{"id":2215,"date":"2022-11-29T10:03:18","date_gmt":"2022-11-29T10:03:18","guid":{"rendered":"https:\/\/rfidunion.com\/?p=2215"},"modified":"2023-03-25T10:25:04","modified_gmt":"2023-03-25T10:25:04","slug":"autonomous-ai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/rfidunion.com\/it\/breaking-news\/autonomous-ai.html","title":{"rendered":"IA autonoma: robot che pensano da soli"},"content":{"rendered":"<p>L&#039;IA autonoma non \u00e8 pi\u00f9 un sogno lontano. Negli ultimi anni sono stati compiuti progressi significativi nello sviluppo di robot in grado di pensare da soli. Con i progressi nell&#039;apprendimento automatico, nell&#039;elaborazione del linguaggio naturale e nella visione artificiale, l&#039;IA autonoma \u00e8 diventata una realt\u00e0. Dalle auto a guida autonoma ai droni in grado di navigare in ambienti complessi, queste macchine intelligenti trasformano il modo in cui viviamo e lavoriamo.<\/p>\n\n\n\n<h2>Che cos'\u00e8 l'intelligenza artificiale autonoma?<\/h2>\n\n\n\n<p>L&#039;intelligenza artificiale autonoma \u00e8 una macchina che si basa su un programma integrato per comunicare o servire contenuti prestabiliti. Fa in modo che i veicoli e altri dispositivi eseguano autonomamente sequenze di manovre estese senza la guida umana. L&#039;intelligenza artificiale (AI) pu\u00f2 gi\u00e0 aiutarci a svolgere molti compiti semplici. L&#039;IA autonoma pu\u00f2 fare cose nel mondo reale senza il coinvolgimento umano. Gli esempi includono auto a guida autonoma, chatbot, ecc.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Il National Artificial Intelligence Act del 2020 spiega l&#039;intelligenza artificiale (AI):<\/strong><\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote\"><p>&quot;Il termine &#039;intelligenza artificiale&#039; indica un sistema basato su macchine che pu\u00f2, per un dato insieme di obiettivi definiti dall&#039;uomo, fare previsioni, raccomandazioni o decisioni che influenzano ambienti reali o virtuali.&quot;\u00a0<\/p><cite><strong>LEGGE NAZIONALE SULL&#039;INTELLIGENZA ARTIFICIALE DEL 2020<\/strong><\/cite><\/blockquote>\n\n\n\n<p>Le auto a guida autonoma sono le pi\u00f9 familiari. Ma ci sono altri luoghi in cui i ricercatori usano l&#039;IA per esplorare le capacit\u00e0 dei veicoli. Man mano che l&#039;IA avanza a passi da gigante, l&#039;IA a guida autonoma potrebbe assumere ancora pi\u00f9 posti di lavoro. Questi includono volare aerei, consegnare merci e possibilmente operare ambulanze. Alcuni ricercatori hanno anche scoperto che l&#039;IA autonoma pu\u00f2 svolgere il lavoro in modo pi\u00f9 efficiente e sicuro rispetto agli esseri umani.<\/p>\n\n\n\n<p>L&#039;IA in modalit\u00e0 autonoma \u00e8 pi\u00f9 complessa del previsto. I ricercatori devono sviluppare e costruire pi\u00f9 strategie passo dopo passo per ottenere pi\u00f9 algoritmi per pi\u00f9 compiti. Questo \u00e8 il modo per raggiungere l&#039;obiettivo di estendere questa funzionalit\u00e0. Possiamo ottenere pi\u00f9 capacit\u00e0 attraverso l&#039;IA che mai.<\/p>\n\n\n\n<p>L&#039;IA autonoma richiede un pensiero strategico. Questo approccio di pensiero copre molte diverse applicazioni di successo dell&#039;IA. Ci sono molti esempi tipici. Gli esempi includono la visione artificiale o gli algoritmi di riconoscimento vocale. Tutti si concentrano su un momento specifico nel tempo. Gli utenti consentono inoltre loro di accedere ai database e trovare tutti i dati di cui potrebbero aver bisogno. Per quanto ne sappiamo, la maggior parte delle applicazioni di apprendimento automatico utilizza un set di addestramento di quasi tutti i possibili risultati.<\/p>\n\n\n\n<p>Queste operazioni autonome di intelligenza artificiale ci richiedono di immaginare i potenziali risultati che potrebbero verificarsi in futuro. Dobbiamo prevedere i possibili problemi e stabilire la linea d&#039;azione corrispondente. In questo modo, ci aiuta a ridurre la possibilit\u00e0 di pericolo. Pu\u00f2 anche migliorare la velocit\u00e0 dell&#039;IA e altri fattori. Potremmo far imparare a queste IA a giocare a scacchi. Giocare a scacchi \u00e8 il miglior metodo di allenamento sia per l&#039;intelligenza artificiale che per gli umani.