Intelligenza Artificiale

Cos’è l’Intelligenza Artificiale, a cosa serve, gli esempi, gli ambiti applicativi. Quali sono le tecniche di intelligenza artificiali, quali le tecnologie, come vengono utilizzate e per cosa.

In questa sezione sono raccolti articoli, approfondimenti, interviste, documenti e tutto ciò che può essere utile per conoscere, capire e approfondire la disciplina dell’Intelligenza Artificiale e la sua applicabilità.

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Intelligenza artificiale: cos’è, a cosa serve, esempi di applicazione

L’Intelligenza Artificiale è il cervello tecnologico del metaverso: la visione egocentrica di Meta AI

Immagine di robot umanoide che indossa occhiali in realtà aumentata in grado di guidarlo nelle applicazioni del metaverso, a esprimere il concetto in base al quale intelligenza artificiale e metaverso costituiranno un binomio cardine, specie per il social network di prossima generazione, sempre più coinvolgente e immersivo.
Dopo aver presentato Meta, Mark Zuckerberg è tornato sull’argomento metaverso per svelare come il suo sviluppo sia indissolubilmente legato all’Intelligenza Artificiale. Dalla traduzione simultanea a interfacce conversazionali sempre più umane nel loro comportamento, il metaverso si avvia ad essere un ambiente digitale egocentrico, realmente a misura d’uomo, a patto di saper indirizzare in maniera corretta e condivisa i presupposti etici delle tecnologie abilitanti.

Come addestrare un sistema AI a riconoscere gli oggetti e le diverse angolazioni con le quali vengono ripresi all’interno della scena

Immagine che ritrae l’interno di un bar visto dall’alto, con una serie di quadrati di colori diversi a indicare il riconoscimento di oggetti diversi all’interno della scena (una persona seduta, le sedie, una pianta) da parte di un sistema video dotato di rete neurale per image recognition.
Alle tesi secondo cui le reti neurali artificiali non sarebbero in grado di compiere generalizzazioni a partire da una serie di dati (tipologia e punto di vista degli oggetti rappresentati all’interno della scena) non acquisiti durante la fase di addestramento, risponde un recente studio del Massachusetts Institute of Technology che ribalta la questione.