L’esistenza dell’IA ha instillato la paura della distopia nella maggior parte di noi. Ma questa è solo finzione, dove abbiamo visto l’intelligenza artificiale creare macchine per uccidere gli esseri umani o diventare potenziali amanti.
Quindi, la domanda ovvia qui sarebbe: cos’è l’IA nel contesto attuale? Puoi chiamare AI, la ricetta segreta che rende un design, imitando l’operazione umana. L’intelligenza artificiale è diventata il fulcro della trasformazione digitalizzata di oggi.
Sebbene la definizione di AI si sia trasformata nel tempo, al suo centro si è sempre concentrata su macchine in grado di pensare come gli esseri umani: pianificare, ragionare, apprendere, risolvere problemi, rappresentare la conoscenza, mostrare movimento, percezione ed essere socialmente ricettivi. Oltre al suo obiettivo generale, la ricerca sull’IA mira a raggiungere un’intelligenza sociale e creativa per aumentare l’influenza dell’IA.
Diverse scoperte riconosciute nel campo dell’IA possono essere viste nel campo della fisica quantistica, del mondo finanziario, della tecnologia informatica e altri. L’intelligenza artificiale è diventata la forza trainante della quarta rivoluzione industriale.
Segmenti di AI
Le opere dell’IA sono suddivise in due rami: AI applicata e AI generalizzata. L’IA applicata si occupa dei principi di emulazione delle operazioni umane per eseguire qualcosa di specifico. L’intelligenza artificiale generalizzata si occupa dell’apprendimento automatico che può aiutare le macchine a eseguire qualsiasi attività che altrimenti richiederebbe l’intervento umano.
Dieci anni fa, la gente avrebbe riso delle istanze dell’intelligenza artificiale. Ma con i suoi recenti consolidamenti culturali e tecnologici, alcuni termini come Machine Learning, Deep Learning, Neural Networks, Natural Language Processing stanno diventando popolari. Ecco una guida concisa per comprendere questi termini usati di frequente.
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Apprendimento automatico (ML)
Machine Learning è un sistema di analisi che raccoglie grandi quantità di dati e individua i modelli. È noto che piattaforme popolari come Netflix e Facebook utilizzano l’apprendimento automatico. Il sistema analitico aiuta queste piattaforme a trovare consigli in base alla cronologia di visualizzazione dei clienti e ad altre abitudini online. ML ha tre forme: apprendimento di rinforzo supervisionato, non supervisionato.
Alcune delle applicazioni ricorrenti dell’IA si riscontrano nell’apprendimento supervisionato: ad esempio, gli aspirapolvere autonomi utilizzano algoritmi e l’etichettatura delle immagini per evitare una collisione. L’apprendimento senza supervisione individua i modelli per prevedere le future abitudini umane sulla base delle informazioni che raccoglie. Attraverso l’apprendimento rinforzato, un sistema deduce i risultati guidati da tattiche autodidatti tramite metodi per tentativi ed errori.
Apprendimento profondo
Il deep learning è un sottoinsieme dell’IA che aiuta i sistemi a riconoscere ed elaborare grandi quantità di dati. Ad esempio, le auto a guida autonoma utilizzano il deep learning per mappare oggetti e pedoni sulle strade. Il deep learning è strettamente associato alle reti neurali che utilizzano il calcolo web progettato per imitare il cervello umano.
Quindi, un’auto a guida autonoma impara di più con la loro esperienza di guida. Più guida, più è probabile che mappi esseri umani di varie forme, dimensioni e colori. Riconoscimento facciale utilizza anche l’apprendimento profondo che analizza un volto umano per trovare una corrispondenza tramite l’algoritmo per calcolare la distanza tra i tratti del viso.
Elaborazione del linguaggio naturale (PNL)
La PNL è definita come la manipolazione automatizzata di linguaggi naturali come testo o parlato tramite software. L’Assistente Google, ad esempio, può capire quando vuoi raggiungere la casa del tuo amico, mostrandoti la destinazione.
Ma come entra in gioco la PNL? La PNL utilizza tecniche di apprendimento automatico per valutare il significato del tuo input taggando parti di quell’input veloce e riconoscendo la relazione tra le parole per produrre un output. Google ha introdotto la sua funzione di composizione intelligente per Gmail che utilizza la PNL per offrire suggerimenti per una frase nel corpo del messaggio.
Per comprendere ed essere parte delle discussioni sull’intelligenza artificiale, è necessaria una buona conoscenza delle sue basi.
L’intelligenza artificiale può essere suddivisa in tre tipi generali a seconda del livello di intelligenza incorporato in un sistema e delle sue funzionalità.
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Tipi di AI
Tipi di intelligenza artificiale basati sulle capacità
Artificial Narrow Intelligence (ANI)
In alternativa noto come IA debole, questo tipo di IA non ha consapevolezza di sé o intelligenza. Come puoi capire dal suo nome ANI è in grado di eseguire singole attività ristrette. È posseduto da una serie di abilità ristrette. A partire da ora, ANI è l’unico tipo di IA esistente per ora.
