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Introduzione all'Intelligenza Artificiale
PolyU COMP5511Lezione 1
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Definire l'Intelligenza Artificiale (IA)

L'Intelligenza Artificiale è la branca dell'informatica che si occupa della costruzione di macchine intelligenti capaci di svolgere compiti che tipicamente richiedono intelligenza umana. Da una prospettiva accademica formale, l'IA è definita come lo studio degli Agenti Intelligenti: sistemi che percepiscono il loro ambiente e intraprendono azioni che massimizzano le loro possibilità di raggiungere obiettivi specifici.

Processi Cognitivi Fondamentali

  • Apprendimento: L'acquisizione di informazioni e delle regole per utilizzarle.
  • Ragionamento: L'uso di regole (o schemi appresi) per giungere a conclusioni approssimate o definite.
  • Autocorrezione: La capacitĂ  di valutare le prestazioni e affinare gli algoritmi per migliorarne l'accuratezza.

Distinzioni Chiave: ANI vs. AGI

Intelligenza Artificiale Ristretta (ANI / IA Debole)

  • Definizione: Sistemi di IA progettati e addestrati per un compito specifico.
  • Caratteristiche: Opera all'interno di un intervallo o contesto predefinito e limitato. Simula l'intelligenza ma manca di coscienza o di una comprensione genuina.
  • Stato Attuale: Tutta l'IA attualmente esistente rientra in questa categoria. Esempi includono Assistenti Virtuali (Siri, Alexa), software di riconoscimento facciale e modelli di deep learning come AlphaGo.

Intelligenza Artificiale Generale (AGI / IA Forte)

  • Definizione: Una forma teorica di IA in cui una macchina possiede la capacitĂ  di comprendere, apprendere e applicare conoscenze in una vasta gamma di compiti, indistinguibile dalla mente umana.
  • Caratteristiche: AdattabilitĂ  indipendente dal dominio, ragionamento di senso comune e potenziale autoconsapevolezza.
  • Stato Attuale: Ipotetica; attualmente oggetto di ricerca e fantascienza.

Terminologia Chiave

  • Agente Intelligente: Un'entitĂ  autonoma che osserva attraverso sensori e agisce su un ambiente utilizzando attuatori.
  • Test di Turing: Un test proposto da Alan Turing (1950) per determinare se una macchina può esibire un comportamento intelligente equivalente a, o indistinguibile da, quello di un essere umano.
  • Machine Learning (ML): Un sottoinsieme dell'IA focalizzato sulla costruzione di sistemi che apprendono dai dati piuttosto che essere programmati esplicitamente.
Implementazione Python