<\/p>\n\n\n\n<p>Molti dispositivi autonomi sono diventati buoni aiutanti per l&#039;uomo. Le mappe digitali delle strade e gli strumenti che superano i test sono i migliori esempi. Possiamo usarli per trovare il percorso migliore verso una posizione specifica. L&#039;uso di sensori sonar e telecamere aiuta le persone a rilevare potenziali pericoli.<\/p>\n\n\n\n<h2>La storia dell&#039;IA autonoma<\/h2>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full\"><img loading=\"lazy\" width=\"750\" height=\"450\" src=\"http:\/\/rfidunion.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Autonomous-AI.jpg\" alt=\"Le auto con intelligenza artificiale automatizzata ti porteranno ovunque tu voglia andare\" class=\"wp-image-2263\" srcset=\"https:\/\/rfidunion.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Autonomous-AI.jpg 750w, https:\/\/rfidunion.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Autonomous-AI-300x180.jpg 300w, https:\/\/rfidunion.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Autonomous-AI-696x418.jpg 696w, https:\/\/rfidunion.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Autonomous-AI-700x420.jpg 700w\" sizes=\"(max-width: 750px) 100vw, 750px\" \/><figcaption>Le auto con intelligenza artificiale automatizzata ti porteranno ovunque tu voglia andare<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n<p>La storia dell'AI autonoma risale agli anni '50, quando fu introdotto per la prima volta il concetto di intelligenza artificiale. Tuttavia, \u00e8 stato solo negli anni '80 che i robot autonomi hanno iniziato ad emergere. Il primo robot autonomo \u00e8 stato sviluppato nel 1985 da Rodney Brooks, un professore del MIT. Questo robot, chiamato Gengis, era in grado di navigare nel suo ambiente e di evitare gli ostacoli utilizzando una semplice serie di regole. Da allora, l'AI autonoma ha continuato ad evolversi, con i ricercatori che hanno sviluppato algoritmi sempre pi\u00f9 complessi e tecniche di apprendimento automatico per addestrare questi sistemi. Oggi, l'AI autonoma \u00e8 utilizzata in diversi settori, dalle auto a guida autonoma ai droni e ai dispositivi medici.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Questo video presenta il punto di vista del Segretario di Stato americano Anthony Blinken sull'intelligenza artificiale:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe loading=\"lazy\" title=\"Le osservazioni del Segretario Blinken&#039;in occasione del Summit Globale sulle Tecnologie Emergenti di NSCAI, a Washington.\" width=\"696\" height=\"392\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/EwHOtVvJcU0?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<h2>Come funziona l&#039;intelligenza artificiale autonoma?<\/h2>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full\"><img loading=\"lazy\" width=\"750\" height=\"450\" src=\"http:\/\/rfidunion.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/How-Autonomous-Artificial-Intelligence-Works.jpg\" alt=\"Principio di lavoro autonomo dell&#039;intelligenza artificiale\" class=\"wp-image-2265\" srcset=\"https:\/\/rfidunion.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/How-Autonomous-Artificial-Intelligence-Works.jpg 750w, https:\/\/rfidunion.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/How-Autonomous-Artificial-Intelligence-Works-300x180.jpg 300w, https:\/\/rfidunion.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/How-Autonomous-Artificial-Intelligence-Works-696x418.jpg 696w, https:\/\/rfidunion.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/How-Autonomous-Artificial-Intelligence-Works-700x420.jpg 700w\" sizes=\"(max-width: 750px) 100vw, 750px\" \/><figcaption>Principio di lavoro autonomo dell&#039;intelligenza artificiale<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n<p>L&#039;intelligenza artificiale autonoma \u00e8 ancora un campo molto nuovo per noi. Molti ricercatori stanno lavorando per perfezionare i loro algoritmi e trovare modi per risolvere i problemi. Possiamo suddividere il lavoro dell&#039;IA autonoma nel seguente.<\/p>\n\n\n\n<ul><li><strong>Strato sensibile:<\/strong>&nbsp;I sensori vengono utilizzati per costruire un modello del mondo in continua evoluzione. Le telecamere sono spesso scelte come sensori per studiare questa direzione. Queste telecamere sono generalmente ancora controllate dall&#039;illuminazione di laser o altre fonti. I ricercatori possono anche utilizzare questi sensori per ottenere informazioni sulla posizione dal GPS o da altre agenzie indipendenti.