PRESENTAZIONE

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L'intelligenza Artificiale (IA) è un argomento che sta attirando l'attenzione di un pubblico sempre più vasto e diversificato, che va ben oltre i tecnologi e gli addetti ai lavori. Ciò è dovuto al fatto che l'IA ha il potenziale per rivoluzionare molte aree della vita quotidiana, tra cui la sanità, la mobilità, l'industria manifatturiera, la finanza e la difesa, solo per citarne alcune.

Il libro rappresenta un'opera completa e rigorosa dal punto di vista tecnico sull'intelligenza artificiale, trattando in modo esauriente i fondamenti teorici, le tecniche avanzate e le applicazioni della disciplina. Il volume, pertanto, risulta essere un'opera di riferimento per gli studiosi del settore, ma al contempo, grazie alla sua esposizione chiara ed esaustiva, risulta accessibile anche per appassionati e professionisti di ogni settore, interessati alle tecnologie presenti e future. Il libro copre una vasta gamma di argomenti tra cui l'apprendimento automatico, le reti neurali, il deep learning, le tecniche di riconoscimento, il computer vision e il processamento del linguaggio naturale; nonché le applicazioni dell'IA in diversi settori industriali, dalla salute alla difesa.

Inoltre, l'opera affronta l'impatto dell'IA sulla società e sull'economia, esaminando i temi dell'etica, della privacy e della sicurezza, della regolamentazione dell'IA; nonché le nuove opportunità di lavoro create dalla crescente diffusione della tecnologia.

L'importanza dell'IA è ormai un dato di fatto e il crescente interesse degli investitori in questo campo dimostra che il potenziale di sviluppo e di innovazione legato all'IA è enorme.  

 

 

 

INDICE

SOMMARIO

PREFAZIONE  19

INTRODUZIONE, DEFINIZIONE E STORIA   30

Introduzione  30

Definizione  31

Storia  36

                                                                               CAPITOLO 1                                                                                 

FONDAMENTI TEORICI: Dati, Logica, Probabilità, Rappresentazione della Conoscenza, Algebra Lineare, Calcolo, Linguaggi. 54

1.1.       I DATI 55

1.1.1. Dati numerici 56

1.1.2. Dati testuali 57

1.1.3. Dati audio  58

1.1.4. Dati video  59

1.2.       LA LOGICA   60

1.2.1. Apprendimento Automatico  63

1.2.2. Rappresentazione della conoscenza  63

1.2.3. Ragionamento automatico  64

1.2.4. Natural Language Processing (NLP) 65

1.3.       LA PROBABILITA’ 67

1.3.1.    La Rete Baynesiana  67

1.3.2.    Apprendimento Automatico (Machine Learning) 69

1.3.3.    Il Ragionamento Sotto Incertezza  72

1.3.4.    Le Tipologie di Probabilità  72

1.3.4.1. Probabilità classica  73

1.3.4.2. Probabilità condizionale  74

1.3.4.3. Probabilità Bayesiana  75

1.3.4.4. Probabilità frequentista  77

1.3.5.    Ruoli della Probabilità nell’IA   78

1.3.5.1. Classificazione  78

1.3.5.2. Regressione  79

1.3.5.3. Inferenza bayesiana  79

1.3.5.4. La Probabilità nel Machine Learning  80

1.3.6.    Gli Errori nell’Uso della Probabilità in IA   83

1.3.6.1. Mancanza Di Comprensione Della Probabilità  83

1.3.6.2. La Probabilità Viene Studiata In Modo Sbagliato  83

1.4.       LA RAPPRESENTAZIONE DELLA CONOSCENZA   86

1.5. L’ALGEBRA LINEARE IN IA   91

1.5.1. Regressione lineare  91

1.5.2. Algebra Lineare nella Classificazione  92

1.5.3. Algebra lineare nella Riduzione della Dimensionalità  94

1.5.4. Riconoscimento delle immagini 97

1.5.5. Riconoscimento del linguaggio naturale  98

1.5.6. Riconoscimento del parlato  100

1.5.7. Apprendimento automatico  101

1.5.8. Algebra lineare e Reti neurali 103

1.5.9. Recommender systems  104

1.5.10. Analisi Delle Reti Sociali 106

1.5.11. Analisi delle serie temporali 107

1.5.12. Analisi delle immagini mediche  108

1.5.13. Simulazione di sistemi complessi 109

1.6.       IL CALCOLO IN IA   111

1.6.1. Algoritmi di apprendimento automatico  111

1.6.1.1. classificazione  111

1.6.1.2. La regressione  113

1.6.1.3. Il clustering  114

1.6.1.4. La riduzione della dimensionalità  116

1.6.1.5. Elaborazione del linguaggio naturale (NLP) 117

1.6.1.6. Visione artificiale (computer vision) 118

1.6.1.7. Il Calcolo Nel Contesto Delle Reti Neurali 119

1.7. I LINGUAGGI DI PROGRAMMAZIONE  122

1.7.1. Python  122

1.7.2. R  123

1.7.3. Java  125

1.7.4. MATLAB  127

1.7.5. Lisp  129

1.7.6. TensorFlow   132

1.7.7. Keras  134

1.7.8. PyTorch  136

1.7.9. Scikit-Learn  138

1.7.10. OpenCV   140

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                                                                          CAPITOLO 2                                                                         

