Rivista AI

Intelligenza Artificiale, Innovazione e Trasformazione Digitale

Autore: Alessandra Innocenti

L’Intelligenza Artificiale nella finanza e negli investimenti: tra analisi predittiva e gestione del rischio

Di

il 10 Marzo 2024

in News

L’Intelligenza Artificiale (AI) è emersa come forza di trasformazione anche nel settore finanziario e degli investimenti, rimodellando i modelli di business tradizionali.

Automatizzando processi complessi, analizzando grandi quantità di dati e fornendo informazioni utili, l’Intelligenza Artificiale ha il potenziale per rivoluzionare il modo in cui le istituzioni finanziarie operano e prendono decisioni.

Per quanto riguarda ad esempio la previsione delle tendenze di mercato e delle opportunità di investimento, ad esempio, l’analisi predittiva è una delle applicazioni chiave dell’AI nel settore: gli algoritmi di apprendimento automatico e le tecniche statistiche avanzate possono essere usati per analizzare i dati storici e per prevedere le tendenze di mercato, identificando le opportunità di investimento. Analizzando schemi e tendenze in grandi insiemi di dati, i modelli predittivi alimentati dall’AI possono infatti generare previsioni accurate e tempestive, consentendo alle istituzioni finanziarie di prendere decisioni informate e ottimizzare le proprie strategie di investimento.

Nel settore finanziario e degli investimenti, l’analisi predittiva trova numerose applicazioni, tra cui:

  1. Previsioni del mercato azionario: i modelli predittivi basati sull’intelligenza artificiale possono analizzare i prezzi storici dei titoli, i volumi di scambio e le notizie di mercato per prevedere i movimenti futuri dei prezzi, consentendo agli investitori di prendere decisioni informate di acquisto, vendita o mantenimento;
  2. Rilevamento delle frodi: l’analisi predittiva può aiutare le istituzioni finanziarie a rilevare e prevenire le frodi identificando schemi insoliti o anomalie nei dati delle transazioni, riducendo il rischio di perdite finanziarie e danni alla reputazione;
  3. Valutazione del rischio: analizzando i dati storici e le tendenze di mercato, i modelli predittivi possono valutare il rischio associato a investimenti specifici, consentendo agli istituti finanziari di ottimizzare i loro portafogli e di gestire il rischio in modo più efficace.

Dal punto di vista della gestione del rischio invece, l’Intelligenza Artificiale ha il potenziale per migliorare significativamente le capacità di gestione dello stesso. Automatizzando processi complessi, analizzando grandi quantità di dati e fornendo approfondimenti in tempo reale, le soluzioni di gestione del rischio basate sull’AI possono aiutare gli istituti finanziari a prendere decisioni più informate e a mitigare i rischi in modo più efficace.

Alcuni dei principali vantaggi dell’Intelligenza Artificiale nella gestione del rischio includono:

  1. Miglioramento del processo decisionale: le soluzioni di gestione del rischio basate sull’Intelligenza Artificiale sono in grado di analizzare grandi insiemi di dati in tempo reale, fornendo agli istituti finanziari approfondimenti praticabili e consentendo loro di prendere decisioni più informate;
  2. Maggiore efficienza operativa: automatizzando processi complessi, l’AI può aiutare gli istituti finanziari a ridurre lo sforzo manuale, a minimizzare gli errori e a migliorare l’efficienza operativa;
  3. Monitoraggio del rischio in tempo reale: le soluzioni di gestione del rischio basate sull’Intelligenza Artificiale possono monitorare le tendenze e i rischi del mercato in tempo reale, consentendo alle istituzioni finanziarie di rispondere rapidamente alle mutevoli condizioni di mercato e di mitigare i rischi in modo più efficace;
  4. Profili di rischio personalizzati: l’Intelligenza Artificiale può analizzare i profili, le preferenze e la propensione al rischio dei singoli investitori, consentendo alle istituzioni finanziarie di fornire raccomandazioni di investimento personalizzate e strategie di gestione del rischio.

Risulta quindi evidente come l’Intelligenza Artificiale sia in grado di impattare in modo potente anche il settore della finanza e degli investimenti, guidando l’innovazione e spingendo al cambiamento i modelli di business tradizionali. Liberando il potenziale dell’analisi predittiva e della gestione del rischio, l’AI ha il potenziale per rivoluzionare il modo in cui banche e istituzioni finanziarie operano e prendono decisioni.

L’Intelligenza Artificiale sta peraltro cambiando anche la qualità dei prodotti e dei servizi offerti dal settore bancario. 

L’apprendimento automatico consente ad esempio agli istituti finanziari di fornire servizi personalizzati e raccomandazioni su misura ai clienti. Analizzando il comportamento, le preferenze e i dati storici dei clienti, gli algoritmi di apprendimento automatico possono fornire consigli di investimento personalizzati, piani finanziari personalizzati e offerte di prodotti mirati. Ciò aumenta la soddisfazione del cliente, favorisce relazioni a lungo termine e migliora l’esperienza complessiva del cliente nel settore finanziario.

Tuttavia, poiché il machine learning continua a guidare l’innovazione nella finanza, è fondamentale affrontare considerazioni etiche e garantire la conformità normativa. Trasparenza, equità e responsabilità sono fondamentali quando si utilizzano algoritmi di machine learning nel processo decisionale finanziario. Non sfugge quindi, anche in questo contesto, l’importanza del tema etico, perché trovare il giusto equilibrio tra innovazione e responsabilità è essenziale per mantenere la fiducia e proteggere gli interessi di tutte le parti interessate.

Nove donne che hanno fatto la storia dell’informatica:

Di

il 1 Marzo 2024

in Cultura

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Assistenti virtuali e Chatbot: la nuova frontiera dell’interazione online

Di

il 24 Febbraio 2024

in News

L’affermarsi sempre più prepotente del digitale nei primi anni dieci del duemila, ha inaugurato una nuova era della comunicazione, all’interno della quale, l’interazione online è diventata parte integrante della nostra vita quotidiana. Questo cambiamento nei modelli di comunicazione ha dato origine allo sviluppo di tecnologie avanzate progettate per facilitare e migliorare l’esperienza degli utenti come i chatbot e gli assistenti virtuali.

I chatbot e gli assistenti virtuali sono applicazioni software avanzate progettate per interagire con gli utenti in modo conversazionale. Mentre i chatbot operano tipicamente all’interno di un’applicazione o di una piattaforma specifica, come può essere il sito di un’azienda, gli assistenti virtuali possono essere integrati in vari dispositivi, tra cui smartphone, smart speaker e personal computer, come lo sono Alexa, Siri e Cortana ad esempio.

Entrambe le tecnologie sfruttano l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e gli algoritmi di apprendimento automatico per comprendere le richieste degli utenti, consentendo loro di fornire risposte personalizzate e pertinenti al contesto.

I chatbot sono utilizzati principalmente per automatizzare attività di routine, come rispondere alle domande più frequenti, guidare gli utenti attraverso un sito web o completare transazioni. Possono essere programmati per gestire un’ampia gamma di richieste, dall’assistenza clienti di base a quelle più complesse, come la prenotazione di una camera d’albergo o l’ordinazione di cibo. Gli assistenti virtuali, invece, offrono una serie di funzioni più complete, tra cui la possibilità di gestire calendari, impostare promemoria, inviare messaggi ed effettuare telefonate. Possono anche controllare dispositivi domestici intelligenti, riprodurre musica e fornire informazioni in tempo reale, come aggiornamenti sulle notizie e previsioni meteo.

Vantaggi e benefici

L’implementazione di chatbot e assistenti virtuali offre un certo numero di vantaggi sia per le aziende che per gli utenti. Per le aziende, queste tecnologie possono contribuire a ridurre i costi dell’assistenza clienti, ad aumentare l’efficienza operativa e a fornire una disponibilità 24 ore su 24, 7 giorni su 7, con un impatto incredibile in termini di gestione e ottimizzazione delle risorse umane. Possono, inoltre, raccogliere dati sugli utenti, consentendo alle aziende di conoscere le preferenze e i comportamenti non solo dei clienti acquisiti ma anche degli eventuali prospect, che possono essere utilizzati per strutturare e ottimizzare sia le strategie di marketing che lo sviluppo dei prodotti.

Per i clienti finali, i chatbot e gli assistenti virtuali possono rappresentare una comodità, ad esempio facendo risparmiare tempo e fatica nella gestione automatizzata di compiti ripetitivi, fornendo risposte rapide e accurate e offrendo suggerimenti contestualmente pertinenti a quanto richiesto, ad esempio il suggerimento di un percorso con meno traffico. Inoltre, possono aiutare gli utenti a navigare in siti web e applicazioni complesse, rendendo più facile trovare le informazioni o i servizi di cui hanno bisogno.

Potenziali svantaggi e sfide

Sebbene, come abbiamo visto, i chatbot e gli assistenti virtuali possano offrire dei vantaggi dal loro utilizzo, vi è anche il caso che possibili interpretazioni errate dei task possano generare insoddisfazione negli utenti creando quindi da un punto di vista della curtomer relation uno svantaggio anziché un vantaggio. La dipendenza dagli algoritmi di NLP e di apprendimento automatico inoltre, fa sì che queste tecnologie possano, in alcuni casi, faticare a comprendere richieste complesse, in particolare quando si ha a che fare con un linguaggio colloquiale o con dialetti regionali. C’è poi un problema legato alla privacy: poiché i chatbot e gli assistenti virtuali spesso richiedono l’accesso a informazioni sensibili degli utenti, c’è il rischio che questi dati possano essere compromessi o utilizzati in modo improprio.

È indubbio comunque che chatbot e gli assistenti virtuali abbiano già rivoluzionato il modo in cui interagiamo online: automatizzando le attività di routine, fornendo esperienze personalizzate agli utenti e offrendo suggerimenti contestualmente rilevanti, queste tecnologie hanno trasformato la cosidetta customer journey. Anche se, come abbiamo visto, le sfide rimangono, il continuo sviluppo e il perfezionamento delle tecniche di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e di apprendimento automatico promettono di risolvere molti di questi problemi, aprendo la strada a esperienze di chatbot e assistenti virtuali ancora più sofisticate e intuitive in futuro.

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Regole e rischi dell’Intelligenza Artificiale: ratificato in Commissione il progetto di legge EU AI Act

Di

il 13 Febbraio 2024

in News

Questa mattina, le Commissioni per le libertà civili (LIBE) e il mercato interno (IMCO) del Parlamento Europeo hanno votato a favore del progetto di legge che definisce un quadro basato sul rischio per regolare le applicazioni dell’Intelligenza Artificiale, noto come EU AI Act.

Nella votazione di questa mattina le Commissioni hanno votato con 71 voti favorevoli, 8 contrari e 7 astensioni a favore del compromesso negoziato con gli Stati membri dell’UE a dicembre 2023.  

L’EU AI Act, che stabilisce regole per gli sviluppatori di IA in base alla potenza dei loro modelli e allo scopo per il quale intendono applicare i sistemi di AI, comprende un elenco di usi vietati dell’Intelligenza Artificiale e regole per usi ad alto rischio come istruzione, sanità, lavoro oltre ad imporre requisiti di trasparenza e a definire regole chiare per l’utilizzo di strumenti come deepfake e chatbot basati sull’AI.

Questo importante passo verso la regolamentazione dell’AI in Europa mira a garantire che la tecnologia rispetti i diritti fondamentali e promuova l’innovazione, posizionando il vecchio continente come leader nel settore.

D’altra parte, la legislazione europea è vista come un punto di riferimento globale e si concentra sulla protezione dei diritti fondamentali, sulla promozione dell’innovazione e sulla gestione dei rischi associati all’utilizzo dell’AI. Una volta adottata, la legge avrà un impatto significativo su diversi settori, inclusi banche, automobili, prodotti elettronici, compagnie aeree, sicurezza e polizia, contribuendo a mitigare rischi come la disinformazione, la discriminazione e l’utilizzo non concordato e trasparente dei dati personali dei cittadini europei con algoritmi di profilazione e scoring sociale.

Il prossimo passaggio, come commentato da Eva Maydell, eurodeputata membro della Commissione per l’industria, la ricerca e l’energia, è il voto in plenaria da parte del Parlamento UE, dove ai deputati verrà chiesto di adottarlo formalmente, prima dell’approvazione finale da parte del Consiglio.

Sorveglianza AI nella metropolitana di Londra: cosa rivela il nuovo studio di Wired

Di

il 9 Febbraio 2024

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Migliaia di persone che utilizzano la metropolitana di Londra sono state sorvegliate da un software di Intelligenza Artificiale (AI) progettato per individuare comportamenti criminali o situazioni pericolose. È quanto riportato da una inchiesta di Wired secondo cui il software di riconoscimento automatico è stato combinato con le immagini delle telecamere a circuito chiuso per poter rilevare comportamenti aggressivi, l’eventuale presenza di persone armate all’interno della metro, passeggeri che saltano i tornelli per non pagare il biglietto o, in casi più estremi, eventuali cadute sui binari.

Dal 2022 fino alla fine del 2023, il Transport for London (TfL), la società che gestisce la metropolitana e i bus della città, ha testato 11 algoritmi per monitorare le persone che passano dalla stazione della metropolitana di Willesden Green, nel nord-ovest della città. Si tratta del primo test in cui sono state combinate le immagini video in tempo reale con tool di Intelligenza Artificiale per generare avvisi inviati al personale delle metropolitana addetto ai controlli. Durante la fase di test sono stati emessi più di 44.000 avvisi, di cui 19.000 consegnati al personale della stazione in tempo reale.

I documenti di cui Wired riferisce di essere in possesso dettagliano come TfL abbia utilizzato una vasta gamma di algoritmi di visione artificiale per monitorare il comportamento delle persone nella stazione, concentrandosi non solo su temi legati alla sicurezza, ma anche su possibili comportamenti criminali e antisociali.

Gli stessi documenti evidenzierebbero poi anche errori del sistema durante il test, come l’errata segnalazione dei bambini accompagnati dai genitori come evasori del biglietto.

Sempre secondo Wired, gli esperti in materia di privacy che hanno esaminato i documenti avrebbero messo in dubbio l’accuratezza degli algoritmi di riconoscimento degli oggetti e avvertito che sistemi di sorveglianza simili potrebbero facilmente essere ampliati in futuro per includere sistemi di riconoscimento facciale.

Anche se TfL non ha finora risposto alla richiesta di commenti da parte di Wired, sembrerebbe che il test abbia generato preoccupazioni riguardo alla governance e alla trasparenza nell’uso delle tecnologie di controllo, sorveglianza e di riconoscimento facciale supportate dall’AI, per le quali sarebbe necessario comunque un adeguato supporto normativo che sia in grado di stabilire i limiti entro i quali questi tool possono essere utilizzati.

Da questo punto di vista infatti è fondamentale bilanciare attentamente i rischi e i benefici dell’impiego dei tool di Intelligenza Artificiale nei sistemi di controllo e sorveglianza perché, se da un lato possono contribuire alla sicurezza dei cittadini prevenendo atti criminali o terroristici, dall’altro è imprescindibile garantire la tutela della privacy individuale e un uso etico dei dati dei cittadini.