<\/li><li><strong>Strato di fusione:<\/strong>&nbsp;Questi dettagli ottenuti dai vari sensori devono essere organizzati in una vista unica e completa. Questa vista deve anche rappresentare ci\u00f2 che sta accadendo intorno al veicolo. Mentre in questo, alcune immagini potrebbero non essere visibili a causa dell&#039;occlusione. Alcuni potrebbero non tenere traccia di cose specifiche. Potrebbero aver bisogno di tenere traccia di informazioni pi\u00f9 coerenti. Questo \u00e8 quando gli algoritmi di fusione dei sensori sono la strada migliore da percorrere. Classificheranno i dettagli raccolti dai sensori e costruiranno un modello affidabile. Questo modello pu\u00f2 essere utilizzato nelle fasi successive della pianificazione.<\/li><li><strong>Strato percettivo:<\/strong>&nbsp;Il sistema deve identificare l&#039;area specifica per la quale \u00e8 stato costruito il modello. Che si tratti di una strada, di un sentiero o di uno specifico oggetto in movimento.<\/li><li><strong>Livello di pianificazione:<\/strong>&nbsp;L&#039;IA autonoma studier\u00e0 il modello costruito per trovare il miglior percorso da seguire. Ottiene inoltre informazioni aggiuntive tramite software di mappatura, previsioni meteorologiche e sensori del traffico.<\/li><li><strong>Livello di controllo:<\/strong>&nbsp;Deve inoltre garantire che i motori e il sistema di sterzo non vengano deviati da alcun ostacolo quando sceglie e si muove lungo quel percorso.<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>Le informazioni decisionali prese dal sistema autonomo AI vengono trasmesse attraverso il livello superiore di sensori al livello di controllo. Naturalmente, alcuni cicli di feedback riportano le informazioni al livello superiore attraverso i livelli inferiori. In questo modo, aiuta a migliorare i livelli superiori di rilevamento, pianificazione e percezione.<\/p>\n\n\n\n<p>L'intelligenza artificiale dei sistemi autonomi pu\u00f2 anche fornire dati attraverso fonti esterne. I sistemi autonomi sono particolarmente utili quando due dispositivi comunicano tra loro. Si scambiano informazioni in un processo chiamato \"apprendimento della flotta\". E raggiungono lo scopo di raccogliere informazioni e imparare. Gli algoritmi di fusione dei sensori consentono ai dispositivi di utilizzare la storia di altri dispositivi nella stessa posizione. Possono anche aiutare a prendere decisioni pi\u00f9 informate. Utilizziamo l'esempio del rilevamento di oggetti in movimento, come i pedoni. \u00c8 difficile utilizzare pochi secondi di video per determinare la velocit\u00e0 o meno di un oggetto in movimento. Questo perch\u00e9 le persone potrebbero non muoversi in quel lasso di tempo. Ma se utilizziamo i dati del sensore per confrontarli con immagini simili scattate in precedenza nel corso della giornata. Possiamo concludere facilmente.<\/p>\n\n\n\n<p>Possiamo anche classificare questi sistemi autonomi AI. In base alla quantit\u00e0 di interazione umana richiesta per il suo funzionamento, pu\u00f2 essere classificata nei seguenti tipi.<\/p>\n\n\n\n<ul><li><strong>Sistema informatico ad interazione diretta:<\/strong>&nbsp;Questo sistema pu\u00f2 dirsi controllato quasi interamente dall&#039;operatore. Possiamo anche chiamare questo processo gestito dall&#039;uomo operazione remota. Questo processo richiede l&#039;input umano per cambiare posizione, atteggiamento e stato. Vediamo comunemente escavatori, gru e droni che eseguono processi di questo tipo.<\/li><li><strong>Applicazioni robotiche assistite dall&#039;operatore:<\/strong>&nbsp;I robot richiedono l&#039;aiuto di un operatore umano per eseguire determinate attivit\u00e0 di fascia alta. Allo stesso tempo, questi robot possono eseguire determinate attivit\u00e0 e fare delle scelte. Tuttavia, questi sistemi richiedono un input umano supervisionato prima di completare l&#039;attivit\u00e0.<\/li><li><strong>Sistemi completamente autonomi:<\/strong>&nbsp;Questo sistema consente lunghi periodi di funzionamento senza l&#039;ausilio dell&#039;operatore. \u00c8 adatto per l&#039;uso in aree remote dove potrebbero esserci ritardi o la supervisione diretta \u00e8 impossibile.