Glossario AI: i termini chiave spiegati in modo semplice

Glossario AI: l’intelligenza artificiale è ormai parte della nostra quotidianità, ma il suo linguaggio tecnico può sembrare complesso a chi si avvicina a questo mondo. Conoscere i termini chiave dell’AI aiuta non solo a restare aggiornati, ma anche a sfruttarne il potenziale, sia nella vita personale che nel lavoro.

L’intelligenza artificiale sta rivoluzionando il nostro modo di vivere e lavorare, ma il suo linguaggio può sembrare complicato a chi si avvicina per la prima volta. Per aiutarti a comprendere meglio i concetti fondamentali, abbiamo creato questo glossario, un punto di riferimento pratico e sempre aggiornato.

Ecco come puoi utilizzare al meglio il Glossario AI:

• Termini evidenziati nei nostri articoli → Quando leggi i nostri articoli, noterai alcune parole in rosso e sottolineate. Cliccandoci sopra, accederai direttamente alla definizione presente in questo glossario.
• Ordine alfabetico → Tutti i termini sono organizzati in ordine alfabetico per facilitare la ricerca e la consultazione rapida.
• Definizioni chiare con esempi pratici → Ogni voce include una spiegazione semplice e intuitiva, arricchita con esempi concreti per aiutarti a capire meglio come il termine viene applicato nella realtà.

Sfoglia il glossario e scopri il significato dei termini più usati nel mondo dell’intelligenza artificiale!

AGI ((Artificial General Intelligence)
É un’intelligenza artificiale in grado di comprendere, apprendere e svolgere qualsiasi compito cognitivo umano, adattandosi autonomamente a nuovi problemi senza bisogno di programmazione specifica.
[Esempio pratico: un’AGI potrebbe agire come un assistente universale, aiutando un medico a diagnosticare malattie, un avvocato a redigere contratti e uno scienziato a formulare nuove teorie, tutto senza bisogno di essere riprogrammata per ciascun compito]
AI Ethics Consultant (Esperto di Etica nell’AI)
Un AI Ethics Consultant aiuta aziende e istituzioni a sviluppare e utilizzare l’intelligenza artificiale in modo responsabile, garantendo trasparenza, equità e rispetto della privacy.
[Esempio pratico: un’azienda tecnologica vuole lanciare un’AI per il reclutamento del personale. L’AI Ethics Consultant analizza gli algoritmi per evitare bias discriminatori, garantendo che il sistema selezioni candidati in modo equo e imparziale.]
Algoritmo
Un insieme di istruzioni precise per risolvere un problema. Come una ricetta di cucina: segui i passi e ottieni il risultato!
[Esempio pratico: l’algoritmo di Netflix che decide quali film consigliarti]
Apprendimento Automatico (Machine Learning)
La capacità di un sistema di imparare dai dati senza essere esplicitamente programmato.
[Esempio pratico: un sistema che impara a riconoscere i gatti dopo aver visto migliaia di foto di gatti]
Assistente Virtuale
Un software AI che interagisce con gli utenti via voce o testo, eseguendo attività automatizzate in diversi settori, come customer service, domotica e produttività.
[Esempio pratico: E-lectra è l’assistente vocale di Enel lanciato a dicembre 2024. Progettato per supportare gli operatori che lavorano sulle reti elettriche in Italia, E-lectra consente di interagire tramite comandi vocali, permettendo loro di accedere rapidamente a informazioni tecniche, procedure operative e manuali senza dover utilizzare le mani.]

