credito.
- Buon punteggio di credito? No → Riconsiderare. Sì → Controllare i prestiti esistenti.
- Troppi prestiti? Rischio elevato. Pochi prestiti? Rischio minore.
Alla fine del processo, l'IA approva o nega il prestito in base a una logica strutturata.
Ora viene la parte successiva...
Come gli algoritmi di intelligenza artificiale consentono l'apprendimento automatico e l'automazione
Vedetela così.
Immaginate di insegnare a un bambino come riconoscere i cani.
Un insegnante mostrava loro delle immagini, ne indicava le caratteristiche principali e, col tempo, sarebbero diventati più bravi a individuarne una nella vita reale.
Gli algoritmi di intelligenza artificiale imparano allo stesso modo apprendimento da enormi quantità di dati per fare previsioni e automatizzare le attività.
1 - Previsione
Un algoritmo di regressione studia le informazioni passate per fare previsioni automatiche in tempo reale.
Ad esempio, Netflix vi consiglia gli spettacoli in base alle previsioni. Se vi è piaciuto Stranger Things, potrebbe suggerire Dark o L'Accademia degli Ombrelli perché altri che hanno apprezzato Stranger Things ha guardato anche quelli.
2 - Apprendimento automatico
Ma l'IA non si limita a fare previsioni, si adatta.
L'apprendimento automatico consente ai computer di apprendere e migliorare grazie all'esperienza senza essere esplicitamente programmati.
Ad esempio, E se vi piacesse Stranger Things solo per i suoi elementi fantascientifici ma odiaste l'horror? E se si preferissero programmi brevi e dal ritmo incalzante rispetto a drammi dal ritmo lento? L'algoritmo di Netflix analizzerà le vostre attività a livello profondo e modificherà le raccomandazioni.
3 - Automazione
Poi c'è l'automazione.
L'automazione è il processo di utilizzo della tecnologia per eseguire attività con un intervento umano minimo.
Ad esempio, Le auto a guida autonoma fanno qualcosa di simile, utilizzando la computer vision per "vedere" la strada, riconoscere i segnali di stop e imparare da ogni chilometro percorso.
Più dati elaborano, più diventano intelligenti.
Come funzionano gli algoritmi dell'intelligenza artificiale (passo dopo passo)
Proprio come una persona che impara una nuova abilità, anche l'intelligenza artificiale apprende le cose passo dopo passo.
Vediamo come si può scomporre utilizzando la funzione di riconoscimento delle immagini del motore di ricerca di Google.
Fase # 1 - Raccolta dei dati
Tutto parte dai dati. L'intelligenza artificiale ha bisogno di centinaia di migliaia di esempi da cui imparare. Nel riconoscimento delle immagini, questo include:
- Milioni di immagini etichettate (ad esempio, immagini di gatti etichettate come "gatto", immagini di cani etichettate come "cane").
- Variazione dell'illuminazione, degli angoli e della qualità.
- Dimensioni, colori e forme diverse dello stesso oggetto.
- Casi limite (immagini sfocate, oggetti parzialmente nascosti, basso contrasto).
Fase # 2 - Preelaborazione
Le immagini grezze contengono molte informazioni non necessarie, come immagini sfocate o di bassa qualità, oggetti non correlati e immagini disordinate, ecc.
Prima di addestrare l'intelligenza artificiale, i dati devono essere puliti e standardizzati. Questo include:
- Ridimensionare le immagini a dimensioni uniformi per poterle elaborare in modo coerente.
- Normalizzazione della scala di grigi o del colore per garantire che la luminosità e il contrasto non traggano in inganno l'IA.
- Rimozione dei disturbi, come gli elementi di sfondo non necessari che non contribuiscono all'identificazione dell'oggetto.
Fase # 3 - Formazione
L'intelligenza artificiale non "vedere" immagini come fanno gli esseri umani. Le vede come numeri, migliaia di pixel, ciascuno con un valore che rappresenta la luminosità e il colore.
Per dare un senso a tutto ciò, l'intelligenza artificiale utilizza una rete neurale convoluzionale (CNN), un tipo speciale di modello di apprendimento profondo costruito per il riconoscimento delle immagini.
Ecco come le CNN analizzano un'immagine:
- Livelli di convoluzione: L'intelligenza artificiale scansiona l'immagine in più parti, rilevando prima forme semplici (linee, curve) e poi riconoscendo caratteristiche complesse (occhi, orecchie, baffi).
- Strati di pooling: Questi rimpiccioliscono l'immagine, mantenendo i dettagli essenziali e scartando i pixel non necessari.
- Strati completamente collegati: L'intelligenza artificiale collega le caratteristiche rilevate per fare una previsione finale: se vede orecchie a punta e baffi, identifica un gatto.