<\/li><\/ul>\n\n\n\n<h2>Autonomia contro AI<\/h2>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full\"><img loading=\"lazy\" width=\"750\" height=\"450\" src=\"http:\/\/rfidunion.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Autonomy-vs.-AI.jpg\" alt=\"Potente automazione di Ai\" class=\"wp-image-2264\" srcset=\"https:\/\/rfidunion.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Autonomy-vs.-AI.jpg 750w, https:\/\/rfidunion.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Autonomy-vs.-AI-300x180.jpg 300w, https:\/\/rfidunion.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Autonomy-vs.-AI-696x418.jpg 696w, https:\/\/rfidunion.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Autonomy-vs.-AI-700x420.jpg 700w\" sizes=\"(max-width: 750px) 100vw, 750px\" \/><figcaption>Potente automazione di Ai<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n<p>I concetti di intelligenza artificiale e autonomia sono completamente diversi nella pratica. Possono essere usati singolarmente o in concerto. Puoi esprimere la differenza tra loro nel modo seguente.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Autonomia dell&#039;intelligenza artificiale = Intelligenza artificiale + Completamento delle attivit\u00e0 = Risoluzione dei problemi<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Questa intelligenza artificiale con autonomia pu\u00f2 essere definita un sistema robotico autonomo. Puoi usarli in ambienti prevedibili. Ci aiutano a svolgere compiti in un ambiente specifico e pre-pianificato. I sensori forniscono al robot informazioni dettagliate sulla sua posizione. I sistemi robotici autonomi possono eseguire attivit\u00e0 con i dati raccolti da questi sensori. Si pu\u00f2 dire che raccolgano tutte le potenzialit\u00e0 di ogni algoritmo di intelligenza artificiale con cui interagiscono. Inoltre, possiamo ottenere i sistemi e i dispositivi autonomi desiderati combinando software tradizionali e sistemi di intelligenza artificiale. La combinazione dei due pu\u00f2 renderli in grado di apprendere e adattarsi al lavoro.<\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/www.yale.edu\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Universit\u00e0 di Yale<\/a> ha una prospettiva unica sull'intelligenza artificiale. Secondo loro, l'AI \u00e8 \"un sistema che si pu\u00f2 costruire per risolvere compiti complessi in modi che tradizionalmente richiedono l'intelligenza umana\". L'AI tradizionale rileva, organizza e crea alcuni risultati ingerendo un gran numero di dati etichettati. Un esempio \u00e8 l'aspetto di una particolare auto. Un sistema di analisi video deve esaminare migliaia di esempi di auto per capirne l'aspetto. E tutti questi risultati devono essere forniti ed etichettati da analisti di dati e ingegneri AI.<\/p>\n\n\n\n<p>In generale, l&#039;intelligenza artificiale \u00e8 utile per produrre sistemi robotici autonomi. Sono strumenti e tecniche efficaci per produrre quella tecnologia. L&#039;intelligenza artificiale esegue automaticamente attivit\u00e0 altamente analitiche e scalabili. D&#039;altra parte, l&#039;IA autonoma esegue varie azioni per produrre i risultati desiderati senza l&#039;aiuto dell&#039;uomo.<\/p>\n\n\n\n<h2>IA debole vs. IA forte vs. IA autonoma<\/h2>\n\n\n\n<p>L&#039;intelligenza artificiale pu\u00f2 essere classificata in tre tipi: debole, forte e autonoma. L&#039;intelligenza artificiale debole, nota anche come IA ristretta, \u00e8 progettata per eseguire un&#039;attivit\u00e0 specifica o una serie di attivit\u00e0. Questi sistemi sono programmati per seguire regole predefinite e non possono apprendere oltre tali regole. Esempi comuni di intelligenza artificiale debole includono chatbot, assistenti vocali e algoritmi di raccomandazione.<\/p>\n\n\n\n<p>Al contrario, l&#039;intelligenza artificiale forte \u00e8 una forma ipotetica di intelligenza artificiale in grado di eseguire qualsiasi compito intellettuale che un essere umano pu\u00f2 eseguire. Questo tipo di intelligenza artificiale potrebbe apprendere e comprendere qualsiasi concetto intellettuale, proprio come un essere umano. Sebbene l&#039;IA forte esista da decenni, dobbiamo ancora sviluppare un sistema che soddisfi veramente questa definizione.