Glossario e concetti principali relativi all'AI in pillole

L'intelligenza artificiale è al centro dell'attenzione e grazie all'ampia diffusione di strumenti accessibili a tutti, come Chat GPT, e si parla molto del suo impatto sul mondo del lavoro e della comunicazione. 
Come agenzia sperimentiamo sempre software e tecnologie per conoscerli e per capire come eventualmente integrarli nel flusso di lavoro. Abbiamo giá parlato di come oggi valori e creazione/mantenimento della fiducia del pubblico siano i cardini della comunicazione aziendale: l'intelligenza artificiale è compatibile con la creazione di contenuti di qualitá? Cioè quelli che possono davvero diventare un asset per il brand? Dopo averne studiato funzionamento e risultati possiamo dire che l'Ai è un mezzo utile a snellire alcune fasi del lavoro di un'agenzia di comunicazione. La strategia, la visione, il controllo, la creativitá restano indissolubilmente legati all'esperienza dei professionisti.

Ma come funzionano esattamente modelli di apprendimento su cui si basa l'intelligenza artificiale?
Ecco i principali concetti da conoscere per capire meglio come funzionano i sistemi che permettono alle macchine di "imparare" e adattarsi autonomamente. Bisogna sempre ricordare che il termine "intelligenza" è improprio: i computer lavorano seguendo degli algoritmi e restituendoci il risultato che ha le maggiori probabilitá di rispondere alla nostra richiesta.

Il Machine Learning, apprendimento automatico, si basa su tre passaggi principali.
1. Acquisizione dati: Il sistema raccoglie grandi quantitá di dati rilevanti per il compito da svolgere.
2. Creazione del modello:  Un algoritmo di apprendimento automatico elabora i dati e crea un modello che rappresenta le relazioni tra le diverse variabili.
3. Previsioni:  Il modello viene utilizzato per fare previsioni su nuovi dati, ad esempio classificando immagini, traducendo testi o generando contenuti.

Scendendo più nel dettaglio possiamo dire che il Feature Engineering (apprendimento delle caratteristiche) è l'arte di estrarre modelli utili dai dati che facilitano il compito di apprendimento automatico come la classificazione, la regressione o il raggruppamento. Questo processo può avvenire in modo supervisionato, semi-supervisionato o non supervisionato, a seconda del tipo di algoritmo utilizzato e della disponibilitá delle etichette per i dati di addestramento.

Il Deep Learning (apprendimento profondo) è un sottoinsieme del Machine Learning che si concentra sull'utilizzo di algoritmi basati su reti neurali artificiali con molteplici strati nascosti, chiamate anche reti neurali profonde. Queste reti neurali profonde sono in grado di apprendere gerarchie di caratteristiche complesse dai dati, permettendo la creazione di modelli in grado di affrontare problemi di grande complessitá. Questo approccio ha portato a significativi progressi in vari compiti, come il riconoscimento di immagini, la comprensione del linguaggio naturale, il riconoscimento vocale, la traduzione automatica e molti altri.

Altri Concetti fondamentali

Regressione logistica: è un algoritmo di apprendimento supervisionato usato per risolvere problemi di classificazione binaria. L'obiettivo è prevedere la probabilitá che un'osservazione appartenga a una delle due classi possibili.

Rete neurale artificiale: è un modello di apprendimento automatico ispirato al funzionamento del sistema nervoso biologico. Si compone di unitá di elaborazione chiamate neuroni artificiali o nodi, organizzati in strati. Esistono tre tipi principali di strati: strato di input, strato nascosto e strato di output.  Durante l'addestramento, la rete neurale apprende i pesi delle connessioni per minimizzare una funzione di perdita, migliorando così le sue previsioni sui dati di addestramento.

Le reti neurali artificiali sono state estese in varie architetture specializzate, come le reti neurali convoluzionali (CNN), utili soprattutti per il riconoscimento di immagini, e le reti neurali ricorrenti (RNN), progettate per gestire dati sequenziali. Queste ultime sono particolarmente utili nel trattamento del linguaggio naturale e nella generazione di testo e hanno portato a importanti progressi in diversi campi, tra cui il riconoscimento vocale, la traduzione automatica e la diagnosi medica.

L'IA al servizio della comunicazione
L'IA offre strumenti preziosi per automatizzare compiti ripetitivi, analizzare dati e generare contenuti. Tuttavia, la creativitá, la strategia, la comprensione del contesto e l'aperienza rimangono prerogativa del capitale umano.