sabato, Settembre 25, 2021
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Come funziona l'IA? Applicazioni in tempo reale dell'intelligenza artificiale

In questo blog, il nostro obiettivo principale è farti capire come funziona l'AI e quindi controllare alcune applicazioni della vita reale in cui utilizziamo al massimo l'AI. Spero ti divertirai a leggere questo blog.

Come funziona l'IA?

Ci sono quattro approcci che possono definire il campo dell'IA che includono pensare in modo umano e razionale e agire in modo razionale e umano.

In una sola frase, possiamo dire che l'intelligenza artificiale è quel dominio della scienza dei dati che utilizza l'apprendimento automatico e i suoi algoritmi per imitare il comportamento umano. Durante la formazione continua, il computer impara a rispondere a determinate azioni utilizzando gli algoritmi appropriati e i dati storici per creare qualcosa che è noto come modello di propensione. Questi modelli di propensione inizieranno quindi a fare previsioni come l'assegnazione del punteggio ai lead.

Senza dubbio, l'apprendimento automatico è il dominio più vitale che spiega come funziona l'AI, ma per comprendere questi aspetti dobbiamo approfondire i vari sottodomini dell'Intelligenza Artificiale e capire come funziona l'AI. Cominciamo spiegando brevemente ogni argomento uno per uno:

1. Apprendimento automatico:

Alcuni affermano che l'ML è un sottoinsieme dell'IA, mentre altri spiegano che ML e AI sono due domini diversi nella scienza dei dati. Fondamentalmente, l'IA è un concetto teorico completo che dipende dagli algoritmi di ML per le sue applicazioni in tempo reale.

Questi algoritmi richiedono un input, fanno uso di matematica e logica per produrre il risultato. Insegna a una macchina come fare inferenze e prendere decisioni alimentandole con molti set di dati basati sull'esperienza passata.

Identifica varie tendenze, analizza i set di dati passati per dedurre il significato di questi punti di dati per raggiungere una soluzione migliore senza coinvolgere alcuna esperienza umana. Questa automazione che aiuta a trarre conclusioni valutando i dati fa risparmiare tempo alle persone e le aiuta a prendere decisioni migliori.

2. Apprendimento approfondito:

L'apprendimento profondo è quel ramo dell'IA che imita il funzionamento del cervello umano nell'elaborazione dei dati. Rilevare malattie o forse identificare oggetti fraudolenti, tradurre più lingue, riconoscere il parlato per rispondere alle domande e prendere decisioni sono pochi casi d'uso del Deep Learning.

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3. Reti neurali:

Il principio di funzionamento delle reti neurali e delle cellule neurali umane è quasi simile. Sono una serie di algoritmi che acquisiscono la connessione tra varie variabili sottostanti ed elaborano le informazioni come fa il cervello di una persona.

La rete neurale artificiale (ANN) è un sistema informatico progettato per simulare il modo in cui il cervello umano analizza ed elabora le informazioni.

Si dice che le reti neurali siano l'ispirazione dell'IA in quanto risolve problemi che potrebbero rivelarsi impossibili o difficili per il potere e gli standard umani.

4. Elaborazione del linguaggio naturale:

Il ramo dell'IA (AI) che studia e si occupa di come le macchine comprendono il linguaggio umano è ciò che chiamiamo Natural Language Processing (NLP). Il suo obiettivo è creare sistemi che aggiungano testo ed eseguono attività come traduzione, controllo grammaticale o classificazione degli argomenti.

In un modo più esplicativo, possiamo dire che la PNL è quella parte della scienza che si concentra sulla lettura, la comprensione e l'interpretazione di un linguaggio da parte di una macchina. Una volta che una macchina comprende ciò che l'utente intende parlare, risponde di conseguenza.

5. Visione computerizzata:

Il campo dell'intelligenza artificiale che istruisce i computer in modo che possano chiarire e illuminare il mondo visivo in modo più efficace e chiaro è ciò che definiamo come visione artificiale.

Se utilizziamo varie immagini digitali acquisite in fotocamere e video, le macchine di deep learning possono identificare e classificare con precisione questi oggetti. Gli algoritmi di visione artificiale cercano di analizzare un'immagine acquisita scomponendo l'immagine e studiando diverse parti degli oggetti.

