Che cos’è l’intelligenza artificiale?

L’Intelligenza Artificiale è un campo multidisciplinare dell’informatica che si concentra sulla creazione di macchine, sistemi o applicazioni software in grado di eseguire compiti che di solito richiedono l’intelligenza umana. Questi compiti includono, ma non solo, la risoluzione di problemi, il ragionamento, l’apprendimento, la comprensione del linguaggio naturale, il riconoscimento di modelli e l’adattamento a nuove situazioni.

Tipi di IA: IA ristretta e IA generale

L’intelligenza artificiale può essere classificata in due tipi principali:

IA ristretta (o IA debole): L’IA ristretta è progettata per eseguire compiti specifici o risolvere problemi particolari. Eccelle in un dominio predefinito e non possiede un’intelligenza o una coscienza generale. Ne sono un esempio gli assistenti personali virtuali come Siri e Alexa, i sistemi di raccomandazione e gli algoritmi di riconoscimento delle immagini.

IA generale (o IA forte): L’IA generale rappresenta l’obiettivo ipotetico di creare macchine che possiedono un’intelligenza simile a quella umana e sono in grado di svolgere un’ampia gamma di compiti, di imparare dall’esperienza e di adattarsi a diversi ambienti. L’IA generale rimane un’aspirazione a lungo termine.

Come l’IA si distingue dalla programmazione tradizionale

L’intelligenza artificiale si distingue dalla programmazione tradizionale per il suo approccio basato sui dati e sull’apprendimento. Nella programmazione tradizionale, gli sviluppatori creano regole e istruzioni esplicite per governare il comportamento di un computer, mentre i sistemi di IA, in particolare quelli che impiegano l’apprendimento automatico, imparano dai modelli e dalle relazioni dei dati. Invece di affidarsi a regole artigianali, gli algoritmi di IA scoprono autonomamente queste regole e adattano le loro prestazioni attraverso l’addestramento.

Inoltre, l’IA mostra una notevole capacità di apprendimento dinamico, migliorando continuamente quando incontra nuovi dati. I programmi tradizionali, invece, sono statici e richiedono modifiche manuali del codice per gli aggiornamenti. I sistemi di IA, una volta addestrati, possono operare autonomamente, prendendo decisioni e facendo previsioni senza il costante intervento umano.

Quali sono i linguaggi di programmazione utilizzati nell’IA?

Ecco alcuni dei linguaggi di programmazione più diffusi per l’IA:

1. Python: Python è il linguaggio di programmazione più utilizzato per l’IA e l’apprendimento automatico. Offre un vasto ecosistema di librerie e framework come TensorFlow, PyTorch, sci-kit-learn e Keras, che semplificano lo sviluppo dell’IA. La leggibilità e la facilità d’uso di Python lo rendono uno dei preferiti dai ricercatori e dagli sviluppatori.
2. R: R è un altro linguaggio frequentemente utilizzato nell’IA, in particolare per l’analisi statistica e la visualizzazione dei dati. Ha una forte comunità di utenti in campi come la scienza dei dati e la bioinformatica. Librerie come Caret e randomForest sono popolari per le attività di apprendimento automatico in R.
3. Java: Java è rinomato per la sua portabilità e scalabilità, che lo rendono una scelta solida per le applicazioni di intelligenza artificiale che richiedono prestazioni elevate ed elaborazione di dati su larga scala. Le librerie di Java, come Deeplearning4j e Weka, soddisfano diverse esigenze di AI.
4. C++: Il C++ è preferito per le applicazioni di IA che richiedono efficienza e controllo a basso livello sulle risorse hardware. Viene spesso utilizzato nello sviluppo di giochi, nella robotica e nei sistemi in tempo reale. Librerie come Shark e Dlib forniscono funzionalità di IA in C++.
5. Julia: Julia sta guadagnando popolarità nella comunità dell’IA grazie alle sue elevate prestazioni e alla sua facilità d’uso. È adatto al calcolo scientifico e all’analisi numerica. Pacchetti come Flux.jl e MLJ offrono funzionalità di apprendimento automatico in Julia.
6. Lisp: Il Lisp ha una lunga storia nella ricerca sull’intelligenza artificiale ed è noto per le sue capacità di ragionamento simbolico. Common Lisp e Clojure sono due dialetti utilizzati nei progetti di IA.
7. Prolog: Il Prolog è un linguaggio di programmazione logica spesso utilizzato nella rappresentazione della conoscenza e nei sistemi basati su regole. È particolarmente utile per i sistemi esperti e l’ingegneria della conoscenza.
8. Matlab: MATLAB è ampiamente utilizzato in ambito accademico e industriale per il calcolo numerico, l’elaborazione delle immagini e l’elaborazione dei segnali legati all’IA. Dispone di toolbox specializzati per l’apprendimento automatico e l’apprendimento profondo.
9. JavaScript: JavaScript sta guadagnando terreno nello sviluppo dell’IA per applicazioni basate sul web e interfacce interattive di IA. Librerie come TensorFlow.js consentono l’IA nel browser.

