Che cos'è un'applicazione di intelligenza artificiale?

  • 3 minuti

L'intelligenza artificiale si riferisce a sistemi progettati per eseguire attività che richiedono in genere l'intelligenza umana, ad esempio ragionamento, risoluzione dei problemi, percezione e comprensione del linguaggio. IA responsabile: enfatizza l'equità, la trasparenza e l'uso etico delle tecnologie di IA.

Carichi di lavoro chiave di intelligenza artificiale:

  • Intelligenza artificiale generativa
  • Agenti e automazione
  • Speech
  • Analisi del testo
  • Computer Vision
  • Estrazione di informazioni

Tutti questi carichi di lavoro si basano sull'apprendimento automatico.

Immagine che mostra i carichi di lavoro elencati sopra.

L'IA è l'obiettivo più ampio: la creazione di sistemi che simulano l'intelligenza umana. Machine Learning (ML) è il metodo principale usato per raggiungere l'intelligenza artificiale ed è reso possibile dagli algoritmi basati sui dati. In generale, ML consente ai computer di apprendere modelli dai dati e migliorare le prestazioni senza programmazione esplicita.

Tipi di ML:

  • Apprendimento supervisionato e non supervisionato: ad esempio la regressione (con supervisione) per la stima dei prezzi, la classificazione (con supervisione) per il rilevamento della posta indesiderata e il clustering (non supervisionato) per la segmentazione dei clienti.
  • Deep Learning: ramo specializzato di ML che usa reti neurali con più livelli per attività come il riconoscimento delle immagini e la sintesi vocale. L'apprendimento avanzato offre le basi attraverso reti neurali che imparano modelli complessi da set di dati di grandi dimensioni.
  • Intelligenza artificiale generativa: usa le funzionalità di Deep Learning per creare nuovi contenuti, ovvero testo, immagini, audio, codice, invece di classificare o stimare i risultati.

Applicazioni di intelligenza artificiale

Un'applicazione di intelligenza artificiale è una soluzione software che usa tecniche di intelligenza artificiale, ad esempio visione artificiale, riconoscimento vocale ed estrazione di informazioni, per eseguire attività che in genere richiedono intelligenza simile a quella umana. Queste applicazioni possono comprendere, ragionare, apprendere e rispondere agli input in modo più adattivo e intelligente rispetto al software tradizionale.

Le applicazioni di intelligenza artificiale sono:

  • Basato su modello: usano modelli sottoposti a training per elaborare gli input e generare output, ad esempio testo, immagini o decisioni.
  • Dinamico: a differenza dei programmi statici, le app di intelligenza artificiale possono migliorare nel tempo tramite la ripetizione del training o l'ottimizzazione.

Alcuni dei modi tipici in cui le persone interagiscono con le applicazioni di intelligenza artificiale includono:

  • Interfacce di conversazione: gli utenti interagiscono tramite chatbot o assistenti vocali ( ad esempio: porre domande, ottenere raccomandazioni).
  • Funzionalità incorporate: l'intelligenza artificiale è integrata nelle app per attività come il completamento automatico, il riconoscimento delle immagini o il rilevamento delle frodi.
  • Supporto decisionale: le applicazioni di intelligenza artificiale forniscono informazioni dettagliate o stime per aiutare gli utenti a fare scelte informate (ad esempio: acquisti personalizzati, diagnostica medica).
  • Automazione: gestiscono attività ripetitive, ad esempio l'elaborazione di documenti o il servizio clienti, riducendo il lavoro manuale.

Alcuni esempi di applicazioni di intelligenza artificiale per diversi settori includono:

  • Sanità: strumenti di diagnostica basati sull'intelligenza artificiale che analizzano immagini mediche (ad esempio raggi X o MRI) per aiutare i medici a rilevare le malattie in modo più accurato e rapido.
  • Finanza: sistemi di rilevamento delle frodi che usano l'IA per monitorare le transazioni in tempo reale e identificare le attività sospette, contribuendo a prevenire i crimini finanziari.
  • Retail: motori di raccomandazione personalizzati che analizzano il comportamento dei clienti e le preferenze per suggerire prodotti, migliorando l'esperienza di acquisto.
  • Produzione: soluzioni di manutenzione predittiva che usano l'intelligenza artificiale per monitorare le apparecchiature e le previsioni in caso di errori delle macchine, riducendo i tempi di inattività e i costi di manutenzione.
  • Istruzione: sistemi di tutoring intelligenti che si adattano allo stile e al ritmo di apprendimento di ogni studente, fornendo feedback e supporto personalizzati per migliorare i risultati di apprendimento.

Si esaminerà ora ogni componente di un'applicazione di intelligenza artificiale in relazione alle tecnologie Microsoft.