Apprendimento Automatico (Machine Learning): Algoritmi Di Apprendimento Supervisionato e Non Supervisionato, Alberi Decisionali, Reti Neurali e Support Vector Machines  148

2.1. Introduzione  149

2.2. Principi dell'apprendimento automatico  149

2.2.1. La classificazione  149

2.2.2. La regressione  152

2.2.3. Il clustering  154

2.3. TIPI DI APPRENDIMENTO AUTOMATICO   157

2.3.1. L'apprendimento supervisionato  157

2.3.1.1. Nel Riconoscimento Vocale  160

2.3.1.2. Riconoscimento vocale IA ed elaborazione del linguaggio naturale  161

2.3.1.3. Sfide nell'utilizzo dell'IA per il riconoscimento vocale  164

2.3.2. Riconoscimento Facciale e Apprendimento Supervisionato  166

2.3.3. Classificazione del testo e apprendimento supervisionato  168

2.3.4. La correzione automatica dei testi e l’apprendimento supervisionato  171

2.3.4.1. Raccomandazione di prodotti 171

2.3.4.2. Automazione del marketing  173

2.3.5. L’Apprendimento non Supervisionato  175

2.3.6. L'apprendimento per rinforzo  177

2.3.7. Gli alberi decisionali 178

2.3.8. Le reti neurali 187

2.3.8.1. le reti neurali convoluzionali (CNN) 188

2.3.8.2. le reti neurali ricorrenti (RNN) 190

2.3.8.3. le reti neurali generative (GAN) 191

2.3.9. Le Support Vector Machines (SVM) 195

2.4. UNIVERSITÀ CHE TENGONO CORSI SULL’ APPRENDIMENTO AUTOMATICO   205

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CAPITOLO 3            

RICONOSCIMENTO DI IMMAGINI E DI PAROLE, IL DEEP LEARNING: Tecniche Di Riconoscimento, Computer Vision E Processamento Del Linguaggio Naturale  211

3.1. TECNICHE DI RICONOSCIMENTO DI IMMAGINI E PAROLE  212

3.1.1. Il Deep Learning  212

3.1.1.1. L'Image Recognition (Riconoscimento delle Immagini) 214

3.1.1.2. Il Riconoscimento Di Parole  219

3.1.1.3. Riconoscimento vocale  220

3.1.1.4. Riconoscimento della scrittura a mano  222

3.1.1.5. Riconoscimento di testo in immagini 223

3.1.1.6. Trascrizione automatica  224

3.1.1.7. Tecniche Di Riconoscimento Di Immagini E Parole: Il Deep Learning E Le Reti Neurali 228

3.2. LA COMPUTER VISION   239

3.3. PROCESSAMENTO DEL LINGUAGGIO NATURALE  242

3.3.1. Analisi sintattica  242

3.3.2. Riconoscimento dell'entità nominale (NER) 243

3.3.3. Sentiment analysis  244

3.3.4. Traduzione automatica  244

3.3.5. Riconoscimento del parlato: 246

3.3.6. Generazione del linguaggio naturale  246

3.3.7. Classificazione del testo  247

3.3.8. Ricerca di informazioni 250

3.3.9. Analisi dei sentimenti sui social media  252

3.3.10. Chatbot 253

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                                                                     CAPITOLO 4                                                                                  

