Decodificare il gergo: un glossario di intelligenza artificiale per B2B

Intelligenza artificiale. Lo sappiamo tutti, alcuni lo adorano. Una cosa su cui possiamo essere tutti d'accordo è la quantità di informazioni disponibili al riguardo, e con questa ricchezza di informazioni arriva un elenco altrettanto scoraggiante di nuovi termini da aggiungere al nostro vocabolario. Dall'apprendimento automatico all'elaborazione del linguaggio naturale, stiamo scomponendo il complesso gergo dell'intelligenza artificiale in concetti facilmente comprensibili.

Ecco la guida definitiva dello Zen per comprendere i termini e le frasi dell'IA che potresti incontrare (e alcuni di cui potresti non aver mai sentito parlare!).

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Il glossario definitivo sull'intelligenza artificiale per i B2B

Algoritmo (AI)

Gli algoritmi sono come ricette per i computer: guide passo passo che spiegano come risolvere i problemi. Agiscono con insiemi di regole da seguire nei calcoli o nelle operazioni di risoluzione dei problemi. Che si tratti di tracciare dati o di rilevare informazioni, gli algoritmi sono il segreto di un'intelligenza artificiale ad alto funzionamento.

Rilevamento anomalie

Il rilevamento delle anomalie identifica i valori anomali che non sono conformi a un modello previsto in un set di dati. Aiuta l'intelligenza artificiale a riconoscere quando qualcosa è sospetto, che si tratti di frodi con carte di credito, problemi di rete o persino schemi insoliti nel battito cardiaco.

Antropomorfismo

L'antropomorfismo conferisce tratti umani a cose non umane. Nel mondo dell'intelligenza artificiale, si tratta di far sembrare le macchine più simili agli esseri umani, anche se sono solo frammenti di codice super intelligenti (anche se i troll di Internet vogliono convincerci che diventeranno senzienti).

Intelligenza Artificiale (AI)

Immagina di avere un compagno a portata di mano: questa è l'intelligenza artificiale! Questa branca dell'informatica mira a costruire macchine in grado di svolgere compiti che normalmente richiederebbero manodopera. È come insegnare ai computer a pensare e imparare in modo che possano svolgere compiti che normalmente avrebbero bisogno dell'intelligenza umana. Dalla risposta a domande di base all'aiuto per raggiungere i tuoi obiettivi di marketing (e davvero tutto il resto), l'intelligenza artificiale sta rapidamente definendo i settori e rendendo il nostro mondo più intelligente ed entusiasmante.

Modelli linguistici dell'intelligenza artificiale

I modelli linguistici dell’intelligenza artificiale sono progettati per comprendere, generare e migliorare il linguaggio umano. Possono scrivere storie, rispondere a domande e persino comporre poesie in pochi secondi. Alcuni esempi includono ChatGPT, Bing, Bard ed Ernie.

Bias nell’intelligenza artificiale

Se l’intelligenza artificiale è una spugna che assorbe informazioni dal mondo, a volte le informazioni che assorbe non saranno del tutto giuste o equilibrate. Questo è un pregiudizio nell'intelligenza artificiale. Questo errore sistemico viene introdotto nel modello di intelligenza artificiale a causa dei pregiudizi presenti nei dati di addestramento (ad esempio, Internet). Questi pregiudizi possono portare a risultati distorti o imprecisi e possono essere davvero dannosi per le comunità emarginate.

Grandi dati

I Big Data sono esattamente quello che sembrano. Si tratta di ciò che gli esperti chiamano set di dati grandi e complessi che i tradizionali software applicativi per l'elaborazione dei dati non sono in grado di elaborare adeguatamente. È come un gigantesco puzzle fatto di pezzi di informazioni provenienti da ogni parte: il tuo telefono, Internet... qualsiasi cosa. Con gli strumenti giusti, possiamo mettere insieme informazioni preziose e risolvere problemi che non avremmo mai pensato possibili.

