Come costruire un'intelligenza artificiale: una guida completa passo dopo passo

Se stai cercando informazioni su come costruire un'intelligenza artificiale, sei nel posto giusto. Dallo sviluppo del computer digitale negli anni '40, è stato chiaro che queste macchine potevano essere programmate per completare compiti incredibilmente complessi, come scoprire teoremi matematici o giocare a scacchi. Con la capacità di eseguire compiti tipicamente associati agli esseri umani, l'intelligenza artificiale è diventata una parte essenziale della tecnologia moderna. In questo articolo, ti forniremo una conoscenza di base dell'intelligenza artificiale, delle sue applicazioni e dei passaggi necessari per creare la tua IA. Che tu sia un principiante o un programmatore esperto, questa guida ti aiuterà a iniziare il tuo viaggio verso la creazione di un'intelligenza artificiale. 

Cos'è l'Intelligenza Artificiale?

L'Intelligenza Artificiale (AI) è il campo dell'informatica incentrato sulla creazione di macchine intelligenti in grado di eseguire compiti simili a quelli umani. Le tecnologie AI alimentano assistenti virtuali, auto a guida autonoma, consigli intelligenti e altro ancora.

L'intelligenza artificiale (AI) è l'intelligenza dimostrata dalle macchine, al contrario dell'intelligenza degli esseri umani e di altri animali. Le attività di esempio in cui ciò viene eseguito includono il riconoscimento vocale, la visione artificiale, la traduzione tra lingue (naturali) e altre mappature di input.

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Ad esempio, gli assistenti virtuali come Siri e Alexa comprendono il parlato in modo che tu possa controllare i dispositivi con la tua voce. L'intelligenza artificiale fa sì che le auto a guida autonoma percepiscano il mondo che le circonda e percorrano le strade in modo indipendente. I modelli di machine learning consigliano prodotti che amerai in base ai tuoi interessi.

Il sogno dell'intelligenza artificiale è stato realizzato per decenni. È iniziato con il lavoro fondamentale del matematico Alan Turing nel 1950, incluso il test di Turing per determinare se una macchina corrisponde all'intelligenza umana. In poche parole, intelligenza significa acquisire, elaborare e richiamare informazioni come conoscenza. L'intelligenza artificiale costruisce sistemi intelligenti con queste capacità, spesso utilizzando algoritmi e statistiche per imparare e migliorare dall'esperienza nel tempo.

Secondo Shane Legg, cofondatore di DeepMind, “L'intelligenza è la capacità di un agente di raggiungere obiettivi in un ambiente in evoluzione. Per gli esseri umani, questo include l'intelligenza naturale. Per le macchine, richiede intelligenza artificiale.

In poche parole, l'intelligenza artificiale consente alle macchine di eguagliare e persino superare le capacità umane per il pensiero intelligente e la risoluzione dei problemi. Le possibilità dell'IA sono solo all'inizio. 

Per saperne di più: Che cos'è l'intelligenza artificiale autonoma?

Funzionamento e applicazione dell'IA

Costruire un'intelligenza artificiale (AI) intelligente e utile ora è più facile e conveniente che mai. Il segreto di una grande IA? Usiamo la formazione su tonnellate di dati.

I sistemi di intelligenza artificiale sono programmi o algoritmi che aiutano l'IA a imparare a individuare schemi e intuizioni che mancano agli umani. Più dati di qualità fornisci all'IA, più intelligente diventa nell'analizzare le informazioni e risolvere i problemi.

Chiamiamo dare all'intelligenza artificiale la capacità di apprendere e ragionare con i dati "apprendimento automatico". Ad esempio, "l'elaborazione del linguaggio naturale" (NLP) conferisce all'IA il potere del linguaggio umano di leggerci, comprenderci e risponderci in modo naturale. Alcune delle IA più utili oggi si basano sull'apprendimento automatico e sul deep learning, che costruiscono reti neurali che imitano il funzionamento del cervello umano.