APPLICAZIONI DELL’IA: Autoveicolistica, Salute, Produzione, Finanza, Difesa  258

4.1. AUTOVEICOLISTICA   259

4.1.1. Veicoli A Guida Autonoma  260

4.1.2. Assistenti personali ad attivazione vocale  262

4.1.3. Controllo qualità  263

4.1.4. Test di guida  265

4.1.5. Configuratori auto  268

4.1.6. Prevenzione degli incidenti 269

4.1.7. Analisi Dei Dati Di Guida: 270

4.1.7.1. Identificazione delle condizioni di guida pericolose  270

4.1.7.2. Monitoraggio della manutenzione  270

4.1.7.3. Ottimizzazione della gestione del carburante  270

4.1.7.4. Rilevamento delle anomalie: 271

4.1.7.5. Valutazione della sicurezza dei conducenti 271

4.1.8. Produzione intelligente  271

4.1.9. Come la carenza di microchip influenza l’applicazione della IA nell’autoveicolistica  272

4.2. LA IA PER PRENOTAZIONI E PIANIFICAZIONE DEI VIAGGI 275

4.3. LA IA NEL SETTORE DELLA SALUTE  278

4.3.1. Diagnostica assistita dall'IA   279

4.3.2. Assistenza sanitaria personalizzata  280

4.3.3. Monitoraggio della salute a distanza  281

4.3.4. Scoperta di nuovi farmaci 282

4.3.5. Assistenza sanitaria basata sull'evidenza  284

4.3.6. Medicina di precisione  285

4.3.7. Chirurgia assistita dall'IA   287

4.3.8. Monitoraggio del sonno  290

4.3.9. Assistenza sanitaria remota  293

4.3.10. Prevenzione delle malattie  295

4.3.11. Mito contro realtà dell’IA nella medicina  297

4.3.12. Sfide e rischi dell’IA nella scienza medica  299

4.3.13. Conclusioni 300

4.4. INDUSTRIA MANIFATTURIERA   301

4.4.1. La IA Può Aiutare Le PMI 301

4.4.2. Come l'IA potrebbe rivoluzionare il settore manifatturiero  303

4.4.3. Apprendimento automatico e IA autonoma  305

4.4.3.1. Controllo Qualità  306

4.4.3.2. Pianificazione della produzione  308

4.4.3.3. Manutenzione predittiva  309

4.4.3.4. Ottimizzazione del processo di produzione  311

4.4.3.5. Monitoraggio del ciclo di vita del prodotto  312

4.4.3.6. Personalizzazione della produzione  314

4.4.3.7. Gestione Della Supply Chain  315

4.4.3.8. Sicurezza Del Lavoro  317

4.5. IA NEL MERCATO FINANZIARIO   319

4.5.1. Forecasting e Risk Management 322

4.6. L’IA NELL’INDUSTRIA DELLA DIFESA   324

4.6.1. Formazione  324

4.6.2. Sorveglianza  326

4.6.3. Munizioni e Armi 327

4.6.4. Sicurezza Informatica  329

4.6.5. Logistica  330

4.6.6. Cenni sull’uso dell'IA nelle forze armate di tutto il mondo  331

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                                                                                 CAPITOLO 5                                                                                                       

IMPATTO DELLA IA SULLA SOCIETA’ E SULL’ECONOMIA:  Lavoro, Privacy, Sicurezza, Regolamentazione  336

5.1. LAVORO E OCCUPAZIONE  337

5.1.1. Campo Medico  338

5.1.2. Settore automobilistico: 340

5.1.3. Sicurezza informatica  341

5.1.4. E-commerce  341

5.1.5. Ricerca del lavoro  343

5.1.6. Vantaggi dell'IA per l'occupazione  344

5.1.7. Automazione dei processi per liberare tempo e risorse, e focalizzarsi sulla ricerca di nuove opportunità di business. 347

5.1.8. Svantaggi dell'IA per l'occupazione  349

5.2. IMPLICAZIONI SULLA PRIVACY  355

5.2.1. Implicazioni della IA sulla privacy  357

5.2.2. Esempi di impatto dell'IA sulla privacy  357

5.2.3. Big Data E Abusi Possibili Circa La Privacy  358

5.3. IMPLICAZIONI SULLA SICUREZZA   359

5.3.1. Come Gestire le vulnerabilità  362

5.3.2. Come Gestire la sicurezza della rete  363

5.3.3. Limiti E Svantaggi Dell'uso Dell'IA Per La Sicurezza Informatica  364

5.3.4. La Legalità Della Raccolta Dati 365

5.4. LA REGOLAMENTAZIONE NELLA IA   366

5.4.1. Sfide nella regolamentazione dell'IA   367

5.4.1.1. Presupposti 367

5.4.1.2. Aree Di Intervento  367

5.4.1.3. Collaborazione Internazionale  369

5.4.1.4. Formazione E Sensibilizzazione  369

5.4.2. Esempi Reali Di Regolamentazioni Dell'IA   369

5.4.2.1. Europa  370

5.4.2.2. Resto del Mondo  375

5.4.3. IA ed Etica (v. para. 6.6. per ulteriori dettagli) 382

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                                                                                  CAPITOLO 6                                                                                                                   

IL FUTURO DELL’IA:  Quantum Machine, Nuove Opportunità di Lavoro, Etica, Mobilità, Sostenibilità, Arte, IA Debole e IA Forte, Le CHAT. 388