Che cos’è la RAG, la nuova frontiera dell’Intelligenza Artificiale generativa

Di

il 3 Febbraio 2024

in News

L’Intelligenza Artificiale (AI) è la disciplina che si occupa di creare sistemi in grado di eseguire compiti che richiedono intelligenza umana, come apprendimento, il ragionamento e la risoluzione di problemi. Uno dei campi più promettenti e sfidanti di questo settore è quello della generazione di linguaggio naturale (NLG), che consiste nel produrre testi coerenti e informativi a partire da dati strutturati o non strutturati.

Per realizzare questo obiettivo, negli ultimi anni si sono sviluppati dei modelli di AI chiamati Large Language Models (LLM), che sono algoritmi in grado di comprendere e generare testi in linguaggio naturale basandosi su vasti set di dati linguistici. I modelli come GPT hanno dimostrato una sorprendente capacità di generare testi su vari argomenti e domini, rispondendo a domande, completando frasi e creando contenuti creativi.

I LLM presentano però anche dei limiti e, in alcuni casi, delle criticità, legati alla loro dipendenza dai dati di addestramento, che possono essere incompleti, obsoleti o non pertinenti al contesto specifico. Inoltre, i LLM richiedono una significativa potenza di calcolo per essere riaddestrati, il che rende difficile aggiornare continuamente i modelli con nuove informazioni.

Per superare questi problemi e migliorare la qualità dell’IA generativa, emerge una nuova tecnica chiamata Retrieval-Augmented Generation (RAG), che significa generazione aumentata con recupero. La RAG è una tecnica che consente ai LLM di sfruttare risorse di dati aggiuntive senza bisogno di retraining, integrando le abilità generative dei LLM con la capacità di reperire informazioni da fonti esterne di conoscenza.

La RAG è stata proposta per la prima volta da Patrick Lewis e un team di Facebook AI Research in questo articolo del 2020 e da allora ha suscitato l’interesse e l’attenzione di molti ricercatori accademici e del settore, che la vedono come un modo per spingere i confini della NLG.

Come funziona la RAG

La RAG funziona combinando due componenti principali: un LLM pre-addestrato e un indice di documenti di conoscenza. Il LLM pre-addestrato è un modello di IA generativa, come GPT-3, BERT o T5, che è stato addestrato su un grande dataset di testi generici. L’indice di documenti di conoscenza è una collezione di testi specifici e aggiornati, provenienti da fonti diverse, come Wikipedia, database, data warehouse, documenti aziendali o feed di notizie.

Quando la RAG riceve un input, come una domanda o una frase da completare, il LLM pre-addestrato genera una prima risposta basandosi sui dati di addestramento. Allo stesso tempo, il LLM pre-addestrato invia una query all’indice di documenti di conoscenza, che restituisce i documenti più rilevanti per l’input. Questi documenti vengono poi utilizzati dal LLM pre-addestrato per raffinare e migliorare la risposta iniziale, integrandola con informazioni più precise e aggiornate.

In questo modo, la RAG riesce a produrre non solo testi coerenti, ma anche corretti e pertinenti, sfruttando dati specifici e aggiornati provenienti da fonti esterne. La RAG non modifica il LLM pre-addestrato alla sua base, ma lo arricchisce con informazioni mirate senza bisogno di retraining.

Esempi di applicazioni della RAG

La RAG può essere applicata a diversi compiti e domini che richiedono la generazione di testi in linguaggio naturale, come la risposta a domande, il riassunto di testi, la generazione di contenuti creativi o la creazione di chatbot.

Per esempio, immagina di voler creare un chatbot per un campionato sportivo, che possa rispondere alle domande dei fan e dei media su giocatori, squadre, storia e regole dello sport, statistiche e classifiche attuali. Un LLM generico potrebbe rispondere a domande sulla storia e sulle regole, ma non sarebbe in grado di parlare della partita della sera precedente o di fornire informazioni aggiornate su un particolare infortunio di un atleta, perché non avrebbe tali informazioni.

Utilizzando la RAG, invece, diventa possibile integrare il LLM generico con un indice di documenti di conoscenza specifici per lo sport, come database, data warehouse, documenti sui giocatori e feed di notizie, che contengono informazioni dettagliate e aggiornate su ogni partita. In questo modo, il chatbot potrebbe fornire risposte più appropriate e accurate alle domande, basandosi su dati estremamente attuali.

Un altro esempio di applicazione della RAG è la generazione di contenuti creativi, come poesie, storie, canzoni o parodie di celebrità. Un LLM generico potrebbe generare contenuti creativi basandosi su dati generici, ma potrebbe non essere in grado di catturare lo stile, il tono, il vocabolario o le sfumature di un determinato autore, genere o personaggio.

Utilizzando la RAG, invece, si potrebbe invece integrare il LLM generico con un indice di documenti di conoscenza specifici per il contenuto creativo che si vuole generare, come testi di poesie, storie, canzoni o parodie di celebrità, che contengono esempi e modelli di riferimento. In questo modo, il contenuto creativo generato sarebbe più originale, interessante e divertente, riflettendo lo stile, il tono, il vocabolario e le sfumature del contenuto desiderato.

Vantaggi e svantaggi della RAG

La RAG presenta una serie di vantaggi e di svantaggi che delineano da un lato la sua complessità e dall’altro le sfide ad esso associate.

Vantaggi:

  • Maggiore completezza: la capacità della RAG di attingere informazioni da fonti esterne contribuisce a generare risposte più complete e dettagliate;
  • Maggiore correttezza: la capacità della RAG di integrare informazioni aggiornate e specifiche contribuisce a generare risposte più corrette e accurate;
  • Maggiore pertinenza: la capacità della RAG di adattare le informazioni al contesto contribuisce a generare risposte più pertinenti e rilevanti;
  • Maggiore flessibilità: la capacità della RAG di sfruttare diverse fonti di conoscenza contribuisce a generare risposte più flessibili e personalizzabili;
  • Maggiore efficienza: la capacità della RAG di ottimizzare i LLM pre-addestrati senza retraining contribuisce a generare risposte più efficienti e veloci.

Svantaggi:

  • Maggiore complessità: la RAG richiede una maggiore complessità nella progettazione e nell’integrazione dei componenti, come il LLM pre-addestrato, l’indice di documenti di conoscenza e il meccanismo di recupero e fusione delle informazioni;
  • Maggiore incertezza: la RAG introduce una maggiore incertezza nella generazione delle risposte, in quanto dipende dalla qualità e dalla rilevanza dei documenti di conoscenza recuperati, che potrebbero essere incompleti, errati o non pertinenti;
  • Maggiore difficoltà di valutazione: la RAG rende più difficile la valutazione delle risposte generate, in quanto richiede criteri e metriche più sofisticati e multidimensionali, che tengano conto non solo della coerenza, ma anche della correttezza, della pertinenza, della completezza e della flessibilità delle risposte.

In definitiva quindi la RAG è vista come la nuova frontiera dell’intelligenza artificiale generativa, per la sua promessa di migliorare la qualità e la pertinenza dei testi prodotti dai modelli di AI, combinando le abilità generative dei LLM pre-addestrati con la capacità di reperire informazioni da fonti esterne di conoscenza, senza bisogno di retraining e aprendo, in questo modo, nuove possibilità e nuovi scenari per la creazione di testi in linguaggio naturale.

Adozione dell’Intelligenza Artificiale: ricerca IBM rivela l’impatto e le sfide per le aziende globali

Di

il 19 Gennaio 2024

in Business

Una recente indagine condotta da IBM ha messo in luce che circa il 42% delle organizzazioni con oltre 1.000 dipendenti, coinvolte nel sondaggio, sta sfruttando attivamente l’Intelligenza Artificiale (AI) nelle proprie attività. Gli early adopter si distinguono per il loro impegno: il 59% delle aziende che hanno già implementato l’AI dichiara inoltre l’intenzione di accelerare e ampliare gli investimenti in questo settore.

Persistono tuttavia ostacoli all’adozione, principalmente legati alla mancanza di competenze, alla complessità dei dati e a preoccupazioni etiche.

L’indagine evidenzia inoltre che gli early adopter hanno superato le barriere iniziali e stanno aumentando gli investimenti, avendo già sperimentato i benefici dell’AI. Strumenti di intelligenza artificiale più accessibili, la spinta verso l’automazione dei processi chiave e l’integrazione sempre più avanzata dell’AI nelle applicazioni aziendali pronte all’uso sono i principali fattori che guidano l’espansione dell’AI nel contesto aziendale.

Alcune organizzazioni peraltro stanno sfruttando l’intelligenza artificiale in settori dove la tecnologia può avere un impatto significativo in modo rapido, come l’IT Automation, il lavoro digitale e l’assistenza clienti., anche se per il 40% delle aziende l’Intelligenza Artificiale è ancora in fase di sperimentazione.

Principali evidenze dell’indagine:

  • Attualmente, il 42% dei professionisti IT nelle grandi organizzazioni ha implementato attivamente l’intelligenza artificiale, mentre un ulteriore 40% sta esplorando le potenzialità di questa tecnologia;
  • Il 38% dei professionisti IT riferisce che la propria azienda sta implementando attivamente l’AI generativa, mentre un altro 42% la sta esplorando. Paesi come India (59%), Emirati Arabi Uniti (58%), Singapore (53%) e Cina (50%) sono in prima linea nell’uso attivo dell’AI, rispetto a mercati in ritardo come Spagna (28%), Australia (29%) e Francia (26%);
  • Il settore dei servizi finanziari è quello che fa un maggior uso dell’intelligenza artificiale, con circa la metà dei responsabili IT che operano in questo settore che afferma che la propria organizzazione ha attivamente adottato l’AI. Nel campo delle telecomunicazioni, il 37% dichiara di aver integrato l’AI nelle proprie attività;
  • Il 59% dei responsabili IT delle aziende che implementano o esplorano l’AI afferma che la propria azienda ha accelerato gli investimenti o l’adozione negli ultimi 24 mesi;
  • Cina (85%), India (74%) e Emirati Arabi Uniti (72%) sono i mercati con una maggiore propensione ad accelerare l’adozione dell’AI, mentre le aziende nel Regno Unito (40%), in Australia (38%) e in Canada (35%) sono meno inclini a velocizzare l’introduzione;
  • La ricerca e lo sviluppo (44%) e la riqualificazione e lo sviluppo della forza lavoro (39%) sono i principali investimenti nell’AI per le organizzazioni che esplorano o implementano l’intelligenza artificiale.

Dall-E, Midjourney e Adobe Firefly a confronto

Di

il 13 Gennaio 2024

in AI

L’avvento dell’Intelligenza Artificiale generativa ha rivoluzionato il modo in cui concepiamo e creiamo immagini. Attraverso modelli avanzati, come DALL-E, Midjourney e Adobe Firefly, l’AI sta dando vita a nuove possibilità nell’ambito della produzione visiva.

Midjourney: un viaggio nel mondo dell’Intelligenza Artificiale generativa per la creazione di immagini

Midjourney, uno dei pionieri nell’ambito della creazione di immagini da testo, ha dimostrato progressi costanti nelle versioni successive. Tuttavia, l’accesso gratuito a questa potente risorsa è stato recentemente interrotto dagli sviluppatori, suscitando domande sulla disponibilità di alternative altrettanto valide. Fortunatamente, il panorama offre numerose alternative competitive, superando non solo in capacità di creazione, ma anche in personalizzazione e accessibilità dell’interfaccia.

DALL-E: un passo avanti nell’universo dell’immagine

DALL-E, sviluppato da OpenAI (la stessa azienda dietro ChatGPT), emerge come una delle alternative più interessanti a Midjourney. Questo generatore di immagini si distingue per la sua abilità nella creazione di immagini fotorealistiche, benché richieda una maggiore precisione nell’inserimento del testo di partenza, rispetto al suo predecessore.

Il punto forte di DALL-E è la sua capacità di mescolare concetti, qualità e stili, consentendo la creazione di immagini uniche. Dagli ampliamenti delle immagini alla manipolazione dei colori e degli stili degli elementi, questo strumento offre un’ampia gamma di possibilità, sebbene richieda un impegno più approfondito.

Adobe Firefly: l’ambiziosa incursione di Adobe nel mondo dell’Intelligenza Artificiale

Adobe Firefly rappresenta l’audace ingresso di Adobe nel dominio della generazione di contenuti attraverso modelli IA, integrato persino in Google Bard per la creazione di immagini. Questo progetto ambizioso offre un set di funzioni impressionanti, tra cui la creazione d’immagini da testo, l’upscale delle immagini, la ricolorazione vettoriale, effetti di testo, l’inpainting, lo sketch-to-image, e altro ancora.

Attualmente in fase beta, alcune funzioni di Adobe Firefly sono ancora in sviluppo. Per utilizzarlo, basta accedere al sito di Adobe Firefly con il proprio account Adobe, seguire il tutorial e approvare i termini di utilizzo. Inserendo un prompt di testo in inglese, si possono generare immagini in diverse varianti, selezionando il tipo di contenuto desiderato: arte, grafica, foto.

L’intelligenza generativa sta apportando cambiamenti rivoluzionari nel modo in cui concepiamo e creiamo immagini, e con opzioni come DALL-E, Midjourney e Adobe Firefly, si prospetta un futuro affascinante nell’evoluzione dell’arte visiva.

Secondo un’analisi condotta da un’esperto di intelligenza artificiale, Chase Lean, messe a confronto le tre applicazioni, Firefly 2 genera foto più realistiche rispetto a Midjourney e DALL-E. Eccelle anche nelle riprese di prodotti, nel design di interni, nella generazione di testi e nelle foto di animali selvatici, mentre Midjourney ha prodotto foto di paesaggi di qualità superiore con un’illuminazione più suggestiva.

Vediamo le sue simulazioni.

Credit: Chase Lean
Credit: Chase Lean

Credit: Chase Lean

Credit: Chase Lean

Credit: Chase Lean

Credit: Chase Lean

20 prompt Chat GPT per il marketing

Di

il 9 Gennaio 2024

in Prompt

Dall’email marketing alla grafica, dalle immagini al video editing, dai social media alle attività di pr o di co-marketing, sono tante le possibilità di sfruttare la potenza di ChatGPT in modo efficiente e massimizzare i risultati.

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Uno sguardo al futuro del cinema: 20 video creati con l’Intelligenza Artificiale.

Di

il 8 Gennaio 2024

in AI

Siate pronti a immergervi in un’esperienza visiva senza precedenti?

La magia dell’Intelligenza Artificiale si manifesta attraverso ogni fotogramma, rivelando nuove prospettive, sfide e ispirazioni. Diamo il benvenuto ad una nuova frontiera cinematografica, dove l’arte e la tecnologia danzano in armonia, plasmando il futuro della settima arte.

