Big Data è un termine che è diventato sempre più comune negli ultimi anni, poiché sempre più organizzazioni hanno iniziato a raccogliere e analizzare grandi quantità di dati per ottenere informazioni e prendere decisioni migliori. Ma cosa sono esattamente i Big Data e perché sono così importanti? In questo articolo esploreremo il concetto di Big Data, inclusa la sua definizione, le sue origini e i suoi potenziali usi e applicazioni. Discuteremo anche alcune delle sfide e dei limiti del lavorare con i Big Data, nonché gli strumenti e le tecnologie comunemente utilizzati per gestirli e analizzarli. Attraverso questa esplorazione, acquisiremo una migliore comprensione di cosa sono i Big Data e perché sono diventati uno strumento così importante e prezioso per aziende, organizzazioni e individui. Indice articolo Cosa sono i Big data: Definire il termine "Big Data" e spiegarne le origini Le caratteristiche dei Big Data I potenziali vantaggi dell'utilizzo dei Big Data Le applicazioni comuni dei Big Data Le sfide e i limiti del lavoro con i Big Data Strumenti comunemente utilizzati per gestire e analizzare i Big Data Il ruolo dei data scientist nel lavorare con i Big Data Considerazioni etiche della raccolta e dell'utilizzo dei Big Data Il futuro dei Big Data e il suo potenziale impatto sulla società Riassumere i punti chiave e l'importanza dei Big Data. Cosa sono i Big data? Big Data è un termine che si riferisce alle grandi quantità di dati generati quotidianamente da aziende, organizzazioni e individui. Questi dati sono spesso troppo grandi, complessi e dinamici per essere elaborati e analizzati utilizzando i tradizionali strumenti di analisi e gestione dei dati. I potenziali vantaggi dell'utilizzo dei Big Data sono numerosi e diversificati. Analizzando set di dati di grandi dimensioni, le organizzazioni possono ottenere informazioni e prendere decisioni migliori, migliorare le operazioni e l'efficienza e migliorare le esperienze dei clienti. Inoltre, i Big Data possono essere utilizzati per scoprire nuovi modelli e tendenze, sviluppare modelli e algoritmi predittivi e supportare la ricerca e l'innovazione in un'ampia gamma di campi. Alcune applicazioni comuni dei Big Data includono marketing, finanza, assistenza sanitaria e governo. In questi e altri domini, le organizzazioni utilizzano i Big Data per acquisire informazioni e prendere decisioni migliori, migliorare servizi e prodotti e ottenere un vantaggio competitivo. Le origini dei Big Data ? Il concetto di Big Data ha le sue origini negli anni '90, quando la rapida crescita di Internet e il crescente utilizzo delle tecnologie digitali hanno portato a un enorme aumento della quantità di dati generati. Ciò ha portato allo sviluppo di nuovi strumenti e tecnologie per la gestione e l'analisi di grandi set di dati, che hanno aperto la strada all'emergere dei Big Data come campo di studio e pratica. Le caratteristiche dei Big Data : I Big Data sono caratterizzati da quattro attributi chiave, spesso indicati come le "quattro V": volume velocità varietà veridicità Il volume si riferisce all'enorme quantità di dati generati, che può essere misurata in petabyte o addirittura exabyte. Poiché la quantità di dati generati continua a crescere, la sfida della gestione e dell'analisi di questi dati diventa sempre più complessa. La velocità si riferisce alla velocità con cui i dati vengono generati ed elaborati, che può essere misurata in tempo reale o quasi in tempo reale. Questa è una caratteristica importante dei Big Data, in quanto consente alle organizzazioni di rispondere agli eventi e alle tendenze mentre si verificano, piuttosto che dopo il fatto. La varietà si riferisce ai diversi tipi di dati generati, inclusi dati strutturati, non strutturati e semi-strutturati. I dati strutturati sono dati organizzati in un formato fisso, come una tabella di database, mentre i dati non strutturati sono dati che non hanno un formato fisso, come testo, audio o video. I dati semi-strutturati sono dati che hanno una struttura, ma non sono organizzati come i dati strutturati. La veridicità si riferisce alla qualità e all'affidabilità dei dati, che possono essere influenzati da fattori quali accuratezza, completezza e tempestività. Garantire la veridicità dei Big Data è una sfida importante, poiché i dati di scarsa qualità possono portare a intuizioni e decisioni imprecise. Insieme, queste quattro caratteristiche dei Big Data presentano sfide e opportunità uniche per le organizzazioni che stanno cercando di estrarre valore da grandi set di dati. Comprendendo il volume, la velocità, la varietà e la veridicità dei propri dati, le organizzazioni possono gestirli e analizzarli meglio, ottenere informazioni approfondite e prendere decisioni migliori. Vantaggi dell'utilizzo dei Big Data: I vantaggi dell'utilizzo dei Big Data possono essere suddivisi in tre categorie principali: Vantaggi aziendali: i Big Data possono offrire una serie di vantaggi alle aziende, tra cui un migliore processo decisionale, migliori esperienze dei clienti e operazioni ed efficienze ottimizzate. Analizzando set di dati di grandi dimensioni, le aziende possono ottenere informazioni e prendere decisioni migliori, migliorare servizi e prodotti e ottenere un vantaggio competitivo. Benefici sociali: i Big Data possono anche avere un impatto positivo sulla società nel suo complesso. Ad esempio, i Big Data possono essere utilizzati per migliorare la salute pubblica identificando modelli e tendenze nei dati sulle malattie o per migliorare la sicurezza pubblica analizzando i dati sulla criminalità. Inoltre, i Big Data possono essere utilizzati per sostenere la ricerca e l'innovazione in un'ampia gamma di campi, dalla medicina alla meteorologia. Benefici ambientali: i Big Data possono anche essere utilizzati per supportare la conservazione e la sostenibilità ambientale. Ad esempio, i Big Data possono essere utilizzati per monitorare e analizzare i dati ambientali, come la qualità dell'aria e dell'acqua, per identificare tendenze e modelli che possono informare il processo decisionale e la politica. Inoltre, i Big Data possono essere utilizzati per ottimizzare l'utilizzo delle risorse e ridurre gli sprechi, portando a operazioni e processi più sostenibili. Nel complesso, i vantaggi dell'utilizzo dei Big Data sono di ampia portata e possono avere un impatto positivo sulle imprese, sulla società e sull'ambiente. Sfruttando la potenza dei Big Data, le organizzazioni possono guidare la crescita e l'innovazione e sostenere un futuro più sostenibile ed equo. Le applicazioni dei Big Data: Ecco possibili applicazioni dei Big Data: Marketing: i Big Data possono essere utilizzati per migliorare gli sforzi di marketing fornendo approfondimenti sulle preferenze, i comportamenti e le tendenze dei clienti. Ciò può aiutare le aziende a creare campagne di marketing più mirate ed efficaci e a ottimizzare prezzi e promozioni. Finanza: i Big Data possono essere utilizzati nel settore finanziario per identificare modelli e tendenze nei dati finanziari e per supportare il processo decisionale e la gestione del rischio. Ciò può aiutare gli istituti finanziari a ridurre le frodi e migliorare la conformità ea sviluppare modelli finanziari più accurati e sofisticati. Sanità: i Big Data possono essere utilizzati nel settore sanitario per migliorare i risultati dei pazienti e supportare la ricerca medica. Ad esempio, i Big Data possono essere utilizzati per analizzare grandi set di dati di cartelle cliniche e immagini per identificare modelli e tendenze e per sviluppare algoritmi predittivi per la diagnosi e il trattamento. Agricoltura: i Big Data possono essere utilizzati nel settore agricolo per migliorare i raccolti e sostenere pratiche agricole sostenibili. Ad esempio, i Big Data possono essere utilizzati per monitorare e analizzare i dati meteorologici, le condizioni del suolo e la crescita delle piante e per ottimizzare l'irrigazione, la fertilizzazione e il controllo dei parassiti. Vendita al dettaglio: i Big Data possono essere utilizzati nel settore della vendita al dettaglio per migliorare la gestione dell'inventario e migliorare l'esperienza del cliente. Ad esempio, i Big Data possono essere utilizzati per analizzare il comportamento e le preferenze di acquisto dei clienti e per formulare raccomandazioni personalizzate sui prodotti. Telecomunicazioni: i Big Data possono essere utilizzati nel settore delle telecomunicazioni per ottimizzare le prestazioni della rete e migliorare il servizio clienti. Ad esempio, i Big Data possono essere utilizzati per analizzare i dati delle reti di telefonia mobile per identificare la congestione e ottimizzare l'instradamento e l'allocazione delle risorse. Energia: i Big Data possono essere utilizzati nel settore energetico per ottimizzare la generazione, la distribuzione e il consumo di energia. Ad esempio, i Big Data possono essere utilizzati per analizzare i dati provenienti da contatori intelligenti e altre fonti per identificare modelli e tendenze nel consumo di energia e per sviluppare algoritmi predittivi per la previsione della domanda. Trasporti: i Big Data possono essere utilizzati nel settore dei trasporti per migliorare l'efficienza e la sicurezza. Ad esempio, i Big Data possono essere utilizzati per analizzare i dati provenienti da sensori e altre fonti per monitorare i flussi di traffico e ottimizzare percorsi e orari. Governo: i Big Data possono essere utilizzati dai governi per migliorare i servizi pubblici e supportare la definizione delle politiche. Ad esempio, i Big Data possono essere utilizzati per analizzare i dati provenienti da registri pubblici e altre fonti per identificare modelli e tendenze e per sviluppare modelli predittivi per la crescita della popolazione, la criminalità e altri indicatori sociali. Istruzione: i Big Data possono essere utilizzati nel settore dell'istruzione per migliorare l'insegnamento e l'apprendimento. Ad esempio, i Big Data possono essere utilizzati per analizzare i dati degli studenti per identificare modelli e tendenze nel rendimento scolastico e per sviluppare piani di apprendimento personalizzati. Media: i Big Data possono essere utilizzati nel settore dei media per migliorare i contenuti e migliorare l'esperienza dell'utente. Ad esempio, i Big Data possono essere utilizzati per analizzare i dati degli utenti per identificare preferenze e tendenze e per formulare raccomandazioni personalizzate per musica, film e altre forme di intrattenimento. Sport: i Big Data possono essere utilizzati nel settore dello sport per migliorare le prestazioni e supportare l'allenamento e l'allenamento. Ad esempio, i Big Data possono essere utilizzati per analizzare i dati provenienti da sensori e altre fonti per monitorare le prestazioni degli atleti e per sviluppare modelli predittivi per la prevenzione e il recupero degli infortuni. Ambiente: i Big Data possono essere utilizzati per supportare la conservazione e la sostenibilità ambientale. Ad esempio, i Big Data possono essere utilizzati per monitorare e analizzare dati sulla qualità dell'aria e dell'acqua, sulla biodiversità e altri indicatori ambientali e per sviluppare modelli predittivi per il cambiamento climatico. Le sfide e i limiti dei Big Data Lavorare con i Big Data presenta una serie di sfide e limitazioni, tra cui: Costo: una delle principali sfide nel lavorare con i Big Data è il costo dell'archiviazione e dell'elaborazione di grandi set di dati. L'archiviazione e la gestione di grandi quantità di dati può essere costosa, soprattutto se sono necessari strumenti e tecnologie specializzati. Inoltre, anche il costo dell'elaborazione e dell'analisi dei Big Data può essere significativo, soprattutto per le organizzazioni con risorse limitate. Sfide tecniche: ci sono anche sfide tecniche associate al lavoro con i Big Data. Ad esempio, la gestione e l'analisi di set di dati di grandi dimensioni possono richiedere strumenti e competenze specializzati, che possono essere difficili da acquisire e mantenere. Inoltre, possono sorgere problemi legati alla qualità, all'affidabilità e alla sicurezza dei dati, che possono influire sull'accuratezza e sull'utilità delle informazioni e delle previsioni generate dai Big Data. Considerazioni etiche: ci sono anche considerazioni etiche legate alla raccolta e all'uso dei Big Data. Ad esempio, possono sorgere problemi di privacy, sicurezza e correttezza durante la raccolta e l'utilizzo di set di dati di grandi dimensioni, soprattutto quando sono coinvolte informazioni sensibili o personali. Garantire l'uso etico dei Big Data è una sfida importante che deve essere affrontata sia dalle organizzazioni che dagli individui. Nel complesso, le sfide e i limiti del lavoro con i Big Data sono significativi e devono essere attentamente considerati dalle organizzazioni che cercano di estrarre valore da grandi set di dati. Nonostante queste sfide, i potenziali vantaggi dell'utilizzo dei Big Data sono numerosi e possono superare i costi e le difficoltà di lavorare con esso. Affrontando le sfide e i limiti dei Big Data, le organizzazioni possono sbloccare tutto il loro potenziale e ottenere un vantaggio competitivo. Strumenti per gestire e analizzare i Big Data: Esiste un'ampia gamma di strumenti e tecnologie comunemente utilizzati per gestire e analizzare i Big Data. Alcuni degli strumenti e delle tecnologie più importanti includono: Hadoop: Hadoop è un framework open source per l'archiviazione distribuita e l'elaborazione di set di dati di grandi dimensioni. Consente alle organizzazioni di archiviare ed elaborare i dati su un cluster di server commodity, fornendo una soluzione scalabile ed economica per la gestione e l'analisi dei Big Data. Database NoSQL: i database NoSQL sono un tipo di database progettato per archiviare e gestire dati non strutturati e semi-strutturati. A differenza dei database relazionali tradizionali, progettati per archiviare dati strutturati, i database NoSQL sono più flessibili e possono gestire un'ampia varietà di tipi e formati di dati. Questo li rende adatti per lavorare con i Big Data. Data lake: un data lake è un grande repository centralizzato di dati archiviati nella loro forma grezza e non elaborata. I data lake vengono in genere utilizzati per archiviare dati da più origini, inclusi dati strutturati, non strutturati e semi-strutturati. Memorizzando i dati in un data lake, le organizzazioni possono ottenere una vista unica e unificata dei propri dati, che può essere utilizzata per l'analisi e il processo decisionale. Strumenti di visualizzazione dei dati: gli strumenti di visualizzazione dei dati vengono utilizzati per creare rappresentazioni grafiche dei dati, come diagrammi, grafici e mappe. Questi strumenti possono aiutare le organizzazioni a comprendere e comunicare le informazioni che ottengono dai Big Data e a prendere decisioni basate sui dati. Apprendimento automatico e intelligenza artificiale: l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale sono strumenti potenti per analizzare ed estrarre informazioni da grandi set di dati. Utilizzando algoritmi e modelli, le organizzazioni possono automatizzare il processo di identificazione di modelli e tendenze nei propri dati e formulare previsioni e raccomandazioni basate su queste informazioni. Nel complesso, gli strumenti e le tecnologie utilizzati per gestire e analizzare i Big Data sono in continua evoluzione e vengono sviluppati nuovi strumenti e tecnologie per soddisfare la crescente domanda di gestione e analisi dei dati. Utilizzando gli strumenti e le tecnologie giusti, le organizzazioni possono gestire e analizzare in modo efficace i propri dati, ottenere informazioni preziose e prendere decisioni migliori. Data scientist e Big Data I data scientist sono professionisti specializzati responsabili della gestione e dell'analisi di grandi set di dati, spesso noti come Big Data. I data scientist utilizzano una combinazione di competenze tecniche, competenze di dominio e capacità analitiche per estrarre informazioni e fare previsioni da set di dati ampi e complessi. I data scientist in genere hanno un background in informatica, statistica o un campo correlato e sono esperti in linguaggi di programmazione come Python e R. Hanno anche esperienza con strumenti e tecnologie per la gestione e l'analisi di Big Data, come database Hadoop e NoSQL . Inoltre, i data scientist hanno una profonda conoscenza del dominio in cui lavorano, che si tratti di finanza, marketing, assistenza sanitaria o un altro campo. Il ruolo dei data scientist nei Big Data è fondamentale, in quanto sono responsabili dell'utilizzo degli strumenti e delle tecnologie a loro disposizione per estrarre informazioni e fare previsioni da grandi set di dati. Ciò può comportare una serie di attività, dalla pulizia e pre-elaborazione dei dati allo sviluppo di algoritmi e modelli per formulare raccomandazioni e decisioni basate sui dati. I data scientist spesso lavorano a stretto contatto con altri professionisti, come analisti aziendali ed esperti di dominio, per garantire che le intuizioni e le previsioni generate dai Big Data siano pertinenti e preziose. Lavorano anche con le parti interessate per comunicare i risultati della loro analisi e per fornire indicazioni su come agire in base agli approfondimenti generati. In sintesi, i data scientist svolgono un ruolo cruciale nel campo dei Big Data, poiché sono responsabili dell'utilizzo degli strumenti e delle tecnologie a loro disposizione per estrarre informazioni e fare previsioni da set di dati ampi e complessi. Attraverso le loro capacità e competenze, i data scientist aiutano le organizzazioni a ottenere un vantaggio competitivo e a guidare la crescita e l'innovazione. Considerazioni etiche della raccolta dei Big Data La raccolta di Big Data solleva una serie di considerazioni etiche, tra cui questioni di privacy, sicurezza ed equità. La privacy è una preoccupazione fondamentale quando si tratta della raccolta di Big Data. Poiché le organizzazioni raccolgono sempre più dati sugli individui, esiste il rischio che questi dati possano essere utilizzati in modi che violano la privacy degli individui. Ad esempio, un'organizzazione potrebbe raccogliere dati sulle attività online di un individuo e utilizzare questi dati per profilare o indirizzare quell'individuo con pubblicità personalizzate. Per affrontare queste preoccupazioni, le organizzazioni devono assicurarsi di disporre di politiche chiare e trasparenti per la raccolta e l'utilizzo dei dati e che le persone abbiano la possibilità di rinunciare alla raccolta dei dati, se lo desiderano. La sicurezza è un'altra considerazione chiave quando si tratta della raccolta di Big Data. I set di dati di grandi dimensioni possono essere un obiettivo prezioso per gli hacker e altri attori malintenzionati, che potrebbero cercare di rubare o manipolare i dati per i propri scopi. Per proteggersi da queste minacce, le organizzazioni devono implementare solide misure di sicurezza, come la crittografia e i controlli di accesso, per garantire la sicurezza dei propri dati. L'equità è anche un'importante considerazione etica quando si tratta della raccolta di Big Data. Esiste il rischio che la raccolta e l'analisi dei dati possano portare a pregiudizi e discriminazioni, se alcuni gruppi sono sottorappresentati o svantaggiati nei dati. Ad esempio, se un algoritmo di apprendimento automatico viene addestrato su un set di dati prevalentemente maschile, potrebbe avere una propensione per i maschi e potrebbe funzionare male con i dati delle femmine. Per affrontare queste preoccupazioni, le organizzazioni devono garantire che i loro processi di raccolta e analisi dei dati siano equi e imparziali e che adottino misure per mitigare eventuali pregiudizi. Nel complesso, la raccolta di Big Data solleva una serie di considerazioni etiche di cui le organizzazioni devono essere consapevoli e affrontare. Considerando questi problemi e adottando le misure appropriate per affrontarli, le organizzazioni possono garantire che le loro attività di raccolta e analisi dei dati siano etiche e responsabili. Il futuro dei Big Data Il futuro dei Big Data sembra luminoso, poiché la quantità di dati generati continua a crescere a un ritmo senza precedenti. Man mano che sempre più dispositivi, sensori e sistemi sono connessi a Internet, la quantità di dati generati non farà che aumentare, presentando sia sfide che opportunità per le organizzazioni che cercano di estrarre valore da questi dati. Nei prossimi anni, possiamo aspettarci di vedere ulteriori sviluppi negli strumenti e nelle tecnologie utilizzate per gestire e analizzare i Big Data. Questi sviluppi includeranno probabilmente nuovi algoritmi e tecniche per estrarre informazioni da set di dati grandi e complessi, nonché nuovi approcci per l'archiviazione, l'elaborazione e la visualizzazione dei dati. Inoltre, possiamo aspettarci di vedere l'emergere di nuove applicazioni e casi d'uso per i Big Data, mentre le organizzazioni continuano a scoprire nuovi modi per sfruttare la potenza dei grandi set di dati. Una delle tendenze chiave nel futuro dei Big Data è il crescente utilizzo delle tecnologie di intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML). Queste tecnologie possono essere utilizzate per automatizzare molte delle attività coinvolte nella gestione e nell'analisi dei Big Data, tra cui la pulizia dei dati, l'ingegnerizzazione delle funzionalità e la selezione dei modelli. Utilizzando AI e ML, le organizzazioni possono ridurre il tempo e gli sforzi necessari per estrarre informazioni da set di dati di grandi dimensioni e prendere decisioni e previsioni più accurate e sofisticate. Un'altra tendenza chiave nel futuro dei Big Data è la crescente importanza delle considerazioni etiche. Man mano che vengono raccolti e utilizzati sempre più dati, aumentano le preoccupazioni in merito alla privacy, alla sicurezza e all'equità. In futuro, possiamo aspettarci di vedere una maggiore enfasi sull'uso etico dei Big Data, compreso lo sviluppo di nuovi standard e regolamenti per proteggere i diritti degli individui e delle organizzazioni. Riassumere i punti chiave e l'importanza dei Big Data. In sintesi, i Big Data si riferiscono alle grandi quantità di dati generati quotidianamente da aziende, organizzazioni e individui. Questi dati sono spesso troppo grandi, complessi e dinamici per essere elaborati e analizzati utilizzando i tradizionali strumenti di analisi e gestione dei dati. I Big Data sono caratterizzati da quattro attributi chiave: volume, velocità, varietà e veridicità. Il volume si riferisce alla quantità di dati generati, la velocità si riferisce alla velocità con cui i dati vengono generati ed elaborati, la varietà si riferisce ai diversi tipi di dati generati e la veridicità si riferisce alla qualità e all'affidabilità dei dati. I potenziali vantaggi dell'utilizzo dei Big Data sono numerosi e diversificati. Analizzando set di dati di grandi dimensioni, le organizzazioni possono ottenere informazioni e prendere decisioni migliori, migliorare le operazioni e l'efficienza e migliorare le esperienze dei clienti. Inoltre, i Big Data possono essere utilizzati per scoprire nuovi modelli e tendenze, sviluppare modelli e algoritmi predittivi e supportare la ricerca e l'innovazione in un'ampia gamma di campi. Tuttavia, lavorare con i Big Data presenta anche una serie di sfide e limitazioni. Una delle sfide principali è il costo di archiviazione ed elaborazione di grandi set di dati, che può essere significativo. Inoltre, ci sono sfide tecniche associate alla gestione e all'analisi dei Big Data, inclusa la necessità di strumenti e competenze specializzati. Ci sono anche preoccupazioni etiche legate alla raccolta e all'uso dei Big Data, inclusi problemi di privacy, sicurezza e correttezza. Per gestire e analizzare i Big Data, le organizzazioni in genere utilizzano una combinazione di strumenti e tecnologie, come i database Hadoop e NoSQL. I data scientist svolgono un ruolo fondamentale nell'utilizzo di questi strumenti per estrarre informazioni e fare previsioni da grandi set di dati. Guardando al futuro, è chiaro che i Big Data continueranno a svolgere un ruolo importante nelle imprese, nelle organizzazioni e nella società nel suo complesso. Poiché la quantità di dati generati continua a crescere, la necessità di strumenti e tecnologie efficaci per la gestione e l'analisi dei Big Data non farà che aumentare. Nei prossimi anni, possiamo aspettarci di vedere ulteriori sviluppi nel campo dei Big Data, così come nuove applicazioni e innovazioni che ci aiuteranno a fare un uso migliore delle enormi quantità di dati che vengono generati ogni giorno. Grazie per aver letto il nostro post sul blog sui Big Data! Ci auguriamo che abbiate trovato le informazioni utili e interessanti. Se hai commenti o domande, non esitare a contattarci.