6.1. QUANTUM MACHINE LEARNING   389

6.1.1. Miglioramento dell'elaborazione del linguaggio naturale  390

6.1.2. Ottimizzazione delle reti neurali 391

6.1.3. Ricerca di nuovi materiali 393

6.2. L'IA SPIEGABILE  396

6.2.1. Interpretazione di Immagini Mediche  397

6.2.2. Assistenza all'Utente nella Selezione di Contenuti 397

6.2.3. Sistemi di Supporto Decisionale Aziendale  398

6.3. l'IA federata  398

6.3.1. Rilevamento di frodi nelle transazioni bancarie  398

6.3.2. Analisi dei dati dei sensori per le automobili autonome: 399

6.3.3. Diagnosi medica  399

6.3.4. Ricerca scientifica  399

6.3.5. Pubblicità online  400

6.4. L'INTERAZIONE UOMO-MACCHINA: 400

6.4.1. Interfacce utente intelligenti 401

6.4.2. Sistemi di assistenza virtuale  401

6.4.3. Automobili autonome  401

6.5. L'IA E LA CREAZIONE DI NUOVE OPPORTUNITA’ DI LAVORO   402

6.5.1. Specialisti dell'IA   402

6.5.2. Formatori di IA   404

6.5.3. Tecnici di IA   406

6.5.4. Manager dell'IA   408

6.5.5. Esperti di etica dell'IA   410

6.5.6. L'IA, L'automazione e Il Mondo del Lavoro  412

6.5.6.1. Automazione Industriale  413

6.5.6.2. Servizi finanziari 413

6.5.6.3. Assistenza Sanitaria  414

6.5.6.4. Servizi Clienti 414

6.5.6.5. Trasporto  414

6.6. L'IA E L'ETICA   415

6.6.1. La discriminazione algoritmica  415

6.6.2. l'IA può anche presentare problemi etici nella privacy e nella sicurezza. 417

6.7. L'IA E IL FUTURO DELLA NOSTRA SALUTE  419

6.7.1. Diagnosi più precise  419

6.7.2. Personalizzazione del trattamento medico  421

6.7.3. Identificazione Dei Farmaci 423

6.7.4. Monitoraggio dei pazienti 425

6.7.5. Prevenzione Delle Malattie  427

6.7.6. Miglioramento delle procedure mediche  429

6.8. L'IA E IL FUTURO DELLA MOBILITÀ   432

6.8.1. Veicoli autonomi 432

6.8.2. Miglioramento della sicurezza stradale  434

6.8.3. Sistemi di guida assistita  436

6.8.4. Gestione del traffico  439

6.8.5. Controllo della manutenzione dei veicoli 441

6.8.6. Sostenibilità Ambientale  443

6.9. L'IA E LA SOSTENIBILITÀ   445

6.9.1. Agricoltura sostenibile  445

6.9.2. Energia rinnovabile  448

6.9.3. Trasporto sostenibile  450

6.9.4. Monitoraggio ambientale  452

6.9.5. Gestione dei rifiuti 454

6.9.6. Monitoraggio della deforestazione  456

6.10. L'IA E L'ARTE  459

6.10.1. Generazione di opere d'arte  459

6.10.2. Restauro di opere d'arte  461

6.10.3. Analisi di dati culturali 463

6.10.4. Creazione di esperienze artistiche interattive  466

6.10.5. Generazione di musica  468

6.10.6. Riconoscimento delle opere d'arte  469

6.11. LE PREOCCUPZIONI CIRCA L’IA   471

6.11.1. Sfide dell'IA   471

6.11.1.1. I Bias Algoritmici 471

6.11.1.2. Perdita di posti di lavoro  473

6.11.1.3. Controllo dell'IA   473

6.11.1.4. Privacy  474

6.11.1.5. Responsabilità  474

6.11.2. Soluzioni alle sfide dell'IA   474

6.11.2.1. Algoritmi imparziali 474

6.11.2.2. Umanizzazione del lavoro  476

6.12. L’IA FRA 100 ANNI: IA DEBOLE E IA FORTE  478

6.12.1. L'IA debole  479

6.12.2 L'IA forte  480

6.13. LE CHAT PILOTATE DA IA   484

6.13.1. Di seguito alcuni esempi d’uso delle CHAT AI 486

6.13.2. Vantaggi dell'uso delle chat AI 490

6.13.3. Svantaggi dell'uso delle chat AI 490

6.13.4. I futuri sviluppi delle chat AI 491

6.14. CONCLUSIONI 494

6.15. APPENDICE: Acronimi nell’IA   500

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