Glossario AI: i termini chiave spiegati in modo semplice Paola Cinti Gennaio 22, 2025 Glossario, Intelligenza Artificiale 110 L’intelligenza artificiale è ormai parte della nostra quotidianità, ma il suo linguaggio tecnico può risultare complesso per chi si avvicina a questo mondo. Comprendere il significato e l’utilizzo dei termini chiave dell’AI non è solo utile per restare aggiornati, ma anche fondamentale per sfruttarne al meglio il potenziale, sia a livello personale che professionale. Glossario Intelligenza Artificiale! Qui troverete tutti i termini tecnici usati negli articoli di questo sito spiegati in modo semplice e chiaro. Come usare questo glossario: – nei nostri articoli, troverete delle parole di colore rosso e sottolineate, si tratta di un collegamento e cliccandoci sopra troverete la spiegazione qui – i termini sono organizzati in ordine alfabetico – ogni definizione include esempi pratici GLOSSARIO A 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] 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] B 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] D 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] F 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.] I 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!). M 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: 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] P 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.] R 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] S 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.] T 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 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! 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