Le ultime conquiste nell\u2019ambito dell\u2019intelligenza artificiale potrebbero invogliare molti appassionati di tecnologia e programmatori ad addentrarsi in questo mondo, ma scegliere da dove cominciare non \u00e8 sempre facile e immediato.<\/p>\n
Per dare una definizione di Intelligenza Artificiale (o AI, Artificial Intelligence) potremmo iniziare dal dire che essa rappresenta l\u2019abilit\u00e0 di un sistema informatico di risolvere problemi o svolgere compiti tipici della mente umana.
\nTuttavia, il fermento che oggi c\u2019\u00e8 nei confronti di questa disciplina rende veramente difficile la ricerca di una soluzione univoca alle tante questioni che stanno nascendo, tecniche e morali.<\/p>\n
Per identificare la nascita di questa branca dell\u2019informatica che oggi conosciamo come intelligenza artificiale, bisogna tornare indietro fino al 1943 quando i due ricercatori, McCulloch e Pitt, diedero vita al primo neurone artificiale. L\u2019interesse poi crebbe esponenzialmente negli anni \u201950 grazie agli studi del giovane e oggi famosissimo Alan Turing. Trov\u00f2 infine la sua reale consacrazione nel 1956 con John McCarthy che utilizz\u00f2 per primo il termine \u201cIntelligenza Artificiale\u201d e lanci\u00f2 i primissimi linguaggi di programmazione per AI, LISP e PROLOG.<\/p>\n
Da quel momento in poi l\u2019innovazione nell\u2019ambito dell\u2019intelligenza artificiale fu altalenante. Modelli matematici sempre pi\u00f9 sofisticati dovevano fare il conto con una ricerca hardware che non riusciva a fornire strumenti adeguati per la loro realizzazione.
\nLa grande svolta giunse finalmente negli anni \u201990 con l\u2019avvento delle GPU (Graphic Processing Unit), ovvero le schede video che oggi abbiamo praticamente in ogni computer e che provenivano dal mondo del gaming. Erano molto pi\u00f9 veloci delle CPU, i classici processori. E poi erano in grado di supportare quei modelli matematici che avrebbero poi trovato il loro compagno ideale negli odierni Chip Neuromorfici, microchip che emulano le funzioni sensoriali e cognitive del cervello umano.<\/p>\n
Sono molte le domande frequenti fra chi inizia ad approcciarsi a questo mondo. Qual \u00e8 il metodo pi\u00f9 veloce o il percorso pi\u00f9 rapido per realizzare il mio progetto di AI? O ancora: qual \u00e8 il miglior linguaggio di programmazione per creare una Intelligenza Artificiale?
\nLa risposta a queste domande dipende molto dalle conoscenze personali e dalla tua esperienza in ambito informatico. Ma anche dal tipo di intelligenza artificiale che hai intenzione di creare. E anche da quelli che potrebbero essere i futuri trend dell\u2019industria.
\nIn ogni caso, per aumentare le tue probabilit\u00e0 di avviare una carriera in questo settore dovrai scegliere un linguaggio di programmazione supportato da molte librerie di Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL).<\/p>\n
Una libreria di Machine Learning \u00e8 un insieme di metodi che consentono al software della tua AI di adattarsi a situazioni non previste. In pratica, serve ad allenarla in modo che, imparando a correggendo i suoi errori, diventi autonoma nello svolgimento di un compito.<\/p>\n
Il Deep Learning, invece, tenta di emulare il pi\u00f9 possibile il cervello biologico. Necessita non solo della stesura di un software, ma anche di una rete neurale su cui girare, creata appositamente. Pu\u00f2 sembrare qualcosa di futuristico, ma nella realt\u00e0 tutto questo \u00e8 gi\u00e0 ampiamente utilizzato in ambiti come il riconoscimento vocale (Google Assistant, Siri, Cortana\u2026) o delle immagini.<\/p>\n
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