<\/p>\n\n\n\n<p>Come abbiamo discusso in precedenza, l&#039;IA autonoma \u00e8 un tipo di <a href=\"https:\/\/rfidunion.com\/it\/information\/self-learning-ai-will-create-a-new-self-era.html\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">IA consapevole di s\u00e9<\/a> che pu\u00f2 prendere decisioni e agire in modo indipendente senza l&#039;intervento umano. Si basa su machine learning, deep learning e altre tecniche per apprendere dai dati e prendere decisioni basate su tale apprendimento. L&#039;IA autonoma \u00e8 gi\u00e0 utilizzata in vari settori, dalle auto a guida autonoma alla produzione.<\/p>\n\n\n\n<p>Una delle principali differenze tra IA debole e IA forte \u00e8 il loro livello di flessibilit\u00e0. L&#039;intelligenza artificiale debole \u00e8 programmata per eseguire compiti specifici e, sebbene possa essere in grado di imparare dall&#039;esperienza, non pu\u00f2 adattarsi a nuove situazioni senza essere riprogrammata. L&#039;intelligenza artificiale forte, d&#039;altra parte, potrebbe apprendere e comprendere qualsiasi nuovo compito o concetto, proprio come un essere umano.<\/p>\n\n\n\n<p>L&#039;IA autonoma \u00e8 una forma di IA forte, in quanto pu\u00f2 apprendere e adattarsi a nuove situazioni senza essere programmata specificamente per esse. Tuttavia, \u00e8 importante notare che l&#039;IA autonoma \u00e8 ancora limitata dalla sua programmazione e dai dati su cui \u00e8 stata addestrata.<\/p>\n\n\n\n<p>Mentre l&#039;IA debole e l&#039;IA forte hanno le loro applicazioni e sfide uniche, l&#039;IA autonoma \u00e8 la forma pi\u00f9 rilevante e pratica di IA per il prossimo futuro. Pu\u00f2 potenzialmente rivoluzionare le industrie e cambiare il modo in cui viviamo e lavoriamo, ma solleva anche importanti preoccupazioni etiche che devono essere affrontate.<\/p>\n\n\n\n<h2>Applicazioni dell&#039;IA autonoma<\/h2>\n\n\n\n<p>L&#039;IA autonoma ha il potenziale per rivoluzionare numerosi settori e le sue applicazioni sono gi\u00e0 state esplorate e implementate in vari modi. Una delle applicazioni pi\u00f9 importanti dell&#039;IA autonoma \u00e8 nel campo dei trasporti. Le auto a guida autonoma sono gi\u00e0 in fase di sviluppo e test per ridurre gli incidenti e migliorare il flusso del traffico.<\/p>\n\n\n\n<p>L&#039;IA autonoma viene utilizzata nell&#039;industria manifatturiera per migliorare l&#039;efficienza e la produttivit\u00e0. I sistemi robotici possono eseguire compiti ripetitivi con un alto grado di precisione e lavorare 24 ore su 24 senza stancarsi. Questo pu\u00f2 aiutare a ridurre i costi e aumentare la produzione.<\/p>\n\n\n\n<p>Anche il settore sanitario sta esplorando l&#039;uso dell&#039;IA autonoma, in particolare nell&#039;imaging medico. I sistemi di intelligenza artificiale possono analizzare le immagini mediche con un alto grado di accuratezza, aiutando a rilevare malattie e lesioni prima e con maggiore precisione.<\/p>\n\n\n\n<p>Nella finanza, l&#039;intelligenza artificiale autonoma viene utilizzata per analizzare i dati finanziari e prendere decisioni di investimento. Questo pu\u00f2 aiutare gli investitori a prendere decisioni migliori sulla base di approfondimenti basati sui dati.<\/p>\n\n\n\n<p>In campo militare, i sistemi di intelligenza artificiale autonomi possono essere utilizzati per la ricognizione e la sorveglianza e per la pianificazione e l&#039;esecuzione di operazioni complesse. L&#039;intelligenza artificiale autonoma pu\u00f2 controllare rover e altre apparecchiature su pianeti remoti nell&#039;esplorazione spaziale.<\/p>\n\n\n\n<p>L&#039;IA autonoma ha potenziali applicazioni nell&#039;istruzione, nell&#039;intrattenimento e persino nell&#039;arte. Ad esempio, la musica e l&#039;arte generate dall&#039;IA sono gi\u00e0 in fase di creazione e potrebbero diventare pi\u00f9 sofisticate con lo sviluppo dell&#039;IA autonoma.<\/p>\n\n\n\n<h2>L&#039;IA autonoma ha dei limiti<\/h2>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full\"><img loading=\"lazy\" width=\"750\" height=\"450\" src=\"http:\/\/rfidunion.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Autonomous-AI-has-Limitations.jpg\" alt=\"L&#039;intelligenza artificiale automatizzata ha una potenza di elaborazione molto potente\" class=\"wp-image-2266\" srcset=\"https:\/\/rfidunion.