Big Data
Enormi quantità di dati che richiedono strumenti speciali per essere analizzati.
[Esempio pratico: tutti i dati delle transazioni di Amazon in un giorno]
Bias algoritmico
Si verifica quando un’intelligenza artificiale produce risultati distorti perché i dati con cui è stata addestrata contengono pregiudizi. Questo può portare a decisioni discriminatorie o ingiuste.
[Esempio pratico: un sistema di selezione del personale basato sull’AI scarta più candidature femminili perché è stato addestrato con dati storici in cui la maggior parte dei dirigenti erano uomini]
Black box AI
È un modello di intelligenza artificiale così complesso che non è possibile capire esattamente come prende le sue decisioni. Questo rende difficile correggere errori o fidarsi completamente del sistema.
[Esempio pratico: un’AI diagnostica suggerisce a un medico di trattare un paziente con una certa terapia, ma non è in grado di spiegare perché ha fatto quella scelta]

Data Curator (Curatore e/o Gestore dei Dati)
Professionista che raccoglie, organizza e gestisce i dati per garantirne qualità, accessibilità e valore per analisi e applicazioni AI. Lavora per rendere i dati comprensibili e utilizzabili dagli algoritmi e dai team aziendali.
[Esempio pratico: un Data Curator in un’azienda sanitaria organizza e pulisce i dati dei pazienti raccolti da diverse fonti, assicurandosi che siano accurati e anonimi prima che vengano usati per addestrare un modello AI di diagnosi precoce delle malattie.]
Deep Learning
Un tipo avanzato di apprendimento automatico che usa reti neurali complesse.
[Esempio pratico: il sistema che permette a Google Translate di tradurre le lingue]

Filtri antispam
Un filtro antispam è un sistema basato su algoritmi di intelligenza artificiale che analizza i messaggi ricevuti per identificare e bloccare quelli indesiderati o dannosi, come email di phishing o pubblicità non richieste.
[Esempio pratico: i servizi di posta elettronica come Gmail utilizzano filtri antispam per analizzare il contenuto e il mittente delle email, spostando automaticamente i messaggi sospetti nella cartella “Spam” per proteggere gli utenti da truffe e malware.]

Generatore di immagini
Un generatore di immagini è un software basato su intelligenza artificiale che crea immagini digitali partendo da descrizioni testuali o altri input.
[Esempio pratico: un designer ha bisogno di un’immagine di un gatto che indossa occhiali da sole su una spiaggia tropicale per una campagna social. Invece di cercare stock photo o assumere un fotografo, inserisce nel generatore di immagini la descrizione: “gatto tigrato che indossa occhiali da sole rotondi, seduto su una spiaggia tropicale con palme e oceano turchese sullo sfondo, stile fotorealistico”. In pochi secondi, il sistema genera diverse immagini che corrispondono alla descrizione, permettendogli di scegliere quella più adatta alle sue esigenze.]

Intelligenza Artificiale
Sistemi informatici capaci di svolgere compiti che tipicamente richiedono intelligenza umana.
[Esempio pratico: Siri che comprende e risponde alle tue domande]
Intelligenza Artificiale Debole
AI specializzata in un singolo compito specifico.
[Esempio pratico: un programma che sa giocare a scacchi, ma non può fare altro]
Intelligenza Artificiale Forte
AI ipotetica che potrebbe eguagliare l’intelligenza umana in tutti gli aspetti (non esiste ancora!).

Machine Learning
Il Machine Learning (ML) è un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale (AI) che si occupa di creare sistemi che apprendono o migliorano le performance in base ai dati che utilizzano.
[Esempio pratico: un’azienda di e-commerce assume un Machine Learning Specialist per sviluppare un sistema di raccomandazione personalizzato che suggerisce prodotti in base agli acquisti e alle preferenze degli utenti.]
Machine Learning Specialist (Specialista in Machine Learning)
Esperto nella progettazione, sviluppo e ottimizzazione di algoritmi di apprendimento automatico. Lavora con grandi volumi di dati per creare modelli predittivi utilizzati in diversi settori, dall’e-commerce alla medicina.
[Esempio pratico: quando il telefono corregge automaticamente un errore ortografico nei messaggi di testo]
Machine Vision
La capacità di un computer di “vedere” e interpretare immagini.
[Esempio pratico: la funzione che riconosce i volti nelle foto di Facebook]

Pattern (modello o schema)
In intelligenza artificiale, un pattern è una struttura ricorrente nei dati che l’AI riconosce e utilizza per fare previsioni o prendere decisioni. Può essere un’immagine, una sequenza di parole o un comportamento ripetuto.
[Esempio pratico: un sistema di riconoscimento facciale identifica un volto analizzando i pattern di lineamenti, come la distanza tra occhi e bocca, per verificarne l’identità.]

