Uno spritz con l’A.I.

Capitolo#2: Le AI e le sue declinazioni.

Nel primo articolo abbiamo esplorato il background storico dell’Intelligenza Artificiale e la sua evoluzione nel tempo. La famiglia dell’AI comprende diversi rami, ciascuno con una propria specializzazione.

In questo capitolo approfondiremo tre dei principali rami dell’Intelligenza Artificiale: Machine Learning, Deep Learning e Generative AI.

Le due principali macro aree dell’intelligenza artificiale sono il Machine Learning (ML) e il Deep Learning (DL), ciascuna delle quali comprende numerose specializzazioni distintive. I termini Machine Learning e Deep Learning vengono spesso usati in modo intercambiabile, ma rappresentano concetti distinti all’interno dell’AI.

Il termine Machine Learning indica l’“apprendimento automatico”, mentre Deep Learning si traduce come “apprendimento profondo”. A questi si aggiunge la Generative AI, ovvero l’Intelligenza Artificiale Generativa, che crea nuovi contenuti a partire da dati esistenti.

Nr. 1 – Machine Learning

Per Machine Learning (ML) si intende un sottogruppo dell’AI che si concentra sullo sviluppo di algoritmi in grado di imparare dai dati senza essere programmati esplicitamente.

ML utilizza gli algoritmi per identificare gli schemi all’interno dei dati, che vengono poi utilizzati per creare un modello in grado di fare previsioni. Con l’aumento dei dati e dell’esperienza, i risultati dell’apprendimento automatico diventano più precisi, proprio come gli esseri umani migliorano con la pratica.

Applicazioni del ML nel mondo reale:

Filtraggio dello e-mail spam: i modelli ML imparano a identificare le e-mail di spam analizzando i modelli presenti nelle intestazioni, nei contenuti e nel comportamento dei mittenti.

Sistemi di rilevamento delle intrusioni (IDS): il ML analizza il traffico di rete per rilevare anomalie che potrebbero indicare tentativi di hacking o infezioni da malware.

Diagnosi delle malattie e previsione dei rischi: Diagnosi delle malattie e previsione dei rischi: i modelli ML analizzano i dati di imaging per prevedere i rischi di malattia e facilitare la diagnosi precoce.

Motori di raccomandazione: Amazon e Netflix utilizzano il ML per suggerire prodotti o film in base al comportamento degli utenti.

Nr. 2 – Deep Learning

Il Deep Learning è un sottogruppo del Machine Learning che utilizza Neural Networks, reti neurali artificiali per analizzare i dati. Queste reti neurali si ispirano al cervello umano e sono composte da molti strati, da cui deriva il termine “deep”.

Il Deep Learning è particolarmente adatto a compiti come il riconoscimento delle immagini, il riconoscimento vocale e l’elaborazione del linguaggio naturale. Ad esempio, le auto a guida autonoma utilizzano il DL per riconoscere gli oggetti sulla strada, come pedoni, auto e semafori.

Pensate a una rete neurale come a una serie di filtri che analizzano i dati. Ogni filtro cerca caratteristiche specifiche, come bordi o forme, e passa le informazioni al filtro successivo. Questo processo continua fino a quando il filtro finale fa una previsione o una decisione.

Applicazione del Deep Learning nel mondo reale

Riconoscimento facciale: utilizzato per sbloccare i telefoni e nei sistemi di sicurezza.

Veicoli autonomi: i modelli DL interpretano i dati delle telecamere e dei sensori per rilevare oggetti e prevederne i movimenti.

Assistenti virtuali: Siri, Alexa e Google Assistant utilizzano il DL per la comprensione del linguaggio parlato e la risposta.

Nr. 3 – Generative AI

L’intelligenza artificiale generativa rappresenta una categoria specifica dell’AI focalizzata sulla produzione di contenuti quali testi, immagini, musica, video e persino codice informatico a partire da input predefiniti. Dal 2025, la diffusione di GenAI ha conosciuto una crescita significativa grazie a strumenti come ChatGPT e Microsoft Copilot, che consentono la creazione automatica di contenuti digitali.

Come funziona la GenAI?

L’obiettivo della GenAI è quello di generare contenuti e per fare ciò si usano strumenti come Microsoft Copilot e li si dà un input. Questo input è definito “prompt”; sulla base del prompt, il motore di intelligenza artificiale elabora un risultato che può consistere in una risposta a una domanda, ma anche nella generazione di un’immagine o di un video. GenAI studia milioni di esempi (libri, immagini, canzoni). Quando le viene fornito un prompt, combina ciò che ha appreso per produrre qualcosa di nuovo: non una copia, ma una creazione originale.

Per capire meglio come funziona la GenAI, possiamo dividere la sua logica in tre fasi:

Strumenti come Microsoft Copilot portano l’intelligenza artificiale generativa in Outlook, Teams e Office, supportando la scrittura, la sintesi di testi e la creazione di presentazioni. Inoltre, sono ampiamente impiegati in ambiti come la reportistica sulla sicurezza informatica, la produzione di contenuti di marketing e l’automazione dei processi.

In questo capitolo abbiamo esaminato e approfondito le tre principali macroaree dell’intelligenza artificiale, illustrandole attraverso esempi applicativi nel contesto reale. Il prossimo capitolo sarà dedicato alla GenAI e la sua applicazione in casi concreti relativi all’impiego dell’intelligenza artificiale per l’incremento della produttività aziendale.