Sebbene i dati possano sembrare utili, possono anche essere dannosi se utilizzati in modo errato. Cosa sono i dati sintetici? Questo articolo discute la differenza tra dati sintetici e dati reali e come generare dati sintentici. Cosa sono i dati sintetici? I dati sintetici sono tutte le informazioni prodotte artificialmente che rappresentano eventi o oggetti nel mondo reale. Gli algoritmi creano dati sintetici utilizzati nei set di dati del modello per scopi di test o addestramento. I dati sintetici possono imitare i dati operativi o di produzione e aiutare ad addestrare modelli di machine learning (ML) o testare modelli matematici. I dati sintetici offrono numerosi vantaggi importanti: riducono al minimo i vincoli associati all'uso di dati regolamentati o sensibili, possono essere utilizzati per personalizzare i dati in modo che corrispondano a condizioni che i dati reali non consentono e possono essere utilizzati per generare grandi set di dati di addestramento senza richiedere etichettatura manuale dei dati. Perché i dati sintetici sono importanti? Gli sviluppatori spesso richiedono set di dati di grandi dimensioni e accuratamente etichettati durante l'addestramento dei modelli di intelligenza artificiale. Le reti neurali raggiungono una maggiore precisione se addestrate con dati più diversi. Tuttavia, potrebbe essere irrealisticamente dispendioso in termini di tempo e denaro raccogliere ed etichettare questi grandi set di dati con migliaia o addirittura milioni di oggetti. I dati sintetici possono ridurre notevolmente il costo di generazione dei dati di addestramento. Ad esempio, un'immagine di addestramento che costa $ 5 se proveniente da un servizio di etichettatura dei dati potrebbe costare solo $ 0,05 se generata artificialmente. Oltre a ridurre i costi, i dati sintetici aiutano a risolvere i problemi di privacy associati a dati potenzialmente sensibili provenienti dal mondo reale. Può anche ridurre la distorsione rispetto ai dati reali, che potrebbero non riflettere accuratamente l'intera gamma di informazioni sul mondo reale. I dati sintetici possono fornire una maggiore diversità includendo casi rari che rappresentano possibilità realistiche ma possono essere difficili da ricavare da dati autentici. Casi d'uso per dati sintetici I dati sintetici possono essere utilizzati per creare dati di addestramento per algoritmi di machine learning. Un generatore di dati sintetici può essere eseguito più volte per simulare diversi set di dati di input. Questi dati vengono elaborati utilizzando algoritmi di apprendimento automatico e convalidati utilizzando set di test. I dati sintetici possono essere generati da un data scientist in risposta alle esigenze dell'azienda. Tali set di dati sono in genere necessari per lo sviluppo e il test del modello o per la creazione di dati di addestramento per algoritmi di machine learning. Vantaggi dei dati sintetici: Ai data scientist non dovrebbe importare se i dati che utilizzano sono autentici o sintetici, purché rappresentino modelli accurati, siano equilibrati, imparziali e di alta qualità. I dati sintetici consentono l'arricchimento e l'ottimizzazione, il che consente ai data scientist di sbloccare diversi vantaggi: Qualità dei dati : oltre a essere complicati e costosi da raccogliere, i dati del mondo reale sono spesso pieni di errori, contengono imprecisioni o rappresentano un pregiudizio che può influire sulla qualità di una rete neurale. I dati sintetici garantiscono una maggiore qualità, equilibrio e varietà dei dati. I dati generati artificialmente possono riempire automaticamente i valori mancanti e applicare etichette, consentendo previsioni più accurate. Scalabilità : l'apprendimento automatico richiede enormi quantità di dati. Spesso è difficile ottenere dati rilevanti sulla scala necessaria per addestrare e testare un modello predittivo. I dati sintetici aiutano a colmare le lacune, integrando i dati del mondo reale per ottenere una scala più ampia di input. Facilità d'uso : i dati sintetici sono spesso più semplici da generare e utilizzare. Quando si raccolgono dati del mondo reale, è spesso necessario garantire la privacy, filtrare gli errori o convertire i dati da formati diversi. I dati sintetici eliminano imprecisioni e duplicati e garantiscono che tutti i dati abbiano un formato e un'etichettatura uniformi. Che cos'è un set di dati sintetico? Un set di dati sintetico è un set di dati contenente dati generati da un algoritmo o modello anziché essere generato da umani. Un utilizzo importante per i set di dati sintetici è fornire dati robusti e versatili sufficienti per scopi di formazione ML. I dati sintetici devono avere proprietà specifiche per essere utili per i modelli di machine learning come gli algoritmi di classificazione. Un set di dati sintetico può contenere dati binari, numerici, categorici o dati non strutturati come immagini e video. È importante controllare i processi casuali che generano dati basati su distribuzioni statistiche o modelli generativi, per garantire che il risultato sia sufficientemente diversificato, ma comunque realistico. I dati sintetici dovrebbero essere personalizzabili. Ad esempio, può essere utile regolare il grado di separazione delle classi per simulare problemi di classificazione più difficili o più facili. D'altra parte, altre attività come la regressione possono trarre vantaggio dalla generazione di dati utilizzando processi non lineari. Quando usare i dati sintetici? I dati sintetici dovrebbero rappresentare accuratamente i dati originali che aumentano. I dati sintetici di alta qualità possono sostituire i dati di produzione sensibili effettivi in ​​un ambiente non di produzione (ad esempio, formazione, test, analisi, sviluppo, ecc.). I dati sintetici aiutano anche i data scientist a conformarsi alle normative sulla privacy dei dati come HIPAA, GDPR, CCPA e CPA. I dati sintetici sono ideali per l'utilizzo sicuro di set di dati sensibili a scopo di formazione o test. Le aziende possono estrarre approfondimenti da tali dati senza influire sulla conformità alla privacy. I casi d'uso tipici per i dati sintetici includono: Testing : i dati di test sintetici sono più facili da generare rispetto ai dati di test basati su regole e offrono flessibilità, scalabilità e realismo. Questi dati sono essenziali per i test basati sui dati e lo sviluppo del software. Addestramento del modello AI/ML: l'addestramento del modello AI si basa sempre più su dati sintetici. La sintesi dei dati può aumentare i dati reali e sovracampionare eventi o pattern più rari, consentendo all'algoritmo di addestrarsi in modo più efficace. I dati di addestramento sintetici in genere hanno prestazioni migliori rispetto ai dati del mondo reale e sono fondamentali per la creazione di modelli di intelligenza artificiale di alta qualità. Governance : i dati sintetici aiutano a rimuovere i pregiudizi presenti nei dati del mondo reale. I dati sintetici sono utili anche per sottoporre a stress test un modello di intelligenza artificiale con punti dati che raramente si verificano nel mondo reale. I dati sintetici sono essenziali per l'intelligenza artificiale spiegabile e forniscono informazioni su come si comportano i modelli. Tipi di dati sintetici: I data scientist utilizzano dati sintetici generati casualmente per mascherare informazioni riservate pur mantenendo le caratteristiche statisticamente rilevanti dei dati originali. I dati sintetici generalmente rientrano in tre categorie principali: Completamente sintetico : non conserva nulla dei dati originali. Il programma di generazione dei dati in genere identifica le caratteristiche dei dati del mondo reale, come la densità delle caratteristiche, per stimare parametri realistici. Quindi genera in modo casuale dati basati su densità di caratteristiche stimate o utilizzando metodi generativi. Non vengono utilizzati dati reali con questa tecnica, quindi fornisce una solida protezione della privacy a scapito della veridicità dei dati. Parzialmente sintetico : sostituisce i valori di determinate funzioni selezionate con valori sintetici mantenendo alcuni dei dati reali o permuta i dati non strutturati esistenti. È anche utile per colmare le lacune nei dati originali. I data scientist utilizzano metodi basati su modelli e di imputazione per generare dati parzialmente sintetici. Per i dati strutturati soggetti a restrizioni sulla privacy, questa tecnica di solito maschera solo le caratteristiche dei dati ad alto rischio o protetti dalla privacy. Ibrido : combina dati reali e sintetici. I dati sintetici ibridi accoppiano record casuali da un set di dati reale con record sintetici ravvicinati. Offre i vantaggi di dati completamente e parzialmente sintetici, fornendo un'elevata utilità e protezione della privacy. Lo svantaggio di questo tipo di dati è il tempo di elaborazione più lungo e la memoria richiesta. Limiti dei dati sintetici: I dati sintetici offrono vantaggi convincenti, ma non è facile realizzarli. La generazione di dati sintetici richiede specialisti di intelligenza artificiale altamente qualificati che comprendano come funzionano i dati e siano in grado di utilizzare gli strumenti sofisticati che generano e analizzano i set di dati. Le organizzazioni devono anche stabilire un framework per convalidare il successo dei loro progetti di generazione di dati. Ecco alcune delle sfide coinvolte nella generazione di dati sintetici: Realismo: i dati sintetici devono riflettere accuratamente i dati originali del mondo reale. Tuttavia, i reparti aziendali, i clienti o i revisori possono anche richiedere garanzie sulla tutela della privacy. Può essere difficile generare dati realistici che non espongano dati privati ​​effettivi. D'altra parte, se i dati sintetici non sono sufficientemente accurati, non rifletteranno i modelli cruciali per il progetto di formazione o test. Gli sforzi di modellazione basati su dati non realistici non possono generare intuizioni utili. Bias : spesso si insinua nei modelli ML addestrati su set di dati generati artificialmente. Sia i dati del mondo reale che quelli sintetici possono contenere un pregiudizio intrinseco o storico. Se i dati sintetici imitano accuratamente l'originale, possono riprodurre gli stessi pregiudizi nei dati appena generati. I data scientist devono adattare i modelli ML per tenere conto dei bias e garantire che il set di dati sintetici sia più rappresentativo. Privacy : alcuni tipi di dati sintetici si basano su dati del mondo reale. Se i dati sintetici generati dal modello sono troppo simili ai dati originali, ciò potrebbe creare problemi di privacy. Ciò è particolarmente vero se i dati originali utilizzati contengono informazioni di identificazione personale (PII), che possono essere soggette a norme sulla protezione della privacy. Metodi per la generazione di dati sintetici Per generare dati sintetici, i data scientist devono creare un modello robusto che modelli un set di dati reale. Sulla base delle probabilità che determinati punti dati si verifichino nel set di dati reale, possono generare punti dati sintetici realistici. Le reti neurali sono particolarmente abili nell'apprendere una distribuzione dei dati sottostante e generalizzarla. Ciò consente a un'architettura di rete neurale di creare punti dati simili, ma non identici, ai campioni della distribuzione originale. Ecco alcune tecniche neurali all'avanguardia utilizzate per generare dati sintetici. Codificatori automatici variazionali (VAE) I VAE sono modelli generativi non supervisionati che possono apprendere la distribuzione sottostante dei dati e generare un modello complesso. Operano prendendo una distribuzione originale, trasformandola in una distribuzione latente e riportandola nello spazio originale (questo è noto come codificato-decodificato). Questo processo si traduce in un "errore di ricostruzione", che il modello mira a minimizzare. I VAE sono molto utili per i dati continui ma meno efficaci per i dati categorici. Sono inoltre limitati nella loro capacità di generare immagini o altri tipi di dati non strutturati. Generative Adversarial Network (GAN) GAN è un modello generativo supervisionato che può essere utilizzato per generare rappresentazioni realistiche e altamente dettagliate. Funziona addestrando due reti neurali, una che genera punti dati falsi (un generatore) e l'altra che mira a distinguere punti dati falsi da quelli reali (un discriminatore). Nel corso di migliaia di cicli di addestramento, il generatore diventa sempre più efficace nel generare punti dati falsi altamente realistici che possono "ingannare" il generatore. I GAN hanno particolarmente successo nella generazione sintetica di immagini, video e altri dati non strutturati. Il loro punto debole è che richiedono competenze specializzate per costruire e addestrare, e che il modello può "collassare" e iniziare a produrre un insieme limitato di punti dati falsi molto simili. Campo di radianza neurale (NeRF) NeRF è un metodo per generare nuove viste da una scena 3D parzialmente nota. L'algoritmo acquisisce una serie di immagini, le interpola e aggiunge nuovi punti di vista dello stesso oggetto. Funziona trattando la scena statica come una funzione continua a 5 dimensioni e utilizzando una rete neurale completamente connessa per prevedere il contenuto di ciascun voxel. Per ogni raggio, fornisce un volume previsto per un voxel, riempiendo così un'intera immagine mancante nella scena. NeRF è un modo molto utile per generare immagini aggiuntive e realistiche da un set di immagini esistente. I suoi punti deboli sono che è lento da addestrare, lento da rendere e potrebbe generare immagini di bassa qualità o con alias. Sono ora disponibili diversi algoritmi di rendering neurale che affrontano queste sfide. In che modo i dati sintetici possono aiutare la visione artificiale? Ecco alcuni modi in cui i dati sintetici possono essere utili per la visione artificiale. Creazione di set di dati più rapida ed economica su larga scala Può essere dispendioso in termini di tempo e proibitivo raccogliere i dati visivi desiderati dal mondo reale, garantendo al tempo stesso una diversità sufficiente. Etichettare correttamente i punti dati è essenziale perché i dati etichettati in modo errato potrebbero generare un risultato impreciso. La raccolta dei dati e i processi di etichettatura o annotazione potrebbero richiedere mesi, consumando ampie risorse aziendali. I dati sintetici generati in modo programmatico non richiedono la raccolta manuale dei dati o sforzi di annotazione. I data scientist possono impostare dati sintetici che includono le etichette e le annotazioni appropriate all'inizio. Previsione dei casi limite I set di dati del mondo reale spesso contengono uno squilibrio, perché i casi limite, che non si verificano frequentemente nella vita reale, non sono sufficientemente rappresentati. Ciò può creare distorsioni in un modello di machine learning, perché il modello potrebbe non disporre di dati sufficienti per apprendere come elaborare correttamente il caso limite. I casi limite non sono necessariamente irrilevanti: potrebbero non verificarsi molto spesso nel mondo reale, ma potrebbero essere molto significativi per il processo modellato. Se un sistema di visione artificiale apprende solo da eventi reali, potrebbe non mancare un'esposizione sufficiente a esempi di casi limite. Ad esempio, potrebbe non essere realistico esporre naturalmente le auto a guida autonoma all'intera gamma di possibili eventi sulla strada, quindi l'algoritmo potrebbe non prevedere scenari insoliti che potrebbero portare a un incidente automobilistico. Gli input sintetici, come video o immagini di incidenti automobilistici, possono includere diverse condizioni ed eventi (ad esempio, condizioni di luce e meteorologiche, tipi e numero di veicoli, ambienti). Gli algoritmi dei veicoli autonomi addestrati con diversi dati sintetici possono produrre una visione artificiale più sicura per le auto, tenendo conto di una più ampia varietà di rari eventi del mondo reale. Protezione della privacy dei dati Le leggi e i regolamenti sulla privacy dei dati possono influire sulla raccolta e l'archiviazione dei dati visivi. Il mancato rispetto di regolamenti come il GDPR può comportare gravi conseguenze legali, finanziarie o commerciali. I set di dati contenenti dati privati ​​presentano un rischio perché il loro utilizzo nei modelli di addestramento potrebbe comportare una violazione della conformità. Ad esempio, gli utenti con accesso API a un sistema di riconoscimento facciale possono estrarre immagini di volti riconoscibili e abbinarle ai nomi di persone reali, rappresentando una potenziale violazione della privacy. I dati sintetici evitano il rischio di esporre informazioni private perché non contengono informazioni reali riconducibili a persone reali. Anche se un dataset sintetico si basa su dati reali (ad esempio immagini di persone reali), può preservare le caratteristiche rilevanti dei dati originali senza utilizzare alcuna informazione identificabile, eliminando il rischio di conformità.

