🧠 Intelligenza Artificiale🧠

Educazione

Strumenti di apprendimento personalizzati

Tutor virtuali

Sanità

Robot chirurgici

Diagnosi mediche

Trasporti

Auto a guida autonoma

Ottimizzazione del traffico

Intrattenimento

Intrattenimento

Raccomandazioni di film e musica

Videogiochi

Altri settori

Finanza (trading algoritmico)

Agricoltura (droni, analisi dei dati)

Vantaggi

Efficienza e automazione
Nuove opportunità di lavoro
Miglioramento della qualità della vita

Svantaggi

Etica (decisioni autonome, bias)
Privacy (raccolta e utilizzo dei dati)
Sicurezza (cybersecurity, IA malevola)

Tendenze future

IA spiegabile (trasparenza degli algoritmi)

IA generativa (creazione di contenuti)

Impatti sulla società

Cambiamenti nel mercato del lavoro

Impatti economici e sociali

IA debole vs IA forte

L'IA debole, o IA ristretta, è progettata per svolgere compiti specifici e limitati, come il riconoscimento vocale o la raccomandazione di prodotti. Non possiede una vera comprensione o intelligenza generale.

L'IA forte, o IA generale, è teorica e ancora in sviluppo. Mira a possedere una comprensione e intelligenza simile a quella umana, in grado di svolgere qualsiasi compito intellettuale che un essere umano può fare.

L'apprendimento supervisionato utilizza dati etichettati per addestrare algoritmi a fare previsioni o classificazioni. Gli esempi includono il riconoscimento delle immagini e la previsione dei prezzi.

L'apprendimento non supervisionato analizza dati non etichettati per trovare pattern nascosti o raggruppamenti. Esempi includono l'analisi dei cluster e la riduzione della dimensionalità.

Usa ricompense e punizioni per addestrare algoritmi a prendere decisioni ottimali.

Goal

Purpose

Deadlines