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EN L’intelligenza artificiale (IA) consente ai sistemi di apprendere da una grande quantità di informazioni per svolgere compiti che richiedono capacità di ragionamento simili a quelle umane. Con il deep learning, i sistemi possono essere addestrati a elaborare grandi quantità di dati e a riconoscere modelli di dati.
La storia dell’intelligenza artificiale
Il termine «intelligenza artificiale», noto anche come «Artificial Intelligence», è stato coniato già nel 1956. Solo oggi l’IA sta acquisendo importanza grazie a grandi quantità di dati, algoritmi altamente sofisticati e miglioramenti nella potenza di calcolo e nell’archiviazione dei dati. Le tecnologie di IA non sono né spaventose né intelligenti. Al contrario, si distinguono per i numerosi vantaggi specifici che offrono 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 sta portando cambiamenti ovunque. Il presupposto fondamentale per l’apprendimento dei sistemi di IA sono i dati. Solo questi consentono di acquisire conoscenze. Ciò significa però anche che le imprecisioni nei dati si riflettono nei risultati. I sistemi di IA odierni sono addestrati per compiti chiaramente definiti. Un sistema di rilevamento delle frodi non è in grado di registrare una polizza.
Come funziona l’intelligenza artificiale?
Grandi quantità di dati, combinate con calcoli rapidi e iterativi e algoritmi intelligenti, consentono al software di apprendere automaticamente sulla base di modelli o caratteristiche presenti nei dati. L’IA è un ampio campo di ricerca che comprende molte teorie, metodi e tecnologie.
L’IA e BrokerStar
L’intelligenza artificiale viene già utilizzata tramite un software specializzato per il testing automatico dei software. Inoltre, le funzioni di intelligenza artificiale trovano applicazione nel sistema di reporting. Attualmente è possibile accedere ai dati di BrokerStar. Ciò consentirebbe, ad esempio, di effettuare più facilmente le ricerche tramite l’interfaccia utente. Anche in questo caso è necessaria una tecnologia specializzata, poiché le applicazioni mainstream come ChatGPT, che ottengono i dati dallo spazio pubblico, non sono adatte. WMC sta lavorando intensamente a questi ulteriori sviluppi, che saranno integrati nel software.
Quelle: SAS Institute