I video che vi presentiamo sono generati interamente con l’ausilio di strumenti di Intelligenza Artificiale e incarnano la perfetta sinergia tra potenza computazionale e ingegno umano, perché c’è sempre la mente creativa di un essere umano ad indirizzare i tool di Intelligenza Artificiale su quello che debbono elaborare. Attraverso algoritmi avanzati, reti neurali e deep learning, siamo già oggi in grado di plasmare visioni, storie e mondi in modi mai visti prima.

Questa galleria rappresenta una testimonianza del potenziale dell’AI nel contesto cinematografico. Dai paesaggi surreali alle narrazioni complesse, ogni video è una testimonianza di come si possano esplorare i confini dell’arte attraverso la lente dell’Intelligenza Artificiale, la cui magia si manifesta attraverso ogni fotogramma, rivelando nuove prospettive, sfide e ispirazioni.

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2024: la rivoluzione degli Influencer Virtuali nell’era dell’Intelligenza Artificiale

Di

il 6 Gennaio 2024

in News

Cosa hanno in comune le ragazze ritratte nella foto di copertina? Sono tutte avatar digitali, generate utilizzando l’Intelligenza Artificiale. L’ascesa di queste influencer virtuali potrebbe rappresentare un cambiamento significativo nell’economia dei creator da 21 miliardi di dollari, potendo offrire un’alternativa ai brand. Non è un caso che aziende come Prada, Bmw, Samsung, Lanvin, Karl Lagerfeld e molte altre, abbiano già iniziato ad usare degli avatar creati dall’AI per le proprie campagne social.

Anche prima dell’arrivo di Dall-E e Midjourney, i modelli virtuali stavano già guadagnando terreno, ma ora quello che si sta delineando è una vera e propria rivoluzione per come i brand potrebbero utilizzare i creator digitali per le proprie strategie social e, molto probabilmemte, nel corso del 2024 assisteremo ad un significativo sviluppo e ad un consolidamento di questo nuovo segmento di marketing.

Aitana López ( @fit_aitana ) non è una modella ordinaria, ma una creatrice di contenuti virtuali generati dall’intelligenza artificiale. Si descrive come un’appassionata di fitness e videogiochi, ha oltre 250.000 follower su Instagram e vanta collaborazioni con marchi come Victoria’s Secret e la linea di prodotti per capelli Olaplex.

Secondo Rubén Cruz e Diana Núñez – fondatori dell’agenzia The Clueless che ha creato Aitana – le persone non riescono proprio a credere che Aitana sia un personaggio virtuale, tant’è che riceve circa 300 messaggi ogni giorno da persone che vogliono conoscerla.

Lil Miquela ( @lilmiquela ), una ragazza di 19 anni creata dall’agenzia Brud di Los Angeles. Ha 2,6 milioni di follower su Instagram ed è apparsa in pubblicità per aziende di lusso come Prada e BMW.

Alba Renai ( @albarenai ) è una creator di 24 anni, di Madrid, con una passione per i viaggi, la decorazione d’interni e la moda. Ha anche preso parte al gala dei GenZ Awards, organizzato da Mediaset España per premiare i migliori creator di contenuti. Alba ha però una particolarità: non è una persona in carne e ossa, ma puramente digitale, un influencer virtuale generato dall’intelligenza artificiale.

Shudu ( @shudu.gram ) è una supermodel virtuale con oltre 240 mila follower su Instagram e collaborazioni con 20th Century, Karl Lagerfeld e Lanvin.

Milla Sofia ( @millasofiafin ) è un’influencer finlandese di 24 anni, con lunghi capelli biondi e occhi azzurri che sta prendendo d’assalto Instagram dove pubblica immagini di se stessa mentre prende il sole a Santorini o in tuta da snowboard in Lapponia. Conta 134 mila follower e a leggere i commenti sembra che in molti non si rendano conto che sia una creazione dell’AI.

L’ascesa delle influencer virtuali generate dall’intelligenza artificiale apre quindi da un lato nuovi orizzonti nell’economia dei creator, sottolineando l’innovazione tecnologica e nuove possibilità per i brand che non riguardano solo un tema di contenimento di costi – un’avatar può virtualmente essere oggi in un posto domani dall’altra parte del mondo senza alcun costo di trasferta – ma anche per una questione più specifica legata a micro e macro targettizzazioni: immaginiamo un AI Influencer il cui stile, linguaggio, espressioni e interessi rispecchiano esattamente quelle di uno specifico segmento di pubblico target.

Ed è esattamente quello che i brand possono fare creando più influencer virtuali per ogni nicchia di audience. Questa personalizzazione consentirebbe ai brand di costruire una più stretta connessione con il pubblico dei consumatori aumentando potenzialmente il ROI delle campagne social grazie al lavoro sulle audience di nicchia.

Gli avatar virtuali poi possono incarnare esattamente i valori del brand ed essere progettati e costruiti attorno ad essi per rispecchiare esattamente la visione dell’azienda, rafforzandone lo storytelling e creando anche delle interazioni dirette con i follower attraverso sessioni di Q&A o risposte dirette.

Cosa che con le persone, che prestano il proprio volto a più brand e a più collaborazioni commerciali, non è possibile. Senza contare che gli influencer virtuali creati per un singolo brand rispecchierebbero l’immagine e i valori del brand in modalità 24/7, minimizzando i rischi di eventuali danni di immagine o di reputazione come stiamo vedendo in Italia proprio in questi giorni.

I brand potrebbero inoltre utilizzare lo stesso avatar virtuale su più mercati, potendo questo, grazie all’AI, parlare più lingue e gestire quindi conversazioni in diversi Paesi contemporaneamente.

E’ indubbio quindi che il 2024 potrebbe quindi vedere uno sviluppo significativo di questo nuovo segmento di marketing, con l’auspicio che gli sviluppatori e i brand considerino in queste nuove attività, l’impatto sociale delle loro creazioni e lavorino per promuovere una rappresentazione più equa e autentica nel mondo digitale.

COP28: il compromesso climatico e la sfida della sostenibilità dell’Intelligenza Artificiale

Di

il 4 Gennaio 2024

in News

Lo scorso 13 dicembre 2023 si è chiuso il sipario sulla COP28 – la Conferenza delle Nazioni Unite sui cambiamenti climatici che si è tenuta a Dubai sotto la presidenza degli Emirati Arabi – con un compromesso storico che segna una svolta nei negoziati climatici: per la prima volta, un impegno a porre fine all’utilizzo di petrolio, gas e carbone ha trovato spazio nell’accordo conclusivo, anche se con sfumature che parlano più di “transizione” piuttosto che un “phase-out” deciso.

In ogni caso, mentre interpretazioni divergenti si scontrano già sull’accordo, l’emergenza climatica rimane una sfida ancora aperta, soprattutto alla luce di quanto accaduto nel 2023, considerato l’anno più caldo registrato fino ad ora, e il timore che il 2024 possa superare questo record.

Sostenibilità e Transizione Energetica
Il testo approvato a Dubai propone una transizione dai combustibili fossili, che dovrebbe essere accelerata nel decennio attuale, con l’obiettivo di raggiungere lo zero netto di emissioni di gas serra entro il 2050. Una soluzione che, sebbene eviti la parola “phase-out”, punta comunque a contenere l’aumento delle temperature globali e a mantiene viva l’eredità dell’accordo di Parigi del 2015.

La questione più divisiva è stata quella dei combustibili fossili, soprattutto a causa delle reticenze dei Paesi produttori di petrolio e gas che minacciavano altrimenti di far saltare l’accordo, anche se non si parla solo di questo, ma anche di un impegno significativo a triplicare la capacità delle fonti rinnovabili e a raddoppiare l’efficienza energetica entro il 2030.

L’Impronta Carbonica dell’Intelligenza Artificiale
Mentre registriamo questo progresso, dobbiamo anche affrontare un’altra emergenza crescente: l’impronta carbonica dell’Intelligenza Artificiale (AI). L’espansione dell’AI ha portato a un aumento significativo dei consumi energetici, sollevando la questione della sostenibilità nell’era digitale.

Sostenibilità nell’Intelligenza Artificiale
Tuttavia, l’Intelligenza Artificiale stessa può essere una risorsa chiave nella lotta contro il cambiamento climatico. Applicazioni e strumenti basati su intelligenza artificiale possono rivoluzionare diversi settori, contribuendo alla sostenibilità e al risparmio energetico. Ad esempio, nell’agricoltura, l’AI può ottimizzare l’uso delle risorse, riducendo gli sprechi e migliorando la produttività. Nei trasporti, sistemi di gestione del traffico basati sull’AI possono ridurre il consumo di carburante e le emissioni. Un esempio concreto è l’applicazione di algoritmi di machine learning per ottimizzare la distribuzione dell’energia elettrica, riducendo gli sprechi e migliorando l’efficienza complessiva delle reti. Inoltre, l’AI può essere utilizzata per la progettazione di edifici a basso impatto ambientale, contribuendo a costruire un ambiente coeso con gli obiettivi della COP28.

La COP28 ha posto le basi per una transizione energetica significativa, ma la sfida è multidimensionale. Dobbiamo affrontare non solo l’eliminazione dei combustibili fossili ma anche l’impatto ambientale crescente dell’AI. Perché se da un lato è vero che per garantire una transizione energetica il più velocemente possibile, l’Intelligenza Artificiale dovrà essere parte integrante delle iniziative di decarbonizzazione è anche vero che i sistemi basati sull’AI, richiedendo enormi capacità di calcolo richiederanno enormi quantità di energia.

Tuttavia, se utilizzate in modo saggio, l’applicazione delle leve dell’Intelligenza Artificiale nei vari settori dell’economia, potrebbero ridurre le emissioni mondiali di gas a effetto serra del 4% nel 2030, un importo equivalente a 2,4 Gt di CO2, l’equivalente delle emissioni annuali del 2030 di Australia, Canada e Giappone messe insieme.

I modelli di fondazione: cosa sono e perché sono al centro del dibattito sull’Intelligenza Artificiale

Di

il 11 Dicembre 2023

in News

L’Intelligenza Artificiale è al centro di una grande rivoluzione tecnologica, guidata principalmente dai rapidi progressi nei modelli di apprendimento automatico. Tra questi, i modelli di fondazione stanno attirando particolare attenzione, suscitando da un lato entusiasmo dall’altro preoccupazioni e controversie.

In questo articolo cercheremo di analizzare le possibili applicazioni, le controversie etiche e le problematiche legate alla loro applicazione, partendo dalla definizione del termine stesso. Nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale infatti, con il termine “modello” si fa riferimento a un insieme strutturato di algoritmi e parametri che permettono di eseguire specifici compiti di apprendimento automatico. Tali modelli sono addestrati tramite l’analisi e l’elaborazione di dati, al fine di identificare e apprendere schemi o relazioni tra di essi.

I modelli “generici” di Intelligenza Artificiale sono progettati e addestrati per svolgere compiti specifici e ben definiti e possono essere addestrati su set di dati di dimensioni variabili, a seconda del compito che dovranno svolgere.

I modelli di fondazione, invece, sono addestrati su enormi quantità di dati e con moltissimi parametri. Ciò permette loro di svolgere una serie di compiti più ampia rispetto ai modelli tradizionali e possono essere definiti come “modelli di base di grandi dimensioni”. Di base perché, essendo addestrati su enormi dataset che gli consentono di acquisire una conoscenza profonda e poliedrica che può essere trasferita a una vasta gamma di compiti, costituiscono appunto le “fondamenta” o il punto di partenza per lo sviluppo di sistemi avanzati.

Le applicazioni potenziali sono enormi e la comunità scientifica ha accolto con entusiasmo i modelli di fondazione per la loro capacità di generare risultati impressionanti in diversi compiti, dalla traduzione automatica alla generazione di testo creativo. L’idea di un modello versatile, capace di apprendere in modo autonomo e migliorarsi continuamente, ha alimentato l’ottimismo riguardo alle future applicazioni dell’Intelligenza Artificiale.

Tuttavia, questa rapida evoluzione non è priva di controversie. Sorgono preoccupazioni etiche riguardo alla privacy, al bias nei dati di addestramento e alla possibile amplificazione delle disuguaglianze sociali. Inoltre, la mancanza di trasparenza nei processi decisionali di alcuni modelli di fondazione solleva interrogativi sulla responsabilità e sull’interpretabilità.

La comunità accademica è attivamente impegnata nella ricerca di soluzioni a queste problematiche. Si stanno esplorando approcci per rendere i modelli più trasparenti, per ridurre i bias nei dati di addestramento e per stabilire linee guida etiche per lo sviluppo e l’implementazione dei modelli di fondazione che siano in grado di massimizzare i benefici di questa tecnologia senza comprometterne i valori fondamentali.

Large Language Model: la rivoluzione linguistica nell’Intelligenza Artificiale

Di

il 2 Dicembre 2023

in News


Negli ultimi anni, i Large Language Model (LLM) hanno assunto un ruolo centrale nel panorama dell’Intelligenza Artificiale, rivoluzionando il modo in cui le macchine comprendono e generano linguaggio naturale. In questo articolo, esploreremo cosa sono i LLM, le loro applicazioni e il loro impatto cruciale nello sviluppo di app di intelligenza artificiale.

Definizione di Large Language Model:
I Large Language Model sono modelli di apprendimento automatico ad alta capacità computazionale addestrati su enormi dataset linguistici. Questi modelli, come GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3), sono in grado di comprendere il contesto, generare testo coerente e svolgere compiti linguistici complessi.

Applicazioni Pratiche:
I Large Language Model trovano applicazione in una vasta gamma di settori, dall’elaborazione del linguaggio naturale alla creazione di contenuti e all’assistenza virtuale. Ad esempio, nella traduzione automatica, i LLM sono in grado di produrre risultati più precisi e naturali, migliorando l’accessibilità globale. In campo creativo, questi modelli possono generare testi, poesie e persino script cinematografici.

Importanza nello Sviluppo di App di Intelligenza Artificiale:
I Large Language Model sono fondamentali nello sviluppo di app di intelligenza artificiale per diverse ragioni. La loro capacità di comprendere il contesto e generare linguaggio coerente li rende preziosi per la creazione di interfacce utente più intuitive e conversazioni virtuali più naturali. Inoltre, l’adattabilità di questi modelli consente loro di essere utilizzati in una varietà di settori, dalla salute alla finanza, ampliando così il loro impatto.

Esempi Concreti:
Un esempio tangibile dell’efficacia dei Large Language Model è l’applicazione di chatbot avanzati nei servizi clienti online. Un assistente virtuale basato su un LLM può comprendere richieste complesse, rispondere in modo coerente e adattarsi a diverse interazioni con gli utenti, migliorando significativamente l’esperienza complessiva.

Prospettive Future:
I Large Language Model rappresentano quindi una pietra miliare nell’evoluzione dell’AI, potenziando applicazioni che richiedono comprensione avanzata del linguaggio naturale. Tuttavia, mentre ne esploriamo le potenzialità, è fondamentale che si affrontino sfide come la trasparenza e il bias, garantendo un utilizzo etico di queste tecnologie.