La scelta del linguaggio di programmazione dipende da fattori quali gli obiettivi del progetto, le competenze esistenti, il supporto della comunità e i requisiti di prestazione.

Come creare un’intelligenza artificiale da zero – Fasi principali

Scopriamo i passaggi chiave e le considerazioni essenziali che vi permetteranno di dare vita al vostro progetto di intelligenza artificiale:

Prerequisiti per la creazione di un’intelligenza artificiale

Prima di intraprendere il viaggio verso la creazione di una propria IA, è essenziale gettare solide basi di conoscenza e acquisire gli strumenti e le risorse necessarie. Questa sezione illustra i prerequisiti necessari per iniziare:

Requisiti hardware

La potenza di calcolo dell’hardware può avere un impatto significativo sulle capacità di sviluppo dell’IA. Considerate i seguenti aspetti hardware:

• CPU e GPU: Molte attività di IA, in particolare l’apprendimento profondo, traggono vantaggio da CPU e GPU potenti. Le GPU, in particolare, sono particolarmente adatte per accelerare l’addestramento delle reti neurali. Potrebbe essere necessario investire in un computer o in risorse GPU basate su cloud.
• Memoria e archiviazione: I progetti di intelligenza artificiale spesso prevedono l’utilizzo di modelli e insiemi di dati di grandi dimensioni. Per gestire queste risorse in modo efficiente, sono necessari RAM e spazio di archiviazione sufficienti.

Strumenti software

Scegliere un ambiente di sviluppo integrato (IDE) adatto per la codifica dei progetti di IA. Tra le opzioni più diffuse vi sono Jupyter Notebook, PyCharm e Visual Studio Code, che offrono tutti funzioni di modifica, debug e visualizzazione del codice.

Lo sviluppo dell’IA si basa molto su framework e librerie che forniscono strumenti e algoritmi precostituiti. Le librerie Python come TensorFlow, PyTorch e sci-kit-learn sono ampiamente utilizzate per l’apprendimento automatico e l’apprendimento profondo. Familiarizzate con queste librerie per accelerare il processo di sviluppo dell’intelligenza artificiale.

Raccolta e preparazione dei dati

Le fondamenta di qualsiasi progetto di IA di successo risiedono nella qualità e nella preparazione dei dati su cui si basa. Questa sezione illustra le fasi cruciali della raccolta e della preparazione dei dati per lo sviluppo dell’IA:

Acquisizione dei dati

I dataset disponibili pubblicamente sono una risorsa preziosa per i progetti di IA. Coprono un’ampia gamma di settori e possono far risparmiare tempo e fatica. Le fonti più diffuse per i set di dati pubblici includono siti web governativi, istituzioni accademiche e archivi di dati come Kaggle e UCI Machine Learning Repository.