ANI non può funzionare oltre la soglia della loro capacità.
Sono addestrati per un compito specifico
Possono fallire se cadono in percorsi imprevedibili.
ANI è stato implementato in aree come l’e-commerce, le automobili a guida autonoma, il riconoscimento delle immagini e il riconoscimento vocale.
La PNL utilizzata dagli assistenti AI viene utilizzata anche in applicazioni come i chatbot. Con le sue tecniche di riconoscimento tramite riconoscimento vocale e testuale, la PNL aiuta questi programmi a interagire con gli esseri umani nel modo più naturale possibile.
I sistemi di intelligenza artificiale sono utilizzati anche nel campo della diagnosi medica per migliorare l’accuratezza e replicare il ragionamento e la cognizione di tipo umano.
Assistenti virtuali come Siri, Cortana, Alexa sono alcuni dei principali esempi di IA debole o ristretta. Combinano diverse tecniche deboli per fare ciò che gli viene richiesto: il loro output può essere piuttosto limitato se / quando stai conversando con uno di questi assistenti virtuali.
Intelligenza generale artificiale (AGI)
Conosciuto anche come IA forte, un sistema integrato AGI è intelligente come un essere umano. Saranno in grado di svolgere compiti che altrimenti richiederebbero l’intervento umano.
AGI è modellato sul cervello umano per creare intelligenza generale.
L’unico deterrente alla simulazione della cognizione simile a quella umana è la mancanza di una conoscenza completa del cervello umano.
L’idea principale dietro AGI è quella di superare l’intelligenza umana.
I ricercatori stanno lavorando alla creazione di macchine alimentate da AGI
Non esiste un sistema noto che esiste sotto l’IA generale che sia perfetto quasi quanto gli umani.
L’AGI è spesso considerata una minaccia per l’esistenza umana. Stephen Hawking ha dichiarato che “Lo sviluppo della piena intelligenza artificiale potrebbe significare la fine della razza umana…. Decollerebbe da solo e si ridisegnerebbe a un ritmo sempre crescente. Gli esseri umani, che sono limitati dalla lenta evoluzione biologica, non potrebbero competere e verrebbero sostituiti “.
Super Intelligenza Artificiale (ASI)
Il principale pensatore di intelligenza artificiale Nick Bostrom definisce ASI come “un intelletto che è molto più intelligente dei migliori cervelli umani praticamente in ogni campo, compresa la creatività scientifica, la saggezza generale e le abilità sociali”.
L’ASI è quella fase dell’IA che sarà attrezzata per superare l’intelligenza umana.
L’ASI attualmente si sofferma come ipotesi ed è spesso vista nei film di fantascienza.
Ipoteticamente, ASI sarà in grado di eseguire cose come arti, processi decisionali e relazioni emotive.
Ciò che differenzia gli esseri umani dalle macchine può presto essere una linea decrescente.
Super AI o ASI possono superare i processi cognitivi definiti dalle norme umane.
Alcune delle sue caratteristiche chiave includono il pensiero autonomo, il ragionamento avanzato, la risoluzione di enigmi, la pianificazione, l’apprendimento, la comunicazione e altri.
Tipi di intelligenza artificiale basati sulla funzionalità
Macchine reattive
Le macchine reattive operano esclusivamente sui dati presenti insieme al loro contesto attuale.
Questi sono i sistemi di intelligenza artificiale più basilari attualmente disponibili.
Non memorizzano alcuna esperienza o ricordo per dedurre azioni future.
Agiscono solo in base a ciò che accade attualmente
AlphaGo di Google può essere un ottimo esempio di macchine reattive.
Memoria limitata
Come suggerisce il nome, Limited Memory AI può fare scelte informate o migliorare la propria decisione in base ai dati archiviati o registrati nella sua memoria. Tuttavia, questi ricordi sono di breve durata.
Queste macchine possono memorizzare esperienze o dati passati per un breve periodo di tempo.
Possono essere utilizzati per archiviare dati per un periodo di tempo limitato
Le auto autonome sono uno dei loro primi esempi che hanno sistemi di memoria limitati. Questi veicoli memorizzano la velocità di qualsiasi auto vicina, il limite di velocità e valutano la distanza di altri veicoli per navigare sulla strada.
Teoria della mente
La teoria della mente è più avanzata laddove è stato ipotizzato che svolgano un ruolo importante nella comprensione della psicologia umana.
Questo tipo di intelligenza artificiale comprenderebbe le emozioni e le convinzioni umane e sarà in grado di interagire socialmente come gli umani.
Non sono stati ancora sviluppati, ma i ricercatori stanno cercando di sviluppare tali sistemi di intelligenza artificiale.
Autocoscienza
Questo tipo di intelligenza artificiale indica che le macchine avranno la loro coscienza e diventeranno consapevoli di sé.