Chatbot

Incontra la tua migliore amica digitale. I chatbot sono software di intelligenza artificiale progettati per interagire con gli esseri umani nel loro linguaggio naturale e sono interessanti proprio come il loro nome. Solitamente utilizzati nelle applicazioni di assistenza clienti, fungono da assistente virtuale che chatta con te, ti aiuta a trovare informazioni o ti reindirizza a un professionista dal vivo.

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ChatGPT

ChatGPT è un moderno chatbot con modello linguistico di grandi dimensioni che utilizza i dati Internet per rispondere a richieste e comandi (limitato a settembre 2021). Sviluppata da OpenAI e disponibile al pubblico nel novembre 2022, questa intelligenza artificiale ha resistito a una domanda travolgente e a un'accoglienza abbastanza positiva.

Ecco come si definisce ChatGPT:

“ChatGPT è un modello linguistico AI creato da OpenAI che può avere conversazioni basate su testo. Genera risposte simili a quelle umane in base all'input che riceve, rendendolo utile per chatbot, assistenti virtuali e altro ancora. È addestrato su molti testi di Internet, quindi può produrre risposte coerenti e contestualmente rilevanti, anche se non capisce veramente come un essere umano.

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Informatica cognitiva

Il calcolo cognitivo simula i processi del pensiero umano attraverso sistemi di autoapprendimento che utilizzano il data mining, il riconoscimento di modelli e l’elaborazione del linguaggio naturale per imitare il modo in cui funziona il cervello umano. Dà alle macchine un assaggio dell’intelligenza umana, consentendo loro di pensare, ragionare e imparare come gli esseri umani, prendendo decisioni, risolvendo problemi e imparando dall’esperienza.

Visione computerizzata

Hai mai desiderato che il tuo computer potesse vedere e comprendere il mondo come fai tu? Questa è la visione artificiale. È un campo dell'intelligenza artificiale che addestra i computer a interpretare e comprendere il mondo visivo in modo simile agli esseri umani. Dà ai computer il potere di riconoscere volti, identificare oggetti e persino guidare automobili, il tutto analizzando immagini e video.

Estrazione dei dati

No, non hai bisogno di un martello e di una pala per questo tipo di estrazione. Il data mining è il modo in cui i computer scoprono modelli in set di dati di grandi dimensioni, con metodi all'intersezione tra apprendimento automatico, statistica e sistemi di database.

Apprendimento approfondito

E se il tuo cervello avesse strati e strati di cellule cerebrali super-focalizzate? Beh, in un certo senso lo fa. Il deep learning è un tipo di apprendimento automatico ispirato alla struttura del cervello umano che viene utilizzato per elaborare grandi quantità di dati e creare modelli per il processo decisionale. È come addestrare i computer a riconoscere i più piccoli dettagli in un dato contenuto.

Elisa

Eliza ha camminato in modo che ChatGPT potesse funzionare. Ampiamente considerato il primo chatbot nella storia dell'informatica, Eliza è come la nonna dei chatbot e risale agli anni '60. Anche se non è agile come l'intelligenza artificiale di oggi, ha aperto la strada alle macchine chiacchierone che abbiamo adesso.

Comportamento emergente

Il comportamento emergente si riferisce ad abitudini inaspettate o nuove che i modelli di intelligenza artificiale mostrano come risultato dei loro processi di apprendimento, che non sono stati esplicitamente programmati. È come una routine di danza coreografata dall'intelligenza artificiale senza l'aiuto di un istruttore di danza.

IA generativa

Si tratta di un tipo di intelligenza artificiale in grado di creare nuovi contenuti (testo, immagini, video e codice) che imitano i modelli nei dati di addestramento. Immagina un artista AI magico in grado di creare arte, musica o persino nuove idee.

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Reti avversarie generative (GAN)

I GAN creano una sana competizione nel mondo dell’intelligenza artificiale. Lavorano insieme per rendere al meglio le cose generate dall'intelligenza artificiale, che si tratti di arte, musica o persino mondi virtuali.