L'intelligenza artificiale sta trasformando il nostro mondo in modi sorprendenti. Qui ci sono solo alcune: 

• Riconoscimento vocale. L'intelligenza artificiale ora può tradurre il tuo discorso in testo. Gli assistenti come Siri usano il riconoscimento vocale per comprendere i tuoi comandi vocali.
• Servizio clienti virtuale. Sempre più aziende utilizzano agenti di intelligenza artificiale invece di (o insieme) agenti umani. Secondo Servion Global Solutions, l'IA dovrebbe svolgere un ruolo importante nelle interazioni del servizio clienti entro il 2025, con oltre 95% di interazioni caratterizzate da una qualche forma di AI. Ciò evidenzia la crescente importanza dell'intelligenza artificiale nel migliorare il servizio clienti e la necessità per le aziende di adottare tecnologie di intelligenza artificiale per rimanere competitive sul mercato. 
• Visione computerizzata. L'intelligenza artificiale consente a software e sistemi di analizzare elementi visivi come foto, video e immagini per ottenere dati e approfondimenti utili. Ad esempio, taggare gli amici nelle foto sui social media utilizza l'intelligenza artificiale della visione artificiale. 
• Consigli personalizzati. L'intelligenza artificiale analizza il tuo comportamento per scoprire le tue abitudini e i tuoi interessi, quindi fornisce consigli personalizzati. È così che l'intelligenza artificiale alimenta i consigli sui siti di shopping e il software di "analisi predittiva" che aiuta le aziende a venderti più cose. 
• Prevenzione frodi. I modelli di intelligenza artificiale individuano modelli che rilevano pagamenti o frodi informative. Molte aziende ora utilizzano l'intelligenza artificiale per prevenire le frodi e proteggere i tuoi dati. 
• Commercio automatizzato. Le piattaforme di trading basate sull'intelligenza artificiale prendono decisioni di trading all'istante, eseguendo milioni di operazioni giornaliere. Oggi, la metà di tutte le negoziazioni azionarie in America sono completamente automatizzate. Gli analisti affermano che il mercato del trading di AI potrebbe raggiungere $31,2 miliardi entro il 2028. 

Puoi anche leggere di più: L'intelligenza artificiale che apprende da sola creerà una nuova "Era di sé".

Come costruire un'intelligenza artificiale: cosa è necessario per costruire un sistema di intelligenza artificiale?

Creare una grande intelligenza artificiale è più facile e conveniente che mai. Un rapporto di Gartner stima che le entrate globali del software AI raggiungeranno $62,5 miliardi entro il 2022, con una crescita di 21,3% rispetto al 2021. 

Quindi, come costruisci la tua IA? Ecco i passaggi fondamentali: 

Passaggio 1: identificare il problema 

Prima di creare qualsiasi prodotto o funzionalità, concentrati sulle principali sfide dei tuoi utenti e su come aiuterai a risolverle. Determina la tua proposta di valore: i principali vantaggi che i clienti otterranno dall'utilizzo della tua intelligenza artificiale. Un oggetto di buon valore aiuta i clienti a capire perché dovrebbero acquistare da te rispetto alla concorrenza. Alcune cose da considerare: 

• Risparmi. La tua intelligenza artificiale riduce il tempo/denaro speso per un'attività? 
• Maggiore praticità o personalizzazione. La tua intelligenza artificiale fornisce un'esperienza più personalizzata e ottimizzata? 
• Migliore qualità o precisione. La tua intelligenza artificiale fornisce risultati migliori o più approfondimenti rispetto ai soli esseri umani? 
• Scalabilità. La tua intelligenza artificiale aiuta gli utenti a ottenere il controllo o le informazioni che sarebbero impossibili a grandi volumi o velocità? 

Trovando il problema principale, puoi creare un'IA super utile che fornisce un valore reale. Avvia una prima bozza (MVP), quindi risolvi rapidamente eventuali problemi tramite il feedback dei clienti. 

Passaggio 2: ottieni i dati corretti e puliscili 

Ora che conosci il problema, trova le fonti di dati per addestrare la tua intelligenza artificiale. I dati di alta qualità contano più dei fantasiosi modelli di intelligenza artificiale. I dati rientrano in due tipi: 

• Dati strutturati: Informazioni chiaramente definite con modelli come nomi, indirizzi, età e numeri di telefono. Facile da cercare e organizzare. 
• Dati non strutturati: Manca di schemi, coerenza o uniformità. Questi includono audio, immagini, infografiche ed e-mail. 