Questo processo comporta epoche.
Immaginate di imparare a riconoscere le diverse specie di uccelli. La prima volta che vedete un passero e un piccione, potreste confonderli.
Ma dopo aver osservato le immagini, studiato le loro caratteristiche e ricevuto un feedback, si migliora.
L'intelligenza artificiale impara allo stesso modo.
Un'epoca è un ciclo completo in cui l'intelligenza artificiale esamina tutti i dati di addestramento, fa previsioni, controlla gli errori e si adegua.
Lo fa più volte, proprio come quando ci si esercita più volte per migliorare un'abilità.
Fase # 4 - Collaudo
Prima che l'IA sia pronta per l'uso nel mondo reale, deve essere testata. Ciò comporta:
- Nutrendolo con immagini che non ha mai visto prima.
- Misura la sua accuratezza: etichetta correttamente un gatto come gatto?
- Controllo dell'overfitting, quando l'intelligenza artificiale memorizza i dati di addestramento ma fatica con le nuove immagini.
Se l'intelligenza artificiale fallisce troppo spesso, torna ad addestrarsi finché non riesce a identificare in modo affidabile le immagini che non ha mai incontrato.
Passo # 5 - Installazione
Una volta addestrato e testato, il modello AI viene distribuito. Quando gli diamo in pasto un'immagine. Il modello..:
- Scomposizione in valori di pixel
- Eseguire tutti gli strati appresi
- Generare un punteggio di probabilità per ogni possibile etichetta
- Scegliere la classificazione più probabile
Un risultato tipico potrebbe essere il seguente:
- Cat: 99.7% probabilità
- Cane: probabilità di 0,2%
- Altro: 0,1% probabilità
Tipi di algoritmi di intelligenza artificiale e loro utilizzo
Proprio come le persone hanno diversi modi di imparare - alcuni leggendo, altri facendo - l'intelligenza artificiale ha diversi tipi di algoritmi, ciascuno adatto a compiti specifici.
1 - Apprendimento supervisionato
Immaginate un bambino che impara a riconoscere le mele e le arance. L'insegnante etichetta le immagini come:
"Questa è una mela".
"Questa è un'arancia".
Con il tempo, imparano a distinguere. Questo è l'apprendimento supervisionato: l'intelligenza artificiale viene addestrata su dati etichettati e impara a fare previsioni.
Ad esempio,
L'algoritmo AI di filtri antispam analizza migliaia di e-mail etichettate come "spam" o "non spam" e apprende i modelli.
- L'e-mail contiene determinate parole chiave?
- Proviene da un mittente sospetto?
Con il tempo, migliora la capacità di catturare lo spam prima che arrivi nella casella di posta elettronica.
L'apprendimento supervisionato alimenta i modelli di regressione, che prevedono cose come i prezzi delle case, e i modelli di classificazione, che decidono se un'e-mail appartiene allo spam o alla casella di posta principale.
2 - Apprendimento non supervisionato
Ora immaginate di dare a quello stesso bambino un cesto di frutta senza dirgli quali sono le mele o le arance.
Invece, li raggruppano in base a somiglianze, colore, forma, consistenza.
Si tratta di apprendimento non supervisionato: l'intelligenza artificiale trova modelli nei dati senza etichette.
Ad esempio,
Le banche non sempre sanno immediatamente se una transazione è fraudolenta, ma L'intelligenza artificiale può aiutare a prevenire le frodi.
Analizza milioni di acquisti, imparando cosa è "normale" per ogni cliente e cosa no.
Supponiamo che ogni settimana compriate generi alimentari e benzina. Poi, all'improvviso, volete comprare un'auto di lusso da $5.000 in un altro Paese.
L'intelligenza artificiale lo segnalerà come sospetto e potrebbe bloccare la carta o inviarvi un rapido "Sei stato tu?" messaggio.
3 - Apprendimento per rinforzo
Ora diciamo che gli diamo una sfida: ogni volta che sceglie correttamente una mela, riceve una caramella. Se sceglie il frutto sbagliato, ne perde una.
Con il tempo, imparano il modo migliore per ottenere il maggior numero di caramelle. Questo è apprendimento per rinforzo.
L'intelligenza artificiale fa la stessa cosa: prova diverse azioni, impara dagli errori e si adatta in base a premi e penalità.
Ad esempio,
Auto a guida autonoma non iniziano sapendo guidare.
Ma dopo aver analizzato milioni di chilometri di dati stradali, sono diventati più bravi a frenare, a inserirsi nel traffico e ad evitare gli ostacoli.
Ogni errore è una lezione. Ogni successo li rende più intelligenti.
