Intelligenza artificiale spiegata ai bambini

L'intelligenza artificiale è un'area della tecnologia che permette ai computer di imparare e prendere decisioni come le persone. In modo semplice, cos'è l'intelligenza artificiale spiegata ai bambini significa capire come le macchine possono risolvere problemi, riconoscere immagini o persino giocare a giochi grazie a programmi speciali che imitano il pensiero umano.
Intelligenza artificiale britannica
Secondo IBM, l'apprendimento automatico è un ramo dell'intelligenza artificiale (AI) che si concentra sull'uso di dati e algoritmi per imitare il modo in cui gli esseri umani imparano, migliorando gradualmente l'accuratezza del processo decisionale del computer.
È possibile spiegare l'apprendimento automatico a un bambino di 5 anni con parole semplici, dicendo che avviene quando i computer hanno accesso alle informazioni. Con il tempo, i computer imparano a prendere decisioni senza che sia l'uomo a dirgli cosa fare.
Ad esempio, se un robot utilizza l'apprendimento automatico mentre cammina in una stanza ma urta un muro per 5 volte, imparerà che i muri non possono essere attraversati. Ciò significa che la sesta volta che si avvicinerà a un muro, il robot si allontanerà per trovare un percorso alternativo.
È possibile spiegare l'apprendimento automatico ai ragazzi più grandi con parole semplici, dicendo che simula i modelli di apprendimento umano per imparare, crescere, aggiornarsi e svilupparsi valutando continuamente i dati e identificando modelli basati sui risultati passati.
Il corso AI Machine Learning è disponibile come campo estivo in varie località di Londra e dintorni e nel sud dell'Inghilterra. Può anche essere seguito come corso virtuale online, dove il luogo non ha importanza.
Intelligenza artificiale per principianti
Progettata per integrarsi perfettamente con le altre tecnologie, l'intelligenza artificiale opera in modo invisibile sullo sfondo delle loro vite. Poiché non ha l'aspetto che si aspettavano - robot che pensano e sentono come gli esseri umani - spesso non la riconoscono per quello che è.
Per preparare gli studenti a un futuro alimentato dall'IA, gli educatori devono togliere il sipario sull'IA e aiutare i ragazzi a capire dove e come influisce sulla loro vita. Ma l'IA può essere un concetto difficile da definire. Che cos'è in realtà? Cosa la rende diversa da tutte le altre tecnologie che i ragazzi danno per scontate? Se l'IA non ha l'aspetto che si aspettavano, che aspetto ha?
"Nessuno ha risolto la sfida di creare una macchina che replichi l'intelligenza umana in modo da poter interagire, ragionare, elaborare, rispondere ed essere creativa con le emozioni come un essere umano", afferma Michelle Zimmerman, autrice di Teaching AI: Exploring New Frontiers for Learning. "La tecnologia non è ancora arrivata a costruire una macchina in grado di combinare queste cose".
L'apprendimento automatico, ad esempio, è un tipo specifico di IA in grado di riconoscere gli schemi nei dati e di fare previsioni in base a questi schemi. Più dati le vengono forniti, più diventa precisa. Quando l'apprendimento automatico si combina con un'altra capacità di IA, come il riconoscimento vocale, ci ritroviamo con assistenti digitali come Alexa e Siri che rispondono sempre meglio alle nostre richieste.
Applicazioni dell'intelligenza artificiale
L'intelligenza artificiale (AI) è l'intelligenza - percezione, sintesi e deduzione di informazioni - dimostrata dalle macchine, in contrapposizione all'intelligenza dimostrata dagli animali e dagli esseri umani. Esempi di attività in cui ciò avviene sono il riconoscimento vocale, la visione al computer, la traduzione tra lingue (naturali) e altre mappature di input. L'Oxford English Dictionary della Oxford University Press definisce l'intelligenza artificiale come:[1]
la teoria e lo sviluppo di sistemi informatici in grado di svolgere compiti che normalmente richiedono l'intelligenza umana, come la percezione visiva, il riconoscimento vocale, il processo decisionale e la traduzione tra lingue.
Man mano che le macchine diventano sempre più capaci, i compiti che si ritiene richiedano "intelligenza" vengono spesso rimossi dalla definizione di IA, un fenomeno noto come effetto IA.[3] Ad esempio, il riconoscimento ottico dei caratteri è spesso escluso dalle cose considerate IA,[4] essendo diventato una tecnologia di routine.[5]
L'intelligenza artificiale è stata fondata come disciplina accademica nel 1956 e negli anni successivi ha conosciuto diverse ondate di ottimismo,[6][7] seguite da delusioni e perdita di finanziamenti (il cosiddetto "inverno dell'IA"),[8][9] seguite da nuovi approcci, successi e nuovi finanziamenti.[7][10] La ricerca sull'IA ha sperimentato e scartato molti approcci diversi sin dalla sua fondazione, tra cui la simulazione del cervello, la modellazione della risoluzione dei problemi umani, la logica formale, le grandi banche dati di conoscenza e l'imitazione del comportamento animale. Nei primi decenni del XXI secolo, l'apprendimento automatico altamente matematico-statistico ha dominato il campo e questa tecnica si è dimostrata di grande successo, aiutando a risolvere molti problemi impegnativi nell'industria e nel mondo accademico.[10][11]
Intelligenza artificiale per il grado 1
Gli inizi dell'IA moderna si possono far risalire ai tentativi dei filosofi classici di descrivere il pensiero umano come un sistema simbolico. Ma il campo dell'intelligenza artificiale è stato formalmente fondato solo nel 1956, in occasione di una conferenza al Dartmouth College di Hanover, nel New Hampshire, dove è stato coniato il termine "intelligenza artificiale".
Requisiti formativi per le carriere nell'Intelligenza Artificiale. La tecnologia informatica di base e le conoscenze matematiche costituiscono la spina dorsale della maggior parte dei programmi di intelligenza artificiale. Vari livelli di matematica, tra cui probabilità, statistica, algebra, calcolo, logica e algoritmi.
L'intelligenza artificiale (AI) è la simulazione dei processi di intelligenza umana da parte delle macchine, in particolare dei sistemi informatici. Questi processi comprendono l'apprendimento (l'acquisizione di informazioni e di regole per utilizzarle), il ragionamento (l'uso di regole per giungere a conclusioni approssimative o definitive) e l'autocorrezione.
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