I fondamenti dell'IA: algoritmi e apprendimento automatico

di Francesco Pungitore*

I. Spiegazione di cosa sono gli algoritmi

Gli algoritmi sono sequenze di istruzioni chiare e definite che permettono di risolvere problemi o eseguire compiti specifici. Essi rappresentano il cuore dell'intelligenza artificiale (IA), poiché sono i meccanismi che permettono ai computer di eseguire operazioni complesse e imitare il ragionamento umano. Attraverso gli algoritmi, l'IA riesce a elaborare e analizzare enormi quantità di dati, identificando modelli e relazioni nascoste che possono essere utilizzate per migliorare la nostra comprensione del mondo e per prendere decisioni più informate.

II. Introduzione all'apprendimento automatico (machine learning)

L'apprendimento automatico è un sottocampo dell'intelligenza artificiale che si concentra sullo sviluppo di algoritmi che possono imparare dai dati senza essere esplicitamente programmati. In altre parole, il machine learning permette ai computer di migliorare le proprie prestazioni attraverso l'esperienza. Questa metodologia è alla base di molte applicazioni moderne, come i motori di ricerca, i sistemi di raccomandazione e la diagnosi medica automatizzata.

III. Tipologie di apprendimento: supervisionato, non supervisionato e per rinforzo

Esistono tre principali tipologie di apprendimento automatico: supervisionato, non supervisionato e per rinforzo.

• Apprendimento supervisionato: in questo approccio, gli algoritmi vengono addestrati su un insieme di dati etichettati, che contengono sia le caratteristiche degli esempi che le risposte corrette. Il compito dell'algoritmo è apprendere una funzione che mappi le caratteristiche alle risposte corrette, permettendo così di fare previsioni su nuovi dati non etichettati.
• Apprendimento non supervisionato: qui, gli algoritmi lavorano su insiemi di dati non etichettati e cercano di identificare modelli o relazioni nascoste tra gli esempi. Questo tipo di apprendimento è utile per scoprire nuove informazioni o per ridurre la complessità dei dati.
• Apprendimento per rinforzo: in questo caso, gli algoritmi imparano interagendo con un ambiente e ricevendo feedback sotto forma di ricompense o punizioni. L'obiettivo è scoprire una strategia di azione che massimizzi le ricompense cumulative nel tempo.

IV. Conclusione e collegamento al libro “Metafisica dell'intelligenza artificiale”

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*giornalista professionista, docente di Filosofia, Storia, Scienze Umane e Tecniche della Comunicazione con perfezionamento post-laurea in Tecnologie per l’Insegnamento e Master in Comunicazione Digitale