L'entusiasmo che circonda l'intelligenza artificiale ha raggiunto il picco e si è affievolito nel corso degli anni poiché le capacità della tecnologia sono state sopravvalutate e rivalutate. I picchi di interesse, o estati AI, vedono innovazione e investimenti. I picchi di pochissimo interesse, o inverni di IA, registrano interessi e finanziamenti ridotti. Il termine AI winter è apparso per la prima volta nel 1984 come argomento di un dibattito pubblico all'incontro annuale dell'American Association of Artificial Intelligence (AAAI). Si riferiva al clamore generato da promesse eccessive da parte degli sviluppatori, aspettative irrealisticamente elevate da parte degli utenti finali e un'ampia promozione sui media. Negli anni '50, Alan Turing stabilì arbitrariamente lo standard per quella che potrebbe essere considerata una "macchina pensante", quella che oggi alcuni potrebbero chiamare intelligenza artificiale (AI). Ha suggerito il test del gioco di imitazione in base al quale un computer dovrebbe essere indistinguibile da un essere umano. Da allora, una visione dell'IA che sostituisce l'umanità ha spesso scoraggiato nuovi finanziamenti, mentre la realtà di quanto sia lontana l'IA dal superare il test di Turing può generare delusione. Curiosità sull' IA Mi raccomando scorri usando questa barra laterale 👇 Cos'è l'inverno dell'intelligenza artificiale? L'inverno dell'intelligenza artificiale è un periodo in cui ci sono pochi investimenti e interesse per l'intelligenza artificiale. Ciò può essere causato da una serie di fattori, tra cui la mancanza di risultati o progressi nel campo o la sensazione generale che la tecnologia sia sovrastimata. Quando è stato il primo inverno dell'intelligenza artificiale? Il primo cosiddetto inverno dell'intelligenza artificiale è avvenuto negli anni '70. Era un periodo in cui i finanziamenti per la ricerca sull'IA diminuivano drasticamente e molti scienziati abbandonavano il campo. La ragione principale di ciò era che i primi sistemi di intelligenza artificiale non potevano essere all'altezza del clamore. Non erano in grado di fare altro che semplici compiti come riconoscere oggetti o comprendere semplici comandi. Ciò ha fatto perdere a molte persone la fiducia nell'intelligenza artificiale e hanno pensato che non sarebbe mai stata in grado di fare altro che questi semplici compiti. Quando è stato il secondo inverno dell'intelligenza artificiale? Il secondo inverno AI iniziò alla fine degli anni '80 e all'inizio degli anni '90. Ciò è stato causato da una serie di fattori, tra cui la crisi petrolifera, che ha portato a una diminuzione dei finanziamenti per la ricerca sull'IA. Inoltre, c'era una crescente consapevolezza che le promesse dell'IA non erano state mantenute e che la tecnologia non era sviluppata come sperato. Ciò ha portato a una diminuzione dell'interesse per l'IA e una diminuzione dei finanziamenti. Cosa ha causato gli inverni dell'intelligenza artificiale? Ci sono alcune teorie su ciò che ha causato gli inverni dell'IA. Una teoria è che i finanziamenti per la ricerca sull'IA si siano prosciugati perché le persone hanno perso interesse nel campo. Un'altra teoria è che l'inverno sia stato causato dalla mancanza di progressi nella tecnologia AI. Qualunque sia la causa, gli inverni dell'IA sono stati sicuramente una battuta d'arresto per il campo dell'Intelligenza Artificiale. Ci sarà un altro inverno dell'IA? Si parla molto nella comunità dell'IA sulla possibilità di un altro "inverno dell'IA". Questo è quando i finanziamenti e l'interesse per la ricerca sull'IA si esauriscono e il progresso si ferma. Alcune persone pensano che ci siamo già dentro, mentre altri credono che l'attuale boom dell'IA continuerà per gli anni a venire. Nessuno può dire con certezza se sta arrivando un altro inverno AI. Tuttavia, è importante essere consapevoli dei potenziali rischi e tenere d'occhio i segnali in modo da poterci preparare se dovesse accadere. Conclusione L'articolo discute la storia degli inverni dell'IA e i loro effetti sul progresso dell'intelligenza artificiale. È importante essere consapevoli di questi periodi per prepararsi e garantire che il progresso non venga interrotto durante questi periodi. Comprendendo le ragioni alla base del motivo per cui si verificano gli inverni dell'IA, possiamo sperare di evitarli in futuro e continuare a portare avanti questa incredibile tecnologia.

Ti alleni per essere in forma o forse sei un tifoso di calcio? Alcuni praticano sport per mantenere la salute e la consapevolezza, altri si divertono a guardare le partite con gli amici. Indipendentemente dal nostro stile di vita e dalle nostre preferenze, lo sport è sicuramente parte integrante della nostra realtà. Come ogni altro ambito significativo della nostra vita quotidiana e dell'economia mondiale, lo sport è inevitabilmente soggetto ai progressi tecnologici. Una delle tecnologie in più rapida crescita nell'intelligenza artificiale è la visione artificiale. La dimensione del mercato della sola visione artificiale è stata stimata a 7,04 miliardi di dollari nel 2020 e si prevede che raggiungerà i 18,13 miliardi di dollari entro il 2028. Oggi, nel 2022, l'analisi del calcio in tempo reale o le auto di F1 dotate di sensori non sono più fantasie tecnologiche lontane. In effetti, il progresso va ben oltre: le aziende più sviluppate hanno già impiegato l'intelligenza artificiale e la computer vision nello sport per affrontare diverse sfide. Dato il grande impatto che la tecnologia ha portato nello sport, non c'è dubbio che l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico continueranno a spingere in avanti questo campo. Inoltre, non c'è dubbio che tecnologie come la computer vision stiano giocando un ruolo cruciale nel cambiare il volto dello sport, con applicazioni utilizzate nell'allenamento e nell'analisi per portare le prestazioni degli atleti ai massimi livelli. Questo articolo ti elencherà i vantaggi dell'utilizzo della visione artificiale negli sport e metterà in luce alcuni affascinanti casi d'uso. Principali vantaggi della visione artificiale nello sport: La visione artificiale svolge un ruolo in ogni aspetto dello sport, dall'esperienza visiva all'allenamento al modo in cui gli arbitri prendono le decisioni. Diamo un'occhiata a quattro casi d'uso tipici nel mondo dello sport. 1. Migliorare l'esperienza dello spettatore Cosa sarebbe lo sport senza i tifosi che incitano le loro squadre ad ogni partita? Ora, grazie alla visione artificiale, le emittenti possono migliorare l'esperienza dei fan. In primo luogo, le telecamere ora sanno dove mettere a fuoco, trovando automaticamente l'azione invece di offrire semplicemente una vista panoramica dell'intero campo. In secondo luogo, i club possono monitorare i tifosi durante le partite e analizzare le loro emozioni, che possono utilizzare per creare statistiche sul coinvolgimento dei tifosi, aiutandoli a capire se hanno bisogno di migliorare l'esperienza dei tifosi. 2. Migliorare le sessioni di allenamento Per fare miglioramenti, i giocatori devono essere in grado di imparare dagli errori: i loro tanto quanto quelli degli avversari. Ecco perché l'analisi sportiva automatica e l'analisi basata sugli insight sono essenziali per il processo di allenamento. Nessuno può individuare gli errori se si allena senza un allenatore, mentre gli allenatori possono facilmente perdere dettagli importanti la prima volta. La visione artificiale può aiutarli ad analizzare le prestazioni dei giocatori. Nel frattempo, il software di riconoscimento degli oggetti può seguire un atleta ed evidenziare eventuali punti deboli nella sua tecnica. Sulla base di questo, atleti e squadre lavorano per eliminare una volta per tutte le cattive abitudini. 3. Controllo delle decisioni dell'arbitro Ripensa all'ultima volta che hai visto giocatori circondare l'arbitro, arrabbiati per una presunta decisione "cattiva". Se solo ci fosse un modo per verificare se l'arbitro ha fatto la chiamata giusta. Grazie alla visione artificiale, possiamo fare proprio questo utilizzando simulazioni 3D e ispezioni video per controllare cose come fuorigioco, out, goal e fotofinish nelle gare. Dimentica le chiamate controverse; la tecnologia è qui per garantire che ogni decisione sia quella giusta. 4. Mantenere gli atleti al sicuro Come tutti sappiamo, lo sport è un ottimo modo per mantenersi in salute, ma non è privo di rischi. Ma grazie alla visione artificiale, possiamo aiutare a prevenire gli incidenti o persino a salvare vite (ne parleremo più avanti nell'articolo su un esempio particolare). Gli algoritmi possono analizzare grandi set di dati, comprese informazioni sulla posizione del giocatore, tipo di gioco, attrezzatura utilizzata, superficie di gioco, fattori ambientali e infortuni del giocatore, quindi aiutare a migliorare il trattamento degli infortuni e la riabilitazione, consentendo in definitiva la prevenzione degli infortuni. Inoltre, comprendendo i fattori che provocano lesioni, i funzionari possono introdurre modifiche per proteggere meglio gli atleti. È interessante notare che i dati hanno influenzato le regole d'inizio della NFL, determinando una diminuzione del 38% delle commozioni cerebrali al riavvio. Dopotutto, ci saranno sempre occasioni in cui le persone non vedono tutto, o potremmo non individuare una situazione fino a quando non sarà troppo tardi. La tecnologia è spesso un passo avanti, quindi può avvisarci del pericolo e impedire che si verifichi una catastrofe. Esempi di utilizzo della visione artificiale nello sport: Abbiamo visto come la visione artificiale può migliorare l'esperienza sportiva. No, è ora di passare ad alcuni nuovi casi d'uso. Ecco sei modi in cui puoi utilizzare la visione artificiale nello sport oggi: 1. Mappatura delle posizioni degli atleti Eventi come maratone e gare ciclistiche possono coinvolgere migliaia di partecipanti. Quindi, come puoi trovare il tuo atleta preferito tra le masse? La visione artificiale può analizzare i filmati e identificare le persone in base ad attributi come il numero di maglia. Questo può anche aiutare gli organizzatori ad aggiornare automaticamente gli spettatori sui risultati. 2. Monitoraggio del giocatore in tempo reale L'analisi sportiva potrebbe aiutarti a migliorare le tue prestazioni nel prossimo evento, ma il monitoraggio in tempo reale può migliorarle immediatamente. Ad esempio, Sentio è un sistema di tracciamento dei giocatori di calcio che utilizza algoritmi di visione artificiale e apprendimento automatico. E può monitorare le prestazioni di giocatori e squadre in tempo reale collegando ogni cella nel filmato a un punto di terra univoco, rappresentato da una patch di immagine fissa. Inoltre, ogni squadra ha il proprio colore di cella, facilitando la distinzione l'una dall'altra. Un'altra applicazione utilizzata nelle partite di calcio consente agli spettatori di visualizzare statistiche di base, come il possesso di ciascuna squadra o la distanza percorsa. E tutto questo è possibile grazie al tracciamento e all'analisi in tempo reale dei dati raccolti. 3. Tracciamento della palla Se sei un appassionato di tennis, siamo sicuri che conoscerai HawkEye . La tecnologia di tracciamento della pallina è ovunque, aiutando gli arbitri di tennis a sapere da che parte della linea è caduta la pallina. Il tracciamento della palla è ora una delle applicazioni di IA sportive più popolari, offrendo due casi d'uso principali: Mostrare rotazione e direzione: aiutare gli atleti a capire in che modo la loro posizione influisce sul colpo della palla; Supportare le chiamate dell'arbitro: non sei sicuro che la palla fosse dentro o fuori? 4. Analisi degli avversari Una strategia ben ponderata è uno dei fattori più importanti per vincere. Ma come possono gli allenatori inventarne uno? Di solito si basano su filmati dei loro avversari e software come GAMEFACE possono essere d'aiuto. Il processo di analisi di GAMEFACE consiste in tre semplici passaggi: Carica il filmato della partita GAMEFACE lo analizza utilizzando l'intelligenza artificiale I report personalizzati evidenziano le informazioni chiave Il software consente agli allenatori di analizzare gli avversari, quindi formulare una strategia di partita efficace basata su dati concreti. 5. Riconoscimento dell'azione Il riconoscimento dell'azione nella visione artificiale è un problema fondamentale nell'analisi dei video sportivi. Ma può aiutare allo stesso modo allenatori, analisti e spettatori. Da un lato, offre agli allenatori un modo per valutare le prestazioni dei giocatori. Dall'altro, consente alle emittenti di seguire l'azione. Analizzando i movimenti di un atleta, gli allenatori possono migliorare la tecnica di un giocatore. Allo stesso tempo, il riconoscimento della posa aiuta gli operatori della telecamera a giudicare dove un giocatore si sposterà successivamente e a seguire l'azione in modo più accurato. 6. Prevenzione del rischio di annegamento SwimEye è un sistema di rilevamento del rischio di annegamento basato sull'intelligenza artificiale che individua i nuotatori in difficoltà e lancia l'allarme. Funziona grazie a telecamere subacquee che monitorano la piscina, utilizzando un software di riconoscimento degli oggetti per individuare i segnali di pericolo. Se le telecamere vedono qualcosa, i bagnini ricevono un avviso e possono agire immediatamente per prevenire una tragedia. Sfide e limiti della computer vision nello sport La visione artificiale negli sport dipende fortemente dai sistemi di telecamere per ottenere e successivamente elaborare filmati sportivi. In genere, diverse telecamere vengono posizionate vicino al luogo in cui si svolge l'evento, ad esempio a bordo campo di un campo di allenamento o sugli spalti di uno stadio durante una partita. L'angolazione, il posizionamento, l'hardware e altre impostazioni di tiro differiscono in modo significativo da sport a sport e persino all'interno della stessa partita. Ciò rappresenta una certa sfida per i sistemi di visione artificiale perché devono anche essere regolati e adattati a corrispondenze specifiche e stili di acquisizione di filmati. Alcune altre sfide includono: L'attrezzatura per le riprese avanzate non è disponibile per molti club sportivi e dipartimenti di analisi delle prestazioni. Le telecamere di trasmissione spesso cambiano la loro panoramica, inclinazione e zoom, il che presenta ulteriori sfide per i sistemi di elaborazione video di visione artificiale per adattarsi ai dati che cambiano dinamicamente che ricevono. In determinate circostanze, può essere difficile per i sistemi di elaborazione video di visione artificiale distinguere tra sfondo e giocatori, giocatori e oggetti, giocatori con lo stesso abbigliamento e altro ancora. La visione artificiale ha affrontato queste carenze in una certa misura. Ad esempio, i computer sono ora in grado di distinguere tra il terreno, i giocatori e altri oggetti in primo piano grazie all'elaborazione delle immagini . Oppure, gli algoritmi di segmentazione basati sul colore consentono di rilevare l'erba in base al suo colore verde, facilitando il rilevamento della zona del campo, il monitoraggio dei giocatori in movimento e l'identificazione della palla. Set di dati o dataset sportivi Per coloro che sono interessati ad approfondire l'argomento e sperimentare la visione artificiale nello sport, ecco un elenco di set di dati pubblici già pronti . 1. Set di dati di classificazione delle immagini di posa yoga Il set di dati contiene un totale di 5994 file suddivisi in 107 directory (cartelle), ciascuna delle quali rappresenta un tipo di yoga distinto. Questo set di dati può aiutare a risolvere le attività di stima della posa nelle applicazioni per lo yoga. 2. Set di dati OpenTTGames OpenTTGames è un set di dati pubblico con cinque video di formazione e sette di test per attività di visione artificiale nel tennis da tavolo. Ogni video include file di markup delle coordinate della palla, una cartella con maschere di segmentazione e un totale di 4271 eventi annotati manualmente di 3 classi: rimbalzi della palla, colpi netti ed eventi. 3. NBA SportVU Il set di dati NBA SportVU è pubblicamente disponibile su GitHub . Contiene le traiettorie dei giocatori e della palla per 631 partite della stagione NBA 2015-2016. I dati di tracciamento sono in formato JSON e ogni momento include informazioni sulle identità dei giocatori in campo, sulle identità delle squadre, sul periodo, sul cronometro di gara e sul cronometro dei 24 secondi. 4. Pose Track PoseTrack è un set di dati open source per la stima della posa umana e il tracciamento articolato in video. Con set di addestramento e test, PoseTrack copre: 1356 sequenze video 46K fotogrammi video annotati 276.000 annotazioni sulla posa del corpo 5. KTH Multiview Football Dataset II Aperto alla ricerca accademica, il KTH Multiview Football Dataset II è costituito da due set principali con dati di stima della posa della verità sul terreno 3D e 2D. Il solo set 3D include 800 time frame, catturati da 3 visualizzazioni (2400 immagini), 2 giocatori diversi e due sequenze per giocatore con 14 giunti annotati. Conclusione computer vision nello sport L'intelligenza artificiale si sta facendo strada in tutti i tipi di sport diversi, dal baseball al calcio e persino al golf. In questo articolo, abbiamo toccato alcuni dei casi d'uso più comuni della visione artificiale nello sport e illustrato esempi di applicazioni esistenti. Le attività di visione artificiale più popolari nello sport includono il monitoraggio del giocatore e della palla, la stima della posa per la prevenzione degli infortuni, la segmentazione per differenziare lo sfondo dai giocatori e altro ancora. Poiché la visione artificiale riguarda il modo in cui elabori i dati visivi, ti suggeriamo di sfruttare i set di dati sportivi pubblici e sperimentare i tuoi progetti.