Affrontare il rischio di Bias nei sistemi di Intelligenza Artificiale

Di

il 16 Novembre 2023

in Vision

L’introduzione e l’adozione sempre più diffuse dell’Intelligenza Artificiale (AI) hanno aperto nuove frontiere in vari settori, dall’assistenza sanitaria all’industria. Tuttavia un aspetto cruciale che richiede attenzione critica è il rischio di bias nei sistemi di AI. Questo articolo esplorerà il concetto di bias, le sue cause e le implicazioni significative nei contesti accademici e applicativi.

Definizione di Bias nell’AI:
Il bias nei sistemi di Intelligenza Artificiale si verifica quando gli algoritmi mostrano una preferenza sistematica o discriminazione nei confronti di determinati gruppi, basata su caratteristiche come razza, genere, età o altro. Questo fenomeno può influenzare le decisioni automatizzate, portando a risultati ingiusti o discriminatori.

Cause del Bias:
Le cause del bias nei sistemi di AI possono derivare da diversi fattori. Uno di essi è la natura dei dati di addestramento utilizzati per insegnare agli algoritmi. Se i dati contengono pregiudizi o riflettono disuguaglianze presenti nella società, l’AI può assimilare e perpetuare tali schemi discriminatori.

Un altro fattore critico è la progettazione degli algoritmi stessi. Se i programmatori incorporano involontariamente i propri pregiudizi nelle logiche decisionali, gli algoritmi produrranno risultati distorti. La mancanza di diversità nel team di sviluppo può anche contribuire alla mancanza di prospettive diverse nella creazione di algoritmi, aumentando il rischio di bias.

Implicazioni Accademiche:
Nel contesto accademico, il rischio di bias nei sistemi di AI solleva questioni etiche e mette in discussione l’obiettività della ricerca e delle applicazioni. Se gli algoritmi incorporano pregiudizi culturali o sociali, i risultati della ricerca potrebbero essere distorti, minando la validità e l’affidabilità delle conclusioni.

Applicazioni Pratiche:
Nel mondo reale, il bias nei sistemi di AI può avere impatti significativi. Nei settori come la finanza, la salute e la giustizia, l’adozione di decisioni basate su algoritmi con bias potrebbe tradursi in disuguaglianze e ingiustizie. Ad esempio, un sistema di selezione del personale che mostra bias potrebbe perpetuare disuguaglianze di genere o razziali.

Affrontare il Bias:
Affrontare il rischio di bias richiede un approccio multifattoriale. Dall’addestramento degli algoritmi con dati equi alla promozione della diversità nei team di sviluppo, è essenziale adottare misure preventive. L’implementazione di controlli etici e la trasparenza nell’uso dell’IA possono contribuire a ridurre il rischio di bias.


Comprendere e affrontare il rischio di bias nei sistemi di Intelligenza Artificiale è quindi fondamentale per garantire che questa innovazione sia etica e inclusiva. Nel contesto accademico, è cruciale promuovere una ricerca basata sull’equità e sull’obiettività e nei settori applicativi, la consapevolezza e l’adozione di pratiche correttive sono essenziali per evitare discriminazioni ingiuste e per plasmare un futuro in cui l’AI sia veramente al servizio della società senza perpetuare disuguaglianze.

Guida ai Prompt di Chat GPT: come ottenere suggerimenti per scrivere post e articoli

Di

il 15 Novembre 2023

in Prompt

ChatGPT, come abbiamo visto, è un potente modello linguistico in grado di generare idee, fornire assistenza nella ricerca, offrire suggerimenti per la scrittura e persino aiutare con la modifica e la correzione di bozze.

In questo articolo vi proponiamo diversi suggerimenti per scrivere post e articoli per il vostro blog, tra cui la generazione di idee per argomenti, l’organizzazione di contenuti, la creazione di titoli accattivanti, le meta descrizioni, il miglioramento dello stile e del tono di scrittura e molto altro ancora.

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10 Prompt per scrivere la premessa di un libro con l’aiuto di Chat GPT

Di

il 14 Novembre 2023

in Prompt

Scrivere un romanzo con Chat GPT non è proprio così semplice come molti possono pensare. Non si può semplicemente chiedere a Chat GPT di scrivere un libro partendo dal nulla, così come non è possibile chiedergli di scrivere il primo, poi il secondo, il terzo capitolo e così via.

L’intelligenza artificiale non funziona in questo modo, occorre sapere come procedere passo passo per sfruttare appieno tutte le sue potenzialità.

Certamente possiamo utilizzare ChatGPT per generare idee, personaggi, dialoghi e persino parti di testo per un romanzo. Possiamo usarlo per chiedergli suggerimenti, aiutarci a sviluppare trame o anche a rispondere a domande specifiche sul nostro progetto editoriale.

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Come scrivere un libro con l’aiuto di Chat GPT: i Prompt di scrittura

Di

il 13 Novembre 2023

in Prompt

Scrivere un romanzo con Chat GPT non è proprio così semplice come molti possono pensare. Non si può semplicemente chiedere a Chat GPT di scrivere un libro partendo dal nulla, così come non è possibile chiedergli di scrivere il primo, poi il secondo, il terzo capitolo e così via.

L’intelligenza artificiale non funziona in questo modo, occorre sapere come procedere passo passo per sfruttare appieno tutte le sue potenzialità.

Certamente possiamo utilizzare ChatGPT per generare idee, personaggi, dialoghi e persino parti di testo per un romanzo. Possiamo usarlo per chiedergli suggerimenti, aiutarci a sviluppare trame o anche a rispondere a domande specifiche sul nostro progetto editoriale.

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Boom dell’Intelligenza Artificiale: previsto un mercato da 3.636 miliardi di dollari entro il 2033

Di

il 6 Novembre 2023

in News

Secondo l’ultimo report pubblicato da Allied Market, il mercato globale dell’Intelligenza Artificiale (AI) ha un valore pari a 153,6 miliardi di dollari nel 2023 e si prevede che raggiungerà i 3.636 miliardi di dollari entro il 2033, crescendo a un CAGR del 37,3% dal 2024 al 2033.

La domanda di sistemi di intelligenza artificiale è aumentata negli ultimi anni e si prevede che questa tendenza continuerà anche nei prossimi anni, a causa della maggiore competitività sul mercato e dell’aumento degli standard di qualità, che consentiranno lo sviluppo di applicazioni basate sull’intelligenza artificiale nell’automatizzare le operazioni aziendali mantenendone e molto probabilmente aumentandone la qualità e l’efficienza.

Le crescenti applicazioni dell’intelligenza artificiale stanno inoltre aumentando la sua domanda da parte dei Governi e delle Organizzazioni del settore pubblico in un’ottica di crescente digitalizzazione delle attività.

I principali fornitori del mercato dell’intelligenza artificiale come Amazon Web Services, Inc., Apple Inc., Google LLC, IBM Corporation, Intel Corporation, Microsoft Corporation, Nvidia , Oracle Corporation, SAP SE, Siemens e OpenAI rappresentano e continueraano a rappresentare una quota significativa del mercato. Con la crescente richiesta di hardware e software per l’intelligenza artificiale, diverse aziende stanno chiudendo accordi di partnership per sviluppare ulteriormente le capacità dell’intelligenza artificiale. Si prevede inoltre una crescita delle attività di merger e acquisition ne settore. 

In particolare, i fattori che guideranno la crescita del settore saranno l’aumento degli investimenti nei sistemi di intelligenza artificiale, l’aumento della collaborazione tra le industrie e le società di soluzioni di intelligenza artificiale e apprendimento automatico, l’aumento della soddisfazione dei clienti e l’adozione di applicazioni cloud affidabili.

La Dichiarazione di Bletchley sull’Intelligenza Artificiale

Di

il 3 Novembre 2023

in News

L’AI Safety Summit sull’Intelligenza Artificiale, organizzato dal Primo Ministro inglese Rishi Sunak si è concluso con un accordo noto come la Dichiarazione di Bletchley, che mira a gestire i rischi dell’IA e a promuovere la collaborazione attraverso organizzazioni internazionali esistenti e nuove iniziative.

Quali sono i punti Chiave della Dichiarazione di Bletchley
La Dichiarazione di Bletchley traccia una visione condivisa per promuovere la sicurezza e le considerazioni etiche nello sviluppo e nell’implementazione dell’Intelligenza Artificiale (IA).

Di seguito i principi fondamentali inclusi nella dichiarazione:

Cooperazione Internazionale
Si pone un forte accento sulla promozione della cooperazione internazionale per affrontare il complesso panorama della sicurezza dell’IA. La dichiarazione sottolinea la necessità di un fronte unito nel far fronte alle sfide e nel sfruttare le opportunità che l’IA presenta su scala globale.

Standard di Sicurezza
La dichiarazione sostiene l’istituzione e l’adesione a standard di sicurezza elevati nella progettazione, sviluppo e implementazione dei sistemi di IA. Ciò include un impegno condiviso a ridurre i rischi associati all’IA e assicurare che queste tecnologie siano sviluppate con un approccio orientato alla sicurezza.

IA Etica
Una forte bussola morale guida la dichiarazione, enfatizzando l’importanza delle considerazioni etiche nell’IA. Questo include assicurare che le tecnologie di IA rispettino i diritti umani, la privacy e i valori democratici, promuovendo un approccio centrato sull’essere umano all’IA.

Trasparenza e Responsabilità
La dichiarazione mette in luce anche l’importanza critica della trasparenza e della responsabilità nei sistemi di IA. Questo è visto come un pilastro fondamentale per costruire la fiducia e la comprensione del pubblico, essenziali per l’integrazione di successo delle tecnologie di IA nella società.

Condivisione della Conoscenza
L’incoraggiamento alla condivisione della conoscenza e alla ricerca collaborativa tra le nazioni è un aspetto chiave della dichiarazione. Questo mira ad accelerare la comprensione globale e la mitigazione dei rischi legati all’IA, promuovendo una cultura di apprendimento condiviso e miglioramento continuo nelle pratiche di sicurezza dell’IA.

Sotto il testo integrale della Dichiarazione di Bletchley:

“L’intelligenza artificiale (AI) presenta enormi opportunità globali: ha il potenziale per trasformare e migliorare il benessere umano, la pace e la prosperità. Per realizzare ciò, affermiamo che, per il bene di tutti, l’intelligenza artificiale dovrebbe essere progettata, sviluppata, implementata e utilizzata in modo sicuro, in modo tale da essere incentrata sull’uomo, affidabile e responsabile. Accogliamo con favore gli sforzi compiuti finora dalla comunità internazionale per cooperare sull’intelligenza artificiale per promuovere la crescita economica inclusiva, lo sviluppo sostenibile e l’innovazione, per proteggere i diritti umani e le libertà fondamentali e per promuovere la fiducia del pubblico nei sistemi di  intelligenza artificiale per realizzare appieno il loro potenziale.

I sistemi di intelligenza artificiale sono già utilizzati in molti ambiti della vita quotidiana, tra cui alloggio, occupazione, trasporti, istruzione, sanità, accessibilità e giustizia, e il loro utilizzo è destinato ad aumentare. Riconosciamo che questo è quindi un momento unico per agire e affermare la necessità di uno sviluppo sicuro dell’IA e di utilizzare le opportunità di trasformazione dell’IA per il bene e per tutti, in modo inclusivo nei nostri paesi e a livello globale. Ciò include servizi pubblici come sanità e istruzione, sicurezza alimentare, scienza, energia pulita, biodiversità e clima, per realizzare il godimento dei diritti umani e per rafforzare gli sforzi verso il raggiungimento degli obiettivi di sviluppo sostenibile delle Nazioni Unite.

Oltre a queste opportunità, l’intelligenza artificiale comporta anche rischi significativi, anche negli ambiti della vita quotidiana. A tal fine, accogliamo con favore gli sforzi internazionali volti a esaminare e affrontare il potenziale impatto dei sistemi di intelligenza artificiale nei forum esistenti e in altre iniziative pertinenti, e il riconoscimento che la tutela dei diritti umani, la trasparenza e la spiegabilità, l’equità, la responsabilità, la regolamentazione, la sicurezza, un’adeguata È necessario affrontare il problema del controllo umano, dell’etica, della mitigazione dei pregiudizi, della privacy e della protezione dei dati. Notiamo inoltre i potenziali rischi imprevisti derivanti dalla capacità di manipolare contenuti o generare contenuti ingannevoli. Tutte queste questioni sono di fondamentale importanza e affermiamo la necessità e l’urgenza di affrontarle. 

Particolari rischi per la sicurezza emergono alla “frontiera” dell’IA , intesa come quei modelli di IA per scopi generali altamente capaci , compresi i modelli di base, che potrebbero svolgere un’ampia varietà di compiti, così come l’ IA specifica e ristretta che potrebbe mostrare capacità che causano danno – che corrispondono o superano le capacità presenti nei modelli più avanzati di oggi. Rischi sostanziali possono derivare da un potenziale uso improprio intenzionale o da problemi di controllo non intenzionali relativi all’allineamento con l’intento umano. Questi problemi sono in parte dovuti al fatto che tali capacità non sono completamente comprese e sono quindi difficili da prevedere. Siamo particolarmente preoccupati da tali rischi in settori quali la sicurezza informatica e la biotecnologia, nonché laddove i sistemi di intelligenza artificiale di frontiera possono amplificare rischi come la disinformazione. Esiste il rischio di danni gravi, persino catastrofici, deliberati o involontari, derivanti dalle capacità più significative di questi modelli di intelligenza artificiale . Dato il tasso di cambiamento rapido e incerto dell’intelligenza artificiale e nel contesto dell’accelerazione degli investimenti nella tecnologia, affermiamo che approfondire la nostra comprensione di questi potenziali rischi e delle azioni per affrontarli è particolarmente urgente.

Molti rischi derivanti dall’intelligenza artificiale sono intrinsecamente di natura internazionale e quindi possono essere affrontati meglio attraverso la cooperazione internazionale. Decidiamo di lavorare insieme in modo inclusivo per garantire un’IA incentrata sull’uomo, affidabile e responsabile che sia sicura e sostenga il bene di tutti attraverso i forum internazionali esistenti e altre iniziative pertinenti, per promuovere la cooperazione per affrontare l’ampia gamma di rischi posti da AI . In tal modo, riconosciamo che i paesi dovrebbero considerare l’importanza di una governance e di un approccio normativo proporzionato e pro-innovazione che massimizzi i benefici e tenga conto dei rischi associati all’intelligenza artificiale . Ciò potrebbe includere, ove opportuno, classificazioni e categorizzazioni dei rischi basate sulle circostanze nazionali e sui quadri giuridici applicabili. Notiamo inoltre l’importanza della cooperazione, ove opportuno, su approcci quali principi comuni e codici di condotta. Per quanto riguarda i rischi specifici riscontrati molto probabilmente in relazione all’IA di frontiera, decidiamo di intensificare e sostenere la nostra cooperazione e di ampliarla con altri paesi, per identificare, comprendere e, se del caso, agire, attraverso i forum internazionali esistenti e altre iniziative pertinenti, tra cui futuri vertici internazionali sulla sicurezza dell’intelligenza artificiale .