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Autonomous-AI-has-Limitations.jpg 750w, https:\/\/rfidunion.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Autonomous-AI-has-Limitations-300x180.jpg 300w, https:\/\/rfidunion.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Autonomous-AI-has-Limitations-696x418.jpg 696w, https:\/\/rfidunion.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Autonomous-AI-has-Limitations-700x420.jpg 700w\" sizes=\"(max-width: 750px) 100vw, 750px\" \/><figcaption>L&#039;intelligenza artificiale automatizzata ha una potenza di elaborazione molto potente<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n<p>L'intelligenza artificiale autonoma \u00e8 ancora una tecnologia relativamente giovane e dipende dall'accuratezza dei dati che le vengono forniti. Il processo decisionale e il comportamento della macchina possono essere compromessi se i dati sono corrotti o imprecisi. Inoltre, le macchine potrebbero non essere in grado di \"pensare fuori dagli schemi\" come gli esseri umani e potrebbero esserci alcuni scenari in cui \u00e8 necessaria una prospettiva umana. Infine, alcuni ritengono che la tecnologia AI autonoma abbia il potenziale di portare alla sostituzione del lavoro. Questo perch\u00e9 \u00e8 possibile utilizzare le macchine per sostituire alcuni lavori umani.<\/p>\n\n\n\n<p>Queste IA capaci di essere indipendenti dalla guida umana non sono adatte a tutte le applicazioni. Questo perch\u00e9 alcune applicazioni hanno bisogno di aiuto per quantificare i migliori risultati. In questo caso, AI \u00e8 adatta a fungere da nostro consulente automatico. Perch\u00e9 dobbiamo anche considerare quei fattori intangibili quando svolgiamo questo compito. Dobbiamo anche essere responsabili delle decisioni che prendiamo. Quindi sarebbe facile che si verificassero incidenti in questo se tutto fosse eseguito autonomamente dall&#039;IA. Dopotutto, prende sempre decisioni basate sui fatti senza considerare le conseguenze che dobbiamo sopportare.<\/p>\n\n\n\n<h2>L&#039;etica dell&#039;IA autonoma e il suo impatto sulla societ\u00e0<\/h2>\n\n\n\n<p>Man mano che l&#039;IA autonoma diventa pi\u00f9 diffusa, vengono sollevate preoccupazioni etiche sul suo impatto sulla societ\u00e0. Una delle maggiori preoccupazioni \u00e8 il trasferimento di posti di lavoro, poich\u00e9 molte industrie stanno iniziando a sostituire i lavoratori umani con robot autonomi. Inoltre, ci sono preoccupazioni circa il potenziale malfunzionamento di questi sistemi o l&#039;assunzione di decisioni che vanno contro i valori umani o l&#039;etica. Ad esempio, quale decisione prender\u00e0 se un veicolo autonomo si trova di fronte a una situazione in cui deve scegliere tra colpire un pedone o sterzare fuori strada e potenzialmente danneggiare i suoi passeggeri? Queste complesse questioni etiche devono essere affrontate mentre l&#039;IA autonoma continua ad avanzare.<\/p>\n\n\n\n<p>Con quanto sopra, hai una migliore comprensione dell&#039;intelligenza artificiale autonoma. I progressi nell&#039;intelligenza artificiale hanno un impatto positivo su di noi. Puoi utilizzare sistemi di intelligenza artificiale autonomi per lavori noiosi, pericolosi e sporchi. In questo modo, puoi dedicare pi\u00f9 tempo al lavoro che \u00e8 necessario per te.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Se vuoi saperne di pi\u00f9 sull&#039;apprendimento automatico, puoi leggere: <\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul><li><strong><a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/rfidunion.com\/it\/applications\/revolutionizing-machine-learning-in-agriculture.html\/\" target=\"_blank\">Apprendimento automatico in agricoltura<\/a><\/strong><\/li><li><strong><a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/rfidunion.com\/it\/applications\/machine-learning-in-robotics.html\/\" target=\"_blank\">Ruolo dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico nella robotica<\/a><\/strong><\/li><\/ul>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<!