Analizzare i vantaggi e gli svantaggi dell'intelligenza artificiale – Blog IBM

L’intelligenza artificiale (AI) si riferisce ai campi convergenti dell’informatica e della scienza dei dati focalizzati sulla costruzione di macchine dotate di intelligenza umana per eseguire compiti che in precedenza avrebbero richiesto un essere umano. Ad esempio, apprendimento, ragionamento, risoluzione di problemi, percezione, comprensione del linguaggio e altro ancora. Invece di fare affidamento su istruzioni esplicite di un programmatore, i sistemi di intelligenza artificiale possono apprendere dai dati, consentendo loro di gestire problemi complessi (così come compiti semplici ma ripetitivi) e migliorare nel tempo.

La tecnologia AI di oggi ha una gamma di casi d’uso in vari settori; le aziende utilizzano l'intelligenza artificiale per ridurre al minimo l'errore umano, ridurre gli elevati costi operativi, fornire approfondimenti sui dati in tempo reale e migliorare l'esperienza del cliente, tra molte altre applicazioni. In quanto tale, rappresenta un cambiamento significativo nel modo in cui affrontiamo l’informatica, creando sistemi in grado di migliorare i flussi di lavoro e potenziare gli elementi della vita quotidiana.

Ma nonostante la miriade di vantaggi dell’intelligenza artificiale, presenta notevoli svantaggi rispetto ai metodi di programmazione tradizionali. Lo sviluppo e l’implementazione dell’intelligenza artificiale possono comportare problemi di privacy dei dati, spostamenti di posti di lavoro e rischi per la sicurezza informatica, per non parlare dell’enorme impegno tecnico volto a garantire che i sistemi di intelligenza artificiale si comportino come previsto.

In questo articolo discuteremo di come funziona la tecnologia dell'intelligenza artificiale e illustreremo i vantaggi e gli svantaggi dell'intelligenza artificiale rispetto ai metodi informatici tradizionali.

Cos’è l’intelligenza artificiale e come funziona?

L’intelligenza artificiale opera su tre componenti fondamentali: dati, algoritmi e potenza di calcolo. 

• Data: I sistemi di intelligenza artificiale apprendono e prendono decisioni sulla base dei dati e richiedono grandi quantità di dati per addestrarsi in modo efficace, soprattutto nel caso dei modelli di machine learning (ML). I dati sono spesso suddivisi in tre categorie: dati di training (aiuta il modello ad apprendere), dati di validazione (ottimizza il modello) e dati di test (valuta le prestazioni del modello). Per prestazioni ottimali, i modelli di intelligenza artificiale dovrebbero ricevere dati da diversi set di dati (ad esempio testo, immagini, audio e altro), che consentano al sistema di generalizzare il suo apprendimento a dati nuovi e invisibili.
• algoritmi: Gli algoritmi sono l’insieme di regole utilizzate dai sistemi di intelligenza artificiale per elaborare i dati e prendere decisioni. La categoria degli algoritmi AI include algoritmi ML, che apprendono e fanno previsioni e decisioni senza programmazione esplicita. L’intelligenza artificiale può anche funzionare da algoritmi di deep learning, un sottoinsieme di ML che utilizza reti neurali artificiali (ANN) multistrato – da cui il descrittore “profondo” – per modellare astrazioni di alto livello all’interno delle infrastrutture di big data. E gli algoritmi di apprendimento per rinforzo consentono a un agente di apprendere il comportamento eseguendo funzioni e ricevendo punizioni e ricompense in base alla loro correttezza, adattando iterativamente il modello finché non viene completamente addestrato.
• Potenza di calcolo: Gli algoritmi di intelligenza artificiale spesso necessitano di notevoli risorse informatiche per elaborare quantità così grandi di dati ed eseguire algoritmi complessi, soprattutto nel caso del deep learning. Molte organizzazioni si affidano a hardware specializzato, come le unità di elaborazione grafica (GPU), per semplificare questi processi. 

Anche i sistemi di intelligenza artificiale tendono a rientrare in due grandi categorie:

• Intelligenza artificiale ristretta, chiamata anche IA ristretta o IA debole, esegue compiti specifici come il riconoscimento di immagini o voce. Assistenti virtuali come Siri di Apple, Alexa di Amazon, IBM Watsonx e persino ChatGPT di OpenAI sono esempi di sistemi di intelligenza artificiale ristretta.
• Intelligenza generale artificiale (AGI), o IA forte, può svolgere qualsiasi compito intellettuale che un essere umano può eseguire; può comprendere, apprendere, adattare e lavorare a partire dalla conoscenza in tutti i domini. L’AGI, tuttavia, è ancora solo un concetto teorico.

Come funziona la programmazione tradizionale?

A differenza della programmazione AI, la programmazione tradizionale richiede che il programmatore scriva istruzioni esplicite che il computer possa seguire in ogni possibile scenario; il computer quindi esegue le istruzioni per risolvere un problema o eseguire un'attività. È un approccio deterministico, simile a una ricetta, in cui il computer esegue istruzioni passo passo per ottenere il risultato desiderato.

L'approccio tradizionale è adatto a problemi chiaramente definiti con un numero limitato di risultati possibili, ma spesso è impossibile scrivere regole per ogni singolo scenario quando i compiti sono complessi o richiedono una percezione simile a quella umana (come nel riconoscimento delle immagini, nell'elaborazione del linguaggio naturale, eccetera.). È qui che la programmazione dell’intelligenza artificiale offre un netto vantaggio rispetto ai metodi di programmazione basati su regole.