Prompt Engineer
Esperto nella formulazione di istruzioni efficaci per l’AI, ottimizzando i prompt per ottenere risultati precisi e di qualità. Ruolo chiave in contenuti, automazione e analisi dati.
[Esempio pratico: un’azienda di marketing vuole descrizioni prodotto persuasive. Un Prompt Engineer crea un prompt mirato: “Scrivi una descrizione emozionale per un profumo di lusso, con linguaggio evocativo e sensoriale.” Risultato? Testi coinvolgenti e adatti al target.]

Riconoscimento Facciale
Il riconoscimento facciale è una tecnologia di intelligenza artificiale che identifica o verifica l’identità di una persona analizzando le caratteristiche uniche del suo volto, come la distanza tra occhi, naso e bocca.
[Esempio pratico: in alcuni aeroporti, il riconoscimento facciale viene utilizzato ai controlli di sicurezza per confrontare il volto dei passeggeri con la foto nel passaporto, accelerando i controlli di frontiera e riducendo il rischio di frodi.]
Rete Neurale
Un sistema informatico ispirato al funzionamento del cervello umano.
[Esempio pratico: il sistema che permette a Siri di capire la nostra voce]

Singolarità tecnologica
È un’ipotesi secondo cui l’AI potrebbe diventare così avanzata da superare l’intelligenza umana, portando a cambiamenti imprevedibili e fuori dal nostro controllo.
[Esempio pratico: se un’AI evolvesse al punto da migliorare sé stessa autonomamente senza bisogno dell’intervento umano, potrebbe raggiungere livelli di intelligenza inimmaginabili.]
Superintelligenza
È un’intelligenza artificiale che supera le capacità cognitive umane in ogni ambito, inclusi creatività, risoluzione di problemi complessi e intuizione. Potrebbe migliorare sé stessa continuamente, raggiungendo livelli di conoscenza e ragionamento inaccessibili all’uomo.
[Esempio pratico: una superintelligenza potrebbe rivoluzionare la ricerca scientifica, scoprendo in poche ore cure per malattie oggi incurabili o sviluppando nuove teorie fisiche che richiederebbero secoli di studio umano.]

Training AI (Addestramento AI)
Nel contesto dell’intelligenza artificiale, il training è il processo mediante il quale un modello di AI apprende da un insieme di dati, regolando i propri parametri per migliorare le sue prestazioni in un determinato compito. L’addestramento può avvenire con supervisione (dati etichettati), senza supervisione o con rinforzo.
[Esempio pratico: un modello di AI per il riconoscimento vocale viene addestrato ascoltando migliaia di registrazioni di voci umane, associandole ai testi corrispondenti, per migliorare la sua capacità di convertire l’audio in testo scritto.]
Turing test
Un test ideato da Alan Turing per valutare se un’AI può comportarsi in modo così simile a un essere umano da non poter essere distinta da una persona reale in una conversazione.
[Esempio pratico: se parli con un chatbot e non riesci a capire se dietro ci sia un umano o una macchina, significa che il chatbot ha superato il Turing Test.]

Questo Glossario AI verrà aggiornato regolarmente con nuovi termini che incontreremo durante il nostro percorso!
É pensato per offrire una guida chiara e accessibile ai principali termini dell’AI, aiutandoti a orientarti con maggiore sicurezza in un settore in continua evoluzione. Se hai suggerimenti o vuoi approfondire un argomento specifico, sentiti libero di contattarmi!