Nei casi in cui i set di dati adatti non siano prontamente disponibili, si possono utilizzare tecniche di scraping dei dati per raccogliere dati da siti web e fonti online. Strumenti e librerie di scraping web come BeautifulSoup e Scrapy sono comunemente utilizzati a questo scopo.

In alcuni scenari, potrebbe essere necessario generare dati sintetici per integrare il set di dati. Ciò può essere ottenuto utilizzando tecniche di generazione di dati o simulazioni, assicurandosi di disporre di dati sufficientemente diversificati per addestrare e testare efficacemente il modello di intelligenza artificiale.

Pulizia dei dati

I dati grezzi spesso contengono rumore, che può assumere la forma di anomalie, errori o informazioni irrilevanti. La pulizia dei dati comporta l’identificazione e la rimozione di tali disturbi per garantire l’accuratezza e l’affidabilità del set di dati.

I dati mancanti sono un problema comune nei dataset del mondo reale. La gestione dei valori mancanti può avere un impatto significativo sulle prestazioni del modello di intelligenza artificiale. Le strategie per gestire i dati mancanti includono l’imputazione (sostituzione dei valori mancanti con stime), l’eliminazione (rimozione di righe o colonne con valori mancanti) o la creazione di indicatori di mancanza.

Preelaborazione dei dati

La scalatura delle caratteristiche in un intervallo coerente è fondamentale, soprattutto quando si utilizzano algoritmi di apprendimento automatico sensibili alle grandezze delle caratteristiche. Le tecniche comuni per la scalatura delle caratteristiche includono la standardizzazione (normalizzazione della media) e la scalatura min-max (scalatura in un intervallo specifico, spesso [0, 1]).

Molti algoritmi di apprendimento automatico richiedono dati di input numerici. Per lavorare con dati categorici (ad esempio, categorie di testo o etichette), è necessario codificarli in forma numerica. A questo scopo si utilizzano tecniche come la codifica a un punto e la codifica delle etichette.

Prima di addestrare il modello di intelligenza artificiale, è essenziale dividere il set di dati in set di addestramento, convalida e test. L’insieme di addestramento viene utilizzato per formare il modello, l’insieme di validazione aiuta a mettere a punto gli iperparametri e l’insieme di test valuta le prestazioni del modello. Una corretta suddivisione dei dati impedisce l’overfitting e garantisce una valutazione imparziale.

Scelta e progettazione del modello di IA

La scelta e la progettazione del modello di IA appropriato è un passo fondamentale nella creazione della propria IA. Questa sezione approfondisce le varie considerazioni e i componenti coinvolti:

Tipi di modelli di apprendimento automatico

1. Apprendimento supervisionato: L’apprendimento supervisionato è un tipo di apprendimento automatico in cui il modello viene addestrato su dati etichettati, ovvero impara da esempi con risultati noti. Questo tipo di apprendimento è utilizzato per compiti come la classificazione e la regressione, in cui il modello predice una variabile target sulla base di caratteristiche di input.
2. Apprendimento non supervisionato: L’apprendimento non supervisionato prevede l’addestramento di modelli su dati non etichettati, con l’obiettivo di scoprire modelli, strutture o raggruppamenti all’interno dei dati. Le applicazioni più comuni includono il clustering e la riduzione della dimensionalità.
3. Apprendimento per rinforzo: L’apprendimento per rinforzo è incentrato su un agente che interagisce con l’ambiente e apprende ricevendo premi o penalità in base alle sue azioni. È utilizzato in applicazioni come i giochi, la robotica e i sistemi autonomi.