Cancella i tuoi dati, elaborali e archiviali prima di addestrare i modelli AI. La "pulizia dei dati" rimuove errori e lacune in modo che i tuoi dati siano il più accurati possibile. 

Passaggio 3: creare algoritmi 

Dopo aver identificato il problema e preparato i dati, è il momento di creare algoritmi. Gli algoritmi informatici sono istruzioni matematiche che dicono al computer cosa fare e come farlo. È necessario sviluppare algoritmi di machine learning di previsione o classificazione in modo che il modello AI possa apprendere dal set di dati. 

Esistono diversi algoritmi di apprendimento automatico che puoi utilizzare per addestrare il tuo modello di intelligenza artificiale. Alcuni degli algoritmi più comunemente utilizzati nello sviluppo dell'IA includono regressione lineare, alberi decisionali e reti neurali. La scelta dell'algoritmo dipenderà dal problema che stai cercando di risolvere e dal tipo di dati che hai. Sperimentare con diversi algoritmi è importante per trovare quello migliore per il tuo sistema di intelligenza artificiale. 

Passaggio 4: addestrare gli algoritmi 

Dopo aver progettato gli algoritmi per il tuo sistema di intelligenza artificiale, il passaggio successivo consiste nell'addestrarli utilizzando i dati pertinenti che hai raccolto. L'addestramento di un modello di intelligenza artificiale comporta l'alimentazione di grandi quantità di dati e l'utilizzo di algoritmi di apprendimento automatico per regolare i parametri del modello e migliorarne l'accuratezza. Durante il processo di addestramento, il modello impara a riconoscere i modelli nei dati ea fare previsioni basate su tale apprendimento. Una formazione efficace è fondamentale per ottenere risultati accurati e affidabili e richiede un'attenta selezione dei dati, l'ottimizzazione dell'algoritmo e un monitoraggio continuo per garantire che il modello apprenda e si adatti correttamente. Investendo tempo e sforzi nel processo di formazione, puoi migliorare le prestazioni e l'efficacia del tuo sistema di intelligenza artificiale. 

Stabilire l'accuratezza del modello è fondamentale. È necessario impostare una soglia minima accettabile per determinare l'accuratezza del modello. Se sei una società di social network che mira a identificare ed eliminare account falsi, potresti utilizzare un sistema di "punteggio di frode" per aiutare a stabilire la priorità degli account che richiedono ulteriori indagini. Assegnando un punteggio compreso tra zero e uno a ciascun account in base a fattori rilevanti, puoi identificare rapidamente gli account con un'elevata probabilità di frode. Ad esempio, se imposti una soglia di 0,9, puoi inviare tutti gli account con un punteggio superiore a tale livello per essere esaminati dal team antifrode. Questo può aiutare a semplificare il processo di identificazione e rimozione di account falsi e migliorare la sicurezza e l'affidabilità complessive della tua piattaforma. 

Passaggio 5: scegli la piattaforma giusta 

Oltre a raccogliere e preparare i dati per addestrare il tuo modello di intelligenza artificiale, devi selezionare una piattaforma che supporti le esigenze del tuo sistema. Puoi scegliere tra un framework interno o cloud. La differenza principale tra questi framework è che il cloud semplifica la sperimentazione e la crescita delle aziende man mano che i progetti entrano in produzione, consentendo una formazione e un'implementazione più rapide dei modelli ML. 

• Framework interni 

Se preferisci utilizzare un framework interno per lo sviluppo di modelli di intelligenza artificiale, puoi prendere in considerazione diverse librerie open source popolari. Queste librerie forniscono una gamma di strumenti e risorse per supportare l'apprendimento automatico e l'analisi dei dati, tra cui Scikit-learn, TensorFlow e PyTorch. Queste librerie sono ampiamente utilizzate nello sviluppo dell'IA e offrono una gamma di caratteristiche e capacità per supportare diversi tipi di modelli. I framework interni forniscono un maggiore controllo sul processo di sviluppo e offrono una migliore sicurezza e privacy, in quanto possono essere personalizzati per soddisfare esigenze e requisiti specifici. Sfruttando la potenza di queste librerie e framework, puoi accelerare lo sviluppo dell'IA e ottenere risultati migliori. 