Queste macchine avranno intelligenza, coscienza, autocoscienza e sentimenti potenziati.
Saranno più intelligenti della mente umana media.
È un concetto ipotetico e deve ancora esistere.
Come apprendere l’IA e come la scienza dei dati influisce nel processo di apprendimento?
Termini come Data Science, AI e ML sono usati in modo ricorrente, in modo intercambiabile. Quindi, demistifichiamoli e capiamo come sono correlati l’uno all’altro. La Data Science è un campo che si occupa dell’estrazione di insight dai dati raccolti. Questo campo si fonde con altri campi dell’informatica e della statistica per un approccio interdisciplinare.
Il campo interdisciplinare della scienza dei dati utilizza una vasta gamma di campi come l’apprendimento automatico, l’intelligenza artificiale, la statistica e altri. La premessa di base alla base di questo campo è sviluppare un algoritmo che riceva input e utilizzi il suo modello predittivo per prevedere un output. Quindi, il processo prevede la modellazione predittiva e il data mining.
Per una visione più semplice nella comprensione della relazione tra queste tecnologie, fare riferimento all’immagine sottostante. Quindi, l’AI si basa sul ML, dove il ML fa parte della scienza dei dati che disegna funzionalità come algoritmi e statistiche per valutare i dati estratti da più fonti.
Ora, la scienza dei dati unisce gli algoritmi ottenuti da ML per trovare una soluzione. Quindi, si può idealmente dire che la scienza dei dati è un termine onnicomprensivo o generico costituito da aspetti del ML, che fa anche parte dell’IA. Il ML e l’AI fanno quindi parte della scienza dei dati.
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A quanto pare, se è necessario investire in Data Science per imparare l’IA. Secondo un sondaggio condotto dall’Agenda CIO 2019 di Gartner, le organizzazioni che hanno deciso di adottare l’intelligenza artificiale sono passate dal 4% al 14% tra il 2018 e il 2019. Un altro studio condotto da Indeed.com suggerisce che le offerte di lavoro per AI e data scientist sono salite al 29% tra il 2018 e il 2019.
Se vuoi tracciare un percorso di carriera e imparare AI e ML, l’opzione ideale è iniziare con la scienza dei dati. Devono anche avere una conoscenza pratica di linguaggi di programmazione come Python, R e SAS. Qualsiasi programma accreditato di scienza dei dati consentirà una formazione completa nei settori dell’IA e del ML. Un corso di intelligenza artificiale rilevante per il settore dovrebbe coprire la scienza dei dati e l’apprendimento automatico per principianti per acquisire competenze di livello professionale.
Portata dell’IA nella nostra vita quotidiana
“L’intelligenza artificiale è la scienza e l’ingegneria per creare macchine intelligenti, in particolare programmi per computer intelligenti”. – Alan Turing
Sebbene ci sia stato lo sviluppo di paranoia e paura tra gli esperti, l’attrito non ha scoraggiato alcun progresso nel campo dell’IA. Sebbene diversi giganti della tecnologia come Facebook, Amazon, Microsoft e Google abbiano mostrato iniziativa per sostenere le implementazioni etiche dell’IA.
Detto questo, l’IA ha già iniziato a diventare una parte inseparabile della nostra vita quotidiana. ANI, ad esempio, sono stati implementati sistemi in auto per i freni antibloccaggio o per attivare il pilota automatico. L’intelligenza artificiale è anche la forza trainante di servizi musicali come Pandora e motori come Wolfram Alpha.
Per quanto riguarda la nostra vita quotidiana, l’IA ha mostrato i suoi risultati promettenti in campi come Medicina, Affari, Istruzione, Finanza, Legale, Sicurezza biometrica e persino Agricoltura. Dalla valutazione degli studenti e dall’adattamento alle loro esigenze all’utilizzo dei droni per identificare i parassiti tramite immagini di campi generate dall’intelligenza artificiale, l’IA ha trovato una traiettoria perfetta per dispiegarsi nella nostra vita quotidiana.
Ad esempio, in India, l’IA ha un futuro promettente in cui l’economia indiana può aggiungere $ 957 miliardi entro il 2035 . Può creare un intervento di impatto nel paesaggio indiano, specialmente nei settori della sanità, dell’agricoltura, dell’elettricità e dell’istruzione. Quindi, l’intelligenza artificiale ha la forza cumulativa per supportare una nazione e superare le sue sfide ricorrenti.
Conclusione
Il mercato del lavoro è senza dubbio competitivo ma per gli aspiranti alla ricerca di un’industria meno saturata e più stabile, la Data Science è un’opzione praticabile. Ma prima di questo, avresti bisogno di una conoscenza approfondita dei linguaggi di programmazione menzionati già nella pace. Python, ad esempio, è un linguaggio preferibile da imparare e imparare rapidamente. Una volta acquisita una buona conoscenza del tuo linguaggio di programmazione preferito, puoi iniziare con Machine Learning. Le tue abilità in Python saranno utili nella scrittura di algoritmi ML.