Tutti gli attori hanno un ruolo da svolgere nel garantire la sicurezza dell’IA : le nazioni, i forum internazionali e altre iniziative, le aziende, la società civile e il mondo accademico dovranno lavorare insieme. Rilevando l’importanza di un’intelligenza artificiale inclusiva e di colmare il divario digitale, riaffermiamo che la collaborazione internazionale dovrebbe cercare di coinvolgere un’ampia gamma di partner, a seconda dei casi, e accogliere con favore approcci e politiche orientati allo sviluppo che potrebbero aiutare i paesi in via di sviluppo a rafforzare lo sviluppo e l’effetto leva delle capacità dell’intelligenza artificiale . il ruolo abilitante dell’intelligenza artificiale per sostenere la crescita sostenibile e colmare il divario di sviluppo.

Affermiamo che, sebbene la sicurezza debba essere considerata in tutto il ciclo di vita dell’IA , gli attori che sviluppano capacità di IA di frontiera , in particolare quei sistemi di IA insolitamente potenti e potenzialmente dannosi, hanno una responsabilità particolarmente forte nel garantire la sicurezza di questi sistemi di IA , anche attraverso sistemi per i test di sicurezza, attraverso valutazioni e altre misure appropriate. Incoraggiamo tutti gli attori rilevanti a fornire trasparenza e responsabilità adeguate al contesto sui loro piani per misurare, monitorare e mitigare le capacità potenzialmente dannose e gli effetti associati che potrebbero emergere, in particolare per prevenire abusi e problemi di controllo e l’amplificazione di altri rischi.

Nel contesto della nostra cooperazione, e per informare l’azione a livello nazionale e internazionale, la nostra agenda per affrontare il rischio dell’IA di frontiera si concentrerà su:

  • identificare i rischi per la sicurezza dell’IA di interesse condiviso, costruire una comprensione scientifica condivisa e basata sull’evidenza di questi rischi e sostenere tale comprensione mentre le capacità continuano ad aumentare, nel contesto di un approccio globale più ampio alla comprensione dell’impatto dell’IA nelle nostre società .
  • costruendo rispettive politiche basate sul rischio in tutti i nostri paesi per garantire la sicurezza alla luce di tali rischi, collaborando in modo appropriato e riconoscendo che i nostri approcci possono differire in base alle circostanze nazionali e ai quadri giuridici applicabili. Ciò include, oltre a una maggiore trasparenza da parte degli attori privati ​​che sviluppano capacità di intelligenza artificiale di frontiera , parametri di valutazione adeguati, strumenti per test di sicurezza e lo sviluppo di capacità pertinenti del settore pubblico e della ricerca scientifica.

A sostegno di questo programma, decidiamo di sostenere una rete inclusiva a livello internazionale di ricerca scientifica sulla sicurezza dell’IA di frontiera che comprenda e integri la collaborazione multilaterale, plurilaterale e bilaterale esistente e nuova, anche attraverso forum internazionali esistenti e altre iniziative pertinenti, per facilitare la fornitura di la migliore scienza disponibile per l’elaborazione delle politiche e il bene pubblico.

Riconoscendo il potenziale positivo di trasformazione dell’IA e come parte della garanzia di una più ampia cooperazione internazionale sull’IA , decidiamo di sostenere un dialogo globale inclusivo che coinvolga i forum internazionali esistenti e altre iniziative pertinenti e contribuisca in modo aperto a discussioni internazionali più ampie, e continuare la ricerca sulla sicurezza dell’IA di frontiera per garantire che i vantaggi della tecnologia possano essere sfruttati in modo responsabile per il bene e per tutti. Non vediamo l’ora di incontrarci di nuovo nel 2024″.

Linguaggi di programmazione: alla scoperta di Phyton

Di

il 2 Novembre 2023

in Corsi

Python è un linguaggio di programmazione ad alto livello, versatile e potente, che ha guadagnato una notevole popolarità nella comunità informatica. Creato da Guido van Rossum e rilasciato per la prima volta nel 1991, Python è stato progettato con un focus sulla leggibilità del codice e sulla facilità d’uso, rendendolo adatto sia per principianti che per sviluppatori esperti.

Cos’è Python?

Python è un linguaggio interpretato, il che significa che il suo codice sorgente non viene compilato in un linguaggio macchina eseguibile, ma viene interpretato direttamente da un interprete Python. Questo aspetto lo rende particolarmente adatto per lo sviluppo rapido di applicazioni e per la prototipazione.

Ambiti di Applicazione:

  1. Sviluppo Web: Python è ampiamente utilizzato per lo sviluppo di siti web e applicazioni web. Framework come Django e Flask semplificano la creazione di applicazioni robuste e scalabili;
  2. Analisi dei Dati: Grazie a librerie potenti come NumPy, Pandas e Matplotlib, Python è uno strumento di elezione per l’analisi e la manipolazione dei dati. È ampiamente utilizzato in ambiti come data science e machine learning;
  3. Automazione e Scripting: Python è ideale per l’automazione di compiti ripetitivi e lo scripting di sistemi. Molte attività di amministrazione di sistema possono essere semplificate utilizzando Python;
  4. Intelligenza Artificiale e Machine Learning: Python è diventato uno dei linguaggi principali per lo sviluppo di applicazioni di intelligenza artificiale e machine learning. Framework come TensorFlow e PyTorch sono ampiamente utilizzati per la creazione di modelli di apprendimento automatico;
  5. Sviluppo di Giochi: Pygame è una libreria Python che consente lo sviluppo di giochi 2D. Anche se non è la scelta principale per giochi complessi, è ottimo per progetti più semplici.

Caratteristiche Principali:

  1. Sintassi Chiara e Leggibile: La sintassi di Python è progettata per essere chiara e leggibile, facilitando la comprensione del codice anche per chi è alle prime armi nella programmazione;
  2. Vasta Libreria Standard: Python offre una libreria standard ricca di moduli e pacchetti che coprono una vasta gamma di funzionalità, riducendo la necessità di scrivere codice da zero per molte operazioni comuni;
  3. Community Attiva: Python gode di una vasta e attiva comunità di sviluppatori. Ciò significa che ci sono molte risorse online, forum e tutorial disponibili per aiutare i programmatori a superare eventuali ostacoli;
  4. Multi-Paradigma: Python supporta sia la programmazione orientata agli oggetti che quella procedurale, offrendo flessibilità agli sviluppatori nel scegliere lo stile di programmazione più adatto al loro progetto.

Python è un linguaggio di programmazione potente e flessibile con una vasta gamma di applicazioni. La sua sintassi chiara e la ricca libreria standard lo rendono adatto sia per progetti di piccole dimensioni che per applicazioni complesse in settori diversi.

Rivoluzione medica: come l’Intelligenza Artificiale sta trasformando la salute e la medicina

Di

il 1 Novembre 2023

in Vision

L’Intelligenza Artificiale (IA) sta emergendo come una forza trasformativa nel settore della salute e della medicina, portando con sé una serie di benefici tangibili per pazienti e professionisti sanitari. Questo avanzamento tecnologico sta ridefinendo i paradigmi tradizionali e aprendo nuove frontiere in termini di diagnosi, trattamenti personalizzati e gestione delle cure.

Uno dei principali ambiti di applicazione dell’IA nella medicina è l’analisi di dati medici complessi. I sistemi di apprendimento automatico possono esaminare grandi dataset, identificando pattern e correlazioni difficili da individuare manualmente. Ciò si traduce in diagnosi più rapide e accurate, consentendo ai medici di pianificare trattamenti mirati e personalizzati.

In cardiologia, ad esempio, l’IA sta rivoluzionando l’interpretazione dell’elettrocardiogramma (ECG) e l’analisi delle immagini diagnostiche. Algoritmi avanzati possono individuare segni precoci di malattie cardiovascolari con una precisione sorprendente, consentendo interventi tempestivi e riducendo il rischio di complicazioni.

Un altro campo di grande potenziale è la predizione del rischio individuale. Utilizzando algoritmi predittivi, l’IA può valutare i fattori di rischio di un paziente e prevedere lo sviluppo di malattie, consentendo interventi preventivi e strategie di gestione personalizzate.

L’automazione dei compiti ripetitivi è un ulteriore vantaggio offerto dall’IA nel settore della salute. I chatbot intelligenti possono gestire le interazioni paziente-medico, fornendo informazioni, prenotando appuntamenti e rispondendo a domande comuni. Inoltre l’Intelligenza Artificiale può contribuire in modo importante alla precisione delle diagnosi, alla personalizzazione dei trattamenti e anche alla semplificazione delle procedure amministrative.

Sono tutte attività che liberano il tempo dei medici affinché possano concentrarsi su compiti più complessi e relazioni più approfondite con i pazienti, perché, ed è importante sottolinearlo, l’IA non sostituirà mai completamente il ruolo umano nella cura della salute. La componente umana dell’empatia, della comprensione emotiva e della comunicazione sono elementi irrinunciabili nel rapporto tra paziente e dottore.

Dichiarazione di Hiroshima: gli 11 principi guida per i sistemi avanzati di AI

Di

il 30 Ottobre 2023

in News

I Principi Guida Internazionali per le Organizzazioni che Sviluppano Sistemi AI Avanzati mirano a promuovere l’IA sicura e affidabile a livello mondiale e a fornire orientamenti per le organizzazioni che sviluppano e utilizzano i sistemi AI più avanzati, compresi i sistemi di AI generativi. Per organizzazioni si intendono realtà del settore privato, del settore pubblico, della società civile e del mondo accademico.

Una lista non esaustiva di principi guida che viene proposta come un documento in costante aggiornamento in risposta agli sviluppi recenti nei sistemi AI avanzati e ha l’obiettivo di aiutare a cogliere i benefici e affrontare i rischi e le sfide portate da queste tecnologie. Principi che dovrebbero applicarsi a tutti gli attori dell’IA, quando e come applicabili, nella progettazione, sviluppo, implementazione e l’uso dei sistemi AI avanzati.

In buona sostanza, mentre sfruttano le opportunità dell’innovazione, le organizzazioni dovrebbero rispettare lo stato di diritto, i diritti umani, la diversità, l’equità, la non discriminazione, la democrazia e l’umanocentricità, nella progettazione, sviluppo e implementazione dei sistemi AI avanzati. Le organizzazioni non dovrebbero sviluppare o implementare sistemi AI avanzati in modo che minaccino i valori democratici, che siano particolarmente dannosi per individui o comunità, che facilitino il terrorismo, consentano un uso criminale o comportino rischi sostanziali per la sicurezza, la stabilità e i diritti umani, e quindi non siano accettabili.

Gli Stati dal canto loro debbono rispettare i loro obblighi ai sensi del diritto internazionale dei diritti umani per promuovere il pieno rispetto e la protezione dei diritti umani, mentre le attività del settore privato dovrebbero essere in linea con i quadri internazionali come i Principi Guida delle Nazioni Unite su Impresa e Diritti Umani e le Linee Guida dell’OCSE per le Imprese Multinazionali.

In particolare, viene chiesto alle organizzazioni di attenersi ai seguenti principi, commisurati ai rischi:

  1. Adottare misure adeguate lungo lo sviluppo dei sistemi AI avanzati, compreso prima e durante la loro implementazione e messa sul mercato, per identificare, valutare e mitigare i rischi lungo l’intero ciclo di vita dell’IA. Ciò include l’impiego di diverse misure di test interni ed esterni indipendenti, attraverso una combinazione di metodi come il red-teaming, e l’attuazione di adeguate misure di mitigazione per affrontare rischi e vulnerabilità identificati. Le misure di test e mitigazione dovrebbero, ad esempio, cercare di garantire l’affidabilità e la sicurezza dei sistemi per l’intero ciclo di vita, in modo che non comportino rischi irragionevoli. A sostegno di tali test, gli sviluppatori dovrebbero cercare di abilitare la tracciabilità, in relazione a set di dati, processi e decisioni prese durante lo sviluppo del sistema.
  2. Modelli di abuso, dopo l’implementazione inclusa la messa sul mercato. Le organizzazioni dovrebbero utilizzare, quando appropriato e commisurato al livello di rischio, i sistemi AI come previsto e monitorare vulnerabilità, incidenti, rischi emergenti e abusi dopo l’implementazione, prendendo le misure appropriate per affrontare questi problemi. Si incoraggiano le organizzazioni a considerare, ad esempio, come facilitare la scoperta e la segnalazione di problemi e vulnerabilità da parte di terze parti e utenti dopo l’implementazione. Le organizzazioni sono inoltre incoraggiate a mantenere una documentazione adeguata degli incidenti segnalati e mitigare i rischi e le vulnerabilità identificati, in collaborazione con altri stakeholder. I meccanismi per segnalare le vulnerabilità, dovrebbero essere accessibili a un insieme diversificato di stakeholder.
  3. Rendere pubbliche le capacità, i limiti e i domini di uso appropriato e inappropriato dei sistemi AI avanzati, per garantire una trasparenza sufficiente, contribuendo così ad aumentare la responsabilità. Questo dovrebbe includere la pubblicazione di rapporti di trasparenza contenenti informazioni significative per tutti i nuovi rilasci dei sistemi AI avanzati. Le organizzazioni dovrebbero rendere le informazioni nei rapporti di trasparenza sufficientemente chiare e comprensibili per consentire agli sviluppatori e agli utenti, secondo l’opportunità e la rilevanza, di interpretare l’output del modello/sistema e di utilizzarlo in modo appropriato, e la segnalazione di trasparenza dovrebbe essere supportata e informata da processi di documentazione esaustivi.
  4. Lavorare per la condivisione responsabile delle informazioni e la segnalazione degli incidenti tra le organizzazioni che sviluppano sistemi AI avanzati, comprese le industrie, i governi, la società civile e l’accademia. Ciò include la condivisione responsabile di informazioni, se appropriato, compresi, ma non solo, rapporti di valutazione, informazioni su rischi di sicurezza, rischi per la sicurezza, capacità pericolose, intenzionali o non intenzionali, e tentativi di attori AI di eludere le protezioni lungo l’intero ciclo di vita dell’IA.
  5. Sviluppare, implementare e divulgare politiche di governance e gestione dei rischi dell’IA, basate su un approccio basato sul rischio, comprese le politiche sulla privacy e misure di mitigazione, in particolare per le organizzazioni che sviluppano sistemi AI avanzati. Ciò include la divulgazione, quando opportuno, delle politiche sulla privacy, comprese le politiche per i dati personali, gli avvisi all’utente e gli output dei sistemi AI avanzati. Si prevede che le organizzazioni stabiliscano e divulghino le loro politiche di governance dell’IA e i meccanismi organizzativi per attuare tali politiche in conformità con un approccio basato sul rischio. Ciò dovrebbe includere processi di responsabilità e governance per valutare e mitigare i rischi, quando possibile, lungo l’intero ciclo di vita dell’IA.
  6. Investire ed implementare controlli di sicurezza robusti, inclusa la sicurezza fisica, la sicurezza informatica e le salvaguardie contro minacce interne lungo l’intero ciclo di vita dell’IA. Questi possono includere la sicurezza dei pesi e degli algoritmi del modello, dei server e dei set di dati, ad esempio attraverso misure di sicurezza operative per la sicurezza delle informazioni e controlli di accesso adeguati alla sicurezza fisica/cibernetica.
  7. Sviluppare e implementare meccanismi affidabili di autenticazione dei contenuti e di provenienza, quando tecnicamente possibile, come il watermarking o altre tecniche per consentire agli utenti di identificare i contenuti generati dall’IA. Ciò include, quando opportuno e tecnicamente possibile, meccanismi di autenticazione dei contenuti come la provenienza per i contenuti creati con il sistema AI avanzato di un’organizzazione. I dati di provenienza dovrebbero includere un identificatore del servizio o del modello che ha creato il contenuto, ma non devono includere informazioni sugli utenti. Le organizzazioni dovrebbero anche cercare di sviluppare strumenti o API per consentire agli utenti di determinare se un particolare contenuto è stato creato con il loro sistema AI avanzato, ad esempio tramite watermarking. Le organizzazioni sono inoltre incoraggiate a implementare altri meccanismi come etichettature o disclaimer per consentire agli utenti, quando possibile e appropriato, di sapere quando stanno interagendo con un sistema AI.
  8. Dare priorità alla ricerca per mitigare i rischi sociali, di sicurezza e di sicurezza e dare priorità agli investimenti in misure di mitigazione efficaci. Ciò include la conduzione, la collaborazione e l’investimento nella ricerca che supporta l’avanzamento della sicurezza, della sicurezza e della fiducia nell’IA, e l’affrontare rischi chiave, nonché investire nello sviluppo di strumenti di mitigazione appropriati.
  9. Dare priorità allo sviluppo di sistemi AI avanzati per affrontare le sfide più grandi del mondo, in particolare ma non solo la crisi climatica, la salute globale e l’istruzione. Questi sforzi sono intrapresi a sostegno dei progressi degli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile delle Nazioni Unite e per incoraggiare lo sviluppo dell’IA a beneficio globale. Le organizzazioni dovrebbero dare priorità alla gestione responsabile dell’IA affidabile e umana e sostenere anche le iniziative di alfabetizzazione digitale.
  10. Promuovere lo sviluppo e, quando opportuno, l’adozione di standard tecnici internazionali. Ciò include il contributo allo sviluppo e, quando opportuno, l’uso di standard tecnici internazionali e buone pratiche, compresi quelli per il watermarking, e la collaborazione con le organizzazioni di sviluppo.
  11. Implementare adeguate misure di input e protezioni dei dati personali e della proprietà intellettuale. Si incoraggia le organizzazioni a prendere misure adeguate per gestire la qualità dei dati, compresi i dati di formazione e la raccolta di dati, per mitigare eventuali pregiudizi dannosi. Si dovrebbe anche sostenere la trasparenza adeguata dei set di dati di formazione e le organizzazioni dovrebbero conformarsi ai quadri giuridici applicabili.

