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EN L’intelligenza artificiale (AI) consente ai sistemi di apprendere costantemente da un’ampia gamma di informazioni per eseguire compiti che richiedono un pensiero simile a quello umano. Gli esempi più comuni oggi si basano principalmente sull’apprendimento profondo. Grazie a questa tecnologia, i sistemi possono essere addestrati per compiti specifici elaborando grandi quantità di dati e riconoscendone i modelli.
La storia dell’intelligenza artificiale
Il termine “intelligenza artificiale” è stato coniato già nel 1956, ma è solo oggi che l’IA sta acquisendo importanza grazie a volumi di dati maggiori, algoritmi altamente sviluppati e miglioramenti nella potenza di calcolo e nell’archiviazione dei dati. Questo lavoro iniziale ha aperto la strada all’automazione e alle capacità di pensiero formale dei sistemi odierni. Le tecnologie AI non sono né spaventose né intelligenti. Al contrario, sono caratterizzate da numerosi vantaggi specifici in molti settori.
- L’IA automatizza l’apprendimento attraverso la ripetizione e le intuizioni basate sui dati. L’IA esegue compiti controllati dal software in modo affidabile sulla base di grandi quantità di dati. Tuttavia, l’intelligenza umana rimane indispensabile per impostare il sistema e determinare le domande giuste.
- L’intelligenza artificiale rende più intelligenti i prodotti esistenti. In pochissimi casi sarà possibile acquistare un’applicazione AI indipendente. Al contrario, i prodotti già in uso saranno potenziati con funzionalità di IA. L’automazione, i chatbot e le macchine intelligenti possono migliorare molte attività o prodotti, dalla sicurezza alla diagnostica medica fino alle analisi degli impianti.
- L’intelligenza artificiale è adattabile grazie agli algoritmi di apprendimento generativo. Così come l’algoritmo può insegnare a se stesso a giocare a scacchi, anche i programmi e i prodotti possono assorbire costantemente tali istruzioni.
- L’intelligenza artificiale consente di analizzare grandi volumi di dati. Solo pochi anni fa, sarebbe stato quasi impossibile costruire un sistema di rilevamento delle frodi utilizzando l’IA. Grazie all’enorme potenza di calcolo e ai big data, oggi le cose sono diverse. Più dati vengono resi disponibili per questi modelli, più diventano precisi..
- L’intelligenza artificiale raggiunge la massima precisione grazie alle reti neurali. Ad esempio, le interazioni con Alexa e Google si basano sul deep learning. Più usiamo queste funzioni, più diventano precise. In medicina, i processi di IA raggiungono ora lo stesso livello di precisione di radiologi ben addestrati.
- L’intelligenza artificiale libera tutto il potenziale dei dati. Con gli algoritmi di autoapprendimento, le risposte sono nei dati. L’intelligenza artificiale aiuta a trovarle. Poiché oggi i dati svolgono un ruolo più importante rispetto al passato, offrono alle aziende un vantaggio competitivo. Le aziende con i dati migliori ottengono un vantaggio, anche se i loro concorrenti utilizzano processi simili.
Quali sfide ci pone l’uso dell’intelligenza artificiale?
L’intelligenza artificiale porterà cambiamenti in tutti i settori, ma dobbiamo anche riconoscerne i limiti. Il limite principale dei sistemi di intelligenza artificiale è l’apprendimento basato sui dati. Non c’è altro modo per incorporare la conoscenza in queste applicazioni. Tuttavia, questo significa anche che le imprecisioni nei dati si riflettono nei risultati. Inoltre, ogni ulteriore livello di previsione o analisi deve essere aggiunto separatamente. Gli attuali sistemi di intelligenza artificiale sono addestrati per compiti ben definiti. Un sistema di rilevamento delle frodi non è in grado di guidare un’auto o di fornire consulenza legale.
Come funziona l’intelligenza artificiale?
Grandi quantità di dati in combinazione con calcoli veloci e iterativi e algoritmi intelligenti consentono al software di apprendere automaticamente in base a modelli o caratteristiche dei dati. L’IA è un campo di ricerca molto vasto e comprende numerose teorie, metodi e tecnologie.
L’IA e BrokerStar
Heute wird KI bereits mittels einer spezialisierten Software für das automatische Software-Testing eingesetzt. Zudem finden KI-Funktionen im Reporting-System Anwendung. Der nächste Schritt ist der Einsatz einer Technologie, die auf die Daten von BrokerStar zugreifen kann. Damit könnten Abfragen einfacher getätigt werden. Dafür ist aber auch wieder eine spezialisierte Technologie nötig, denn Mainstream-Anwendungen wie ChatGPT, welche Daten aus dem öffentlichen Raum beziehen, sind nicht geeignet. WMC arbeitet intensiv an diesen Weiterentwicklungen, die fliessend in die Software Eingang finden.
Quelle: SAS Institute