Allucinazioni nell'intelligenza artificiale

A volte, l'IA diventa un po' troppo fantasiosa e inizia a vedere cose che non esistono: questa è un'allucinazione dell'IA. Questo termine si riferisce a casi in cui l’intelligenza artificiale fornisce risultati sostanzialmente errati, irrilevanti o privi di senso a causa delle limitazioni dei suoi dati di addestramento o della sua architettura.

Dati in ingresso

I dati di input sono il "comando" per la tua IA. Sono le informazioni che fornisci all'intelligenza artificiale, come testo, immagini o suoni, che utilizza per produrre il suo output. Proprio come uno chef ha bisogno degli ingredienti per cucinare, l’intelligenza artificiale ha bisogno di dati di input per creare le sue meraviglie digitali.

Modello linguistico di grandi dimensioni (LLM)

Un LLM è un tipo di modello di intelligenza artificiale che impara a generare testo, impegnarsi in conversazioni e scrivere codice analizzando Internet. Spesso sorprendono i loro sviluppatori con abilità impreviste ed esperte di linguaggio, chattando, rispondendo a domande e persino raccontando barzellette.

Apprendimento automatico (ML)

Pensa al machine learning come a un animale domestico intelligente che migliora con l’esperienza. Si tratta di addestrare i computer a migliorare nei compiti fornendo loro un sacco di esempi, ma senza essere programmati esplicitamente. Proprio come impari dalla pratica, gli algoritmi ML apprendono modelli dai dati e diventano i tuoi compagni digitali, facendo previsioni, consigli e persino opere d'arte!

Stack Martech

Uno stack di tecnologia di marketing (martech) è un insieme di strumenti software aziendali che gli esperti di marketing utilizzano per organizzare ed eseguire processi di marketing. Lo stack può includere alcuni o tutti i seguenti elementi: CRM, analisi, email marketing, gestione dei social media, strumenti di web design e altro ancora. Lo stack tecnologico di marketing di un'azienda è unico quanto i suoi clienti e i suoi obiettivi.

Elaborazione del linguaggio naturale (PNL)

Hai mai usato Siri per il meteo? La PNL è un metodo dell'intelligenza artificiale per comunicare con sistemi intelligenti utilizzando un linguaggio “naturale” (leggi: umano). Pensalo come se chattassi con un computer come fai con gli amici. Aiuta le macchine a capire e a parlare come gli esseri umani.

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Reti neurali

Ispirate ai neuroni biologici, le reti neurali sono modelli matematici complessi che imitano la struttura del cervello umano, consentendo ai sistemi di intelligenza artificiale di apprendere dai modelli presenti nei dati. Sono le basi del deep learning, in cui modelli complessi vengono appresi dai dati.

Parametri nell'intelligenza artificiale

I parametri sono come le impostazioni della tua fotocamera digitale: sono valori numerici che determinano il funzionamento dell'intelligenza artificiale. È come modificare le manopole per aiutare l'intelligenza artificiale a imparare più velocemente, a lavorare meglio e a diventare una superstar nella risoluzione dei problemi.

Moduli di post-elaborazione

Una volta completata la pulizia, i moduli di pre-elaborazione inviano i dati ai moduli di post-elaborazione per completare il lavoro. Qui vengono completati i ritocchi finali, perfezionando l'output dell'intelligenza artificiale per garantire che sia rifinito, accurato e pronto a stupire.

Analisi predittiva

L'analisi predittiva utilizza dati, tecniche di machine learning e algoritmi statistici per agire come un indovino personale. È come usare l'intelligenza artificiale per sbirciare nel futuro analizzando i numeri del passato. Dall'indovinare quale film ti piacerà accanto all'aiutare le aziende a prendere decisioni intelligenti, l'analisi predittiva è la sfera di cristallo dell'era digitale, prevedendo risultati futuri sulla base di dati storici.