Intelligenza artificiale nel settore sanitario: pro e contro

Di

il 26 Ottobre 2023

in News

L’introduzione dell’Intelligenza Artificiale (IA) nel settore sanitario e delle scienze della vita ha rivoluzionato radicalmente il modo in cui affrontiamo le sfide legate alla diagnosi, al trattamento e alla ricerca medica. Questa trasformazione ha aperto nuovi orizzonti, offrendo una serie di benefici tangibili che vanno dalla diagnostica avanzata al trattamento personalizzato, dalla ricerca farmaceutica al miglioramento delle operazioni ospedaliere. Occorre però valutare non solo gli aspetti positivi di questa innovazione ma anche esaminare gli eventuali rischi e le sfide associate all’impiego dell’AI nel contesto sanitario.

Aspetti positivi

1. Diagnostica Avanzata:
Gli algoritmi basati sull’AI dimostrano una capacità superiore nell’analizzare grandi quantità di dati e immagini. Questo si traduce in diagnosi più tempestive e precise, fornendo una base solida per la prognosi di malattie e condizioni gravi. La rapidità diagnostica può essere cruciale per migliorare l’efficacia dei trattamenti e aumentare le possibilità di successo terapeutico.

2. Trattamento Personalizzato:
L’analisi approfondita dei dati del paziente consente la creazione di piani di trattamento altamente personalizzati. Considerando la diversità della composizione genetica di ciascun individuo e integrando informazioni sulla storia medica e le abitudini di vita, l’AI contribuisce a ottimizzare l’efficacia delle terapie. Questo approccio personalizzato promuove risultati più positivi e una gestione più mirata delle condizioni mediche.

3. Ricerca e Sviluppo Farmaceutici:
L’AI rivoluziona il processo di scoperta dei farmaci, analizzando in modo efficiente le strutture molecolari e prevedendo l’efficacia di nuovi composti. Questo acceleramento nella ricerca farmaceutica è fondamentale per affrontare rapidamente le sfide legate a nuove malattie o pandemie, consentendo lo sviluppo più rapido di cure e vaccini.

4. Miglioramento dell’operativià:
L’AI trova applicazioni nella gestione amministrativa e operativa degli ospedali, migliorando l’efficienza e riducendo i costi. Le raccomandazioni generate dall’AI possono migliorare l’efficienza, ottimizzando i processi, la gestione delle risorse e le operazioni generali, fornendo un ambiente ospedaliero più efficiente e centrato sul paziente.

Aspetti critici

1. Privacy dei Dati:
Affinché l’Intelligenza Artificiale possa svolgere in modo efficace le funzioni descritte precedentemente, è necessario che abbia accesso a tutte le informazioni sensibili dei pazienti. Garantire la privacy del paziente deve essere una delle massime priorità di ogni organizzazione nel settore sanitario e delle scienze della vita. È essenziale preservare la confidenzialità dei dati mentre si cerca di migliorare l’efficienza e la personalizzazione dei trattamenti.

2. Bias:
Poiché l’Intelligenza Artificiale è essenzialmente uno strumento creato dall’uomo, le decisioni che prende sono intrinsecamente basate sulla logica con cui è programmata. Se questa logica è influenzata dagli stessi pregiudizi e ingiustizie presenti nella società, il rischio di bias diventa ancor più radicato e difficile da superare. Affrontare questo squilibrio richiede un’attenzione particolare per garantire la neutralità e l’equità nell’implementazione dell’AI.

3. Mancanza di Umanità:
L’efficienza derivante dall’uso dell’Intelligenza Artificiale potrebbe comportare una mancanza di connessione umana. Durante la pandemia di COVID-19, l’importanza della compassione umana è stata evidenziata, ed è cruciale integrare questo apprendimento mentre ci avventuriamo in un futuro in cui l’AI fa parte integrante dei nostri sistemi sanitari. Mantenere un equilibrio tra efficienza e umanità è fondamentale per garantire un’assistenza sanitaria completa e centrata sul paziente.

4. Regolamentazione:
Considerando l’esperienza con lo sviluppo dei social media e le sfide legali ad essi associate, è evidente che i legislatori spesso faticano a tenere il passo con le nuove tecnologie. È imperativo affrontare rapidamente le incertezze legate a responsabilità, sicurezza e normative quando si introduce l’Intelligenza Artificiale nel settore sanitario. La creazione di regolamentazioni robuste è essenziale per garantire un utilizzo etico, sicuro e responsabile di questa innovazione, proteggendo contemporaneamente i diritti dei pazienti e promuovendo una pratica medica avanzata.

Sebbene sia evidente quindi che l’Intelligenza Artificiale rappresenti una risorsa straordinaria nel settore sanitario e delle scienze della vita, offrendo opportunità senza precedenti per migliorare la diagnosi, personalizzare i trattamenti, accelerare la ricerca farmaceutica e ottimizzare le operazioni ospedaliere, è imperativo affrontare le sfide etiche, di sicurezza e di accessibilità, lavorando verso un utilizzo responsabile dell’AI per garantire che questi progressi portino a benefici duraturi per pazienti, professionisti medici e la società nel suo complesso. Da questo punto di vista l’equilibrio tra l’innovazione tecnologica e la tutela dei valori etici è la chiave per plasmare un futuro in cui l’AI diventi un alleato prezioso nella promozione della salute e del benessere globale.

Guida completa all’Open Innovation: cos’è, come funziona e perché è vincente

Di

il 22 Ottobre 2023

in Business

L’Open Innovation, o innovazione aperta, è una strategia che sta rivoluzionando il modo in cui le aziende sviluppano nuovi prodotti, servizi e soluzioni. Invece di fare affidamento esclusivamente sulle proprie risorse interne, le aziende che adottano l’Open Innovation sfruttano una rete di idee, tecnologie e competenze esterne, come quelle di startup, centri di ricerca, fornitori e persino clienti.

Secondo una definizione comune, l’Open Innovation si basa sul principio che, nel mondo odierno, le idee possono venire da qualsiasi fonte e che la collaborazione è la chiave per restare competitivi.

Henry Chesbrough, l’economista che ha coniato il termine, la definisce come “un paradigma che assume che le aziende possano e debbano usare sia idee interne sia esterne per accelerare l’innovazione e migliorare la competitività”.

Perché è Importante

L’adozione di modelli di Open Innovation consente alle aziende di ridurre i tempi di sviluppo, di abbattere i costi di ricerca e di accedere a nuove competenze e tecnologie che altrimenti non sarebbero disponibili. Questo approccio diventa fondamentale in un contesto in cui l’innovazione rapida è cruciale per tenere il passo con i cambiamenti di mercato e le esigenze dei consumatori.

Come Fare Open Innovation in Azienda

  1. Stabilire Obiettivi Chiari
    Prima di avviare iniziative di open innovation, le aziende devono chiarire i propri obiettivi: riduzione dei costi, miglioramento della customer experience o esplorazione di nuovi mercati. Questo consente di orientare meglio gli sforzi e di identificare i giusti partner.
  2. Costruire una Rete di Collaborazioni
    Creare una rete di collaborazione con startup, università, fornitori e altre aziende innovative è un passaggio chiave. Ad esempio, molte aziende leader sviluppano acceleratori interni o programmi di mentorship per startup, offrendo risorse e supporto in cambio di accesso alle nuove tecnologie.
  3. Sperimentare tramite Progetti Pilota
    Implementare soluzioni innovative spesso richiede sperimentazione. Progetti pilota e proof of concept (PoC) permettono di testare nuove idee in modo rapido e con rischi minimi, offrendo feedback immediato per valutare la scalabilità e l’efficacia delle soluzioni.
  4. Integrare la Cultura dell’Innovazione
    La cultura aziendale gioca un ruolo fondamentale. Formare i dipendenti, stimolare una mentalità aperta e incentivare la condivisione di idee tra team interni ed esterni contribuiscono a mantenere alta la competitività e l’efficienza delle iniziative di innovazione aperta.

Il Ruolo delle Startup nell’Open Innovation

Le startup rappresentano il motore propulsivo dell’Open Innovation per molte aziende, offrendo flessibilità, velocità e innovazione. Le corporate possono beneficiare dell’agilità delle startup, mentre queste ultime trovano supporto finanziario, risorse e competenze specifiche per crescere più rapidamente. Attraverso attività come gli hackathon, i programmi di incubazione o gli eventi di networking, aziende consolidate e startup si incontrano, costruendo un ecosistema di collaborazione. Un esempio notevole è l’Innovation Antenna di Fincantieri a San Francisco, che punta a supportare soluzioni dual-use in collaborazione con il Mind the Bridge Innovation Center, unendo risorse e competenze per affrontare sfide comuni.

In conclusione possiamo quindi dire che l’Open Innovation sta rivoluzionando il modo di innovare, offrendo alle aziende strumenti per competere nel mercato globale. Sfruttando collaborazioni esterne, tecnologie innovative e un mindset aperto, le aziende possono affrontare in modo più efficace le sfide del futuro.

L’evoluzione dell’Intelligenza Artificiale: dalle regole agli algoritmi di apprendimento automatico

Di

il 21 Ottobre 2023

in News

L’Intelligenza Artificiale (AI) ha conosciuto un’evoluzione straordinaria nel corso degli anni, passando da sistemi basati su regole rigide a complesse architetture alimentate da algoritmi di apprendimento automatico. Questa metamorfosi ha plasmato il panorama tecnologico, aprendo le porte a nuove prospettive e sfide. Questo articolo si propone di esaminare l’evoluzione dell’AI, concentrandosi sul passaggio da modelli basati su regole a quelli alimentati da algoritmi di apprendimento automatico.

La fase delle regole nell’AI

Nei primi stadi dello sviluppo dell’IA, l’approccio predominante era basato sulla definizione di regole esplicite. Gli esperti del dominio delineavano criteri specifici e regole decisionali per guidare il comportamento del sistema. Questo approccio, sebbene efficace per compiti ben definiti e circoscritti, dimostrava limiti evidenti nella gestione della complessità e nell’adattamento a scenari in continua evoluzione.

L’emergere degli algoritmi di apprendimento automatico

L’innovazione significativa nell’ambito dell’AI è stata l’introduzione degli algoritmi di apprendimento automatico. Questi algoritmi consentono alle macchine di apprendere dai dati senza una programmazione esplicita delle regole. Ciò ha rappresentato una svolta cruciale, consentendo alle intelligenze artificiali di adattarsi dinamicamente all’ambiente e di migliorare le prestazioni nel tempo.

Apprendimento supervisionato e non supervisionato

Gli algoritmi di apprendimento automatico possono essere categorizzati in apprendimento supervisionato e non supervisionato. Nel primo caso, il sistema è addestrato su un set di dati etichettati, apprendendo relazioni tra input e output. Nel secondo caso, l’AI deve estrarre modelli da dati non etichettati, cercando strutture e pattern significativi. Questa flessibilità ha contribuito a creare sistemi più adattabili e capaci di affrontare compiti complessi.

Reti neurali e deep learning

Un capitolo significativo nell’evoluzione dell’IA è rappresentato dall’uso sempre più diffuso di reti neurali e deep learning. Queste architetture ispirate al cervello umano consentono alle macchine di apprendere rappresentazioni complesse e di eseguire compiti di altissimo livello, come riconoscimento di immagini, linguaggio naturale e autonomia decisionale.

Sfide e prospettive future

Nonostante i notevoli progressi, l’AI non è priva di sfide. La trasparenza delle decisioni, la gestione dell’etica e la necessità di un’adeguata quantità di dati sono solo alcune delle questioni da affrontare. Tuttavia, il futuro dell’intelligenza artificiale si profila con opportunità sempre più intriganti, con sistemi capaci di apprendimento continuo, adattamento contestuale e comprensione approfondita dei contesti.

10 prompt per sfruttare il potenziale educativo di Chat GPT

Di

il 13 Ottobre 2023

in Prompt

Ecco una lista di 10 prompt per sfruttare al meglio il potenziale educativo di Chat GPT e imparare in fretta qualsiasi materia:

1. Comprendere facilmente un argomento

Prompt: “Puoi spiegare il concetto di (argomento) in termini semplici? Riassumi i principi principali e illustrali con esempi per facilitare la comprensione”.

