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Appun sull'Intelligenza Arﬁciale

1. Storia dell'Intelligenza Arﬁciale

L'intelligenza arﬁciale (IA) nasce come disciplina negli anni '50, con l'obievo di creare macchine

capaci di simulare il pensiero umano.

a) Le Origini

 1943: McCulloch e Pis propongono il primo modello matemaco di un neurone arﬁciale.

 1950: Alan Turing introduce il conceo di "macchina universale" e propone il Test di Turing.

 1956: Conferenza di Dartmouth – nasce uﬃcialmente il termine "Intelligenza Arﬁciale"

(John McCarthy, Marvin Minsky, Claude Shannon).

 1960-1980: Sviluppo dei primi sistemi esper e delle re neurali arﬁciali.

 1997: Deep Blue, computer di IBM, sconﬁgge il campione di scacchi Garry Kasparov.

 2010-oggi: Boom del Machine Learning e Big Data, con applicazioni in riconoscimento

facciale, assisten vocali, veicoli autonomi e altro.

2. Ciberneca e Roboca

a) Ciberneca

La ciberneca, sviluppata da Norbert Wiener negli anni '40, studia i sistemi di controllo e

comunicazione tra uomo e macchina. Ha inﬂuenzato lo sviluppo dell'IA e dell'automazione.

b) Roboca

La roboca si occupa della progeazione di macchine capaci di interagire con l'ambiente. Alcuni

sviluppi chiave:

 Bracci roboci negli anni '60 per l'industria.

 Robot umanoidi come ASIMO di Honda.

 Veicoli autonomi e droni intelligen.

3. Alan Turing: la Macchina e il Test di Turing

a) La Macchina di Turing

Alan Turing ha formulato il conceo di macchina di Turing, un modello astrao di calcolatore

capace di eseguire qualsiasi algoritmo computabile.

b) Il Test di Turing

Turing propose un test per valutare l'intelligenza di una macchina: se un osservatore umano non

riesce a disnguere tra risposte di una macchina e quelle di un essere umano, la macchina può

essere considerata intelligente.

4. Machine Learning

Il Machine Learning (apprendimento automaco) è un sooinsieme dell'IA che permee ai

computer di imparare dai da senza essere esplicitamente programma.

Tipologie di Machine Learning

1. Apprendimento supervisionato: il modello impara da da echea (es. classiﬁcazione di

immagini).

2. Apprendimento non supervisionato: il modello idenﬁca paern nei da senza echee

(es. clustering).

3. Apprendimento per rinforzo: il modello impara tramite ricompense e penalità (es. AlphaGo

di DeepMind).

5. Big Data

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AppunƟ sull'Intelligenza ArƟficiale

Storia dell'Intelligenza ArƟficiale L'intelligenza arƟficiale (IA) nasce come disciplina negli anni '50, con l'obieƫvo di creare macchine capaci di simulare il pensiero umano. a) Le Origini  1943: McCulloch e PiƩs propongono il primo modello matemaƟco di un neurone arƟficiale.  1950: Alan Turing introduce il conceƩo di "macchina universale" e propone il Test di Turing.  1956: Conferenza di Dartmouth – nasce ufficialmente il termine "Intelligenza ArƟficiale" (John McCarthy, Marvin Minsky, Claude Shannon).  1960-1980: Sviluppo dei primi sistemi esperƟ e delle reƟ neurali arƟficiali.  1997: Deep Blue, computer di IBM, sconfigge il campione di scacchi Garry Kasparov.  2010-oggi: Boom del Machine Learning e Big Data, con applicazioni in riconoscimento facciale, assistenƟ vocali, veicoli autonomi e altro.
CiberneƟca e RoboƟca a) CiberneƟca La ciberneƟca, sviluppata da Norbert Wiener negli anni '40, studia i sistemi di controllo e comunicazione tra uomo e macchina. Ha influenzato lo sviluppo dell'IA e dell'automazione. b) RoboƟca La roboƟca si occupa della progeƩazione di macchine capaci di interagire con l'ambiente. Alcuni sviluppi chiave:  Bracci roboƟci negli anni '60 per l'industria.  Robot umanoidi come ASIMO di Honda.  Veicoli autonomi e droni intelligenƟ.
Alan Turing: la Macchina e il Test di Turing a) La Macchina di Turing Alan Turing ha formulato il conceƩo di macchina di Turing, un modello astraƩo di calcolatore capace di eseguire qualsiasi algoritmo computabile. b) Il Test di Turing Turing propose un test per valutare l'intelligenza di una macchina: se un osservatore umano non riesce a disƟnguere tra risposte di una macchina e quelle di un essere umano, la macchina può essere considerata intelligente.
Machine Learning Il Machine Learning (apprendimento automaƟco) è un soƩoinsieme dell'IA che permeƩe ai computer di imparare dai daƟ senza essere esplicitamente programmaƟ. Tipologie di Machine Learning
1. Apprendimento supervisionato: il modello impara da daƟ eƟcheƩaƟ (es. classificazione di immagini).
2. Apprendimento non supervisionato: il modello idenƟfica paƩern nei daƟ senza eƟcheƩe (es. clustering).
3. Apprendimento per rinforzo: il modello impara tramite ricompense e penalità (es. AlphaGo di DeepMind).
Big Data

I Big Data rappresentano enormi quanƟtà di daƟ generaƟ quoƟdianamente da disposiƟvi digitali, social media e sensori. CaraƩerisƟche dei Big Data (le "5 V")  Volume: quanƟtà di daƟ generaƟ.  Velocità: rapidità con cui i daƟ vengono prodoƫ e analizzaƟ.  Varietà: diversi Ɵpi di daƟ (testo, immagini, video, ecc.).  Veridicità: qualità e affidabilità dei daƟ.  Valore: uƟlità che si può estrarre dai daƟ. L'IA sfruƩa i Big Data per migliorare il machine learning, il riconoscimento di immagini, il markeƟng prediƫvo e molte altre applicazioni.

ReƟ Neurali Le reƟ neurali arƟficiali sono modelli computazionali ispiraƟ alla struƩura del cervello umano. a) StruƩura di una Rete Neurale  Neurone arƟficiale: unità base che riceve input, li elabora e genera un output.  StraƟ della rete: o Strato di input: riceve i daƟ iniziali. o StraƟ nascosƟ: elaborano le informazioni. o Strato di output: produce il risultato finale. b) Deep Learning  Il Deep Learning è una branca avanzata del Machine Learning basata su reƟ neurali profonde (con molƟ straƟ nascosƟ).  UƟlizzato in riconoscimento vocale, visione arƟficiale, traduzione automaƟca.

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