--more-->\n\n\n\n<h2>Glossario dell&#039;Intelligenza Artificiale<\/h2>\n\n\n\n<p><strong>Apprendimento automatico (ML)<\/strong>: un sottoinsieme di IA che implica l&#039;addestramento di algoritmi per fare previsioni o decisioni basate sui dati.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Intelligenza Artificiale Generale (AGI)<\/strong>: L&#039;ipotetico sviluppo futuro dell&#039;intelligenza artificiale che potrebbe esibire intelligenza e capacit\u00e0 di ragionamento simili a quelle umane.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Apprendimento approfondito<\/strong>: un tipo di ML che utilizza reti neurali con pi\u00f9 livelli per estrarre caratteristiche sempre pi\u00f9 complesse dai dati.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Elaborazione del linguaggio naturale (PNL)<\/strong>: un ramo dell&#039;intelligenza artificiale che consente alle macchine di comprendere, interpretare e generare il linguaggio umano.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Rete neurale<\/strong>: Si tratta di un insieme di algoritmi modellati sulla struttura del cervello umano utilizzato per riconoscere i modelli nei dati.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Analisi predittiva<\/strong>: si riferisce all&#039;uso di modelli statistici e algoritmi di apprendimento automatico per analizzare i dati e prevedere eventi o tendenze futuri.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Robotica<\/strong>: \u00e8 una branca dell&#039;intelligenza artificiale che si occupa della progettazione, costruzione e funzionamento dei robot.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Apprendimento supervisionato<\/strong>: questo \u00e8 un tipo di ML che implica l&#039;addestramento di un sistema su dati etichettati per prevedere i risultati per nuovi dati non etichettati.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Visione computerizzata<\/strong>: un ramo dell&#039;intelligenza artificiale che consente alle macchine di interpretare e analizzare le informazioni visive dal mondo che le circonda.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Singolarit\u00e0<\/strong>: Un ipotetico punto nel futuro in cui l&#039;intelligenza artificiale supera l&#039;intelligenza umana e diventa capace di auto-miglioramento oltre il controllo umano.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Calcolo cognitivo<\/strong>: un ramo dell&#039;intelligenza artificiale che si concentra sulla costruzione di sistemi in grado di comprendere e ragionare come gli umani.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Sicurezza dell&#039;IA<\/strong>: il campo di ricerca si \u00e8 concentrato sulla garanzia che i sistemi avanzati di intelligenza artificiale rimangano sicuri e vantaggiosi per gli esseri umani man mano che diventano pi\u00f9 capaci e autonomi.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Spiegabilit\u00e0<\/strong>: la capacit\u00e0 di un sistema di intelligenza artificiale di fornire spiegazioni chiare e comprensibili per i suoi processi decisionali.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Etica nell&#039;intelligenza artificiale<\/strong>: un campo in crescita che affronta le implicazioni etiche dello sviluppo e dell&#039;implementazione dell&#039;IA, comprese le questioni relative a pregiudizi, privacy e autonomia umana.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Singolarit\u00e0<\/strong>: Un ipotetico punto nel futuro in cui l&#039;intelligenza artificiale supera l&#039;intelligenza umana e diventa capace di auto-miglioramento oltre il controllo umano.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Trasparenza<\/strong>: Il grado in cui i processi decisionali di un sistema AI sono visibili e comprensibili agli utenti umani.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Estrazione dei dati<\/strong>: il processo di scoperta di schemi e informazioni in set di dati di grandi dimensioni utilizzando algoritmi di apprendimento automatico.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Percezione della macchina<\/strong>: La capacit\u00e0 delle macchine di interpretare e comprendere gli input sensoriali del mondo che le circonda.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>L'intelligenza artificiale autonoma non \u00e8 pi\u00f9 un sogno lontano. 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