4 - Reti neurali e apprendimento profondo
Alcuni problemi sono troppo complicati per le regole semplici. È qui che entrano in gioco le reti neurali.
Sono stati progettati per funzionare come il cervello umano, riconoscendo gli schemi e prendendo decisioni senza bisogno di ogni singola istruzione.
Ad esempio,
A computer tradizionale potrebbero avere difficoltà con angolazioni, luci o espressioni diverse.
Ma un modello di apprendimento profondo (una rete neurale con più strati) può imparare a riconoscere i volti, indipendentemente dalle condizioni.
Proprio come le persone hanno diversi modi di imparare - alcuni leggendo, altri facendo - l'intelligenza artificiale ha diversi tipi di algoritmi, ciascuno adatto a compiti specifici.
Algoritmi di intelligenza artificiale nelle applicazioni del mondo reale
Come il rilevatore di immagini AI usa gli algoritmi per individuare le immagini create dall'AI
Le immagini generate dall'intelligenza artificiale sono ormai così realistiche che le persone riescono a malapena a distinguerle dalle foto reali.
Ma i rilevatori di immagini AI sono addestrati a vedere oltre la superficie.
Tecnica # 1 - Rilevamento delle anomalie
Il processo inizia con il rilevamento delle anomalie, che cerca tutto ciò che non appartiene.
Se un'immagine presenta texture innaturali, illuminazione incoerente o bordi sfocati. Rilevatore di immagini AI solleva una bandiera rossa.
Tecnica # 2 - Reti adversali generative
Un modo per individuare le immagini generate dall'IA è osservare i modelli nascosti lasciati dalla tecnologia che le crea.
Questi modelli provengono dalle Reti Generative Adversariali (GAN), che alimentano la maggior parte delle immagini AI.
Proprio come ogni artista ha uno stile unico, le GAN creano modelli che non sono presenti nelle foto del mondo reale.
Rilevatore di immagini AI è addestrato a riconoscere questi schemi, il che aiuta a determinare se un'immagine è stata generata da un'intelligenza artificiale.
Tecnica # 3 - Metadati
Al di là della semplice osservazione dei pixel, un Rilevatore di immagini AI esamina anche i metadati, che agiscono come l'impronta digitale di un'immagine.
Questi dati includono dettagli come il momento e il luogo in cui è stata scattata una foto e il dispositivo che l'ha catturata.
Se un'immagine dichiara di risalire al 2010 ma in realtà è stata creata da uno strumento di intelligenza artificiale la scorsa settimana, Rilevatore di immagini AI lo segnalerà come sospetto.
I pregiudizi negli algoritmi di intelligenza artificiale e come ridurli
L'intelligenza artificiale dovrebbe essere equa, ma a volte non è così. I pregiudizi dell'IA possono verificarsi in due modi:
- Bias dei dati - Si verifica quando alcuni gruppi sono sottorappresentati nei dati di addestramento.
- Model Bias - Si verifica quando l'IA commette più errori per un gruppo rispetto a un altro, rafforzando i risultati ingiusti.
Lo strumento di assunzione distorto di Amazon
Nel 2014, Amazon ha dovuto abbandonare uno strumento di assunzione AI perché era prevenuta nei confronti delle donne.
Il sistema ha imparato dai dati sulle assunzioni precedenti, in cui erano stati assunti più uomini per i ruoli tecnologici, quindi ha iniziato a favorire i candidati uomini e a penalizzare i curriculum che includevano parole come "femminile" (come "club di scacchi femminile").
L'IA non stava cercando di essere ingiusta, ma ha imparato da dati distorti e li ha portati avanti.
Problemi di privacy nella raccolta dei dati dell'intelligenza artificiale
Ogni volta che si utilizza un'applicazione, si naviga sul web o si effettua un acquisto, vengono raccolti dati.
Alcuni sono ovvi, come il nome, l'e-mail o i dati di pagamento.
Ma ci sono dati nascosti come la posizione GPS, la cronologia degli acquisti, il comportamento di digitazione e le abitudini di navigazione.
Le aziende utilizzano queste informazioni per personalizzare le esperienze, consigliare prodotti e migliorare i servizi.
Con così tanti dati in circolazione, i rischi sono inevitabili:
- Violazioni dei dati - Gli hacker possono rubare le informazioni degli utenti.
- Re-identificazione - Anche i dati anonimizzati possono essere collegati alle persone.
- Uso non autorizzato - Le aziende potrebbero abusare dei dati a scopo di lucro o di influenza.
Anche quando le aziende dichiarano di anonimizzare i dati, gli studi hanno dimostrato che i modelli possono rivelare le identità degli utenti con un numero sufficiente di informazioni.
Per proteggere la privacy degli utenti, le aziende utilizzano:
- Anonimizzazione - Rimuove i dati personali dagli insiemi di dati.