Selezione del modello

• Alberi decisionali: Gli alberi decisionali sono modelli versatili utilizzati per compiti di classificazione e regressione. Prendono decisioni dividendo ricorsivamente i dati in sottoinsiemi basati sulle caratteristiche più informative.
• Reti neurali: Le reti neurali, in particolare le reti neurali profonde, hanno guadagnato importanza nell’IA grazie alla loro capacità di gestire compiti complessi. Sono costituite da strati di neuroni interconnessi e sono utilizzate in varie applicazioni, tra cui il riconoscimento delle immagini, l’elaborazione del linguaggio naturale e l’apprendimento profondo per rinforzo.
• Macchine vettoriali di supporto: Le macchine a vettori di supporto (SVM) sono potenti per compiti di classificazione e regressione. Il loro scopo è trovare un iperpiano che separi al meglio i punti di dati in classi diverse, massimizzando il margine.

Architettura del modello

1. Livelli di ingresso e di uscita: Il livello di input del modello riceve i dati delle caratteristiche, mentre il livello di output produce previsioni o risultati. La scelta dei livelli di input e di output dipende dalla natura del compito, come il numero di caratteristiche e di classi.
2. Strati nascosti e neuroni: Nelle reti neurali, gli strati nascosti contengono neuroni che elaborano le informazioni. L’architettura di questi strati, compreso il numero di neuroni e le loro funzioni di attivazione, è una scelta critica che influisce sulle prestazioni del modello.

Regolazione degli iperparametri

• Tasso di apprendimento: Il tasso di apprendimento è un iperparametro che controlla la dimensione del passo durante l’addestramento. Influenza la velocità di convergenza e la stabilità del processo di addestramento. Una corretta regolazione è essenziale per bilanciare una convergenza veloce con un apprendimento stabile.
• Dimensione del lotto: La dimensione del batch determina il numero di campioni di dati utilizzati in ogni iterazione dell’addestramento. Influisce sull’efficienza dell’addestramento e sulla generalizzazione del modello. I batch più piccoli possono offrire vantaggi in termini di riduzione del rumore, mentre quelli più grandi possono accelerare l’addestramento.
• Funzioni di attivazione: Le funzioni di attivazione sono fondamentali nelle reti neurali, in quanto introducono la non linearità e consentono al modello di apprendere relazioni complesse. Le funzioni di attivazione più comuni sono ReLU (Rectified Linear Unit), sigmoide e tanh. La scelta della funzione di attivazione dipende dal compito e dall’architettura della rete.

Addestramento del modello di intelligenza artificiale

L’addestramento di un modello di intelligenza artificiale è una fase critica del processo di sviluppo, in cui il modello impara dai dati per fare previsioni o decisioni accurate. Questa sezione illustra le fasi e i componenti principali dell’addestramento del modello di intelligenza artificiale.

Suddivisione dei dati

Prima dell’addestramento, il set di dati deve essere suddiviso in tre sottoinsiemi: un set di addestramento, un set di validazione e un set di test. Il set di addestramento viene utilizzato per apprendere il modello, il set di validazione aiuta a mettere a punto gli iperparametri e il set di test valuta le prestazioni del modello su dati non visti. Una corretta suddivisione dei dati è fondamentale per la valutazione del modello e per evitare l’overfitting.

Inizializzazione del modello

I valori iniziali dei parametri del modello influenzano in modo significativo i risultati dell’addestramento. A seconda del modello, si possono utilizzare tecniche come l’inizializzazione casuale o i pesi pre-addestrati (apprendimento per trasferimento) per avviare il processo di formazione. La scelta del metodo di inizializzazione può influire sulla velocità di convergenza e sull’accuratezza del modello.

Propagazione in avanti e all’indietro

Durante l’addestramento, il modello subisce una propagazione in avanti e all’indietro attraverso i suoi strati. La propagazione in avanti calcola le previsioni in base ai dati di ingresso, mentre la propagazione all’indietro calcola i gradienti per aggiornare i parametri del modello. Questo processo iterativo mette a punto il modello per minimizzare gli errori di previsione.

