Glossario IA - Intelligenza Artificiale a Scuola PDF

GLOSSARIO IA / / pag. 4 Conoscenze di Base Esplicabilità (Etica): L’esplicabilità si riferisce alla capacità di spiegare e rendere comprensibili le decisioni e i processi...

GLOSSARIO IA / / pag. 4 Conoscenze di Base Esplicabilità (Etica): L’esplicabilità si riferisce alla capacità di spiegare e rendere comprensibili le decisioni e i processi degli algoritmi di IA. Questo principio enfatizza l’importanza della trasparenza e della responsabi- lità nell’uso dell’IA. Esempio: Un sistema di IA utilizzato per fornire decisioni di credito che può det- tagliare i fattori che hanno influenzato la sua decisione, rendendo il processo decisionale chiaro e comprensibile per gli utenti. Etica dell’IA Campo di indagine che esamina le implicazioni morali e sociali dell’intelligenza artificiale, com- prese le preoccupazioni relative ai diritti alla privacy, ai pregiudizi intrinseci negli algoritmi, alla responsabilità delle decisioni automatizzate e all’impatto più ampio dell’IA sulla società e sul la- voro. Esempio: L’utilizzo di sistemi basati su IA per valutare le prove scolastiche potrebbe sollevare questioni etiche importanti in termini di equità e trasparenza per gli studenti e gli insegnanti. Giustizia (Etica) Il principio di giustizia nell’Etica dell’IA si concentra sulla distribuzione equa dei benefici e dei danni che la tecnologia può portare, cercando di evitare discriminazioni e di assicurare che tutti abbiano accesso equo ai vantaggi offerti dall’IA. Esempio: Lo sviluppo di sistemi di IA per la selezione del personale che siano privi di pregiudizi e che garantiscano pari opportunità a tutti i candidati, indi- pendentemente dalla loro formazione. GPT (Generative GPT è un modello di linguaggio basato sull’architettura Transformer che utilizza l’apprendimento Pre-trained profondo per produrre testo che può essere incredibilmente umano nel tono e nella struttura. Il Transformer) modello viene pre-addestrato su un vasto dataset di testi e poi affinato (fine-tuned) su compiti specifici come la risposta a domande, la traduzione e la creazione di contenuti. Esempio: GPT-4, una delle versioni più avanzate, è in grado di generare articoli, poesie, storie, codice di program- mazione e persino di sostenere conversazioni interattive. Image Recognition Il processo automatico per cui un sistema informatico identifica oggetti, persone, luoghi o azioni (Riconoscimento in immagini digitali. Le tecnologie di riconoscimento delle immagini fanno spesso affidamento su delle immagini) metodi avanzati di deep learning, come le reti neurali convoluzionali (CNN), per analizzare visiva- mente e interpretare i dati delle immagini. Esempio: Nella sanità, il riconoscimento delle imma- gini viene utilizzato per analizzare immagini radiologiche o scansione di tessuti in patologia per individuare segni precoci di malattie come il cancro. In particolare, i sistemi di IA possono essere addestrati a riconoscere formazioni tumorali in mammografie con una precisione che, in alcuni casi, eguaglia o supera quella dei radiologi esperti. Intelligenza Una forma di intelligenza artificiale che può comprendere, imparare ed eseguire compiti intel- Artificiale Generale lettuali su un livello paragonabile all’intelligenza umana. L’AGI sarebbe in grado di applicare la (AGI) conoscenza e le abilità di problem-solving in una vasta gamma di contesti diversi, mostrando adattabilità e comprensione del mondo su scala umana. Esempio: Un sistema AGI potrebbe essere utilizzato per condurre ricerche mediche autonome, formulando ipotesi, conducendo esperimenti virtuali, analizzando dati di studi clinici, e sviluppando nuovi farmaci, adeguandosi alle scoperte emergenti e regolamenti in tempo reale, senza bisogno di direttive specifiche da parte di ricerca- tori umani. Si ritiene che la realizzazione di un’AGI sia ancora molto lontana. Segui la pagina su mondadorieducation.it © 2023 Mondadori Education  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