• Framework cloud

Per accelerare lo sviluppo e l'implementazione di modelli di intelligenza artificiale, potresti prendere in considerazione l'utilizzo di una piattaforma di machine learning basata su cloud o di una soluzione ML-as-a-Service. Queste piattaforme forniscono una gamma di strumenti e risorse per aiutarti ad addestrare e distribuire i tuoi modelli in modo più efficiente. Ad esempio, possono offrire modelli predefiniti, modelli e interfacce drag-and-drop che facilitano l'avvio. 

Inoltre, molte piattaforme forniscono una varietà di linguaggi di programmazione, IDE e notebook Jupyter per soddisfare diversi livelli di abilità e preferenze. Sfruttando la potenza di queste piattaforme, puoi ridurre il tempo e gli sforzi necessari per creare e distribuire modelli di intelligenza artificiale e concentrarti sulla fornitura di valore ai tuoi clienti. I framework cloud offrono scalabilità, flessibilità e convenienza poiché paghi solo per le risorse che utilizzi. 

Passaggio 6: scegli un linguaggio di programmazione

La scelta del linguaggio di programmazione giusto è un fattore chiave nella costruzione di un sistema di intelligenza artificiale efficace. Una volta identificato il problema che vuoi risolvere, preparato i tuoi dati e progettato i tuoi algoritmi, dovrai selezionare una lingua che possa dare vita al tuo sistema. Esistono molti linguaggi di programmazione tra cui scegliere, ognuno con le proprie caratteristiche e vantaggi unici. Alcune scelte popolari per lo sviluppo dell'IA includono Python, Java, C++ e R. I fattori da considerare quando si seleziona un linguaggio includono la complessità del progetto, la disponibilità di librerie e framework pertinenti e l'esperienza del team. Scegliendo il linguaggio di programmazione giusto per il tuo sistema di intelligenza artificiale, puoi ottimizzarne le prestazioni e ottenere risultati accurati e affidabili. 

• Python è l'ideale per i principianti in quanto ha una sintassi semplice che i non programmatori possono imparare rapidamente. È anche ampiamente utilizzato nella scienza dei dati e dispone di eccellenti librerie per l'apprendimento automatico. 
• C++ è un linguaggio efficiente e ad alte prestazioni, che lo rende ideale per l'intelligenza artificiale nei giochi e in altre applicazioni ad alte prestazioni. 
• Java è intuitivo, facile da eseguire il debug e può essere utilizzato sulla maggior parte delle piattaforme. È adatto a progetti su larga scala, in particolare quelli che coinvolgono algoritmi di motori di ricerca o applicazioni desktop. 
• R è progettato per l'analisi predittiva e la statistica, il che lo rende ideale per le attività di data science e machine learning. 

La scelta del linguaggio di programmazione giusto dipende dai tuoi obiettivi, esigenze e livello di esperienza. Python è un'ottima scelta se sei nuovo nella programmazione e stai cercando di imparare un linguaggio per lo sviluppo dell'IA. Se sei un programmatore esperto, C++ o Java potrebbero essere più adatti per le loro prestazioni e flessibilità. 

Passaggio 7: distribuzione e monitoraggio 

Dopo aver sviluppato una soluzione sostenibile e autosufficiente, è il momento di implementare il tuo sistema di intelligenza artificiale. La distribuzione implica garantire che funzioni in modo efficace ed efficiente in scenari reali. Dovresti anche monitorare i tuoi modelli dopo la distribuzione per assicurarti che continuino a funzionare bene. 

Il monitoraggio implica il monitoraggio delle metriche delle prestazioni, come l'accuratezza, la precisione, il richiamo e l'identificazione dei problemi. Fai attenzione a comportamenti imprevisti, come bias o overfitting, e intraprendi le azioni correttive necessarie. 

Mantenere il tuo sistema di intelligenza artificiale aggiornato con i dati e gli algoritmi più recenti è importante per la sua efficacia ed efficienza. La manutenzione e gli aggiornamenti continui sono necessari per mantenere il tuo sistema di intelligenza artificiale senza intoppi. 