Funzioni di perdita

La funzione di perdita quantifica la discrepanza tra le previsioni del modello e i valori reali dell’obiettivo. I diversi compiti dell’intelligenza artificiale richiedono funzioni di perdita specifiche. Ad esempio, l’errore quadratico medio (MSE) è comune per la regressione, mentre l’entropia incrociata è utilizzata per la classificazione. La scelta di una funzione di perdita adeguata è essenziale per guidare il processo di addestramento.

Algoritmi di ottimizzazione

Gli algoritmi di ottimizzazione sono responsabili della regolazione dei parametri del modello per minimizzare la funzione di perdita. La discesa del gradiente e le sue varianti, come la discesa stocastica del gradiente (SGD), Adam e RMSprop, sono tecniche di ottimizzazione ampiamente utilizzate. La scelta e la messa a punto dell’algoritmo di ottimizzazione possono avere un impatto significativo sull’efficienza dell’addestramento e sulla convergenza.

Monitoraggio dei progressi della formazione

Il monitoraggio continuo del processo di formazione è fondamentale per valutare le prestazioni del modello e prevenire potenziali problemi. Metriche come l’accuratezza, la perdita e i punteggi di convalida devono essere monitorati durante l’addestramento. L’arresto anticipato, una tecnica che interrompe l’addestramento quando le prestazioni sul set di convalida si deteriorano, aiuta a prevenire l’overfitting.

Strategie per l’impiego dell’IA in applicazioni reali

L’impiego dell’IA in applicazioni reali è il ponte tra lo sviluppo dell’IA all’avanguardia e la soluzione di problemi pratici. In questa sezione esploreremo le strategie essenziali per implementare efficacemente le soluzioni di IA in diversi scenari del mondo reale.

Sviluppare API

Sviluppando API ben documentate e facili da usare, le organizzazioni possono rendere le loro capacità di IA accessibili a una gamma più ampia di applicazioni e servizi. Questo approccio facilita l’integrazione in varie piattaforme, consentendo all’IA di essere integrata senza problemi nei flussi di lavoro esistenti, nelle applicazioni mobili, nelle applicazioni web e altro ancora. Inoltre, le API possono fornire endpoint standardizzati per l’input e l’output dei dati, rendendo più facile per gli sviluppatori lavorare con i modelli di IA senza doverne comprendere la complessità di fondo.

Creare un’interfaccia utente

La progettazione di interfacce utente (UI) intuitive e visivamente accattivanti garantisce che gli utenti finali, che potrebbero non avere competenze tecniche, possano interagire con i sistemi di IA in modo efficace. Le interfacce utente devono fornire meccanismi di input semplici, come moduli o interfacce di elaborazione del linguaggio naturale, e presentare i risultati dell’IA in modo chiaro e interpretabile. Che si tratti di un’interfaccia per chatbot, di un cruscotto di visualizzazione dei dati o di un sistema di raccomandazione, un’interfaccia utente ben progettata migliora l’esperienza dell’utente e incoraggia l’adozione di soluzioni basate sull’IA.

Integrazione con i sistemi esistenti

Molte organizzazioni dispongono di infrastrutture IT ed ecosistemi di dati consolidati e le soluzioni di IA devono integrarsi in questi ambienti. A tal fine, i sistemi di IA devono essere progettati tenendo conto della compatibilità. Ciò può comportare la collaborazione con sistemi, database o altri componenti software legacy. La creazione di connettori, adattatori e middleware può colmare il divario tra l’IA e i sistemi esistenti, garantendo che i dati fluiscano senza problemi e che i risultati siano integrati nei processi decisionali.

Conclusione

Il futuro dell’IA è luminoso, con innumerevoli possibilità che attendono coloro che sono disposti a esplorare, imparare e innovare. Seguendo questa guida completa e accettando la sfida di creare la propria IA, si ha la possibilità di contribuire al progresso dell’intelligenza artificiale e di avere un impatto positivo sul nostro panorama tecnologico in continua evoluzione.