Moduli di pre-elaborazione

Se avessi un gruppo di assistenti digitali che riordinano i tuoi dati prima che entrino in funzione, sarebbero moduli di pre-elaborazione. Sono come la squadra di pulizia, che elimina il rumore e si assicura che i tuoi dati siano puliti e utilizzabili dall'intelligenza artificiale.

Insegnamento rafforzativo

L'apprendimento per rinforzo è un tipo di apprendimento automatico in cui un modello di intelligenza artificiale impara a prendere decisioni in un ambiente per ottenere la massima ricompensa. Si tratta di tentativi ed errori dell'intelligenza artificiale, che addestrano i computer a prendere decisioni dando loro punti per fare le cose bene e aiutandoli a imparare dai propri errori.

Automazione robotica dei processi (RPA)

L'RPA è l'uso di software con funzionalità AI e ML per gestire attività ripetibili e ad alto volume. Ti consente di addestrare robot software a occuparsi di lavori noiosi, ripetitivi (e, diciamocelo, noiosi), liberando gli esseri umani per fare cose più entusiasmanti e creative e facendo risparmiare denaro e manodopera alla tua azienda.

Analisi del sentimento

L'analisi del sentiment include l'uso dell'elaborazione del linguaggio naturale per identificare ed estrarre informazioni soggettive dai materiali di partenza. È come un anello dell'umore, ma usa l'intelligenza artificiale per capire se le persone si sentono felici, tristi o una via di mezzo analizzando le loro parole e i loro toni online.

TensorFlow

Pensa a TensorFlow come alla tela su cui puoi dipingere i tuoi sogni di intelligenza artificiale. È una libreria open source sviluppata da Google che aiuta a creare e addestrare modelli di intelligenza artificiale ed è fondamentale per la ricerca sul machine learning e sulle reti neurali. Che tu stia costruendo un chatbot o insegnando a giocare a scacchi a un computer, TensorFlow ti copre le spalle.

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Dati di allenamento

Pensa ai dati di addestramento come al kit di strumenti dell'insegnante per l'intelligenza artificiale. È come mandare un bambino AI a scuola per insegnargli tantissimi esempi in modo che possa imparare e diventare più intelligente. Che si tratti di set di dati per la tua azienda o di fatti sulla Seconda Guerra Mondiale, i dati di addestramento aiutano l'intelligenza artificiale a diventare un professionista.

Modello del trasformatore

Pensa a un modello di trasformatore come alla superstar multitasking dell'intelligenza artificiale. Si tratta di un tipo di architettura del modello di intelligenza artificiale in grado di analizzare un'intera frase in una volta anziché parola per parola e di comprendere il contesto, tradurre lingue e persino scrivere codice, il tutto padroneggiando l'arte dell'attenzione.

Prova di Turing

Il test di Turing è stato ideato dallo scienziato informatico Alan Turing nel 1950 per determinare se le macchine possono chattare in modo così naturale da non poterle distinguere da un essere umano. Sebbene sia necessario il 30% per essere classificato come superato, il punteggio più alto documentato fino ad oggi è solo del 33%, ottenuto da Eugene Goostman nel 2014 utilizzando la tecnologia NLP (piuttosto che gli algoritmi di deep learning utilizzati oggi). Anche l'intelligenza artificiale LaMDA di Google ha superato il test di Turing, così come ChatGPT nel febbraio 2023.

Apprendimento non supervisionato

L'apprendimento non supervisionato è una tecnica ML in cui il modello apprende da dati senza etichetta anziché da un set di dati selezionato. Si tratta di lasciare che i computer imparino senza istruzioni specifiche, trovando schemi e connessioni nascosti che persino noi umani potremmo non cogliere.

Ecco qui la nostra guida completa ad alcuni dei concetti di intelligenza artificiale più popolari. Se mai ti ritrovassi in un paese delle meraviglie digitale perduto, parliamone. Ci piacerebbe essere la tua guida nel crescente utilizzo dell'intelligenza artificiale nel marketing.

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