Quali sono i pro e i contro dell’intelligenza artificiale (rispetto all’informatica tradizionale)?

Il potenziale dell’intelligenza artificiale nel mondo reale è immenso. Le applicazioni dell’intelligenza artificiale includono la diagnosi di malattie, la personalizzazione dei feed dei social media, l’esecuzione di sofisticate analisi dei dati per la modellazione meteorologica e il potenziamento dei chatbot che gestiscono le richieste di assistenza dei nostri clienti. I robot basati sull’intelligenza artificiale possono persino assemblare automobili e ridurre al minimo le radiazioni degli incendi.

Come con qualsiasi tecnologia, ci sono vantaggi e svantaggi dell’intelligenza artificiale rispetto alle tecnologie di programmazione tradizionali. A parte le differenze fondamentali nel modo in cui funzionano, l’intelligenza artificiale e la programmazione tradizionale differiscono in modo significativo anche in termini di controllo del programmatore, gestione dei dati, scalabilità e disponibilità.

• Controllo e trasparenza: La programmazione tradizionale offre agli sviluppatori il pieno controllo sulla logica e sul comportamento del software, consentendo una personalizzazione precisa e risultati prevedibili e coerenti. E se un programma non si comporta come previsto, gli sviluppatori possono risalire al codice base per identificare e correggere il problema. I sistemi di intelligenza artificiale, in particolare i modelli complessi come le reti neurali profonde, possono essere difficili da controllare e interpretare. Spesso funzionano come “scatole nere”, in cui l’input e l’output sono noti, ma il processo utilizzato dal modello per passare dall’uno all’altro non è chiaro. Questa mancanza di trasparenza può essere problematica nei settori che danno priorità alla spiegabilità dei processi e dei processi decisionali (come la sanità e la finanza).
• Apprendimento e gestione dei dati: La programmazione tradizionale è rigida; si basa su dati strutturati per eseguire programmi e in genere fatica a elaborare dati non strutturati. Per “insegnare” a un programma nuove informazioni, il programmatore deve aggiungere manualmente nuovi dati o modificare i processi. Anche i programmi codificati tradizionalmente hanno difficoltà con l'iterazione indipendente. In altre parole, potrebbero non essere in grado di far fronte a scenari imprevisti senza una programmazione esplicita per tali casi. Poiché i sistemi di intelligenza artificiale apprendono da grandi quantità di dati, sono più adatti all’elaborazione di dati non strutturati come immagini, video e testo in linguaggio naturale. I sistemi di intelligenza artificiale possono anche apprendere continuamente da nuovi dati ed esperienze (come nel machine learning), consentendo loro di migliorare le proprie prestazioni nel tempo e rendendoli particolarmente utili in ambienti dinamici in cui la migliore soluzione possibile può evolversi nel tempo.
• Stabilità e scalabilità: La programmazione tradizionale è stabile. Una volta che un programma è stato scritto e sottoposto a debug, eseguirà le operazioni esattamente nello stesso modo, ogni volta. Tuttavia, la stabilità dei programmi basati su regole va a scapito della scalabilità. Poiché i programmi tradizionali possono apprendere solo attraverso interventi di programmazione espliciti, richiedono ai programmatori di scrivere codice su larga scala per ampliare le operazioni. Questo processo può rivelarsi ingestibile, se non impossibile, per molte organizzazioni. I programmi di intelligenza artificiale offrono maggiore scalabilità rispetto ai programmi tradizionali ma con meno stabilità. Le funzionalità di automazione e apprendimento continuo dei programmi basati sull’intelligenza artificiale consentono agli sviluppatori di scalare i processi rapidamente e con relativa facilità, rappresentando uno dei principali vantaggi dell’intelligenza artificiale. Tuttavia, la natura improvvisata dei sistemi di intelligenza artificiale significa che i programmi potrebbero non fornire sempre risposte coerenti e adeguate.
• Efficienza e disponibilità: I programmi informatici basati su regole possono garantire disponibilità 24 ore su 7, XNUMX giorni su XNUMX, ma a volte solo se dispongono di lavoratori umani che li gestiscono XNUMX ore su XNUMX.

Le tecnologie di intelligenza artificiale possono funzionare 24 ore su 7, XNUMX giorni su XNUMX, senza intervento umano, in modo che le operazioni aziendali possano funzionare ininterrottamente. Un altro dei vantaggi dell’intelligenza artificiale è che i sistemi di intelligenza artificiale possono automatizzare lavori noiosi o ripetitivi (come l’immissione di dati), liberando la larghezza di banda dei dipendenti per attività lavorative di maggior valore e riducendo i costi del personale dell’azienda. Vale la pena ricordare, tuttavia, che l’automazione può avere implicazioni significative in termini di perdita di posti di lavoro per la forza lavoro. Ad esempio, alcune aziende sono passate all’utilizzo di assistenti digitali per valutare i rapporti dei dipendenti, invece di delegare tali compiti a un dipartimento delle risorse umane. Le organizzazioni dovranno trovare modi per incorporare la forza lavoro esistente in nuovi flussi di lavoro consentiti dai guadagni di produttività derivanti dall’incorporazione dell’intelligenza artificiale nelle operazioni.

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