Come funziona l’IA?

Il termine “intelligenza artificiale” è molto ampio e acquisisce sempre più rilevanza grazie anche all'implementazione da parte degli ingegneri in una gamma più vasta di applicazioni. Basti pensare ad alcune delle più recenti applicazioni che vanno dalle auto a guida autonoma alla robotica, fino all’elaborazione del linguaggio naturale. La modalità in cui l’intelligenza artificiale viene implementata in queste applicazioni può variare ma la tecnologia di base, ovvero i modelli di Deep Learning o di Machine Learning usati per creare un sistema che può prendere decisioni, rimane costante.

Deep Learning e Machine Learning a confronto

È possibile scegliere tra svariate tecniche e modelli in base all’applicazione, alla dimensione dei dati da elaborare e al tipo di problema da risolvere. Sia il Machine Learning che il Deep Learning offrono dei grandi vantaggi:

Sia con il Machine Learning che con il Deep Learning, è importante avere la possibilità di provare diverse tipologie di algoritmi e di decidere quella più adatta alla tua applicazione e ai suoi requisiti.

Concetti essenziali di IA

Per un solido workflow di intelligenza artificiale è opportuno comprendere i dati, creare un modello, progettare e testare il sistema finale su cui il modello verrà eseguito. Le sezioni che seguono descrivono importanti concetti di IA da tenere in considerazione quando decidi di integrare l’intelligenza artificiale al tuo lavoro.

IA basata sui dati

Al centro della maggior parte delle applicazioni di intelligenza artificiale ci sono i dati. Prendere i dati grezzi e renderli utili per un modello preciso ed efficace comporterà molto probabilmente un notevole dispendio di tempo. La preparazione dei dati richiede esperienza nel settore per individuare le feature critiche dei dati, quelle irrilevanti e gli eventi rari da considerare.

Preparare i dati e ottenere dati etichettati spesso è un processo noioso e che richiede molto tempo. Il processo potrebbe includere l’aumento di set di dati con dati sintetici e altri campioni, ma gli ingegneri dovrebbero considerare la possibilità di ottenere più rapidamente dati puliti ed etichettati automatizzando il tempo impiegato per l’etichettatura.

Modellazione dell’IA

Due fattori chiave per la creazione di un modello IA efficace

• Scelta di un set di algoritmi: stai pensando al Machine Learning o al Deep Learning? Un set di algoritmi completo e modelli precostituiti consentono di avere un vantaggio sfruttando il lavoro più ampio della community di IA senza partire da zero.
• Iterazione sul tuo modello: ora è necessario identificare il set di parametri ottimale che ti consentirà di ottenere un modello il più robusto e preciso possibile. La creazione di un modello preciso richiede tempo. Fortunatamente, l’aggiunta di un altro hardware, ad esempio l’esecuzione su una o più GPU, può accelerare in modo significativo il tempo di addestramento dei modelli con tutte le combinazioni di parametri, dati di input e livelli.

Simulazione nella progettazione IA

In genere i modelli di IA si trovano all’interno di sistemi grandi e complessi. Per esempio, nei sistemi di guida automatizzata, l’intelligenza artificiale di percezione deve essere integrata con algoritmi per la localizzazione e pianificazione di percorsi e con controlli di frenata, accelerazione e altri componenti che collaborano per creare un sistema completo. Sistemi complessi e guidati dall’intelligenza artificiale come questi richiedono integrazione e simulazione.

L’IA in azione: rilevazione del sovrasterzo nelle automobili BMW con il Machine Learning

La simulazione mette insieme tutti questi elementi: verifica che i componenti funzionino correttamente, assicura che in ogni situazione i risultati e le reazioni rispondano alle aspettative e consente inoltre di verificare il corretto funzionamento del modello prima della distribuzione sull'hardware.