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Chat GPT: uno sguardo nel cuore dell’Intelligenza Artificiale conversazionale

Di

il 12 Ottobre 2023

in AI

Nell’era dell’Intelligenza Artificiale (IA), Chat GPT si distingue come una delle innovazioni più straordinarie nel campo della conversazione virtuale. Ma cosa è esattamente Chat GPT, come funziona e quali sono le sue applicazioni principali?

Scopriamolo insieme.

Cos’è Chat GPT?

Chat GPT, acronimo di “Generative Pre-trained Transformer“, è un modello di linguaggio basato su trasformatori. Sviluppato da OpenAI, questo sistema di intelligenza artificiale è progettato per comprendere e generare testo in modo coerente e naturale. La sua potenza deriva dalla sua capacità di apprendere da enormi quantità di dati e contesti linguistici.

Come Funziona Chat GPT?

Chat GPT si basa su una rete neurale che utilizza un processo di apprendimento preformazione seguito da un fine-tuning. Durante la fase di preformazione, il modello acquisisce una vasta comprensione del linguaggio umano esplorando enormi dataset. Successivamente, attraverso il fine-tuning, il modello viene raffinato per adattarsi a compiti specifici o contesti particolari.

La sua architettura permette a Chat GPT di catturare le relazioni complesse tra le parole e generare risposte coerenti alle domande e alle richieste degli utenti. L’approccio pre-trained consente al modello di essere versatile, adattandosi a una vasta gamma di applicazioni.

Applicazioni Principali di Chat GPT

  1. Assistenza Virtuale e Supporto Clienti: Chat GPT può essere utilizzato per fornire assistenza virtuale su siti web o per gestire il supporto clienti, rispondendo alle domande degli utenti in modo rapido ed efficiente;
  2. Generazione di Contenuti: grazie alla sua capacità di comprendere e generare testo in stile naturale, Chat GPT può essere utilizzato per la creazione di contenuti, come articoli, descrizioni di prodotti o post sui social media;
  3. Apprendimento e Tutoraggio: Chat GPT può essere impiegato come tutor virtuale, rispondendo a domande degli studenti, spiegando concetti complessi e offrendo supporto nell’apprendimento di nuovi argomenti;
  4. Creazione di Dialoghi Interattivi: con Chat GPT, è possibile creare dialoghi interattivi per scopi di intrattenimento, ad esempio in giochi, applicazioni di narrazione interattiva o assistenti virtuali per la simulazione di conversazioni;
  5. Traduzione Automatica: grazie alla sua comprensione del linguaggio, Chat GPT può essere utilizzato per la traduzione automatica, agevolando la comunicazione tra persone che parlano lingue diverse;
  6. Simulazioni e Prove di Concetto: Le imprese possono utilizzare Chat GPT per simulare scenari e testare nuove idee prima di implementarle effettivamente, permettendo un approccio più flessibile e sperimentale.

Conclusioni

Chat GPT rappresenta un passo significativo nell’evoluzione delle interazioni uomo-macchina. La sua capacità di comprendere e generare linguaggio naturale apre le porte a una vasta gamma di applicazioni, rendendolo uno strumento potente per migliorare la nostra esperienza digitale e interagire in modo più intuitivo con la tecnologia.

La corsa a due per la leadership nello sviluppo dell’Intelligenza Artificiale

Di

il 11 Ottobre 2023

in News

L’intelligenza artificiale (IA) è diventata un terreno di sfida globale, con un’aspra competizione per il primato nello sviluppo di tecnologie avanzate. Al centro di questa corsa, la rivalità tra Stati Uniti e Cina emerge in primo piano, ma anche l’Unione Europea, i suoi paesi membri e altre realtà come Gran Bretagna, Canada e India giocano un ruolo significativo.

Gli Stati Uniti sono il leader indiscusso nello sviluppo dell’intelligenza artificiale, con le principali aziende tecnologiche della Silicon Valley a guidare la carica

Gli Stati Uniti hanno dominato il panorama dell’IA sin dai suoi primi passi. Con un ecosistema ricco di talenti, risorse finanziarie e una cultura favorevole all’innovazione, le aziende americane sono all’avanguardia nello sviluppo di algoritmi avanzati e applicazioni pratiche. La costa pacifica continua ad essere l’epicentro di questa rivoluzione tecnologica, con giganti della tecnologia come Google, Facebook e Microsoft in prima linea nella ricerca e sviluppo con l’obiettivo di rafforzare la propria posizione nel settore.

La Cina è al secondo posto, con il governo che investe pesantemente nella ricerca e nello sviluppo dell’IA

Dall’altra parte dell’Oceano, la Cina ha dimostrato una crescita straordinaria nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale. Con significativi investimenti governativi, una vasta base di dati e un approccio strategico a lungo termine, le aziende cinesi stanno emergendo come concorrenti di rilievo: Alibaba, Baidu e Tencent, sono tutte attivamente coinvolte nello spingere le capacità dell’intelligenza artificiale della Cina a nuovi livelli. La massiccia raccolta di dati e le politiche di supporto governativo offrono alla Cina una solida base per competere a livello globale. 

L’Europa è in ritardo

L’Europa nel suo complesso è in ritardo nello sviluppo dell’intelligenza artificiale, anche se alcuni Paesi come la Germania e la Francia stanno promuovendo investimenti mirati e collaborazioni tra settore pubblico e privato per cercare di recuperare terreno. L’iniziativa di creare un mercato unico digitale e lo sviluppo di una strategia europea sull’IA evidenziano comunque l’impegno dell’UE nel giocare un ruolo fondamentale nella definizione del futuro digitale.

Le posizioni di Gran Bretagna, Canada e India

La Gran Bretagna, con la sua ricca tradizione scientifica, potrebbe essere un attore chiave nello sviluppo dell’IA anche se dopo la Brexit si ritrova a giocare da sola in un mercato molto competitivo. L’approccio britannico enfatizza l’etica e la trasparenza, posizionando il paese come un innovatore responsabile. Nel continente americano, il Canada sta emergendo come un centro globale per la ricerca sull’IA, con un focus particolare sul deep learning.

In Asia, l’India sta rapidamente guadagnando terreno grazie alla sua vasta popolazione di ingegneri e scienziati informatici. Con una crescente attenzione agli investimenti in ricerca e sviluppo, l’India potrebbe svolgere un ruolo sempre più rilevante nell’ecosistema globale dell’IA.

I ritardatari tra nuove sfide e opportunità

Mentre alcuni paesi avanzano speditamente, altri faticano a stare al passo, per una questione di risorse finanziarie limitate, mancanza di competenze specializzate e anche questioni etiche legate all’uso dell’IA. I Paesi in via di sviluppo hanno certamente maggiori difficoltà a colmare il divario tecnologico, ma l’accesso a formazione, risorse finanziarie e partnership internazionali potrebbero aprire nuove opportunità.

La corsa all’intelligenza artificiale pur essendo un’attività globale è al momento una gara a due, tra Stati Uniti e Cina. La rivalità tra i due Paesi è palpabile, anche per motivi geopolitici, con Washington in indiscutibile vantaggio e Pechino che insegue per non rimanere indietro. Tuttavia, l’Unione Europea con le proprie iniziative e altri Paesi del G7 stanno dimostrando che il futuro dell’IA sarà plasmato da una collaborazione internazionale, guidata da valori etici e una visione condivisa per un futuro digitale avanzato e sostenibile.

Quantum Computing: l’alba di una rivoluzione computazionale

Di

il 9 Ottobre 2023

in News

Il Quantum Computing, o calcolo quantistico, è una frontiera affascinante della tecnologia che promette di ridefinire le nostre concezioni di potenza di calcolo e risolvere problemi inimmaginabili per i computer classici. In questo articolo, esploreremo cosa sia il Quantum Computing, come funziona e le prospettive rivoluzionarie che offre per il futuro della computazione.

Introduzione al Quantum Computing

Il Quantum Computing si basa sui principi della meccanica quantistica, una teoria che descrive il comportamento della materia e dell’energia a livello subatomico. A differenza dei bit classici, che possono essere in uno stato di 0 o 1, i qubit, le unità di informazione quantistica, possono esistere in uno stato di 0, 1 o entrambi contemporaneamente grazie al concetto di sovrapposizione quantistica.

Il Funzionamento dei Qubit

Sovrapposizione Quantistica:

  • I qubit possono esistere in più stati simultaneamente, aumentando enormemente la capacità di elaborazione delle informazioni.

Intrecciamento Quantistico:

  • I qubit possono essere intrecciati, permettendo lo stato di uno di influenzare istantaneamente lo stato dell’altro, anche a distanze considerevoli.

Entanglement Quantistico:

  • Questa proprietà consente al Quantum Computing di risolvere problemi complessi più velocemente di qualsiasi computer classico attuale.

Potenziali Applicazioni del Quantum Computing

Ottimizzazione:

  • Risoluzione rapida di problemi di ottimizzazione complessi, come la pianificazione dei percorsi logistici o la progettazione di reti.

Simulazioni Molecolari:

  • Studi accurati e veloci delle interazioni molecolari, con impatti significativi nel campo della chimica e della ricerca farmaceutica.

Criptografia Quantistica:

  • Sviluppo di sistemi di crittografia ultra-protetti che sfruttano principi quantistici, mettendo in discussione la sicurezza dei sistemi crittografici attuali.

Apprendimento Automatico Quantistico:

  • Implementazione di algoritmi di apprendimento automatico che sfruttano la potenza del Quantum Computing per analizzare estrarre informazioni da grandi set di dati.

Sfide e Prospettive Futuristiche

Nonostante le prospettive entusiasmanti, il Quantum Computing affronta ancora molte sfide, tra cui il controllo degli errori quantistici e la necessità di ambienti operativi estremamente freddi. Tuttavia, con investimenti crescenti da parte di aziende e istituzioni di ricerca, il futuro del Quantum Computing sembra sempre più promettente.

Machine Learning e Deep Learning: un viaggio nel mondo dell’Intelligenza Artificiale

Di

il 8 Ottobre 2023

in News

L’Intelligenza Artificiale (IA) è un mondo molto vasto e abbraccia vari campi dell’innovazione. Due dei suoi pilastri principali sono il Machine Learning (ML) e il Deep Learning (DL), concetti che sono spesso usati in modo intercambiabile, anche se si tratta di due approcci che differiscono nei metodi, scopi e applicazioni. In questo articolo, esploreremo le differenze chiave tra Machine Learning e Deep Learning.

La Base Comune: Machine Learning

Il Machine Learning è il concetto più ampio che include anche quello di Deep Learning. Si tratta di un approccio all’Intelligenza Artificiale in cui i modelli apprendono da dati e migliorano le loro prestazioni nel tempo senza essere esplicitamente programmati. Nel Machine Learning, i modelli si basano su algoritmi che analizzano dati, identificano pattern e fanno previsioni o prendono decisioni.

Il Deep Learning è una sotto-categoria del Machine Learning che si concentra sull’uso di reti neurali profonde per apprendere da dati. Le reti neurali profonde, composte da strati di neuroni artificiali, sono in grado di apprendere rappresentazioni stratificate dei dati, rendendo il modello in grado di cogliere concetti complessi.

Le differenze principali tra Machine Learning e Deep Learning includono:

Struttura Complessa:

  • Il Deep Learning utilizza reti neurali profonde con numerosi strati, consentendo la rappresentazione di concetti altamente complessi.

Necessità di Grandi Quantità di Dati:

  • Il Deep Learning spesso richiede enormi set di dati per apprendere in modo efficace, a differenza di alcune forme di Machine Learning che possono funzionare con set di dati più limitati.

Specializzazione in Task Specifici:

  • Mentre il Machine Learning è flessibile e può affrontare una vasta gamma di compiti, il Deep Learning è specializzato in task specifici come il riconoscimento di immagini, il trattamento del linguaggio naturale e il gioco.

In conclusione, sia il Machine Learning che il Deep Learning sono strumenti potenti nell’arsenale dell’Intelligenza Artificiale. Il Machine Learning, con la sua diversità di approcci, è come un caleidoscopio di tecniche adattabili, mentre il Deep Learning, con la sua profondità, si distingue in compiti specifici che richiedono una comprensione più avanzata dei dati. L’avanzamento dell’IA è il risultato di entrambi questi percorsi, ognuno portando il suo contributo unico alla tavola dell’innovazione tecnologica.

Deep Learning: un viaggio nell’ingegneria dei sistemi di Intelligenza Artificiale

Di

il 7 Ottobre 2023

in News

Il Deep Learning, una branca dell’Intelligenza Artificiale (IA), sta rivoluzionando il modo in cui le macchine apprendono e risolvono compiti complessi. In questo articolo, esploreremo in profondità il concetto di Deep Learning, spiegando cos’è, come funziona e le sue applicazioni trasformative.

Cos’è il Deep Learning?

Il Deep Learning è un approccio all’apprendimento automatico che utilizza reti neurali artificiali profonde per modellare e risolvere problemi complessi. A differenza dei metodi di apprendimento automatico tradizionali, il Deep Learning può apprendere rappresentazioni di dati stratificate e complesse, consentendo alle macchine di effettuare previsioni più accurate e compiti avanzati.

Struttura delle Reti Neurali Profonde

Le reti neurali profonde, o Deep Neural Networks (DNN), sono il cuore del Deep Learning. Composte da strati di neuroni artificiali, queste reti sono in grado di apprendere gerarchie di rappresentazioni dei dati. Gli strati iniziali catturano caratteristiche di base, mentre gli strati successivi raffinano e combinano queste caratteristiche per ottenere una comprensione più astratta e avanzata.

Funzionamento del Deep Learning

Il successo del Deep Learning deriva in gran parte dalla capacità di apprendere automaticamente caratteristiche rilevanti dai dati, eliminando la necessità di una preelaborazione manuale. Durante il processo di addestramento, la rete apprende autonomamente i pesi delle connessioni tra i neuroni, regolando iterativamente il modello per minimizzare l’errore tra le previsioni e i risultati desiderati.

Applicazioni Trasformative del Deep Learning

Visione Artificiale:

  • Riconoscimento di immagini e video, veicoli autonomi, sorveglianza intelligente.

Trattamento del Linguaggio Naturale:

  • Traduzione automatica, assistenti virtuali, analisi del sentiment.

Salute:

  • Diagnosi medica basata su immagini, scoperta di farmaci, personalizzazione dei trattamenti.

Finanza:

  • Previsioni di mercato, rilevamento di frodi, gestione del rischio.

Il Futuro del Deep Learning

Il Deep Learning continua a evolvere, spingendo sempre più in avanti i confini dell’IA. Innovazioni come le reti neurali ricorrenti (RNN) e le reti neurali generative (GAN) aprono nuove possibilità, promettendo sviluppi straordinari nella comprensione dei dati e nella creazione di contenuti artificiali.

Machine Learning: il cuore dell’automazione intelligente

Di

il 6 Ottobre 2023

in News

Il Machine Learning è la chiave che ha sbloccato l’automazione intelligente, trasformando la nostra capacità di far apprendere alle macchine. In questo articolo, esploreremo il concetto di Machine Learning, svelando il suo funzionamento, le applicazioni pratiche e l’impatto rivoluzionario che ha sulla nostra vita quotidiana.

