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Un glossario anglosassone per l’intelligenza artificiale

Un glossario anglosassone per l’intelligenza artificiale
Adalberto Biasiotti

Autore: Adalberto Biasiotti

Categoria: Robotica e Intelligenza Artificiale

10/01/2024

La crescita esplosiva di applicativi afferenti all’intelligenza artificiale ha fatto sì che siano nati molti malintesi, circa l’esatto significato di molte espressioni legate all’intelligenza artificiale, di origine anglosassone. Un utile glossario.

Un glossario anglosassone per l’intelligenza artificiale

La crescita esplosiva di applicativi afferenti all’intelligenza artificiale ha fatto sì che siano nati molti malintesi, circa l’esatto significato di molte espressioni legate all’intelligenza artificiale, di origine anglosassone. Un utile glossario.

Può sembrare sorprendente, per i lettori, il fatto che questo glossario nasca da una serie di riunioni, tenute nella Camera dei Lord del parlamento britannico.

 

Il presidente della Camera ha precisato che la Camera aveva preso buona nota dello sviluppo di sistemi avanzati di intelligenza artificiale, con relativi rischi, ed aveva ipotizzato l’avvio di disposizioni legislative in merito. Prima di procedere, tuttavia, Lord Ravensdale ha ritenuto opportuno formalizzare un glossario di questi nuovi applicativi, che è accessibile on-line nella biblioteca della Camera dei Lord (vedi allegato), per consentire ad eventuali future disposizioni legislative di avere un terreno comune di interpretazione. Mi permetto di ricordare lettori che ormai tutte le nuove norme, pubblicate nelle lingue standard, vale a dire inglese francese tedesco, riportano sempre un paragrafo dedicato al glossario. Ecco le definizioni principali inserite in questo rapporto.

 

Narrow AI

È un applicativo progettato per sviluppare procedure specifiche, come ad esempio riconoscimento del parlato, utilizzando informazioni che vengono recuperate da database specifici. Questi applicativi non possono essere modificati per svolgere altre funzioni. Ecco perché questi strumenti assistono, piuttosto che sostituiscono, l’opera dei dipendenti. Ad esempio, in sistemi utilizzati in ambito di cattura delle immagini, si può sostituire l’espressione “riconoscimento del parlato” con l’espressione “riconoscimento dell’immagine”.

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Machine Learning

Questi applicativi consentono ad un sistema di apprendere e migliorarsi, analizzando degli esempi, senza che vengano programmate all’interno del sistema istruzioni specifiche. Ad esempio, questi applicativi possono riconoscere modelli ripetitivi, presenti in grande quantità di dati, che possono quindi essere utilizzati per predire possibili sviluppi od evoluzioni del sistema in esame. Il sistema, poi, sulla base della accuratezza della previsione, può modificare il proprio algoritmo. Un classico esempio di questi applicativi riguarda l’analisi di radiografie, che possono essere analizzate e valutate con una velocità assai superiore a quella di un medico radiologo.

 

Deep Learning

È un applicativo di apprendimento, progettato per funzionare secondo architetture simili alla struttura ed al funzionamento del cervello umano e che, come il cervello, può trasmettere informazioni. Una delle più diffuse applicazioni di questa categoria di software è l’ormai famosa ChatGPT. Un’altra applicazione, soprattutto nel settore della lettura delle immagini, è legata alla lettura ottica di caratteri stampati, anche se deformati e parzialmente illeggibili.

 

Natural Language Processing- NLP

È un settore dell’intelligenza artificiale che si concentra sulla capacità, da parte dei computer, di comprendere, interpretare e generare un linguaggio umano. Questi algoritmi analizzano e trattano testi stampati e parlati, rendendo possibile la traduzione dei testi parlati, l’analisi dei sentimenti del parlatore, nonché svolgere attività di assistente vocale.

 

Artificial general Intelligence- AGI

È un applicativo di intelligenza artificiale, particolarmente incisivo, che può svolgere attività intellettuali, molto simili a quelle svolte dal cervello umano. Tali applicativi possono ragionare, analizzare e raggiungere un livello di comprensione delle richieste, simile a quello degli esseri umani: si tratta di un settore nel quale l’intelligenza artificiale convenzionale non può operare. Ad esempio, gli applicativi di Machine learning possono individuare modelli ripetitivi, analizzando una grande quantità di dati; gli applicativi di intelligenza artificiale, di valore generale, possono utilizzare questi modelli ripetitivi per effettuare accurate predizioni.

 

Robotics and Automation

Questi applicativi sono in grado di abbinare applicativi di intelligenza artificiale a sistemi fisici, per creare macchine o robot capaci di sviluppare attività fisiche, od interagire con il mondo fisico. I robot pilotati dall’intelligenza artificiale possono essere utilizzati in varie applicazioni, come ad esempio automazione industriale, assistenza sanitaria, esplorazioni ed anche attività in ambito domestico.

 

Dopo aver elaborato questo rapporto, la Camera dei Lord ha dato parere positivo ad avviare lo sviluppo di un disegno di legge, chiamato AI Bill. È stato anche sottolineato il fatto che lo sviluppo di un disegno di legge su questo argomento deve coinvolgere in maniera profonda i portavoce di tutte le aziende, che possono utilizzare in maniera efficiente ed efficace questi applicativi futuribili.

 

Vedi Allegato(pdf)

 

Adalberto Biasiotti




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