Glossario Intelligenza Artificiale PDF

GLOSSARIO IA / / pag. 5 Conoscenze di Base Intelligenza Si tratta di un tipo di intelligenza artificiale che è in grado di creare nuovi contenuti, come im- Artificial...

GLOSSARIO IA / / pag. 5 Conoscenze di Base Intelligenza Si tratta di un tipo di intelligenza artificiale che è in grado di creare nuovi contenuti, come im- Artificiale magini, testi e suoni, che possono essere indistinguibili da quelli creati da esseri umani. Questo Generativa si realizza attraverso l’apprendimento di grandi quantità di dati e l’imitazione dello stile o delle caratteristiche di quei dati. Esempio: Un software che produce nuove composizioni musicali dopo aver appreso lo stile di vari compositori classici, generando pezzi originali che rispecchiano il gusto e la complessità delle opere apprese. Intelligenza Anche nota come intelligenza artificiale debole, si riferisce a sistemi di IA progettati e addestrati Artificiale Ristretta per compiere una o poche attività specifiche, senza la consapevolezza o l’intelligenza generale umana. Questi sistemi sono ottimizzati per compiti ben definiti e operano all’interno di limiti stretti. Esempio: Un sistema di riconoscimento facciale utilizzato per lo sblocco sicuro di smar- tphone, che può identificare accuratamente il proprietario del dispositivo tra migliaia di volti. Large Language I modelli di linguaggio di grandi dimensioni sono sistemi di intelligenza artificiale addestrati su Models vasti corpus di testo che possono comprendere e generare lingua naturale in modo coerente e contestualizzato. Questi modelli sono alla base di molte applicazioni moderne, dalla traduzione automatica ai sistemi di assistenza virtuale. Esempio: Assistente digitale che può svolgere compiti complessi come scrivere e-mail, comporre poesie o codificare programmi, basandosi sulla sua comprensione del linguaggio acquisita tramite l’analisi di una grande quantità di testi. Machine Learning Un sottocampo dell’intelligenza artificiale che consente ai computer di apprendere e migliorare (Apprendimento le proprie prestazioni da esperienze passate (dati) senza essere esplicitamente programmati. I Automatico, ML) modelli di machine learning identificano pattern nei dati e fanno previsioni o prendono decisioni basate su nuove informazioni. Esempio: Un sistema antispam che impara a riconoscere e filtrare messaggi di posta elettronica indesiderati in base alle caratteristiche dei messaggi precedente- mente segnalati come spam dagli utenti. Modellazione Tecnica che utilizza dati storici e analisi statistiche per fare previsioni su eventi futuri. Questi predittiva modelli sono addestrati utilizzando dati esistenti per poi prevedere l’esito o il comportamento di variabili di interesse in nuove situazioni. Esempio: Un’azienda di assicurazioni che impiega la mo- dellazione predittiva per determinare il rischio di sinistri dei suoi assicurati, basandosi su fattori come età, storia di guida e modello del veicolo. Natural Language Ramo dell’intelligenza artificiale che si occupa della capacità dei computer di comprendere e Processing manipolare il linguaggio umano. Il NLP permette ai computer di leggere testo, ascoltare discorsi, (Elaborazione interpretarli, misurarne il sentimento e determinare quali parti di informazione sono importanti. del Linguaggio Esempio: Un’applicazione che analizza le risposte a domande aperte in test di valutazione, aiutan- Naturale, NLP) do gli insegnanti a valutare la comprensione degli studenti e identificare aree che necessitano di ulteriore spiegazione o ripasso. Segui la pagina su mondadorieducation.it © 2023 Mondadori Education