Cos’è il Machine Learning?

Il Machine Learning è un campo dell’Intelligenza Artificiale che consente alle macchine di apprendere da dati senza essere esplicitamente programmate. Invece di seguire istruzioni specifiche, i modelli di Machine Learning identificano schemi nei dati e sono in grado di fare previsioni o prendere decisioni basate su tali schemi.

Tipi di Machine Learning

Apprendimento Supervisionato:

  • Il modello viene addestrato su un set di dati etichettato, imparando a fare previsioni o classificazioni basate su esempi noti.

Apprendimento Non Supervisionato:

  • Il modello esplora dati non etichettati per identificare pattern e relazioni senza guida esterna.

Apprendimento Rinforzato:

  • Il modello apprende a prendere decisioni attraverso l’interazione con un ambiente, ricevendo ricompense o penalità in base alle sue azioni.

Funzionamento del Machine Learning

Il cuore del Machine Learning è l’abilità di adattarsi e migliorare automaticamente. Durante la fase di addestramento, il modello analizza i dati di input, identifica i modelli e ottimizza i suoi parametri per migliorare le prestazioni. Una volta addestrato, il modello è in grado di generalizzare e fare previsioni accurate su nuovi dati.

Applicazioni Pratiche del Machine Learning

Raccomandazioni Personalizzate:

  • Piattaforme di streaming e e-commerce utilizzano il Machine Learning per suggerire prodotti o contenuti basati sui tuoi interessi.

Rilevamento di Frodi:

  • Nelle transazioni finanziarie, i modelli di Machine Learning analizzano i pattern per identificare comportamenti sospetti.

Assistenza Medica:

  • Diagnosi predittive, personalizzazione dei trattamenti e analisi di immagini mediche.

Automazione Industriale:

  • Controllo di processi di produzione, manutenzione predittiva e ottimizzazione della catena di approvvigionamento.

Il Futuro del Machine Learning

Il Machine Learning continua a evolversi, spingendo sempre più in avanti i confini dell’innovazione. Con l’avanzare della tecnologia, vediamo sempre più applicazioni in settori diversi che stanno trasformando radicalmente la nostra vita quotidiana e il modo in cui le imprese operano.

Reti neurali: cosa sono e a cosa servono

Di

il 5 Ottobre 2023

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Le reti neurali sono la spina dorsale dell’Intelligenza Artificiale (IA), rappresentando un paradigma di apprendimento chiave che emula il modo in cui il cervello umano elabora le informazioni. In questo articolo, esploreremo cosa sono esattamente le reti neurali, come funzionano e quali siano le loro applicazioni pratiche nell’ambito dell’IA.

Cos’è una Rete Neurale?

Le reti neurali sono modelli di apprendimento automatico ispirati al sistema nervoso biologico. Composte da “neuroni artificiali” interconnessi, queste reti formano strati di elaborazione dati che lavorano insieme per apprendere schemi complessi e fare predizioni. La struttura di una rete neurale comprende layer di input, hidden layer e layer di output, ciascuno con una funzione specifica nell’elaborazione delle informazioni.

Come Funzionano le Reti Neurali?

Il funzionamento delle reti neurali ruota attorno al concetto di apprendimento attraverso l’adattamento dei pesi delle connessioni tra i neuroni. Durante la fase di addestramento, la rete neurale è esposta a dati di input con corrispondenti output desiderati. Attraverso iterazioni ripetute, la rete adatta i pesi delle connessioni per minimizzare l’errore tra le previsioni e gli output desiderati. Una volta addestrata, la rete è in grado di generare e fare previsioni accurate su nuovi dati.

Applicazioni Pratiche delle Reti Neurali

Riconoscimento di Immagini e Oggetti:

  • Le reti neurali convoluzionali (CNN) sono utilizzate per identificare e classificare oggetti in immagini, trovando applicazioni in sorveglianza, medicina e automotive.

Elaborazione del Linguaggio Naturale:

  • Le reti neurali ricorrenti (RNN) e trasformatori sono fondamentali per il trattamento del linguaggio naturale, consentendo la traduzione automatica, la generazione di testi e l’analisi del sentiment.

Assistenza Medica:

  • Le reti neurali sono impiegate per diagnosticare malattie attraverso l’analisi di immagini mediche, migliorando la precisione e la tempestività delle diagnosi.

Sistemi di Raccomandazione:

  • Le reti neurali collaborative forniscono raccomandazioni personalizzate in settori come streaming video, e-commerce e social media.

Le reti neurali costituiscono un pilastro cruciale dell’Intelligenza Artificiale, permettendo alle macchine di apprendere e adattarsi autonomamente. Con applicazioni che spaziano dal riconoscimento di immagini all’assistenza medica, il potenziale delle reti neurali continua a crescere, plasmando il futuro dell’IA e dell’innovazione tecnologica.

Quali rischi con l’Intelligenza Artificiale

Di

il 4 Ottobre 2023

in News

L’Intelligenza Artificiale (IA) offre enormi potenzialità, ma comporta anche diversi rischi che devono essere attentamente considerati e gestiti. Ecco alcuni dei principali rischi legati all’intelligenza artificiale:

  1. Bias algoritmico: gli algoritmi di IA possono riflettere i pregiudizi presenti nei dati con cui vengono addestrati. Se i dati utilizzati sono intrinsecamente bias, l’IA può perpetuare e amplificare queste discriminazioni, portando a decisioni ingiuste e inequità.
  2. Perdita di posti di lavoro: l’automazione guidata dall’IA può portare alla sostituzione di alcuni lavori umani, creando disoccupazione e richiedendo nuove competenze per affrontare il cambiamento nel mondo del lavoro.
  3. Sicurezza informatica: l’aumento dell’uso dell’IA può portare a nuovi rischi di sicurezza, inclusi attacchi informatici avanzati e manipolazione delle tecnologie di intelligenza artificiale stesse. Le conseguenze di un’IA compromessa potrebbero essere gravi e estese.
  4. Mancanza di trasparenza: alcuni modelli di IA, in particolare quelli basati su reti neurali profonde, sono spesso considerati “scatole nere” in cui è difficile comprendere il processo decisionale interno. Questa mancanza di trasparenza può causare preoccupazioni etiche e rendere difficile responsabilizzare l’IA per le sue azioni.
  5. Autonomia e responsabilità: aumentando l’autonomia delle macchine, sorge la questione della responsabilità in caso di comportamenti dannosi o decisioni errate. Chi è responsabile quando un sistema di IA commette un errore che ha conseguenze negative?
  6. Minaccia per la privacy: l’IA può essere utilizzata per analizzare grandi quantità di dati personali, aumentando il rischio di violazioni della privacy. I sistemi di sorveglianza basati sull’IA possono anche sollevare preoccupazioni riguardo all’intrusione nella vita privata delle persone.
  7. Impatto ambientale: l’allenamento di modelli di IA complessi richiede notevoli risorse computazionali, che possono contribuire all’aumento dell’impronta di carbonio delle tecnologie dell’informazione se non gestite in modo sostenibile.
  8. Superintelligenza: alcuni teorizzano che un’IA altamente avanzata potrebbe diventare superintelligente, superando la capacità umana in modo imprevisto. Questa prospettiva solleva domande fondamentali sulla gestione di un’intelligenza che supera quella umana.

Affrontare questi rischi richiede un approccio olistico, coinvolgendo governi, aziende, ricercatori e la società nel suo complesso. La regolamentazione, la trasparenza nell’addestramento degli algoritmi, la promozione di standard etici e la riflessione critica sulle applicazioni dell’IA sono tutti elementi chiave per mitigare i rischi associati a questa tecnologia in rapida evoluzione.

Intelligenza Artificiale, non solo rischi ma anche straordinarie opportunità

Di

il 3 Ottobre 2023

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L’Intelligenza Artificiale (IA) offre una vasta gamma di opportunità in diversi settori. Ecco alcune delle principali opportunità offerte dall’IA:

  1. Automazione dei processi: l’IA consente l’automazione di compiti ripetitivi e noiosi, migliorando l’efficienza operativa e consentendo alle persone di concentrarsi su attività più creative e complesse.
  2. Apprendimento automatico e analisi dei dati: l’IA può analizzare grandi quantità di dati in tempo reale, identificare modelli e fornire insights significativi. Questo è particolarmente utile nei settori come il marketing, la finanza, la sanità e la ricerca scientifica.
  3. Assistenza sanitaria avanzata: l’IA può essere utilizzata per diagnosticare malattie, personalizzare piani di trattamento, monitorare la salute dei pazienti e migliorare la gestione delle informazioni mediche.
  4. Assistenza virtuale e chatbot: i sistemi di intelligenza artificiale, come i chatbot, possono fornire assistenza virtuale in tempo reale, rispondendo alle domande dei clienti, risolvendo problemi e migliorando l’esperienza utente.
  5. Sistemi di raccomandazione: l’IA alimenta sistemi di raccomandazione che suggeriscono prodotti, contenuti o servizi in base al comportamento passato degli utenti, migliorando l’esperienza di acquisto online e la personalizzazione dei servizi.
  6. Veicoli autonomi: l’IA è fondamentale nello sviluppo dei veicoli autonomi, contribuendo a migliorare la sicurezza stradale, ridurre gli incidenti e ottimizzare il traffico.
  7. Produzione intelligente: nelle fabbriche, l’IA può ottimizzare la produzione attraverso la previsione della domanda, la gestione dell’inventario e la manutenzione predittiva delle macchine.
  8. Traduzione automatica: sistemi di traduzione automatica basati su IA migliorano la comunicazione tra persone di diverse lingue, agevolando gli scambi culturali e commerciali su scala globale.
  9. Ricerca scientifica: l’IA accelera la ricerca scientifica attraverso la simulazione di esperimenti, l’analisi di dati complessi e la scoperta di nuovi modelli in vari campi, dalla biologia alla fisica.
  10. Sviluppo di nuovi prodotti e servizi: l’IA stimola l’innovazione consentendo lo sviluppo di nuovi prodotti e servizi che migliorano la vita quotidiana e risolvono problemi complessi.

In sintesi, l’intelligenza artificiale offre opportunità trasformative in diversi settori, migliorando l’efficienza, stimolando l’innovazione e contribuendo a risolvere sfide complesse. Tuttavia, è essenziale gestire attentamente gli aspetti etici, la sicurezza e i rischi associati a questa tecnologia per massimizzare i suoi benefici.

L’Intelligenza Artificiale: da Alan Touring ai nostri giorni

Di

il 2 Ottobre 2023

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Sebbene sia diventato un argomento main stream solo nell’ultimo anno, gli albori dell’Intelligenza Artificiale (IA) come disciplina scientifica affondano le radici addirittura negli anni ’50, un’epoca caratterizzata da studi e ricerche scientifiche sui calcolatori e sulla loro applicazione nello sviluppo dei sistemi intelligenti.

Nel 1956, al Dartmouth College nel New Hampshire, si svolse un convegno epocale con la partecipazione dei principali esponenti dell’informatica dell’epoca. Questo evento, il Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence, è considerato come l’evento ufficiale che segna la nascita di questa disciplina e non solo permise di raccogliere i primi contributi sui fondamenti dell’IA ma proiettò anche lo sguardo verso gli sviluppi futuri, delineando il percorso di una disciplina destinata a trasformare il panorama tecnologico contemporaneo. Nel corso della conferenza si discusse anche di reti neurali, teoria della computabilità, creatività ed elaborazione del linguaggio naturale.

Alan Turing, già riconosciuto come uno dei padri dell’informatica moderna per i suoi contributi del 1936 sui concetti di calcolabilità, la macchina di Turing e per aver immaginato, progettato e realizzato un computer in grado di decifrare i messaggi cifrati dai tedeschi tramite Enigma, contribuendo non poco al successo degli alleati nella seconda guerra mondiale, giocò un ruolo cruciale al convegno di Dartmouth.

Nel 1950, anticipando ancora una volta il futuro, Turing propose il “Computing machinery and intelligence“, noto come Test di Turing, stabilendo che una macchina poteva essere considerata intelligente se il suo comportamento, osservato da un essere umano, risultava indistinguibile da quello di una persona.

Il lavoro di Turing catalizzò l’attenzione della comunità scientifica sull’IA, generando approcci innovativi. La logica matematica emerse per dimostrare teoremi e inferire nuova conoscenza, mentre le reti neurali, nell’ultimo decennio, evolsero concretamente, trovando applicazioni nel Deep Learning, una sottobranca del Machine Learning.

Con il passare del tempo, le aspettative sull’IA crebbero. Nel 1957, Herbert Simon previde che entro dieci anni si sarebbe sviluppata un’IA capace di competere con i campioni di scacchi. non andò proprio così. Le limitazioni computazionali dell’epoca non permisero di mantenere queste aspettative e si dovette attendere fino al 1997 quando il supercomputer IBM Deep Blue sconfisse il campione del mondo di scacchi Garry Kasparov.

Dagli anni Ottanta in poi le prime applicazioni di Intelligenza Artificiale trovarono spazio nell’ambito industriale, con esempi concreti come R1, sviluppato nel 1982 da Digital Equipment per configurare ordini di nuovi computer, permettendo all’azienda di risparmiare 40 milioni di dollari all’anno.

Oggi, l’IA rappresenta uno dei principali campi di interesse nella comunità scientifica informatica, con aree di ricerca che includono Machine Learning, elaborazione del linguaggio naturale e robotica.

Le grandi aziende del settore dell’hi-tech stanno investendo sempre più in questo settore e i progressi tecnologici sono sotto gli occhi di tutti, basti pensare allo straordinario numero di programmi e applicazioni lanciati nel corso dell’ultimo anno.

La sua portata rivoluzionaria richiede però grande attenzione perché se il futuro dell’IA si profila come una costante evoluzione, con applicazioni sempre più sofisticate e integrate in ogni aspetto della vita quotidiana, è anche vero che bisogna aver ben presenti non solo le opportunità offerte da questa nuova tecnologia ma anche i potenziali elementi di rischio che questa tecnologia comporta per la società.

Guida completa ai Prompt nell’uso dell’Intelligenza Artificiale: come sfruttarli al meglio con Chat GPT!

Di

il 1 Ottobre 2023

in Prompt

Quando si parla di Intelligenza Artificiale si sente spesso anche il termine “prompt“, un vocabolo sconosciuto a molti fino a poco tempo fa. Oggi non è importante solamente conoscere il significato di questo termine, ma è anche necessario capire come funziona e quali opportunità offre per ottenere risultati significativi e coerenti con i sistemi di IA.

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Cosa è il MITRE ATT&CK

Di

il 1 Ottobre 2023

in Sicurezza

Il MITRE ATT&CK (Adversarial Tactics, Techniques, and Common Knowledge) è un framework di conoscenza globale che fornisce un’ampia raccolta di tattiche e tecniche utilizzate dai cybercriminali durante le loro operazioni. Sviluppato e mantenuto dalla MITRE Corporation, questo framework è ampiamente utilizzato dagli esperti di sicurezza informatica per comprendere, rilevare e rispondere agli attacchi informatici.

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