Ogni dipartimento di assistenza clienti riceve migliaia di reclami ogni giorno. Il dipartimento deve identificare la natura dei reclami per agire prima su quelli più importanti. Introduzione alla classificazione dei reclami con il machine learning La classificazione dei reclami del consumatore significa classificare la natura delle lamentele segnalate dal consumatore. È utile per i dipartimenti di assistenza ai consumatori poiché ricevono migliaia di reclami ogni giorno, quindi classificarli aiuta a identificare i reclami che devono essere risolti prima per ridurre brutte recensioni oppure per non perdere clienti. Quindi, se vuoi imparare a utilizzare l'apprendimento automatico per la classificazione dei reclami dei consumatori, questo articolo fa per te. In questo articolo, ti illustreremo come classificare i reclami dei consumatori con il Machine Learning utilizzando Python. Classificare i reclami dei consumatori con python e il Machine Learning Il problema della classificazione dei reclami dei consumatori si basa sull'elaborazione del linguaggio naturale e sulla classificazione multiclasse. Per risolvere questo problema, avevamo bisogno di un set di dati contenente i reclami segnalati dai consumatori. Ho trovato un set di dati ideale per questa attività che contiene dati su: La natura del reclamo segnalato dal consumatore Il problema menzionato dal consumatore La descrizione completa del reclamo del consumatore Possiamo utilizzare questi dati per costruire un modello di Machine Learning in grado di classificare in tempo reale la natura dei reclami segnalati dai consumatori. È possibile scaricare il set di dati nella sezione Dataset, cercando "Lamentele Sample", oppure clicca quì se sei registrato. Il dataset che useremo contiene solo 10.000 record, questo perchè il file originale è molto grande, circa 1,6GB. Se ti interessa il file originale, lo puoi scaricare da quì. Nella sezione seguente, ti illustrerò il compito di classificare i reclami dei consumatori con l'apprendimento automatico utilizzando Python. Classificare i reclami dei consumatori con Python Ora iniziamo con l'attività di classificazione dei reclami dei consumatori importando le librerie Python necessarie import pandas as pd import numpy as np from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.linear_model import SGDClassifier import nltk import re from nltk.corpus import stopwords import string data = pd.read_csv("Lamentele_sample.csv") print(data.head()) Output: Unnamed: 0 Date received \ 0 2686509 2021-10-04 1 2107155 2017-01-19 2 1116803 2018-01-31 3 299024 2022-03-16 4 4251 2022-11-03 Product \ 0 Credit reporting, credit repair services, or o... 1 Student loan 2 Credit reporting, credit repair services, or o... 3 Credit reporting, credit repair services, or o... 4 Credit reporting, credit repair services, or o... Sub-product \ 0 Credit reporting 1 Federal student loan servicing 2 Credit reporting 3 Credit reporting 4 Credit reporting Issue \ 0 Improper use of your report 1 Dealing with my lender or servicer 2 Unable to get your credit report or credit score 3 Problem with a credit reporting company's inve... 4 Improper use of your report Sub-issue \ 0 Reporting company used your report improperly 1 Received bad information about my loan 2 Problem getting your free annual credit report 3 Their investigation did not fix an error on yo... 4 Reporting company used your report improperly Consumer complaint narrative 0 NaN 1 In 2009 I got married and changed my last name... 2 NaN 3 NaN 4 NaN Il set di dati contiene una colonna Unnamed: 0. Rimuoviamo la colonna usando questa riga di codice: data = data.drop("Unnamed: 0",axis=1) Ora diamo un'occhiata se il set di dati contiene valori nulli o meno: print(data.isnull().sum()) Output: Date received 0 Product 0 Sub-product 752 Issue 0 Sub-issue 2203 Consumer complaint narrative 6381 dtype: int64 Il set di dati contiene tanti valori null. Eliminerò tutte le righe contenenti valori nulli utilizzando questa riga di codice: data = data.dropna() La colonna del prodotto nel set di dati contiene le etichette. Qui le etichette rappresentano la natura dei reclami segnalati dai consumatori. Diamo un'occhiata a tutte le etichette e alla loro frequenza: print(data["Product"].value_counts()) Output: Credit reporting, credit repair services, or other personal consumer reports 1670 Debt collection 641 Credit card or prepaid card 235 Checking or savings account 175 Student loan 99 Vehicle loan or lease 82 Payday loan, title loan, or personal loan 3 Name: Product, dtype: int64 Creiamo il modello di classificazione dei reclami La colonna narrativa del reclamo del consumatore contiene la descrizione completa dei reclami segnalati dai consumatori. Pulirò e preparerò questa colonna prima di utilizzarla in un modello di Machine Learning . nltk.download('stopwords') stemmer = nltk.SnowballStemmer("english") stopword=set(stopwords.words('english')) def clean(text): text = str(text).lower() text = re.sub('\[.*?\]', '', text) text = re.sub('https?://\S+|www\.\S+', '', text) text = re.sub('<.*?>+', '', text) text = re.sub('[%s]' % re.escape(string.punctuation), '', text) text = re.sub('\n', '', text) text = re.sub('\w*\d\w*', '', text) text = [word for word in text.split(' ') if word not in stopword] text=" ".join(text) text = [stemmer.stem(word) for word in text.split(' ')] text=" ".join(text) return text data["Consumer complaint narrative"] = data["Consumer complaint narrative"].apply(clean) Ora che abbiamo pulito le lamentele, dividiamo i dati in set di addestramento e test: data = data[["Consumer complaint narrative", "Product"]] x = np.array(data["Consumer complaint narrative"]) y = np.array(data["Product"]) cv = CountVectorizer() X = cv.fit_transform(x) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y,test_size=0.33, random_state=42) Ora addestriamo il modello di Machine Learning utilizzando l'algoritmo di classificazione Stochastic Gradient Descent: sgdmodel = SGDClassifier() sgdmodel.fit(X_train,y_train) Ora, usiamo il nostro modello addestrato per fare previsioni. Ricapitolando abbiamo creato un modello che sulla base di una lamentela TESTUALE è in grado di classificare il "reparto o motivazione" della lamentela. Il set di dati è in inglese ma per farti capire meglio abbiamo tradotto input e output in italiano. user = input("Inserisci un testo: ") data = cv.transform([user]).toarray() output = sgdmodel.predict(data) print(output) Output: Inserisci un testo: ho contestato diversi account dal mio rapporto di credito con Equifax, XXXX e XXXX ho inviato un totale di 4 lettere diverse chiedendo una risposta e devo ancora essere informato che è stata avviata un'indagine per mio conto. Le lettere sono state inviate nelle seguenti date: Lettera 1: XX/XX/2020 XXXX 2: XX/XX/2020 XXXX XXXX: XX/XX/2020 XXXX XXXX: XX/XX/2020 ['Rapporti di credito, servizi di riparazione del credito o altri rapporti personali dei consumatori'] Vediamo un altro esempio: user = input("Inserisci un testo: ") data = cv.transform([user]).toarray() output = sgdmodel.predict(data) print(output) Output: Inserisci un testo: ho provato a inviare le mie controversie alle principali agenzie di credito, ma ho difficoltà a inviare le mie controversie e a correggere le informazioni inesatte sul mio rapporto di credito. ['Rapporti di credito] Quindi è così che puoi utilizzare l'apprendimento automatico per l'attività di classificazione dei reclami dei consumatori utilizzando Python. Riepilogo classificazione dei reclami con python e il Machine Learning La classificazione dei reclami dei consumatori è utile per i dipartimenti di assistenza ai consumatori poiché ricevono migliaia di reclami ogni giorno, quindi classificarli aiuta a identificare i reclami che devono essere risolti per primi per ridurre feedback negativi o per scegliere cosa ha precedenza. Spero che questo articolo sulla classificazione dei reclami dei consumatori con l'apprendimento automatico tramite Python ti sia piaciuto. Sentiti libero di porre domande preziose nella sezione commenti qui sotto.

L'Intelligenza Artificiale è un termine ampio che si riferisce allo sviluppo e all'uso di macchine che esibiscono un comportamento intelligente, in particolare attraverso il software. Introduzione Etica e IA L'intelligenza artificiale è una tecnologia che sta diventando sempre più diffusa nella nostra vita quotidiana. Si stima che entro il 2050 l'IA rappresenterà un mercato da 3,9 trilioni di dollari. L'intelligenza artificiale è sia buona che cattiva. Può essere utilizzata per migliorare la nostra vita in una miriade di modi, ma può anche portare a enormi problemi etici e legali. In questo articolo, esploreremo l'etica, la moralità e le leggi che circondano l'IA e come stanno influenzando la nostra società nel suo insieme. Qual è la differenza tra etica e moralità? La morale è un concetto che può essere compreso solo facendo riferimento a una cultura specifica, mentre l'etica è un concetto universale, e quindi può essere applicato a qualsiasi cultura. La morale è quindi un'espressione della cultura e l'etica è un principio. La moralità è un insieme di valori e principi che definiscono le azioni che sono considerate corrette o scorrette in una data società. Questi principi sono alla base della cultura della società in questione. La morale è l'espressione della cultura di una società. L'etica è un insieme di valori e principi universali che definiscono le azioni che sono considerate corrette o scorrette in tutte le società. L'etica è un principio. L'intelligenza artificiale può essere etica? Sì, l'intelligenza artificiale può essere etica. L'intelligenza artificiale può essere morale? Sì, l'intelligenza artificiale può essere morale. Quali principi etici vengono applicati nel campo dell'intelligenza artificiale? I quattro principi dell'etica sono autonomia, giustizia, beneficenza e non maleficenza. Quali sono le tre dimensioni dell'uso etico dell'IA? Le tre dimensioni dell'uso etico dell'IA sono: • Trasparenza: è essenziale che il pubblico abbia accesso ai dati, agli algoritmi e al processo decisionale dell'IA. • Equità: l'IA deve essere equa. Ciò significa che l'IA deve essere libera da pregiudizi e discriminazioni. • Responsabilità: l'IA deve essere responsabile. Ciò significa che l'IA deve essere responsabile delle sue azioni. Come si può rendere etica l'IA? L'intelligenza artificiale può essere resa etica applicando i quattro principi dell'etica (autonomia, giustizia, beneficenza e non maleficenza). Come possono essere applicati i principi dell'etica nel campo dell'intelligenza artificiale? I quattro principi etici possono essere applicati all'IA nel modo seguente: • Autonomia: questo principio richiede che l'utente sia in grado di scegliere l'uso dell'IA. • Giustizia: questo principio richiede che l'IA sia usata in modo equo. Ciò significa che l'IA deve essere libera da pregiudizi e discriminazioni. • Beneficenza: questo principio richiede che l'IA sia utilizzata a vantaggio dell'utente. • Non maleficenza: questo principio richiede che l'IA non debba danneggiare l'utente. L'uso dell'IA può essere etico senza i quattro principi dell'etica? L'uso dell'IA può essere etico senza i quattro principi dell'etica. Ad esempio, l'intelligenza artificiale può essere utilizzata per promuovere una buona salute, una buona istruzione o una buona occupazione. Questi sono usi etici dell'IA che non si basano sui quattro principi dell'etica. Qual è la differenza tra etica e legge? Etica e diritto sono due concetti distinti ma correlati. La legge è un insieme di regole e principi che definiscono le azioni che sono considerate corrette o scorrette in una data società. Questi principi sono alla base della cultura della società in questione. L'etica è un insieme di valori e principi universali che definiscono le azioni che sono considerate corrette o scorrette in tutte le società. L'etica è un principio. È possibile applicare i principi dell'etica all'uso dell'IA senza ricorrere alla legge? Sì, è possibile applicare i principi dell'etica all'uso dell'intelligenza artificiale senza l'uso della legge. Anche se con delle leggi sicuramente non si potrebbe "barare". Però le leggi come la morale non potranno mai essere universali. L'uso dell'IA può essere legale senza essere etico? Sì, l'uso dell'IA può essere legale senza essere etico. Ad esempio, l'uso dell'intelligenza artificiale può essere legale per svolgere attività non etiche. Ad esempio ogni scandalo che senti sulla compra/vendita di dati personali spesso riguarda progetti di IA. L'uso dell'IA è sempre legale? No, l'uso dell'intelligenza artificiale non è sempre legale. Ad esempio, se l'utente desidera utilizzare l'IA per uccidere un altro essere umano, l'uso dell'IA è illegale. L'uso dell'IA è sempre etico? No, l'uso dell'intelligenza artificiale non è sempre etico. Ad esempio, se l'utente desidera utilizzare l'IA per creare DeepFake e FakeNews per diffondere il panico in una piccola città, l'uso dell'IA non è etico. Quali sono i principali problemi etici legati all'uso dell'IA? I principali problemi etici legati all'uso dell'IA sono: • Bias: l'IA è prevenuta se discrimina determinati gruppi di persone. • Opacità: l'IA è opaca se non spiega le sue decisioni. • Manipolazione: l'IA è manipolativa se influenza il comportamento delle persone • Inganno: l'IA è ingannevole se dà alle persone un'impressione sbagliata. • Disinformazione: l'intelligenza artificiale è disinformativa se fornisce alle persone informazioni sbagliate. • Discriminazione: l'intelligenza artificiale è discriminatoria se discrimina determinati gruppi di persone. Da quì in poi l'articolo è stato scritto da psicologi e esperti di IA, che vogliono sottolineare e riflettere su tutti i problemi etici dell'IA. Consigliamo vivamente di LEGGERE ATTENTAMENE OGNI RIGA CHE VERRA' E' un po lungo ma ne vale la pena! Etica e IA : Privacy e sorveglianza C'è una discussione generale sulla privacy e la sorveglianza nella tecnologia dell'informazione (ad esempio, Macnish 2017; Roessler 2017), che riguarda principalmente l'accesso a dati privati ​​e dati identificabili personalmente. La privacy ha diversi aspetti ben riconosciuti, ad esempio, "il diritto a essere lasciati soli", la privacy delle informazioni, la privacy come aspetto della personalità, il controllo sulle informazioni su se stessi e il diritto alla segretezza (Bennett e Raab 2006). Gli studi sulla privacy si sono storicamente concentrati sulla sorveglianza statale da parte dei servizi segreti, ma ora includono la sorveglianza da parte di altri agenti statali, aziende e persino individui. La tecnologia è cambiata in modo significativo negli ultimi decenni mentre la regolamentazione è stata lenta a rispondere (sebbene ci sia il Regolamento (UE) 2016/679)—il risultato è una certa anarchia che viene sfruttata dai giocatori più potenti. La sfera digitale si è notevolmente ampliata: tutta la raccolta e l'archiviazione dei dati è ora digitale, le nostre vite sono sempre più digitali, la maggior parte dei dati digitali è connessa a un'unica Internet e c'è sempre più tecnologia di sensori in uso che genera dati su aspetti non digitali delle nostre vite. L'intelligenza artificiale aumenta sia le possibilità di raccolta intelligente dei dati sia le possibilità di analisi dei dati. Ciò vale sia per la sorveglianza generale di intere popolazioni che per la classica sorveglianza mirata. Inoltre, gran parte dei dati viene scambiata tra agenti, di solito a pagamento. Allo stesso tempo, controllare chi raccoglie quali dati e chi ha accesso è molto più difficile nel mondo digitale di quanto non lo fosse nel mondo analogico della carta e delle telefonate. Molte nuove tecnologie di intelligenza artificiale amplificano i problemi noti. Ad esempio, il riconoscimento facciale in foto e video consente l'identificazione e quindi la profilazione e la ricerca di individui (Whittaker et al. 2018: 15ff). Ciò continua utilizzando altre tecniche per l'identificazione, ad esempio, "impronta digitale del dispositivo", che sono comuni su Internet (a volte rivelate nella "privacy policy"). Il risultato è che "In questo vasto oceano di dati, c'è un'immagine spaventosamente completa di noi" (Smolan 2016: 1:01). Il risultato è probabilmente uno scandalo che non ha ancora ricevuto la dovuta attenzione pubblica. La scia di dati che ci lasciamo alle spalle è il modo in cui i nostri servizi "gratuiti" vengono pagati, ma non ci viene detto di quella raccolta di dati e del valore di questa nuova materia prima, e siamo manipolati per lasciare sempre più tali dati. Per le "grandi 5" aziende (Amazon, Google/Alphabet, Microsoft, Apple, Facebook), la parte principale della loro attività di raccolta dati sembra essere basata sull'inganno, sullo sfruttamento delle debolezze umane, sulla procrastinazione, sulla generazione di dipendenza e manipolazione ( Harris 2016 [OIR]). L'obiettivo principale dei social media, dei giochi e della maggior parte di Internet in questa "economia di sorveglianza" è ottenere, mantenere e indirizzare l'attenzione, e quindi la fornitura di dati. “La sorveglianza è il modello di business di Internet” (Schneier 2015). Questa economia della sorveglianza e dell'attenzione è talvolta chiamata "capitalismo della sorveglianza" (Zuboff 2019). Ha causato molti tentativi di sfuggire alla presa di queste corporazioni, ad esempio, in esercizi di "minimalismo" (Newport 2019), a volte attraverso il movimento open source, ma sembra che i cittadini di oggi abbiano perso il grado di autonomia necessario per fuggire pur continuando pienamente con la loro vita e il loro lavoro. Abbiamo perso la proprietà dei nostri dati, se "proprietà" è la giusta relazione qui. Probabilmente, abbiamo perso il controllo dei nostri dati. Questi sistemi spesso rivelano fatti su di noi che noi stessi desideriamo sopprimere o di cui non siamo a conoscenza: sanno di noi più di quanto noi stessi conosciamo. Anche solo l'osservazione del comportamento online consente di approfondire i nostri stati mentali (Burr e Christianini 2019) e la manipolazione (vedi sotto la sezione 2.2 ). Ciò ha portato a richieste di protezione dei "dati derivati" (Wachter e Mittelstadt 2019). Con l'ultima frase del suo libro bestseller, Homo Deus , Harari si interroga sulle conseguenze a lungo termine dell'IA: Cosa accadrà alla società, alla politica e alla vita quotidiana quando algoritmi non coscienti ma altamente intelligenti ci conosceranno meglio di quanto noi stessi conosciamo? I dispositivi robotici non hanno ancora svolto un ruolo importante in quest'area, ad eccezione del pattugliamento di sicurezza, ma questo