Intelligenza Artificiale: Concetti Fondamentali

<p>Mediante un processo di affinamento chiamato fine-tuning (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Ridurre il costo della selezione del personale (C), Assicurarsi che le decisioni di selezione siano basate su dati oggettivi (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Creare modelli di previsione del rischio (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Sollevare questioni etiche legate a equità e trasparenza (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Analisi di dati per identificare tendenze climatiche (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Identificare schemi nei dati per migliorare le previsioni. (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Esegue compiti specifici senza intelligenza generale. (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Producono nuovi contenuti simili a quelli umani. (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Garantire la trasparenza delle decisioni degli algoritmi. (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Reti neurali convoluzionali (CNN). (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Creazione autonoma di farmaci. (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Comprendere e manipolare il linguaggio umano. (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Sono in grado di generare linguaggio naturale in modo coerente. (B)</p> Signup and view all the answers

<p>La trasparenza delle decisioni prese dagli algoritmi. (D)</p> Signup and view all the answers

L'intelligenza artificiale generale (AGI) si riferisce a un tipo di intelligenza artificiale che possiede capacità cognitive simili a quelle degli esseri umani, come la capacità di apprendere, risolvere problemi complessi, pensare in modo creativo e adattarsi a nuovi contesti. È una tecnologia ancora in fase di sviluppo e la sua realizzazione è lontana.

L'esplicabilità, nell'ambito dell'intelligenza artificiale, indica la capacità di comprendere e spiegare in modo chiaro il processo decisionale degli algoritmi. È come un traduttore che rende accessibile il ragionamento del computer.

Il fine-tuning è un processo di affinamento che migliora un modello di apprendimento automatico pre-addestrato per adattarlo a un compito o a un contesto specifico. Immaginalo come personalizzare un abito per adattarlo al tuo corpo.

L'apprendimento automatico (machine learning) è un tipo di intelligenza artificiale che consente ai computer di apprendere e migliorare le prestazioni da dati senza programmazione esplicita. Immagina che il computer impari come un bambino che osserva e imita.

I sistemi di filtraggio dello spam usano tecniche di machine learning per analizzare i messaggi e identificare quelli indesiderati, come spam o messaggi di phishing. Immagina un filtro che blocca i messaggi indesiderati.

Le reti neurali convoluzionali (CNN) sono un tipo di rete neurale profonda adatte all'elaborazione di immagini. Immagina che la rete neurale 'veda' l'immagine e la capisca.

L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) si riferisce alla capacità dei computer di comprendere e manipolare il linguaggio umano. Immagina un computer che comprende le frasi come un essere umano.

Modelli di machine learning che migliorano le loro prestazioni imparando da esperienze passate senza essere programmati esplicitamente.

Riconosce oggetti, persone, luoghi o azioni in immagini digitali.

Esegue compiti specifici senza intelligenza generale umana, come il riconoscimento facciale per sbloccare uno smartphone.

Produce nuovi contenuti simili quelli umani, come immagini, testi, audio imitando uno stile o caratteristiche di dati preesistenti.

Crea testo simile a quello umano, addestrato su un vasto set di dati e poi affinato per compiti specifici, come rispondere a domande o tradurre lingue.

Utilizza dati storici e analisi statistiche per prevedere eventi futuri, come il rischio di sinistri di un'assicurazione.

Si riferisce alla capacità di spiegare le decisioni degli algoritmi di IA, garantendo trasparenza e responsabilità.

Studio delle implicazioni morali e sociali dell'IA, includendo privacy, pregiudizi, responsabilità e impatto sulla società e sul lavoro.

Distribuire equamente i benefici e i danni dell'IA, evitando discriminazioni e garantendo accesso a tutti.

IA che comprende, impara ed esegue compiti intellettuali a livello umano, adattandosi e comprendendo il mondo come un essere umano.