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18 Aprile, 2018
BusinessWeb

IA: le basi da conoscere

intelligenza artificiale

Lavorare con l’intelligenza artificiale significa lavorare meno sulla codifica e più sui concetti, il codice è solo un metodo per implementare questi concetti. Cos’è l’intelligenza artificiale? Cosa rende le persone intelligenti? Come impariamo? Come può un computer farlo / come no? Puoi ottenere lo stesso risultato in un modo diverso? Ci sono più algoritmi di apprendimento? Degli esseri umani, che cosa dobbiamo sapere? Ecc… . Prima di imparare a codificare, poniti queste domande, pensaci e poi continua a chiedertelo mentre impari le basi della programmazione.

Come approcciarsi all’intelligenza artificiale?

Ecco un esempio su come iniziare: partiamo dalla chatbot, un processo che emula il pensiero umano,  e questo software è in grado di dialogare con te. Risulta come un assistente virtuale capace di risponderti su una serie di argomenti predeterminati. Segue come modello un’azione umana, prende l’input del linguaggio attribuendogli un certo senso, analizza il significato di questo input dato, fornendogli le molte restrizioni che puoi pensare (da come ogni parola contribuisce al significato generale, a chi l’ha detto, in quale contesto, come si coordina con quello che di solito dicono ecc.) e poi qualche output, che si tratti di un’azione, di un promemoria, di una domanda semantica ecc.

Esegui questo esercizio per alcuni minuti per comprendere la complessità del problema. Come impariamo il linguaggio è una delle azioni più complesse dell’universo, sicuramente non è il problema più semplice da affrontare.  Riconoscere ciò che la gente dice ha richiesto decenni e milioni spesi solo per scalfire la superficie del problema.

Linguaggio di scripting

In primo luogo, impara rapidamente un linguaggio di scripting. Raccomando Python perché ha un sacco di librerie,  di risorse e si passa meno tempo a eseguire il debug e più tempo a programmare.
Quindi, continua a pensare al problema e ogni volta che impari qualcosa di nuovo sulla lingua, pensa a come può essere applicato al problema iniziale. (ad esempio se si impara la funzione input (), ciò potrebbe essere il modo in cui si percepisce il testo, una lista può memorizzare più input, un dizionario può memorizzare gli input codificati ecc.)
Se ti senti frustrato nell’apprendere il linguaggio di codifica e vorresti rinunciare, guarda un video di YouTube su IA o sui robot di chat o IBM Watson, ti consentirà di andare avanti.

Una volta che ritieni di avere una forte introduzione di base sulla lingua, e ti senti in grado di realizzare alcuni progetti più piccoli è ora di iniziare a lavorare sul progetto su cui punti. Ti suggerisco di avere tre parti distinte, una funzione per raccogliere l’input, una funzione per analizzarla e una funzione per provare a creare qualcosa con quell’informazione.

Come muovere i primi passi

Vorrei iniziare con il modello più semplice e proveremo a fornirti alcuni suggerimenti. Cerca l’API di Wikipedia. È un ottimo posto per recuperare informazioni per la creazione della tua intelligenza artificiale. Cerca le parole chiave nell’input e poi usale per chiedere informazioni a Wikipedia. Presto avrai il tuo primo chatbot perfettamente funzionante. Identificheremo questo modello come ricerca-ricerca-risposta. Fai una breve pausa, esplora il web per trovare l’ispirazione e poi inizia a pensare alla fase successiva.

Probabilmente vorresti di più che fare una domanda e ottenere una risposta breve. È qui che entra in gioco tutto il pensiero esposto precedentemente che riguarda  il linguaggio. Che cosa vuoi che faccia il bot della chat e, cosa più importante, come vuoi che venga realizzato. È qui che termini fantasiosi come NLTK, reti neurali, apprendimento automatico e qualsiasi altra cosa si possa immaginare nella propria fantasia ha preso “vita”. Quello che usi dipenderà molto dal modo in cui ti sei posto le domande iniziali, ma sappi che questi processi diventeranno via via molto complessi, infatti sono anni che si prova a decifrare il sistema di apprendimento umano.

Uno dei motivi principali per cui è molto fruttuoso utilizzare Python è dovuto al fatto che ottenere le sue librerie è un gioco da ragazzi. Ed è qui che ti lascio. Tieni presente che le persone vengono pagate centinaia di migliaia di dollari per risolvere questo problema del linguaggio. È difficile inserirsi in questo mondo, ma può diventare estremamente soddisfacente e ti unirai ad una grande comunità di persone, se sei seriamente interessato al progetto di intelligenza artificiale. Buona programmazione!

Continuate a seguire il nostro blog per ulteriori spunti sul mondo del Web e del Tech. Se invece avete bisogno di esperti del settore, contattateci e venitevi a prendere un caffè nella nostra sede!

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Riccardo de Bernardinis è nato a Roma nel 1994, ha frequentato molti corsi in città americane tra Miami, Boston, Los Angeles e San Diego. La sua passione per la cultura americana lo ha portato ad iscriversi alla John Cabot, la prima università americana in Italia. Nel 2016 ha lanciato Ernesto.it, una delle principali piattaforme web e Apps nel mercato italiano dei servizi per la casa. Dopo un anno, ha chiuso il primo Round d' investimento con uno dei più importanti imprenditori sudamericani. Nei primi anni di lancio Ernesto è stato selezionato per i più prestigiosi programmi di accelerazione startup dove Riccardo de Bernardinis ha frequentato personalmente incontrando mentor e investitori da ogni parte del mondo. Tra questi, ha frequentato per 3 mesi Plug N Play Tech Center (Cupertino, Silicon Valley), B-Heroes (Milano), Tech Italia Lab (Londra) e Build it Up (Italia). Riccardo ha inoltre fondato Buytron, una prestigiosa software house specializzata in Apps, AI, Piattaforme Web, Branding e servizi digitali. La sua missione è innovare, trasformando l'analogico in digitale.

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