cambierà una volta che saranno più comuni al di fuori degli ambienti industriali. Insieme a “Internet of things”, i cosiddetti sistemi “smart” (telefono, TV, forno, lampada, assistente virtuale, casa,…), “smart city” (Sennett 2018), e “smart governance”, sono destinati a entrare a far parte del meccanismo di raccolta dati che offre dati più dettagliati, di diverso tipo, in tempo reale, con sempre più informazioni. Le tecniche di conservazione della privacy che possono in gran parte nascondere l'identità di persone o gruppi sono ora un punto fermo standard nella scienza dei dati; includono l'anonimizzazione (relativa), il controllo degli accessi (più crittografia) e altri modelli in cui il calcolo viene eseguito con dati di input completamente o parzialmente crittografati (Stahl e Wright 2018); nel caso della "privacy differenziale", ciò viene fatto aggiungendo rumore calibrato per crittografare l'output delle query (Dwork et al. 2006; Abowd 2017). Pur richiedendo maggiori sforzi e costi, tali tecniche possono evitare molti dei problemi di privacy. Alcune aziende hanno anche visto una migliore privacy come un vantaggio competitivo che può essere sfruttato e venduto a un prezzo. Una delle maggiori difficoltà pratiche è quella di far rispettare effettivamente la regolamentazione, sia a livello dello Stato che a livello dell'individuo che ha una pretesa. Devono identificare l'entità legale responsabile, provare l'azione, forse dimostrare l'intento, trovare un tribunale che si dichiari competente... e infine ottenere che il tribunale applichi effettivamente la sua decisione. Una protezione legale consolidata di diritti come i diritti dei consumatori, la responsabilità del prodotto e altre responsabilità civili o la protezione dei diritti di proprietà intellettuale spesso mancano nei prodotti digitali o sono difficili da applicare. Ciò significa che le aziende con un background “digitale” sono abituate a testare i propri prodotti sui consumatori senza timore di responsabilità pur difendendo pesantemente i propri diritti di proprietà intellettuale. Etica e IA : Manipolazione del comportamento Le questioni etiche dell'intelligenza artificiale nella sorveglianza vanno oltre la semplice accumulazione di dati e la direzione dell'attenzione: includono l' uso di informazioni per manipolare il comportamento, online e offline, in un modo che mina la scelta razionale autonoma. Naturalmente, gli sforzi per manipolare il comportamento sono antichi, ma possono acquisire una nuova qualità quando utilizzano i sistemi di intelligenza artificiale. Data l'intensa interazione degli utenti con i sistemi di dati e la profonda conoscenza degli individui che ciò fornisce, sono vulnerabili a "spinte", manipolazioni e inganni. Con dati precedenti sufficienti, gli algoritmi possono essere utilizzati per indirizzare individui o piccoli gruppi con solo il tipo di input che potrebbe influenzare questi particolari individui. Una 'spinta' cambia l'ambiente in modo tale da influenzare il comportamento in modo prevedibile che è positivo per l'individuo, ma facile ed economico da evitare (Thaler & Sunstein 2008). C'è un pendio scivoloso da qui al paternalismo e alla manipolazione. Molti inserzionisti, operatori di marketing e venditori online utilizzeranno qualsiasi mezzo legale a loro disposizione per massimizzare i profitti, incluso lo sfruttamento di pregiudizi comportamentali, l'inganno e la generazione di dipendenza (Costa e Halpern 2019 [OIR]). Tale manipolazione è il modello di business in gran parte delle industrie del gioco d'azzardo e del gioco, ma si sta diffondendo, ad esempio, alle compagnie aeree a basso costo. Nel design dell'interfaccia su pagine Web o nei giochi, questa manipolazione utilizza i cosiddetti "modelli oscuri" (Mathur et al. 2019). In questo momento, il gioco d'azzardo e la vendita di sostanze che creano dipendenza sono altamente regolamentati, ma la manipolazione e la dipendenza online non lo sono, anche se la manipolazione del comportamento online sta diventando un modello di business fondamentale di Internet. Inoltre, i social media sono ora il luogo privilegiato per la propaganda politica. Questa influenza può essere utilizzata per guidare il comportamento di voto, come nello "scandalo" Facebook-Cambridge Analytica (Woolley e Howard 2017; Bradshaw, Neudert e Howard 2019) e, in caso di successo, può danneggiare l'autonomia degli individui (Susser, Roessler e Nissenbaum 2019). Le migliori tecnologie di "falsificazione" dell'intelligenza artificiale trasformano quelle che una volta erano prove affidabili in prove inaffidabili: questo è già accaduto a foto digitali, registrazioni audio e video. Presto sarà abbastanza facile creare (piuttosto che alterare) testo, foto e materiale video "deep fake" con qualsiasi contenuto desiderato. Presto, anche le sofisticate interazioni in tempo reale con le persone tramite SMS, telefono o video saranno simulate. Quindi non possiamo fidarci delle interazioni digitali mentre allo stesso tempo siamo sempre più dipendenti da tali interazioni. Un problema più specifico è che le tecniche di apprendimento automatico nell'IA si basano sull'addestramento con grandi quantità di dati. Ciò significa che spesso ci sarà un compromesso tra privacy e diritti sui dati rispetto alla qualità tecnica del prodotto. Ciò influenza la valutazione consequenzialista delle pratiche che violano la privacy. La politica in questo campo ha i suoi alti e bassi: le libertà civili e la protezione dei diritti individuali sono sottoposte a un'intensa pressione da parte delle lobby delle imprese, dei servizi segreti e di altre agenzie statali che dipendono dalla sorveglianza. La protezione della privacy è notevolmente diminuita rispetto all'era pre-digitale, quando la comunicazione era basata su lettere, comunicazioni telefoniche analogiche e conversazioni personali e quando la sorveglianza operava con vincoli legali significativi. Mentre il regolamento generale sulla protezione dei dati dell'UE (regolamento (UE) 2016/679) ha rafforzato la protezione della privacy, gli Stati Uniti e la Cina preferiscono una crescita con meno regolamentazione (Thompson e Bremmer 2018), probabilmente nella speranza che ciò fornisca un vantaggio competitivo. È chiaro che gli attori statali e aziendali hanno aumentato la loro capacità di invadere la privacy e manipolare le persone con l'aiuto della tecnologia AI e continueranno a farlo per promuovere i loro interessi particolari, a meno che non siano frenati dalla politica nell'interesse della società in generale. Etica e IA : Opacità dei sistemi di intelligenza artificiale L'opacità e il pregiudizio sono questioni centrali in quella che ora viene talvolta chiamata "etica dei dati" o "etica dei big data" (Floridi e Taddeo 2016; Mittelstadt e Floridi 2016). I sistemi di intelligenza artificiale per il supporto decisionale automatizzato e l'"analisi predittiva" sollevano "preoccupazioni significative sulla mancanza di un giusto processo, responsabilità, coinvolgimento della comunità e auditing" (Whittaker et al. 2018: 18ff). Fanno parte di una struttura di potere in cui "stiamo creando processi decisionali che limitano e limitano le opportunità di partecipazione umana" (Danaher 2016b: 245). Allo stesso tempo, sarà spesso impossibile per la persona interessata sapere come il sistema è arrivato a questo output, cioè, il sistema è “opaco” per quella persona. Se il sistema prevede l'apprendimento automatico, in genere sarà opaco anche per l'esperto, che non saprà come è stato identificato un modello particolare, o anche qual è il modello. Il pregiudizio nei sistemi decisionali e nei set di dati è esacerbato da questa opacità. Quindi, almeno nei casi in cui vi è il desiderio di rimuovere i pregiudizi, l'analisi dell'opacità e dei pregiudizi vanno di pari passo e la risposta politica deve affrontare entrambi i problemi insieme. Molti sistemi di intelligenza artificiale si basano su tecniche di apprendimento automatico in reti neurali (simulate) che estrarranno modelli da un determinato set di dati, con o senza soluzioni "corrette" fornite; vale a dire, supervisionato, semi-supervisionato o non supervisionato. Con queste tecniche, l'"apprendimento" cattura i pattern nei dati e questi vengono etichettati in modo che appaia utile alla decisione presa dal sistema, mentre il programmatore non sa veramente quale modelli nei dati utilizzati dal sistema. In effetti, i programmi si stanno evolvendo, quindi quando arrivano nuovi dati o viene fornito un nuovo feedback ("questo era corretto", "questo era errato"), i modelli utilizzati dal sistema di apprendimento cambiano. Ciò significa che il risultato non è trasparente per l'utente o per i programmatori: è opaco. Inoltre, la qualità del programma dipende fortemente dalla qualità dei dati forniti, seguendo il vecchio slogan “spazzatura dentro, spazzatura fuori”. Quindi, se i dati contenevano già un pregiudizio (ad esempio, i dati della polizia sul colore della pelle dei sospetti), il programma riprodurrà tale pregiudizio. Esistono proposte per una descrizione standard dei set di dati in una "scheda tecnica" che renderebbe più fattibile l'identificazione di tale distorsione (Gebru et al. 2018 [OIR]). Esiste anche una significativa letteratura recente sui limiti dei sistemi di apprendimento automatico che sono essenzialmente sofisticati filtri di dati (Marcus 2018 [OIR]). Alcuni hanno sostenuto che i problemi etici di oggi sono il risultato di "scorciatoie" tecniche che AI ​​ha preso (Cristianini di prossima pubblicazione). Esistono diverse attività tecniche che mirano all'"IA spiegabile", a partire da (Van Lent, Fisher e Mancuso 1999; Lomas et al. 2012) e, più recentemente, un programma DARPA (Gunning 2017 [OIR]). Più in generale, la domanda di un meccanismo per chiarire e articolare le strutture di potere, i pregiudizi e le influenze che gli artefatti computazionali esercitano nella società è talvolta chiamato "rendicontazione di responsabilità algoritmica". Ciò non significa che ci aspettiamo che un'intelligenza artificiale "spieghi il suo ragionamento": farlo richiederebbe un'autonomia morale molto più seria di quella che attualmente attribuiamo ai sistemi di intelligenza artificiale. Il politico Henry Kissinger ha sottolineato che c'è un problema fondamentale per il processo decisionale democratico se ci affidiamo a un sistema che è presumibilmente superiore agli umani, ma non può spiegare le sue decisioni. Dice che potremmo aver "generato una tecnologia potenzialmente dominante alla ricerca di una filosofia guida" (Kissinger 2018). Danaher (2016b) chiama questo problema “la minaccia dell'algocrazia” (adottando il precedente uso di 'algocrazia' da Aneesh 2002 [OIR], 2006). Allo stesso modo, Cave (2019) sottolinea che abbiamo bisogno di un movimento sociale più ampio verso un processo decisionale più "democratico" per evitare che l'IA sia una forza che porta a un sistema di soppressione impenetrabile in stile Kafka nella pubblica amministrazione e altrove. L'angolo politico di questa discussione è stato sottolineato da O'Neil nel suo influente libro Weapons of Math Destruction(2016) e di Yeung e Lodge (2019). Nell'UE, alcune di queste questioni sono state prese in considerazione con il (Regolamento (UE) 2016/679), che prevede che i consumatori, di fronte a una decisione basata sul trattamento dei dati, abbiano un "diritto alla spiegazione" legale— fino a che punto ciò si spinge e fino a che punto può essere applicato è controverso (Goodman e Flaxman 2017; Wachter, Mittelstadt e Floridi 2016; Wachter, Mittelstadt e Russell 2017). Zerilli et al. (2019) sostengono che potrebbe esserci un doppio standard qui, in cui chiediamo un alto livello di spiegazione per le decisioni basate sulla macchina nonostante gli esseri umani a volte non raggiungano quello standard da soli. Etica e IA : Bias nei sistemi decisionali I sistemi automatizzati di supporto alle decisioni di intelligenza artificiale e le "analisi predittive" operano sui dati e producono una decisione come "output". Questo risultato può variare dal relativamente banale al molto significativo: "questo ristorante corrisponde alle tue preferenze", "il paziente in questa radiografia ha completato la crescita ossea", "richiesta di carta di credito rifiutata", "l'organo del donatore sarà dato a un altro paziente”, “la cauzione è negata”, o “bersaglio identificato e ingaggiato”. L'analisi dei dati viene spesso utilizzata nell'"analisi predittiva" negli affari, nella sanità e in altri campi, per prevedere gli sviluppi futuri: poiché la previsione è più semplice, diventerà anche un prodotto più economico. Un uso della previsione è nella "polizia predittiva" (NIJ 2014 [OIR]), che molti temono possa portare a un'erosione delle libertà pubbliche (Ferguson 2017) perché può togliere potere alle persone il cui comportamento è previsto. Sembra, tuttavia, che molte delle preoccupazioni sulla polizia dipendano da scenari futuristici in cui le forze dell'ordine prevedono e puniscono le azioni pianificate, piuttosto che aspettare che un crimine sia stato commesso (come nel film del 2002 “Minority Report”). Una preoccupazione è che questi sistemi potrebbero perpetuare pregiudizi che erano già presenti nei dati utilizzati per impostare il sistema, ad esempio, aumentando le pattuglie di polizia in un'area e scoprendo più crimini in quell'area. Le attuali tecniche di "polizia predittiva" o "polizia guidata dall'intelligence" riguardano principalmente la questione di dove e quando le forze di polizia saranno maggiormente necessarie. Inoltre, agli agenti di polizia possono essere forniti più dati, offrendo loro un maggiore controllo e facilitando decisioni migliori, nel software di supporto del flusso di lavoro (ad esempio, "ArcGIS"). Se ciò sia problematico dipende dall'adeguato livello di fiducia nella qualità tecnica di questi sistemi e dalla valutazione degli obiettivi del lavoro di polizia stesso. Forse un recente titolo di articolo punta nella giusta direzione qui: "Etica dell'IA nella polizia predittiva: dai modelli di minaccia a un'etica della cura" (Asaro 2019). Il pregiudizio emerge tipicamente quando vengono emessi giudizi ingiusti perché l'individuo che esprime il giudizio è influenzato da una caratteristica che è effettivamente irrilevante per la questione in questione, tipicamente un preconcetto discriminatorio sui membri di un gruppo. Quindi, una forma di pregiudizio è una caratteristica cognitiva appresa di una persona, spesso non resa esplicita. La persona interessata potrebbe non essere consapevole di avere quel pregiudizio - potrebbe persino essere onestamente ed esplicitamente contraria a un pregiudizio che si scopre avere (ad esempio, attraverso il priming, cfr. Graham e Lowery 2004). Su equità vs. bias nell'apprendimento automatico, vedi Binns (2018). A parte il fenomeno sociale del bias appreso, il sistema cognitivo umano è generalmente soggetto a vari tipi di "pregiudizi cognitivi", ad esempio il "pregiudizio di conferma": gli esseri umani tendono a interpretare le informazioni come conferma di ciò in cui già credono. Si dice spesso che questa seconda forma di pregiudizio ostacoli le prestazioni nel giudizio razionale (Kahnemann 2011), sebbene almeno alcuni pregiudizi cognitivi generino un vantaggio evolutivo, ad esempio l'uso economico delle risorse per il giudizio intuitivo. C'è da chiedersi se i sistemi di intelligenza artificiale possano o debbano avere tali pregiudizi cognitivi. Una terza forma di distorsione è presente nei dati quando presentano un errore sistematico, ad esempio, "distorsione statistica". A rigor di termini, un determinato set di dati sarà imparziale solo per un singolo tipo di problema, quindi la mera creazione di un set di dati comporta il pericolo che possa essere utilizzato per un diverso tipo di problema e quindi risultare distorto per quel tipo. L'apprendimento automatico sulla base di tali dati non solo non riconoscerebbe il pregiudizio, ma codificherebbe e automatizzerebbe il "pregiudizio storico". Tale pregiudizio storico è stato scoperto in un sistema automatizzato di screening delle assunzioni su Amazon (interrotto all'inizio del 2017) che discriminava le donne, presumibilmente perché l'azienda aveva una storia di discriminazioni nei confronti delle donne nel processo di assunzione. Il "Correctional Offender Management Profiling for Alternative Sanctions" (COMPAS), un sistema per prevedere se un imputato recidiverebbe, è risultato avere lo stesso successo (accuratezza del 65,2%) di un gruppo di umani casuali (Dressel e Farid 2018) e produrre più falsi positivi e meno falsi negativi per gli imputati neri. Il problema con tali sistemi è quindi il pregiudizio più gli esseri umani che ripongono un'eccessiva fiducia nei sistemi. Le dimensioni politiche di tali sistemi automatizzati negli Stati Uniti sono indagate in Eubanks (2018). Ci sono sforzi tecnici significativi per rilevare e rimuovere i pregiudizi dai sistemi di intelligenza artificiale, ma è giusto dire che questi sono nelle fasi iniziali: vedi UK Institute for Ethical AI & Machine Learning (Brownsword, Scotford e Yeung 2017; Yeung e Lodge 2019) . Sembra che le correzioni tecnologiche abbiano i loro limiti in quanto necessitano di una nozione matematica di equità, che è difficile da trovare (Whittaker et al. 2018: 24ff; Selbst et al. 2019), così come una nozione formale di "razza" ( vedi Benthall e Haynes 2019). Una proposta istituzionale è in arrivo (Veale e Binns 2017). Etica e IA : Interazione uomo-robot L'interazione uomo-robot (HRI) è un campo accademico a sé stante, che ora presta un'attenzione significativa alle questioni etiche, alle dinamiche della percezione da entrambe le parti, e sia ai diversi interessi presenti che alla complessità del contesto sociale, inclusa la co -funzionante (ad esempio, Arnold e Scheutz 2017). Indagini utili per l'etica della robotica includono Calo, Froomkin e Kerr (2016); Royakkers e van Est (2016); Zafestas (2016); una raccolta standard di documenti è Lin, Abney e Jenkins (2017). Sebbene l'intelligenza artificiale possa essere utilizzata per manipolare gli esseri umani affinché credano e facciano cose , può anche essere utilizzato per guidare robot problematici se i loro processi o il loro aspetto implicano l'inganno, minacciano la dignità umana o violano il requisito kantiano del "rispetto per l'umanità". Gli esseri umani attribuiscono molto facilmente proprietà mentali agli oggetti ed entrano in empatia con essi, specialmente quando l'aspetto esteriore di questi oggetti è simile a quello degli esseri viventi. Questo può essere usato per ingannare gli esseri umani (o gli animali) nell'attribuire più significato intellettuale o addirittura emotivo ai robot o ai sistemi di intelligenza artificiale di quanto meritino. Alcune parti della robotica umanoide sono problematiche a questo proposito (ad esempio, i Geminoidi telecomandati di Hiroshi Ishiguro), e ci sono casi che sono stati chiaramente ingannevoli per scopi di pubbliche relazioni (ad esempio sulle capacità di "Sophia" di Hanson Robotics). Certo, alcuni vincoli abbastanza basilari dell'etica aziendale e della legge si applicano anche ai robot: sicurezza e responsabilità del prodotto o non inganno nella pubblicità. Sembra che questi vincoli esistenti si occupino di molte preoccupazioni che vengono sollevate. Ci sono casi, tuttavia, in cui l'interazione uomo-uomo ha aspetti che appaiono specificamente umani in modi che forse non possono essere sostituiti dai robot: cura, amore e sesso. Etica e IA : Esempio Robot di cura L'uso di robot nell'assistenza sanitaria per gli esseri umani è attualmente a livello di studi concettuali in ambienti reali, ma potrebbe diventare una tecnologia utilizzabile in pochi anni e ha sollevato una serie di preoccupazioni per un futuro distopico di cure disumanizzate ( A. Sharkey e N. Sharkey 2011; Robert Sparrow 2016). I sistemi attuali includono robot che supportano gli assistenti umani (p. es., nel sollevare pazienti o trasportare materiale), robot che consentono ai pazienti di fare determinate cose da soli (p. es., mangiare con un braccio robotico), ma anche robot che vengono dati ai pazienti come compagnia e conforto (es. il robot sigillo “Paro”). Uno dei motivi per cui la questione dell'assistenza è venuta alla ribalta è che le persone hanno sostenuto che avremo bisogno di robot nelle società. Questa argomentazione fa presupposti problematici, vale a dire che con una vita più lunga le persone avranno bisogno di più cure e che non sarà possibile attrarre più persone verso le professioni assistenziali. Può anche mostrare un pregiudizio sull'età (Jecker di prossima pubblicazione). Ancora più importante, ignora la natura dell'automazione, che non riguarda semplicemente la sostituzione degli esseri umani, ma consente agli esseri umani di lavorare in modo più efficiente. Non è molto chiaro se ci sia davvero un problema qui poiché la discussione si concentra principalmente sulla paura che i robot disumanizzino l'assistenza, ma i robot effettivi e prevedibili in cura sono robot di assistenza per l'automazione classica delle attività tecniche. Sono quindi "robot di cura" solo nel senso comportamentale di svolgere compiti in ambienti di cura, non nel senso che un essere umano "si prende cura" dei pazienti. Sembra che il successo di "essere curato" si basi su questo senso intenzionale di "cura", che i robot prevedibili non possono fornire. Semmai, il rischio dei robot in cura è il assenza di tale cura intenzionale, perché potrebbero essere necessari meno assistenti umani. È interessante notare che prendersi cura di qualcosa, anche di un agente virtuale, può essere positivo per l'assistente stesso (Lee et al. 2019). Un sistema che finge di preoccuparsi sarebbe ingannevole e quindi problematico, a meno che l'inganno non sia contrastato da guadagni di utilità sufficientemente ampi (Coeckelbergh 2016). Sono disponibili alcuni robot che fingono di "prendersi cura" di base (sigillo Paro) e altri sono in fase di realizzazione. Forse sentirsi accuditi da una macchina, in una certa misura, è un progresso per i prossimi pazienti. Etica e IA : Esempio Robot sessuali È stato sostenuto da diversi ottimisti tecnologici che gli esseri umani saranno probabilmente interessati al sesso e alla compagnia dei robot e si sentiranno a proprio agio con l'idea (Levy 2007). Data la variazione delle preferenze sessuali umane, compresi i giocattoli sessuali e le bambole del sesso, questo sembra molto probabile: la domanda è se tali dispositivi debbano essere fabbricati e promossi e se ci debbano essere dei limiti in quest'area delicata. Sembra essere entrato nel mainstream della "filosofia robotica" negli ultimi tempi (Sullins 2012; Danaher e McArthur 2017; N. Sharkey et al. 2017 [OIR]; Bendel 2018; Devlin 2018). Gli esseri umani hanno da tempo un profondo attaccamento emotivo agli oggetti, quindi forse la compagnia o persino l'amore con un prevedibile androide è attraente, specialmente per le persone che lottano con gli umani reali e preferiscono già cani, gatti, uccelli, un computer o un tamagotchi. Danaher (2019b) sostiene (Nyholm e Frank 2017) che queste possono essere vere amicizie, ed è quindi un obiettivo prezioso. Sembra certamente che tale amicizia possa aumentare l'utilità complessiva, anche se manca di profondità. In queste discussioni c'è una questione di inganno, dal momento che un robot non può (al momento) intendere ciò che dice o provare sentimenti per un essere umano. È noto che gli esseri umani sono inclini ad attribuire sentimenti e pensieri a entità che si comportano come se fossero senzienti, anche a oggetti chiaramente inanimati che non mostrano alcun comportamento. Inoltre, pagare per l'inganno sembra essere una parte elementare della tradizionale industria del sesso. Infine, ci sono preoccupazioni che hanno spesso accompagnato questioni di sesso, vale a dire il consenso (Frank e Nyholm 2017), preoccupazioni estetiche e la preoccupazione che gli esseri umani possano essere "corrotti" da determinate esperienze. Per quanto antiquato possa sembrare, il comportamento umano è influenzato dall'esperienza, ed è probabile che la pornografia o i robot sessuali supportino la percezione di altri esseri umani come semplici oggetti del desiderio, o addirittura destinatari di abusi, e quindi rovinino un'esperienza sessuale ed erotica più profonda. In questo senso, la "Campaign Against Sex Robots" sostiene che questi dispositivi sono una continuazione della schiavitù e della prostituzione (Richardson 2016). Etica e IA : Automazione e occupazione Sembra chiaro che l'intelligenza artificiale e la robotica porteranno a significativi guadagni di produttività e quindi di ricchezza complessiva. Il tentativo di aumentare la produttività è stato spesso una caratteristica dell'economia, sebbene l'enfasi sulla "crescita" sia un fenomeno moderno (Harari 2016: 240). Tuttavia, i guadagni di produttività attraverso l'automazione in genere significano che sono necessari meno persone per lo stesso output. Tuttavia, ciò non implica necessariamente una perdita di occupazione complessiva, poiché la ricchezza disponibile aumenta e ciò può aumentare la domanda in misura sufficiente a contrastare l'aumento della produttività. Nel lungo periodo, una maggiore produttività nelle società industriali ha portato a una maggiore ricchezza complessiva. In passato si sono verificate gravi perturbazioni del mercato del lavoro, ad esempio l'agricoltura impiegava oltre il 60% della forza lavoro in Europa e Nord America nel 1800, mentre nel 2010 impiegava ca. 5% nell'UE, e ancor meno nei paesi più ricchi (Commissione europea 2013). Nei 20 anni tra il 1950 e il 1970 il numero di lavoratori agricoli assunti nel Regno Unito è stato ridotto del 50% (Zayed e Loft 2019). Alcune di queste interruzioni portano a industrie a più alta intensità di manodopera che si spostano in luoghi con un costo del lavoro inferiore. Questo è un processo continuo. L'automazione classica ha sostituito i muscoli umani, mentre l'automazione digitale sostituisce il pensiero umano o l'elaborazione delle informazioni e, a differenza delle macchine fisiche, l'automazione digitale è molto economica da duplicare (Bostrom e Yudkowsky 2014). Potrebbe quindi significare un cambiamento più radicale nel mercato del lavoro. Quindi, la domanda principale è: gli effetti saranno diversi questa volta? La creazione di nuovi posti di lavoro e ricchezza terrà il passo con la distruzione di posti di lavoro? E anche se non è diverso , quali sono i costi di transizione e chi li sostiene? Abbiamo bisogno di apportare modifiche alla società per un'equa distribuzione dei costi e dei benefici dell'automazione digitale? Le risposte al problema della disoccupazione da parte di AI hanno spaziato dall'allarmato (Frey e Osborne 2013; Westlake 2014) al neutrale (Metcalf, Keller e Boyd 2016 [OIR]; Calo 2018; Frey 2019) all'ottimista (Brynjolfsson e McAfee 2016; Harari 2016; Danaher 2019a). In linea di principio, l'effetto dell'automazione sul mercato del lavoro sembra essere abbastanza ben compreso in quanto coinvolge due canali: (i) la natura delle interazioni tra lavoratori diversamente qualificati e le nuove tecnologie che influenzano la domanda di lavoro (ii) gli effetti di equilibrio del progresso tecnologico attraverso i conseguenti cambiamenti nell'offerta di lavoro e nei mercati dei prodotti. (Goos 2018: 362) Ciò che attualmente sembra accadere nel mercato del lavoro come risultato dell'intelligenza artificiale e dell'automazione della robotica è la "polarizzazione del lavoro" o la forma del "manubrio" (Goos, Manning e Salomons 2009): i lavori tecnici altamente qualificati sono richiesti e ben pagati, i lavori di servizio poco qualificati sono richiesti e mal pagati, ma i lavori con qualifiche medie nelle fabbriche e negli uffici, ovvero la maggior parte dei lavori, sono sotto pressione e ridotti perché sono relativamente prevedibili e molto probabilmente automatizzati (Baldwin 2019 ). Forse enormi guadagni di produttività consentiranno di realizzare l'"età del tempo libero", qualcosa che (Keynes 1930) aveva previsto che si sarebbe verificato intorno al 2030, ipotizzando un tasso di crescita dell'1% annuo. In realtà, abbiamo già raggiunto il livello da lui previsto per il 2030, ma stiamo ancora lavorando, consumando di più e inventando sempre più livelli di organizzazione. Harari spiega come questo sviluppo economico abbia permesso all'umanità di superare la fame, le malattie e la guerra, e ora miriamo all'immortalità e alla beatitudine eterna attraverso l'intelligenza artificiale, da qui il suo titolo Homo Deus (Harari 2016: 75). In termini generali, la questione della disoccupazione è una questione di come i beni in una società dovrebbero essere giustamente distribuiti. Una visione standard è che la giustizia distributiva dovrebbe essere decisa razionalmente da dietro un "velo di ignoranza" (Rawls 1971), cioè, come se non si sapesse quale posizione in una società si starebbe effettivamente assumendo (operaio o industriale, ecc.) . Rawls pensava che i principi scelti avrebbero quindi sostenuto le libertà fondamentali e una distribuzione di maggior beneficio per i membri meno avvantaggiati della società. Sembrerebbe che l'economia dell'IA abbia tre caratteristiche che rendono improbabile tale giustizia: in primo luogo, opera in un ambiente in gran parte non regolamentato in cui la responsabilità è spesso difficile da allocare. In secondo luogo, opera in mercati che hanno una caratteristica "il vincitore prende tutto" in cui i monopoli si sviluppano rapidamente. Terzo, la "nuova economia" delle industrie dei servizi digitali si basa su beni immateriali, chiamati anche "capitalismo senza capitale" (Haskel e Westlake 2017). Ciò significa che è difficile controllare le società digitali multinazionali che non fanno affidamento su un impianto fisico in una determinata località. Queste tre caratteristiche sembrano suggerire che se lasciamo la distribuzione della ricchezza alle forze del libero mercato, il risultato sarebbe una distribuzione fortemente ingiusta: E questo è davvero uno sviluppo che possiamo già vedere. Una domanda interessante che non ha ricevuto troppa attenzione è se lo sviluppo dell'IA sia sostenibile dal punto di vista ambientale: come tutti i sistemi informatici, i sistemi di intelligenza artificiale producono rifiuti molto difficili da riciclare e consumano grandi quantità di energia, soprattutto per l'addestramento dell'apprendimento automatico sistemi (e anche per il "mining" di criptovaluta). Ancora una volta, sembra che alcuni attori in questo spazio scaricano tali costi sulla società in generale. Etica e IA : Singolarità e Superintelligenza In alcuni ambienti, si ritiene che l'obiettivo dell'attuale IA sia una "intelligenza generale artificiale" (AGI), in contrasto con un'IA tecnica o "ristretta". L'AGI si distingue solitamente dalle nozioni tradizionali di IA come sistema generico e dalla nozione di "IA forte" di Searle: si può dire letteralmente che i computer dotati dei programmi giusti comprendano e abbiano altri stati cognitivi. (Searle 1980: 417) L'idea di singolarità è che se la traiettoria dell'intelligenza artificiale arriva fino a sistemi che hanno un livello umano di intelligenza, allora questi sistemi avrebbero la capacità di sviluppare sistemi di intelligenza artificiale che superano il livello umano di intelligenza, cioè sono "superintelligenti" " (vedi sotto). Tali sistemi di intelligenza artificiale superintelligenti si automigliorerebbero rapidamente o svilupperebbero sistemi ancora più intelligenti. Questa brusca svolta degli eventi dopo aver raggiunto l'IA superintelligente è la "singolarità" da cui lo sviluppo dell'IA è fuori dal controllo umano e difficile da prevedere (Kurzweil 2005: 487). La paura che "i robot che abbiamo creato conquisteranno il mondo" aveva catturato l'immaginazione umana anche prima che esistessero i computer (ad esempio, Butler 1863) ed è il tema centrale della famosa commedia di Čapek che ha introdotto la parola "robot" (Čapek 1920). Questa paura è stata inizialmente formulata da Irvin Good come una possibile traiettoria dell'IA esistente in una "esplosione di intelligenza": Si definisca una macchina ultraintelligente una macchina che può superare di gran lunga tutte le attività intellettuali di qualsiasi uomo, per quanto intelligente. Poiché la progettazione di macchine è una di queste attività intellettuali, una macchina ultraintelligente potrebbe progettare macchine ancora migliori; ci sarebbe quindi indiscutibilmente una "esplosione di intelligenza", e l'intelligenza dell'uomo sarebbe lasciata molto indietro. Quindi la prima macchina ultraintelligente è l'ultima invenzione che l'uomo abbia mai bisogno di fare, a patto che la macchina sia abbastanza docile da dirci come tenerla sotto controllo. (Buono 1965: 33) L'argomentazione ottimistica dall'accelerazione alla singolarità è enunciata da Kurzweil (1999, 2005, 2012) che sottolinea essenzialmente che la potenza di calcolo è aumentata in modo esponenziale, ovvero raddoppiando ca. ogni 2 anni dal 1970 secondo la “Legge di Moore” sul numero di transistor, e continuerà a farlo per qualche tempo in futuro. Ha predetto in (Kurzweil 1999) che entro il 2010 i supercomputer raggiungeranno la capacità di calcolo umana, entro il 2030 sarà possibile il "mind uploading" ed entro il 2045 si verificherà la "singolarità". Kurzweil parla di un aumento della potenza di calcolo che può essere acquistata a un determinato costo, ma ovviamente negli ultimi anni anche i fondi a disposizione delle aziende di intelligenza artificiale sono aumentati enormemente. Una versione comune di questo argomento (Chalmers 2010) parla di un aumento dell'"intelligenza" del sistema di intelligenza artificiale (piuttosto che della pura potenza di calcolo), ma il punto cruciale della "singolarità" rimane quello in cui l'ulteriore sviluppo dell'IA viene rilevato da Sistemi di intelligenza artificiale e accelera oltre il livello umano. Bostrom (2014) spiega in dettaglio cosa accadrebbe a quel punto e quali sono i rischi per l'umanità. La discussione è riassunta in Eden et al. (2012); Amstrong (2014); Shanhan (2015). Esistono possibili percorsi per la superintelligenza diversi dall'aumento della potenza di calcolo, ad esempio la completa emulazione del cervello umano su un computer (Kurzweil 2012; Sandberg 2013), percorsi biologici o reti e organizzazioni (Bostrom 2014: 22–51). Nonostante le ovvie debolezze nell'identificazione di "intelligenza" con potenza di elaborazione, Kurzweil sembra giusto che gli esseri umani tendano a sottovalutare il potere della crescita esponenziale. Mini-test: Se camminassi a passi in modo che ogni passo sia il doppio del precedente, partendo da un passo di un metro, quanto lontano arriveresti con 30 passi? (risposta: quasi 3 volte più lontano dell'unico satellite naturale permanente della Terra.) In effetti, la maggior parte dei progressi nell'IA è facilmente attribuibile alla disponibilità di processori che sono più veloci per gradi di grandezza, maggiore spazio di archiviazione e maggiori investimenti (Müller 2018). L'accelerazione effettiva e le sue velocità sono discusse in (Müller e Bostrom 2016; Bostrom, Dafoe e Flynn di prossima pubblicazione); Sandberg (2019) sostiene che i progressi continueranno per qualche tempo. I partecipanti a questo dibattito sono uniti dall'essere tecnofili, nel senso che si aspettano che la tecnologia si sviluppi rapidamente e porti cambiamenti ampiamente graditi, ma oltre a ciò, si dividono in coloro che si concentrano sui benefici (ad esempio, Kurzweil) e coloro che si concentrano sui rischi ( es. Bostrom). Entrambi i campi simpatizzano con le visioni “transumane” della sopravvivenza dell'umanità in una diversa forma fisica, per esempio caricata su un computer (Moravec 1990, 1998; Bostrom 2003a, 2003c). Considerano anche le prospettive di "miglioramento umano" sotto vari aspetti, inclusa l'intelligenza, spesso chiamata "IA" (aumento dell'intelligenza). È possibile che l'intelligenza artificiale futura venga utilizzata per il miglioramento umano o contribuisca ulteriormente alla dissoluzione della singola persona umana chiaramente definita. L'argomento dalla superintelligenza al rischio richiede il presupposto che la superintelligenza non implichi benevolenza, contrariamente alle tradizioni kantiane in etica che hanno sostenuto che livelli più elevati di razionalità o intelligenza andrebbero di pari passo con una migliore comprensione di ciò che è morale e una migliore capacità di agire moralmente (Gewirth 1978; Chalmers 2010: 36f). Le argomentazioni a favore del rischio derivante dalla superintelligenza affermano che razionalità e moralità sono dimensioni del tutto indipendenti - questo a volte viene esplicitamente sostenuto come una "tesi di ortogonalità" (Bostrom 2012; Armstrong 2013; Bostrom 2014: 105-109). La critica alla narrativa della singolarità è stata sollevata da varie angolazioni. Kurzweil e Bostrom sembrano presumere che l'intelligenza sia una proprietà unidimensionale e che l'insieme degli agenti intelligenti sia totalmente ordinato in senso matematico, ma nessuno dei due discute l'intelligenza a lungo nei loro libri. In generale, è