- Apprendimento federato - I modelli di intelligenza artificiale si addestrano sul dispositivo senza inviare i dati grezzi a un server centrale. (ad esempio, Gboard di Google).
- Privacy differenziale - Aggiunge un rumore casuale ai dati prima della raccolta per impedire il tracciamento (ad esempio, il sistema iOS di Apple).
Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono essere completamente neutrali?
L'intelligenza artificiale non viene creata nel vuoto.
È costruito da esseri umani, addestrato su dati umani e utilizzato nella società umana. Quindi può mai essere veramente neutrale?
Risposta breve: No. Almeno, non ancora.
L'intelligenza artificiale impara dai dati del mondo reale, che sono accompagnati da tutti i pregiudizi, le ipotesi e le imperfezioni degli esseri umani che li hanno creati.
Prendete lo strumento di recidiva COMPAS, ad esempio.
È stato progettato per prevedere quali criminali hanno maggiori probabilità di recidiva.
Sembra semplice, vero?
Ma gli studi hanno dimostrato che l'algoritmo segnalava in modo sproporzionato gli imputati neri come ad alto rischio rispetto a quelli bianchi.
Non è parziale perché qualcuno l'ha programmata per esserlo, ma perché ha ereditato modelli da un sistema di giustizia penale difettoso.
Quindi, l'IA può mai essere resa equa?
Alcuni esperti la pensano così.
I ricercatori hanno sviluppato vincoli di equità, tecniche matematiche progettate per costringere i modelli di intelligenza artificiale a trattare gruppi diversi in modo più equo.
Anche le verifiche dei pregiudizi e i set di dati di formazione diversificati contribuiscono a ridurre i risultati distorti.
Ma anche con tutte queste salvaguardie, la vera neutralità è difficile da raggiungere.
E anche se riuscissimo a rendere l'intelligenza artificiale completamente "neutro". dovremmo?
L'intelligenza artificiale non prende decisioni in una bolla. Influisce su persone reali in modi reali.
La realtà è che l'IA riflette il mondo che noi alimentiamo.
Se vogliamo un'IA imparziale, dobbiamo prima affrontare i pregiudizi presenti nei nostri sistemi.
Altrimenti, non facciamo altro che insegnare alle macchine a rispecchiare i nostri difetti, solo più velocemente e su scala.
Domande frequenti sugli algoritmi di intelligenza artificiale
Qual è l'algoritmo di intelligenza artificiale più comune?
Le reti neurali, in particolare l'apprendimento profondo, sono oggi al centro della maggior parte delle applicazioni di IA.
Sono loro che alimentano strumenti come ChatGPT, il software di riconoscimento facciale e i sistemi di raccomandazione che suggeriscono cosa guardare o comprare in seguito.
Gli algoritmi di intelligenza artificiale sono la stessa cosa dell'apprendimento automatico?
Non esattamente. L'intelligenza artificiale è un grande ombrello che comprende molte tecnologie diverse e l'apprendimento automatico ne è solo una parte.
L'apprendimento automatico si riferisce in particolare ai sistemi di intelligenza artificiale che apprendono modelli dai dati piuttosto che seguire regole rigide e pre-programmate.
Ma non tutta l'IA si basa sull'apprendimento automatico: alcuni utilizzano altri metodi, come i sistemi basati su regole.
Come migliorano gli algoritmi di intelligenza artificiale nel tempo?
L'intelligenza artificiale migliora con l'esperienza, un po' come fanno gli esseri umani.
Più dati un algoritmo elabora, più diventa bravo a individuare gli schemi e a fare previsioni accurate.
La messa a punto dei suoi parametri, l'uso di tecniche come l'apprendimento per rinforzo e l'aggiornamento continuo dei dati di addestramento contribuiscono a perfezionare le sue prestazioni.
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Riflessioni finali: Il futuro degli algoritmi di intelligenza artificiale
Cosa significa tutto questo per noi?
L'intelligenza artificiale influenza quotidianamente le nostre decisioni. Decide cosa guardare, cosa comprare e persino quanto è sicuro il nostro conto in banca.
Ma ecco la domanda...
Se l'intelligenza artificiale sta imparando da noi, cosa le stiamo insegnando?
Ci stiamo assicurando che sia equo, imparziale e utile? O lasciamo che raccolga gli stessi errori che commettono gli esseri umani?
E se l'intelligenza artificiale continua a diventare più intelligente, cosa succederà dopo? Sarà sempre uno strumento che controlliamo o un giorno potrebbe iniziare a fare scelte che non comprendiamo appieno?
Forse la domanda più importante non è cosa può fare l'IA, ma cosa dovremmo lasciarle fare.
Cosa ne pensate?