L’intelligenza artificiale (IA) è diventata parte integrante della nostra vita quotidiana, ma spesso si dà per scontata la sua reale capacità di ‘ragionare’ ed assumere decisioni.
Gran parte delle tecnologie basate sull’IA vivono oggi grazie alla loro capacità di apprendere, attraverso un processo chiamato addestramento.
Come gli esseri umani, le macchine possono imparare comportamenti errati durante questo processo. Durante l’addestramento dell’IA, un’enorme quantità di dati, chiamati training data, viene utilizzata insieme alle regole matematiche inscritte nell’algoritmo per creare un modello.
Questo modello contiene coefficienti che permettono di analizzare e fare previsioni utilizzando dati non visti in precedenza. Per comprendere i motivi di determinati risultati ottenuti da un’intelligenza artificiale, è necessario effettuare un controllo chiamato black box assessment.
Questo controllo richiede l’accesso diretto al modello utilizzato per le predizioni. Creando un set di dati fittizi simile a quelli utilizzati durante l’addestramento, è possibile valutare quali elementi abbiano portato a un determinato risultato.
Ad esempio, se un modello fa previsioni basate sull’età, l’istruzione, la città di residenza e l’etnia di una persona, è possibile creare un set di dati in cui uno di questi parametri è leggermente diverso. Osservando le variazioni dei risultati, è possibile individuare gli errori nell’addestramento dell’algoritmo.
Intelligenza artificiale VS Intelligenza umana
Vogliamo arrenderci veramente? No, almeno fino a quando un Pensiero libero volerà intorno al luogo nel quale ti trovi, e potrai sfogliarlo, tra curiosità, piacere ed anche, sentimenti di riflessione. Sia il tuo Pensiero positivo, sia il tuo mondo migliore!
E fino a questo punto, niente di straordinario per il mondo attuale. Interroghiamoci invece, per un momento, su ciò che è invece determinante per l’intelligenza umana.
Cosa abbiamo immagazzinato dentro il cervello noi esseri umani? Se ci guardiamo intorno, proprio a poche centinaia di chilometri dalla nostra indifferenza, vediamo che la mente umana è stata conquistata interamente da pensieri di guerra, distruzione, armi a go go e violenze di ogni genere.
Intelligenza artificiale messa da parte dall’emotività
Vi sembra salutare tutto ciò? Possiamo affermare con certezza che la differenza tra l’intelligenza umana e quella artificiale è che quella artificiale può pensare talvolta in maniera edificante, etica e costruttiva: quella umana sembra essere pervasa da stupidità di ogni genere.
Come fare per cambiare l’andazzo?, vi chiederete cari lettori pensatori. L’unica possibilità è immagazzinare nuovi dati dentro la nostra mente: pensieri di bellezza e bontà, di pace e giustizia, uniti insieme a ‘dati’ che dimostrino anche al nostro inconscio che il benessere emotivo, sociale e culturale è ancora possibile!
Come addestrare l’intelligenza artificiale in 1 ora
L’addestramento dell’intelligenza artificiale (AI) è un processo che richiede solitamente tempo e una grande quantità di dati. Tuttavia, esistono piattaforme e strumenti che consentono di eseguire una formazione di base in tempi relativamente brevi, come un’ora. Ecco come potrebbe essere presentato un articolo sul sito del Pensiero.
Introduzione all’Addestramento Rapido dell’AI Nel mondo in rapida evoluzione dell’intelligenza artificiale, la possibilità di addestrare un sistema AI in un lasso di tempo ristretto è estremamente allettante. Con i progressi della tecnologia e la disponibilità di piattaforme di apprendimento automatico user-friendly, ora è possibile ottenere i primi risultati nell’addestramento di modelli AI in meno di un’ora. Questa possibilità apre nuove frontiere per aziende e hobbisti, permettendo loro di sperimentare e apprendere i rudimenti dell’AI senza l’impegno di risorse significative.
Preparazione dei Dati e Scelta della Piattaforma Il primo passo cruciale è la preparazione dei dati. Anche il modello AI più avanzato è inutile senza dati di alta qualità. In un’ora, ci si può concentrare su set di dati preconfezionati disponibili su piattaforme come Kaggle o UCI Machine Learning Repository, che offrono una vasta gamma di dati pronti per l’uso. La scelta della piattaforma di addestramento gioca anche un ruolo fondamentale. Strumenti come Google’s AutoML o IBM Watson permettono agli utenti di configurare e addestrare i modelli AI con pochi clic, rendendo il processo accessibile anche a coloro che non hanno una profonda conoscenza tecnica.
Addestramento e Valutazione del Modello Una volta preparati i dati e selezionata la piattaforma, l’addestramento può iniziare. Queste piattaforme offrono ambienti intuitivi con guide passo-passo per addestrare modelli di AI. Gli utenti possono spesso scegliere tra diversi algoritmi, a seconda del tipo di problema che stanno cercando di risolvere — classificazione, regressione, clustering, ecc. Dopo l’addestramento, è fondamentale valutare le prestazioni del modello utilizzando metriche come l’accuratezza, la precisione e la recall. Anche se una sola ora può non essere sufficiente per addestrare modelli complessi o ottimizzarli per compiti specifici, offre comunque una finestra significativa per sperimentare e comprendere le capacità di un modello AI.