Se vuoi sapere come costruire un sistema di intelligenza artificiale, devi seguire alcuni passaggi chiave. Ciò include l'identificazione di un problema specifico, la raccolta di dati puliti e pertinenti, la progettazione di algoritmi in grado di analizzare i dati, l'addestramento del modello di intelligenza artificiale, la selezione di una piattaforma adatta, la scelta del linguaggio di programmazione giusto e l'implementazione e il monitoraggio del sistema. Costruire un potente sistema di intelligenza artificiale richiede un'attenta pianificazione, attenzione ai dettagli e attenzione all'accuratezza e all'efficacia. 

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Informazioni su come creare un problema di intelligenza artificiale

1. Quali sono i passaggi chiave coinvolti nella costruzione di un sistema di intelligenza artificiale?

   I passaggi chiave coinvolti nella creazione di un sistema di intelligenza artificiale includono l'identificazione di un problema da risolvere, la raccolta e la pulizia dei dati, la progettazione di algoritmi, l'addestramento del modello di intelligenza artificiale, la selezione di una piattaforma, la programmazione del sistema e l'implementazione e il monitoraggio del sistema. 

2. Quali sono i diversi tipi di sistemi di intelligenza artificiale e in che modo differiscono in termini di design e funzionalità?

   Alcuni diversi tipi di sistemi di intelligenza artificiale includono sistemi basati su regole, alberi decisionali, reti neurali e sistemi di deep learning. Differiscono per design e funzionalità, con alcuni sistemi più adatti a determinati compiti rispetto ad altri. 

3. Quali sono i migliori linguaggi di programmazione per la creazione di sistemi di intelligenza artificiale?

   Alcuni dei linguaggi di programmazione più popolari per la creazione di sistemi di intelligenza artificiale includono Python, Java, C++ e R. La scelta del linguaggio dipenderà dall'attività specifica e dall'esperienza del programmatore. 

4. Come si raccolgono e si puliscono i dati per un sistema di intelligenza artificiale?

   La raccolta e la pulizia dei dati per un sistema di intelligenza artificiale comporta l'identificazione delle fonti pertinenti, la raccolta dei dati, la pulizia e la trasformazione e la preparazione per l'analisi. 

5. Quali sono le considerazioni più importanti nella scelta di una piattaforma per l'implementazione di un sistema di intelligenza artificiale?

   Quando si sceglie una piattaforma per l'implementazione di un sistema di intelligenza artificiale, è importante considerare il costo, la scalabilità, la facilità d'uso e la compatibilità con i sistemi esistenti. 

6. Come si sceglie il giusto algoritmo di apprendimento automatico per un'attività specifica?

   La scelta del giusto algoritmo di machine learning per un'attività specifica dipende dal tipo di dati, dalla dimensione del set di dati e dal risultato desiderato. Alcuni popolari algoritmi di machine learning includono regressione lineare, regressione logistica, alberi decisionali e foreste casuali. 

7. Quali sono le insidie più comuni da evitare quando si costruisce un sistema di intelligenza artificiale?

   Le insidie comuni da evitare quando si costruisce un sistema di intelligenza artificiale includono la scarsa qualità dei dati, l'overfitting, l'underfitting e la mancanza di interpretabilità o trasparenza del sistema. 

8. Come puoi garantire che un sistema di intelligenza artificiale sia accurato ed efficace nella risoluzione dei problemi?

   Garantire che un sistema di intelligenza artificiale sia accurato ed efficace nella risoluzione dei problemi richiede test accurati, monitoraggio continuo e miglioramento continuo. 

9. Quali sono le considerazioni etiche quando si costruisce un sistema di intelligenza artificiale e come possono essere affrontate?

   Quando si costruisce un sistema di intelligenza artificiale, le considerazioni etiche includono la privacy dei dati, il pregiudizio algoritmico e il potenziale impatto sull'occupazione e sulla disuguaglianza sociale. 

10. Quali sono alcune tecniche per ridurre i bias in un sistema di intelligenza artificiale e quanto sono efficaci?

    Le tecniche per ridurre i pregiudizi in un sistema di intelligenza artificiale includono la preelaborazione dei dati, gli aggiustamenti algoritmici e le misure di trasparenza come l'interpretabilità del modello. Tuttavia, eliminare i pregiudizi può essere difficile e sono necessari monitoraggio e aggiornamenti continui.