L’alfabeto dell'intelligenza artificiale

di Francesco Pungitore*

Se avete mai cercato di esplorare il mondo dell'intelligenza artificiale, vi sarete sicuramente imbattuti in una serie di acronimi e sigle di difficile comprensione, che possono sembrare un linguaggio alieno per i neofiti. Per fare un po' di chiarezza, ecco a voi un piccolo manuale d'uso, un glossario dall'A alla Z di parole e acronimi fondamentali nel mondo dell'IA.

A - Algoritmo Un insieme di istruzioni sequenziali che una macchina o un computer segue per risolvere un problema o eseguire un compito.

B - Beta Un termine usato nel software development che indica la fase di test del prodotto, successiva alla fase alpha, in cui gli utenti esterni provano la versione non ancora definitiva del software.

C - CNN (Convolutional Neural Networks) Una tipologia di rete neurale artificiale particolarmente efficace nel riconoscimento delle immagini.

D - Deep Learning Un sottocampo dell'intelligenza artificiale che si concentra sulle reti neurali con molteplici strati, imitando il funzionamento del cervello umano.

E - ETL (Extract, Transform, Load) Un processo nel data warehousing che coinvolge l'estrazione dei dati da fonti diverse, la loro trasformazione in un formato utilizzabile, e il loro caricamento in un database.

F - Fuzzy Logic Un tipo di logica utilizzato nell'IA che permette a un sistema di ragionare in modo approssimativo, simile a come farebbe un essere umano.

G - GPU (Graphics Processing Unit) Componente hardware del computer utilizzato per accelerare la creazione di immagini, ma anche per i calcoli delle reti neurali nel deep learning.

H - Heuristic Una regola pratica o metodo di apprendimento basato sull'esperienza e utilizzato nell'IA per accelerare il processo di risoluzione dei problemi.

I - IoT (Internet of Things) Una rete di dispositivi interconnessi, che raccolgono e scambiano dati tra loro attraverso internet.

J - JSON (JavaScript Object Notation) Un formato leggero per lo scambio di dati, ampiamente utilizzato per l'interazione tra applicazioni web e server.

K - KNN (K-Nearest Neighbors) Un algoritmo di apprendimento supervisionato utilizzato per la classificazione e la regressione in problemi di machine learning.

L - LSTM (Long Short Term Memory) Una tipologia di rete neurale ricorrente, particolarmente adatta a sequenze di dati con dipendenze a lungo termine.

M - Machine Learning Un sottocampo dell'IA che si concentra sulla creazione di algoritmi che permettono ai computer di apprendere dai dati.

N - NLP (Natural Language Processing) Il ramo dell'intelligenza artificiale che si occupa di comprendere, interpretare e generare il linguaggio umano.

O - Overfitting Un problema comune nel machine learning in cui un modello si adatta troppo ai dati di training e perde la capacità di generalizzare a nuovi dati

P - Python Un linguaggio di programmazione ad alto livello, molto popolare nel campo dell'intelligenza artificiale per la sua leggibilità e la vasta gamma di librerie specializzate.

Q - Q-Learning Un algoritmo di apprendimento per rinforzo utilizzato nell'intelligenza artificiale per insegnare a un agente come comportarsi in un ambiente specifico.

R - Reinforcement Learning Un tipo di apprendimento automatico in cui un agente impara a prendere decisioni basandosi su premi e punizioni.

S - SVM (Support Vector Machines) Una classe di algoritmi di apprendimento supervisionato utilizzati per la classificazione e la regressione.

T - TensorFlow Un framework open-source per il machine learning sviluppato da Google, che fornisce un ambiente per lo sviluppo di algoritmi di IA.

U - Unsupervised Learning Un tipo di apprendimento automatico in cui un modello apprende da dati non etichettati, cercando di identificare strutture o modelli sottostanti.

V - VR (Virtual Reality) Una simulazione artificiale che può essere simile o completamente diversa dal mondo reale. Viene spesso utilizzata in combinazione con l'IA per creare esperienze immersive.

W - Weights In un modello di rete neurale, i pesi sono i parametri che determinano l'output della rete in base all'input. Sono “appresi” durante il processo di allenamento.

X - XML (eXtensible Markup Language) Un linguaggio di markup utilizzato per codificare documenti in un formato che sia leggibile dall'uomo e dalla macchina.

Y - YOLO (You Only Look Once) Un popolare algoritmo di rilevamento degli oggetti in tempo reale utilizzato nell'intelligenza artificiale.

Z – Zettabyte Una unità di misura utilizzata in informatica per quantificare l'ammontare di dati digitali. Un zettabyte è pari a un miliardo di terabyte.

Navigare nel mondo dell'intelligenza artificiale è un viaggio affascinante. Come abbiamo visto, con un po' di familiarità con il lessico, è possibile comprendere i concetti fondamentali e svelare i segreti dietro agli acronimi più enigmatici. Questo glossario, pur essendo lontano dall'essere esaustivo, rappresenta un punto di partenza per chi si affaccia in questo mondo. Il futuro dell'intelligenza artificiale è già presente e non c'è momento migliore per iniziare a imparare.

*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