corretto affermare che, nonostante alcuni sforzi, le ipotesi formulate nella potente narrativa della superintelligenza e della singolarità non sono state indagate in dettaglio. Una domanda è se una tale singolarità si verificherà mai: potrebbe essere concettualmente impossibile, praticamente impossibile o potrebbe semplicemente non accadere a causa di eventi contingenti, comprese le persone che lo impediscono attivamente. Filosoficamente, la domanda interessante è se la singolarità sia solo un "mito" (Floridi 2016; Ganascia 2017), e non sulla traiettoria dell'attuale ricerca sull'IA. Questo è qualcosa che i professionisti presumono spesso (ad esempio, Brooks 2017 [OIR]). Possono farlo perché temono il contraccolpo delle pubbliche relazioni, perché sopravvalutano i problemi pratici o perché hanno buone ragioni per pensare che la superintelligenza sia un risultato improbabile dell'attuale ricerca sull'IA (Müller di prossima pubblicazione). Questa discussione solleva la questione se la preoccupazione per la "singolarità" sia solo una narrazione sull'intelligenza artificiale immaginaria basata sulle paure umane. Ma anche se uno Questa discussione solleva la questione se la preoccupazione per la "singolarità" sia solo una narrazione sull'intelligenza artificiale immaginaria basata sulle paure umane. Ma anche se uno trova ragioni negative convincenti e la singolarità non è probabile che si verifichi, c'è ancora una possibilità significativa che uno possa rivelarsi sbagliato. La filosofia non è sulla "via sicura di una scienza" (Kant 1791: B15), e forse nemmeno l'intelligenza artificiale e la robotica (Müller 2020). Quindi, sembra che discutere del rischio di singolarità ad alto impatto abbia una giustificazione anche se si pensa che la probabilità che tale singolarità si verifichi sia molto bassa. Etica e IA : Rischio esistenziale da superintelligenza Pensare alla superintelligenza a lungo termine solleva la questione se la superintelligenza possa portare all'estinzione della specie umana, che è chiamato "rischio esistenziale" (o XRisk): i sistemi superintelligenti potrebbero avere preferenze che sono in conflitto con l'esistenza degli umani su Terra, e potrebbero quindi decidere di porre fine a quell'esistenza e, data la loro intelligenza superiore, avranno il potere di farlo (o potrebbe capitare che la pongano fine perché non gliene importa davvero). Pensare a lungo termine è la caratteristica cruciale di questa letteratura, Vi chiediamo di non pensare a un futuro vicino ( 5-10 anni) ma di aprire la mente e pensare a futuri lontani, dove noi non saremo più presenti! Se la singolarità (o un altro evento catastrofico) si verifica in 30 o 300 o 3000 anni non ha molta importanza (Baum et al. 2019). Forse esiste persino uno schema astronomico tale che una specie intelligente è destinata a scoprire l'IA a un certo punto, e quindi a provocare la propria fine. Un tale “grande filtro” contribuirebbe alla spiegazione del “paradosso di Fermi” perché non c'è segno di vita nell'universo conosciuto nonostante l'alta probabilità che emerga. Sarebbe una cattiva notizia se scoprissimo che il "grande filtro" è davanti a noi, piuttosto che un ostacolo che la Terra ha già superato. Questi problemi sono talvolta interpretati in modo più restrittivo come riguardanti l'estinzione umana (Bostrom 2013), o più in generale per quanto riguarda qualsiasi grande rischio per la specie (Rees 2018), di cui AI è solo uno (Häggström 2016; Ord 2020). Bostrom utilizza anche la categoria di “rischio catastrofico globale” per rischi sufficientemente elevati rispetto alle due dimensioni di “portata” e “gravità” (Bostrom e Ćirković 2011; Bostrom 2013). Queste discussioni sul rischio di solito non sono collegate al problema generale dell'etica sotto rischio (ad esempio, Hansson 2013, 2018). La visione a lungo termine ha le sue sfide metodologiche, ma ha prodotto un'ampia discussione: (Tegmark 2017) si concentra sull'intelligenza artificiale e sulla vita umana "3.0" dopo la singolarità, mentre Russell, Dewey e Tegmark (2015) e Bostrom, Dafoe e Flynn ( di prossima pubblicazione) esamina questioni politiche a lungo termine nell'IA etica. Diverse raccolte di articoli hanno studiato i rischi dell'intelligenza artificiale generale (AGI) e i fattori che potrebbero rendere questo sviluppo più o meno carico di rischi (Müller 2016b; Callaghan et al. 2017; Yampolskiy 2018), compreso lo sviluppo di sistemi non-agente IA (Drexler 2019). Etica e IA : Controllo della superintelligenza? In senso stretto, il "problema di controllo" è come noi umani possiamo mantenere il controllo di un sistema di intelligenza artificiale una volta che è superintelligente (Bostrom 2014: 127ff). In un senso più ampio, è il problema di come possiamo assicurarci che un sistema di intelligenza artificiale si riveli positivo secondo la percezione umana (Russell 2019); questo è talvolta chiamato "allineamento del valore". Quanto sia facile o difficile controllare una superintelligenza dipende in modo significativo dalla velocità di "decollo" di un sistema superintelligente. Ciò ha portato a una particolare attenzione ai sistemi con auto-miglioramento, come AlphaZero (Silver et al. 2018). Un aspetto di questo problema è che potremmo decidere che una certa caratteristica è desiderabile, ma poi scoprire che ha conseguenze impreviste che sono così negative che dopotutto non desidereremmo quella caratteristica. Questo è l'antico problema del re Mida che desiderava che tutto ciò che toccava si trasformasse in oro. Questo problema è stato discusso in occasione di vari esempi, come il “paperclip maximiser” (Bostrom 2003b), o il programma per ottimizzare le prestazioni scacchistiche (Omohundro 2014). Le discussioni sulla superintelligenza includono speculazioni su esseri onniscienti, i cambiamenti radicali in un "ultimo giorno" e la promessa di immortalità attraverso la trascendenza della nostra attuale forma corporea, quindi a volte hanno chiare sfumature religiose (Capurro 1993; Geraci 2008, 2010; O' Connell 2017: 160ss). Questi problemi pongono anche un noto problema di epistemologia: possiamo conoscere le vie dell'onnisciente (Danaher 2015)? I soliti oppositori si sono già presentati: una risposta caratteristica di un ateo è Le persone temono che i computer diventeranno troppo intelligenti e conquisteranno il mondo, ma il vero problema è che sono troppo stupidi e hanno già conquistato il mondo (Domingos 2015) E questo, scusateci l'arroganza ma è verissimo. L'uomo medio nelle città sviluppate dorme 8 ore, lavora 8 ore e le restanti 8 le passa a scorrere contenuti proposti da un IA. Ad oggi per l'uomo medio l' IA sceglie che prodotti compra (In base alle offerte che crea), sceglie cosa vede, sceglie che devi seguire sui social, sceglie il prestito adatto, sceglie il prezzo dell'assicurazione, sceglie addirittura tattiche di guerra e nuovi farmaci. E come si fa a pensare che l'IA non abbia già preso il sopravvento su chi non sa nemmeno cosa è? I nuovi nichilisti spiegano che una "tecno-ipnosi" attraverso le tecnologie dell'informazione è ormai diventata il nostro principale metodo di distrazione dalla perdita di significato (Gertz 2018). Entrambi gli oppositori direbbero quindi che abbiamo bisogno di un'etica per i "piccoli" problemi che si verificano con l'IA e la robotica attuali, e che c'è meno bisogno della "grande etica" del rischio esistenziale derivante dall'IA . Conclusione Etica e IA L'Intelligenza Artificiale è un campo di studi in continua evoluzione ed evoluzione. È difficile prevedere quale sarà il futuro dell'IA. Ma per garantire che l'etica e le leggi dell'IA siano in linea con il futuro, è importante comprendere lo stato attuale dell'IA. Le leggi e l'etica per l'IA vengono costantemente aggiornate mentre il campo continua a crescere e cambiare. È importante essere consapevoli di questi cambiamenti in modo da essere consapevoli di come sarà il futuro dell'IA.

IDC ha riferito che la spesa globale per le tecnologie di intelligenza artificiale raggiungerà i 97,9 miliardi di dollari entro la fine del 2023. Secondo il rapporto Emerging Jobs 2020 di LinkedIn, gli ingegneri dell'intelligenza artificiale e gli scienziati dei dati continuano a fare una buona figura come i principali ruoli lavorativi emergenti per il 2022 con il 74% annuo crescita negli ultimi 4 anni. Introduzione Data Scientist vs Ingegnere di Intelligenza Artificiale Queste statistiche mostrano che la crescita nell'implementazione di soluzioni di intelligenza artificiale sta alimentando la domanda delle competenze necessarie per renderle un successo. La scienza dei dati e l'intelligenza artificiale sono i razzi che stanno decollando nell'era post-pandemia con stipendi redditizi e vantaggi gratificanti. Non è un segreto che gli scienziati dei dati e gli ingegneri dell'intelligenza artificiale siano incoronati come i ruoli di lavoro dinamici e in più rapida crescita al mondo al momento che sono cruciali per lo sviluppo di prodotti software di intelligenza più grandi. Scienziato dei dati vs ingegnere dell'intelligenza artificiale: due ruoli lavorativi nel settore dei dati che vengono spesso utilizzati in modo intercambiabile a causa delle loro competenze sovrapposte, ma in realtà sono diversi. Un data scientist non deve essere confuso con un ingegnere di intelligenza artificiale. Sebbene ci sia un'enorme sovrapposizione di competenze, c'è una differenza tra uno scienziato di dati e un ingegnere di intelligenza artificiale, il primo è tipicamente matematico e competente nella programmazione, ma si affidano a ingegneri di intelligenza artificiale altamente qualificati per implementare i loro modelli e distribuirli nella produzione ambiente. Sia i data scientist che gli ingegneri dell'intelligenza artificiale sono ruoli professionali complementari con competenze sovrapposte che lavorano bene insieme in armonia e sono ugualmente importanti per il successo di un progetto di intelligenza artificiale. Senza troppi indugi, esploriamo e comprendiamo le differenze tra: Data Scientist vs Ingegnere di Intelligenza Artificiale Scienziato dei dati vs Ingegnere di intelligenza artificiale Chi è uno Scienziato dei dati? Un data scientist è colui che utilizza algoritmi, matematica, statistica, progettazione, programmazione, comunicazione e capacità di gestione per ricavare informazioni significative e fruibili da grandi quantità di dati e creare un impatto aziendale positivo. I data scientist utilizzano ampiamente metodi statistici, architettura distribuita, strumenti di visualizzazione e diverse tecnologie orientate ai dati come Hadoop, Spark, Python, SQL, R per raccogliere informazioni dai dati. Le informazioni estratte dai data scientist vengono utilizzate per guidare vari processi aziendali, analizzare le metriche degli utenti, prevedere potenziali rischi aziendali, valutare le tendenze del mercato e prendere decisioni migliori per raggiungere gli obiettivi organizzativi. Chi è un ingegnere di intelligenza artificiale? Dallo sviluppo di una mano robotica per risolvere il cubo di Rubik ai sistemi di riconoscimento vocale, gli ingegneri dell'intelligenza artificiale sono coloro che trasmettono l'intelletto umano alle macchine. Un ingegnere di intelligenza artificiale è responsabile della produzione di modelli autonomi intelligenti e della loro integrazione nelle applicazioni. Gli ingegneri dell'intelligenza artificiale utilizzano l'apprendimento automatico, il deep learning, i principi dell'ingegneria del software, i calcoli algoritmici, le reti neurali e la PNL per creare, mantenere e distribuire soluzioni di intelligenza artificiale end-to-end. Lavorano in collaborazione con le parti interessate aziendali per creare soluzioni di intelligenza artificiale che possono aiutare a migliorare le operazioni, la fornitura di servizi e lo sviluppo del prodotto per la redditività aziendale. Gli ingegneri di intelligenza artificiale di alcune organizzazioni sono più concentrati sulla ricerca e lavorano per trovare il modello giusto per risolvere un compito durante la formazione, il monitoraggio, e il mantenimento del modello. Scienziato dei dati vs Ingegnere di intelligenza artificiale, ruoli e responsabilità Capiamo cosa fanno un data scientist e un ingegnere di intelligenza artificiale e cosa comporta il loro ruolo lavorativo. Cosa fa uno data Scienziato dei dati? I data scientist fanno tutto bene, dalla configurazione di un server alla presentazione degli approfondimenti al consiglio di amministrazione. Ecco alcune attività principali che un data scientist esegue: Identifica i problemi aziendali e raccogli set di dati rilevanti e di grandi dimensioni per risolverli. Prepara, pulisci, trasforma ed esplora i dati prima dell'analisi. Utilizzare metodi all'avanguardia per il data mining per generare nuove informazioni. Scegli e implementa una famiglia di algoritmi di machine learning appropriata per un problema aziendale. Utilizza varie tecniche di modellazione statistica e apprendimento automatico per misurare e migliorare il risultato di un modello. Metti a punto e ottimizza gli iperparametri del modello. Utilizza vari metodi analitici e modelli di machine learning per identificare tendenze, modelli e correlazioni in set di dati di grandi dimensioni. Collabora con analisti di dati, ingegneri di intelligenza artificiale e altre parti interessate per supportare un migliore processo decisionale aziendale. Comunicare le intuizioni a vari stakeholder aziendali in modo convincente. Cosa fa un ingegnere di intelligenza artificiale? Crea e distribuisci algoritmi di intelligenza artificiale intelligenti per funzionare. Sviluppa API scalabili, flessibili e affidabili per integrare i prodotti dati e l'origine nelle applicazioni. Utilizza le tecnologie Docker per creare versioni distribuibili del modello. Costruisci l'infrastruttura come codice: assicurati che gli ambienti creati durante lo sviluppo e l'addestramento del modello possano essere facilmente replicati per la soluzione finale basata sull'intelligenza artificiale. Sviluppa e mantieni l'architettura utilizzando i principali framework di intelligenza artificiale. Utilizza strumenti come GIT e TFS per l'integrazione continua e il controllo delle versioni per tenere traccia delle iterazioni del modello e di altri aggiornamenti del codice. Testare e distribuire i modelli. Creare tutte le interfacce utente necessarie per visualizzare una vista più approfondita dei modelli. Implementa altri concetti di ingegneria del software come la distribuzione continua, la scalabilità automatica e il monitoraggio delle applicazioni. Sviluppa applicazioni MVP che incapsulano tutto, dallo sviluppo del modello al test del modello. Esamina le esigenze complessive del progetto AI. A molti in ITALIA questa distinzione tra Scienziato dei dati e Ingegnere di intelligenza artificiale non è molto chiara, per questo motivo gli esempi sono di posizioni lavorative all'estero. Scienziato dei dati vs Ingegnere di intelligenza artificiale, competenze tecniche Gli ingegneri dell'intelligenza artificiale si sovrappongono ai data scientist in termini di competenze tecniche, ad esempio, entrambi potrebbero utilizzare i linguaggi di programmazione Python o R per implementare modelli ed entrambi devono avere conoscenze matematiche e statistiche avanzate. Tuttavia, ci si aspetta che gli ingegneri dell'IA siano più altamente qualificati quando si tratta di PNL, scienze cognitive, deep learning e abbiano anche una solida conoscenza delle piattaforme di produzione come GCP, Amazon AWS, Microsoft Azure e dei servizi di intelligenza artificiale offerti da queste piattaforme per distribuire i modelli nell'ambiente di produzione. Competenze necessarie per diventare un Data Scientist: Solide basi matematiche e statistiche. Programmazione in Python e R Conoscenza di strumenti per big data come Hadoop, Spark, Pig, Hive e altri. Competenza nell'uso di SQL e nell'interrogazione di altri sistemi di gestione di database relazionali.a Strumenti di visualizzazione dei dati come Tableau, QlikView e altri. Avere una buona conoscenza delle tecniche di data mining, pulizia dei dati e gestione dei dati. Competenze necessarie per diventare un ingegnere di intelligenza artificiale: Competenza in linguaggi di programmazione come Python e R. Fondamenti di informatica e ingegneria del software Solide conoscenze matematiche e algoritmiche Valutazione dei dati e progettazione dell'architettura. Buon comando su comandi basati su Linux/Unix poiché la maggior parte dell'elaborazione nell'IA avviene su macchine basate su Linux. Conoscenza del calcolo distribuito poiché gli ingegneri dell'IA lavorano con grandi quantità di dati che non possono essere archiviati su una singola macchina. Scienze cognitive per comprendere il ragionamento umano, il linguaggio, la percezione, le emozioni e la memoria. Una visione più approfondita del processo del pensiero umano è un'abilità indispensabile per gli ingegneri dell'IA. Machine Learning, Deep learning, architetture di reti neurali, elaborazione delle immagini, visione artificiale e PNL. Conoscenza delle tecniche di elaborazione del segnale per l'estrazione di feature. Scienziato dei dati vs Ingegnere di intelligenza artificiale: in poche parole Quindi, dovresti diventare uno scienziato dei dati o un ingegnere di intelligenza artificiale? Secondo il World Economic Forum, l'intelligenza artificiale ha creato 58 milioni di nuovi posti di lavoro entro la fine del 2020 . Gli scienziati dei dati e gli ingegneri dell'intelligenza artificiale sono in ascesa e non è una sorpresa. Il New York Times ha riferito che ci sono meno di 10.000 ingegneri di intelligenza artificiale qualificati in tutto il mondo, decisamente troppo meno rispetto alla domanda riportata. Il settore soffre di un enorme divario di competenze per set di competenze basati sulla tecnologia come l'analisi dei dati, la scienza dei dati, l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale che continuano a essere richiesti. La ricerca di Livemint ha rilevato che solo il 35% dei professionisti dell'IA entra nel settore con competenze di intelligenza artificiale, mentre il 65% apprende e aggiunge l'intelligenza artificiale alle competenze che ha già acquisito. Il mercato del lavoro per i professionisti della scienza dei dati e dell'intelligenza artificiale è in piena espansione in tutto il mondo, rendendolo una scelta di carriera desiderabile. Gli ingegneri dell'intelligenza artificiale e gli scienziati dei dati sono entrambi ruoli lavorativi intrecciati e hanno il potenziale per aiutare un professionista a sfruttare gratificanti opportunità di crescita professionale.