Questo aiuta la macchina a classificare e imparare da un gruppo di immagini, per formare una decisione di output di gran lunga migliore a supporto delle osservazioni precedenti.

6. Calcolo cognitivo:

Il ramo dei sistemi di intelligenza artificiale che mirano a simulare il pensiero umano rientra nel cognitive computing. Sono necessarie diverse tecnologie e algoritmi di intelligenza artificiale affinché un sistema informatico crei modelli cognitivi che imitano i processi del pensiero umano.

Come sappiamo, esistono diversi algoritmi di intelligenza artificiale che spesso ci aiutano a risolvere una categoria di problemi in tempo reale. Questi algoritmi sono suddivisi in varie forme che rientrano nei problemi di classificazione, regressione e raggruppamento.

Basta nominare i termini in breve: Naive Bayes, Random Forest, Decision Tree, Support Vector Machines, K-più vicino vicino, Regressione lineare semplice e K-mean clustering.

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Applicazioni reali dell'IA

Diamo un'occhiata ad alcuni casi quotidiani in cui stiamo già utilizzando l'intelligenza artificiale ma non ne siamo consapevoli.

1. Motore di ricerca:

Vuoi conoscere un significato e il tuo dito si sposta direttamente sui motori di ricerca principalmente Google Chrome sul tuo Android. Questi motori di ricerca fanno uso di algoritmi AI come Rankbrain per creare un elenco ottimale di collegamenti da una serie di possibili risultati, determinando il risultato più appropriato per una ricerca che stiamo cercando.

2. Chatbot:

I chatbot consentono ai clienti di prendere la decisione giusta in modo rapido ed efficiente. Stanno diventando sempre più comuni nei messenger online, nei siti di shopping, nei portali di tutorial per assistere immediatamente i clienti e risolvere le loro domande in una frazione di secondo.

3. Assistente vocale:

Le ricerche vocali ci hanno reso più pigri e ora non ci preoccupiamo nemmeno di digitare e invece di parlare con "Alexa". Questa è anche un'ottima applicazione dell'intelligenza artificiale che utilizza tecniche di deep learning per determinare il miglior risultato per quelle parole chiave a coda lunga e query conversazionali.

4. Settori di attività:

L'uso dell'intelligenza artificiale è abbastanza rilevante in settori aziendali come le e-mail di marketing automatizzate che aiutano a capire le e-mail appropriate da inviare in base a come interagiscono con i clienti.

L'intelligenza artificiale utilizza anche strumenti come la generazione del linguaggio naturale (NLG) che aiuta a scrivere la riga dell'oggetto appropriata per le nostre e-mail ufficiali anche meglio degli umani.

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5. Settori bancari:

In precedenza si sono verificati molti casi di carte di credito fraudolente e hacker che hanno hackerato l'account di qualcuno lasciando l'account con saldo zero.

Ma. oggi l'AI ha rivoluzionato totalmente il settore bancario. I sistemi basati sull'intelligenza artificiale aiutano nel rilevamento delle frodi con carte di credito, transazioni online facili ed efficienti e forniscono anche assistenza clienti 24 ore su 24.

6. Industrie agricole:

L'intelligenza artificiale gioca un ruolo importante nelle aree agricole in quanto prevede il cambiamento climatico, risolve i problemi di sicurezza alimentare e la crescita della popolazione che sono temi scottanti nel mondo di oggi.

Questi sistemi basati sull'intelligenza artificiale utilizzano tecnologie di rilevamento di oggetti (visione artificiale) per controllare e spruzzare pesticidi sulle piante. Ad esempio, utilizzando Alexa per il report mattutino o sbloccando il nostro Android utilizzando la tecnologia di riconoscimento facciale.

7. Targeting di annunci online:

Al giorno d'oggi, possiamo vedere molti tipi di annunci online durante la navigazione di alcune informazioni su Internet. L'intelligenza artificiale viene utilizzata qui per determinare il pubblico di destinazione, in base a query di ricerca passate o comportamento, interessi e parole chiave.

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