Hai pensato di utilizzare un generatore di contenuti con IA gratuito per scrivere un email, o per scrivere l'introduzione della tua presentazione ? Gli strumenti di intelligenza artificiale sono l'ultima tendenza nella scrittura di contenuti, nei blog e nel copywriting in generale. Alcune persone come gli scrittori di contenuti potrebbero essere spaventati da questa tecnologia, ma l'intelligenza artificiale può aiutarti a creare un lavoro di alta qualità con uno sforzo minimo! Che cos'è la generazione di testo con l'intelligenza artificiale? La generazione del testo è il processo di creazione di un testo significativo e coerente in linguaggio naturale. Il testo generato può essere sotto forma di un articolo completo, un paragrafo, un breve commento, una singola frase, una domanda o un titolo. La generazione del testo può essere ottenuta in due modi: Manualmente : questo viene fatto da un esperto umano, che ha la conoscenza e l'esperienza necessarie per scrivere il testo. Automaticamente : questo viene fatto utilizzando algoritmi e apprendimento automatico. L'intelligenza artificiale è una branca dell'informatica che si concentra sullo sviluppo di algoritmi per far "pensare e agire" le macchine come gli umani. La generazione di testo con l'intelligenza artificiale è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale che si concentra sulla generazione di testo significativo utilizzando algoritmi e apprendimento automatico. L'intelligenza artificiale è stata utilizzata per generare testo sotto forma di titoli di notizie, brevi domande e risposte e persino articoli completi. Negli ultimi anni, la comunità dell'IA ha compiuto progressi significativi nello sviluppo di tecniche di generazione di testo basate sull'intelligenza artificiale. Aziende che utilizzano la generazione di testo con l'intelligenza artificiale Esistono diversi marchi che hanno utilizzato con successo l'intelligenza artificiale per generare testo sotto forma di articoli, notizie e titoli. Di seguito sono riportati alcuni dei marchi che hanno utilizzato l'intelligenza artificiale per la generazione di testo. Wikipedia : Wikipedia è un'enciclopedia online gratuita e open-source. È uno dei siti Web più popolari al mondo. La Wikipedia inglese è la Wikipedia più grande. La Wikipedia inglese contiene oltre 6 milioni di articoli scritti da 300.000 collaboratori. Gli articoli sono generati da bot che utilizzano l'intelligenza artificiale. Microsoft : Microsoft è una società tecnologica multinazionale che fornisce software, hardware e servizi basati su cloud. Microsoft utilizza l'intelligenza artificiale per generare titoli di notizie dal 2016. I titoli generati dall'intelligenza artificiale sono disponibili sul loro sito Web . Twitter : Twitter è un servizio di social networking e microblogging online che consente agli utenti di inviare e leggere post di testo fino a 280 caratteri. Twitter utilizza l'intelligenza artificiale per generare titoli per i propri tweet dal 2018. Yahoo : Yahoo è una società tecnologica multinazionale americana che fornisce servizi e prodotti relativi a Internet. Yahoo utilizza l'intelligenza artificiale per generare titoli per i propri articoli di notizie dal 2019. I titoli generati dall'intelligenza artificiale sono disponibili sul loro sito Web . Youtube : YouTube è un sito web americano di condivisione di video che presenta video generati dagli utenti. YouTube utilizza l'IA per generare titoli per i propri video dal 2019. I titoli generati dall'IA sono disponibili sul loro sito web . Suggerimenti per migliorare la generazione di testo con l'intelligenza artificiale La qualità del testo generato dall'intelligenza artificiale migliora ogni giorno. In questa sezione, discuteremo alcune delle tecniche che possono essere utilizzate per migliorare il processo di generazione del testo. Aumentare la dimensione del set di dati : la qualità del testo generato dall'intelligenza artificiale dipende dalla dimensione del set di dati utilizzato per addestrare il modello. Pertanto, l'aumento delle dimensioni del set di dati può portare a risultati migliori. Usa un modello con training preliminare : un modello con training preliminare è un modello che è stato addestrato su un set di dati di grandi dimensioni. Un modello preaddestrato può essere utilizzato per la generazione del testo. I modelli preaddestrati sono disponibili in molte lingue. Pertanto, è importante utilizzare un modello preaddestrato durante la generazione di testo in una lingua non supportata dal modello. Usa l'ultimo modello di intelligenza artificiale : ogni anno, la comunità di intelligenza artificiale sviluppa nuovi e migliori modelli di intelligenza artificiale. Pertanto, è importante utilizzare l'ultimo modello AI per generare testo. Usa un esperto umano : gli esperti umani possono essere utilizzati per valutare il testo generato dall'IA. L'esperto umano può approvare o rifiutare il testo. Il testo approvato può essere pubblicato online, mentre il testo rifiutato può essere ulteriormente migliorato utilizzando le tecniche sopra menzionate. Migliori generatori di contenuti e testo con intelligenza artificiale : Jasper Copysmith Writesonic Kafkai Article Forge Articoolo Rytr CopyAI Peppertype ora vediamoli uno per uno... 1. Jasper Jasper è un eccezionale generatore di contenuti AI con più di 52 modelli di scrittura di breve e lunga durata . Che tu stia scrivendo una biografia personale , una didascalia di una foto di Instagram, una descrizione di un prodotto Amazon o un annuncio immobiliare, Jasper può sistemarti con contenuti progettati (e dimostrati per) convertire. Il paragrafo Jasper Blog Post Intro è particolarmente utile per superare il blocco dello scrittore mentre capisci come scrivere contenuti per il tuo sito web. Dì a Jasper di cosa tratta il tuo articolo e otterrai un launchpad che ti aiuterà a immergerti in profondità nel tuo post. Con il piano Boss Mode , puoi dare istruzioni ancora più dettagliate a Jasper. Al di là dei modelli brillanti, Jasper sa che lavorare con un nuovo compagno di squadra IA può essere un po' una curva di apprendimento. Quindi il software viene fornito con un'impressionante selezione di risorse di formazione approfondite e documenti di aiuto che ti guidano attraverso il modo in cui Jasper pensa e come ottenere il meglio dal software. Prezzi: 40€ al mese , i nuovi utenti ottengono 10.000 crediti quando si iscrivono. 2. Copysmith Copysmith è progettato per aiutare i marchi e le aziende a raggiungere i loro obiettivi di contenuto. Questo scrittore di intelligenza artificiale ha oltre 30 modelli , tra cui testi dell'annuncio di Facebook , presenta te stesso, comunicato stampa dell'evento e riscrittore di contenuti. Utilizza questi modelli per creare inserzioni Facebook accattivanti, presentare te stesso e i tuoi servizi, diffondere la voce sul tuo evento e riscrivere i contenuti per una maggiore brillantezza. Con Copysmith, puoi organizzare e archiviare i tuoi contenuti in cartelle , in modo da sapere dove si trova il lavoro di ogni cliente. È anche facile testare il software, poiché puoi accedere a una prova gratuita di 3 giorni e provare tutte le funzionalità (con alcuni limiti di credito). Se utilizzi Chrome, puoi trarre vantaggio dall'utilizzo dell'estensione del browser Copysmith per Chrome . Copysmith sta inoltre implementando funzionalità collaborative al loro livello di appartenenza più alto, che consentirà ai team di lavorare insieme alla generazione di contenuti. Prezzi: A partire da 19€ , con limiti di credito. I nuovi utenti possono ottenere una prova gratuita di 3 giorni. 3. Writesonic Strumento di copywriting AI, Writesonic mira a creare una copia che coinvolga i tuoi lettori e porti a vendite e traffico per la tua attività. Fornisce due offerte di generatori di contenuti . Una selezione di modelli è orientata ai copywriter, con opzioni per scrivere pagine di destinazione, e-mail di vendita e descrizioni dei prodotti, oltre a verificare la leggibilità e la grammatica corretta. L'altro set di modelli supporta la scrittura di articoli di lunga durata e consente di redigere post di blog, riassumere il contenuto e riformulare secondo necessità. Writesonic offre anche una prova gratuita e un sistema di crediti Pay-As-You-Go per gli utenti che non sono ancora pronti a impegnarsi in un abbonamento mensile o annuale. Prezzi: A partire da 15€ al mese. Prova gratuita disponibile per i nuovi utenti. 4. Kafkai Kafkai è il più antico generatore di contenuti AI orientato specificamente alla creazione di contenuti rilevanti per la SEO. Il software funziona con un sistema di nicchia di scrittura, al contrario dei modelli tipici. Attualmente offre la scrittura di articoli in 37 nicchie , tra cui salute, sport, cani, SEO e software. Come con la maggior parte dei generatori di contenuti AI, puoi essere certo di articoli unici con Kafkai. Il punto debole, nel senso della lunghezza, è tra le 500 e le 900 parole per gli articoli generati da Kafkai. Kafkai offre una prova gratuita di 3 giorni con una garanzia di rimborso di 30 giorni . Se non sei soddisfatto della generazione di articoli sull'app Kafkai, puoi scaricare il loro plug-in WordPress e scrivere direttamente su WordPress per un flusso di lavoro più fluido. Hai bisogno di tradurre i tuoi contenuti in una lingua diversa? Kafkai può presentare il tuo lavoro in altre sette lingue. Prezzi: ‍ A partire da 27€ al mese per 100 articoli 5. Article Forge Questo strumento di scrittura AI crea contenuti SEO originali in meno di un minuto utilizzando il deep learning. Feed articolo Forgia la tua parola chiave e qualsiasi altra informazione pertinente e creerà un articolo completo di sottotitoli, immagini, video e collegamenti pertinenti. L'interfaccia di Article Forge è intuitiva da usare e ti consente di personalizzare i dettagli principali come la lunghezza dell'articolo, le parole chiave secondarie e i sottotitoli. L'obiettivo di questa intelligenza artificiale è aiutare i tuoi contenuti a posizionarsi sui motori di ricerca. La maggior parte dei generatori di contenuti AI ti consente di tradurre i contenuti generati in diverse lingue. Tuttavia, Article Forge ti consente di creare contenuti di alta qualità direttamente in un massimo di sette lingue straniere . Prezzi: 57€ al mese, fatturati mensilmente o 27€ al mese fatturati annualmente. Ti offrono anche una prova gratuita di 5 giorni e una garanzia di rimborso di 30 giorni. 6. Articoolo Articoloolo opera sulla base dell'acquisto di articoli; i lettori pagano per generare un numero fisso di articoli al mese o piano . Dopo aver inserito la parola chiave, il software genera un breve articolo, in genere inferiore a 500 parole. Se ti piace lavorare con i modelli, nota che non ce ne sono da trovare con questo programma. Con Articoolo invece puoi creare nuovi articoli, riscrivere vecchi articoli, generare titoli, riassumere articoli e trovare immagini e citazioni a supporto dei tuoi articoli . Gli utenti di WordPress apprezzeranno il plugin WordPress di Articoolo che consente un processo di creazione e condivisione senza soluzione di continuità. Prezzi: da 19€ per 10 articoli (nessun limite di utilizzo) e gli abbonamenti mensili partono da 29€ per 30 articoli. 7. Rytr Rytr è un semplice assistente alla scrittura e generatore di contenuti con oltre 30 modelli e casi d'uso. Ha lo scopo di aiutare i copywriter e i marketer dei contenuti a generare testi per annunci, pagine di destinazione, descrizioni di prodotti e altro ancora. Con Rytr, puoi regolare il tono in modo che suoni perfettamente scegliendo tra oltre 20 toni di scrittura disponibili . Ti consente inoltre di scrivere per un pubblico più ampio consentendo l'input in oltre 25 lingue. Durante la scrittura, puoi chiedere a Rytr di espandere, accorciare o riformulare le frasi. Se desideri portare i tuoi contenuti direttamente da Rytr al tuo CMS preferito, puoi sfruttare le ampie opzioni di formattazione per rendere il tuo testo più leggibile. Per assicurarti che i tuoi contenuti rimangano originali al 100%, utilizza il controllo antiplagio di Rytr per una rapida revisione. Prezzi: Piano gratuito disponibile. Il premio costa $ 29 al mese e $ 290 all'anno. 8. CopyAI CopyAI è un altro popolare software di scrittura di intelligenza artificiale. Con oltre 90 strumenti per la scrittura di contenuti e il copywriting , non c'è da meravigliarsi che lo strumento abbia oltre 1 milione di utenti. Questo software ha anche diversi modelli ciascuno per post di blog, contenuti di social media, e-mail, copia di siti Web, case study, video, contenuti aziendali generali e persino modelli per divertimento. Con pochissimi input da parte dell'utente, CopyAI può generare rapidamente contenuti e testi unici che seguono le migliori pratiche di scrittura e marketing. Ad esempio, il modello First Draft Wizard richiede solo un titolo del blog, parole chiave, l'obiettivo del post del blog e una selezione del tono di voce. L'intelligenza artificiale quindi crea uno schema del post sul blog, genera punti di discussione per ogni intestazione e quindi scrive il contenuto su ciascuno di quei punti. CopyAI, che è disponibile in oltre 25 lingue , ha anche un editor di lunga durata e consente progetti illimitati in modo da poter tenere insieme i contenuti AI correlati. Prezzi: CopyAI ha un piano gratuito che va bene per un utilizzo leggero o per testare lo strumento prima di decidere se vuoi essere pagato o meno. Per quanto riguarda i suoi piani a pagamento, i prezzi partono da $ 49 al mese. 9. Peppertype L'ultimo è Peppertype, che è stato creato da uno dei più grandi mercati di contenuti del mondo: Pepper Content. Utilizzando GPT-3, questo assistente alla scrittura AI aiuta con la generazione di idee per i contenuti e tutti i tipi di contenuti e copie. Con quasi 50 modelli tra cui scegliere, può aiutarti a scrivere di tutto, dalle biografie personali e le descrizioni dei video di Youtube alle descrizioni dei prodotti e Quora Answers. Sebbene questo strumento fornisca risultati concisi ed è, quindi, il migliore per la scrittura in forma breve come la copia pubblicitaria, ha alcuni modelli utili anche per il lavoro in forma lunga. Ad esempio, i modelli Content Rewriter, Content Expander e Content Simplifier possono essere utili durante l'aggiornamento del contenuto esistente. Inoltre, Paragraph Writer e Blog Heading Expander possono aiutarti a creare post di blog, articoli, case study, white paper e molto altro sezione per sezione. Un vantaggio di Peppertype sono le sue caratteristiche di squadra. Molti autori di intelligenza artificiale limitano la possibilità di aggiungere utenti a piani di livello superiore e/o costringono tutti gli utenti a condividere un limite di una singola parola. Questo strumento, tuttavia, consente utenti aggiuntivi anche sul suo piano Starter e ogni utente può generare fino a 50.000 parole al mese . Inoltre, nel piano di crescita, ci sono ancora più funzionalità di collaborazione come la condivisione dei risultati e il controllo degli accessi. Prezzi: Il prezzo di Peppertype parte da 35€ al mese. Il suo piano di livello intermedio ha un prezzo di 199€ al mese e, per le funzionalità aziendali, puoi richiedere prezzi personalizzati. Qualche considerazione finale sui migliori generatori di contenuti e testo con intelligenza artificiale IA gratis Certo, non tutti i contenuti o le copie possono essere pronti per la pubblicazione o addirittura completamente redatti in 10 minuti. Dovresti sempre controllare i contenuti AI e potresti anche voler modificare o aggiungere agli output. Tuttavia, un assistente alla scrittura di intelligenza artificiale come Jasper può darti un punto di partenza e un vantaggio tanto necessari con la creazione di contenuti. Ricorda solo che gli scrittori di intelligenza artificiale lavorano con te , non contro di te o al posto tuo . Rendono il lavoro più veloce e ampliano i tuoi orizzonti.

Lo scopo di questo articolo è mostrare lo stipendio medio di un data scientist in Italia e quanto questa cifra sia cambiata negli ultimi anni. Introduzione su Quanto guadagna un data scientist in Italia Il termine “data scientist” è un termine molto generico e molto impreciso. La definizione di data scientist si sta evolvendo e ci sono diversi approcci a questo concetto. In questo articolo, il data scientist sarà definito come una persona che si occupa di dati, ha un background informatico ed è in grado di utilizzare strumenti statistici per estrarre informazioni dai dati. Lo stipendio medio di un data scientist è un argomento molto importante. In Italia, lo stipendio medio di un data scientist è cresciuto molto velocemente negli ultimi anni. Il primo problema è che è molto difficile conoscere lo stipendio medio di un data scientist perché non esiste un database di tutti i data scientist con i loro relativi stipendi. E molte aziende non vogliono rivelare quanto pguadagano i loro data scientist L'unica fonte di dati sullo stipendio dei data scientist in Italia è l'indagine sugli stipendi dell'Istituto italiano di statistica (ISTAT). L'Indagine salariale ISTAT raccoglie gli stipendi di circa 600000 persone che lavorano in Italia. L'indagine salariale suddivide gli stipendi dei lavoratori in 10 diverse categorie, dalla più bassa alla più alta. Nel sondaggio, un data scientist potrebbe essere classificato nella 6° categoria, che comprende gli stipendi compresi tra 18000 e 43000 euro. Il sondaggio mostra che lo stipendio di un data scientist in Italia è aumentato negli ultimi 10 anni del 22%. Chi è il data scientist? I data scientist sono persone che hanno un background informatico e sono in grado di utilizzare strumenti statistici per estrarre informazioni dai dati. Il lavoro di un data scientist non è un singolo compito, ma un insieme di compiti diversi. Il primo compito di un data scientist è raccogliere dati. Il data scientist raccoglie i dati da molte fonti diverse. Il data scientist deve verificare la qualità dei dati. Il secondo compito di un data scientist è pulire i dati. Il data scientist deve verificare la qualità dei dati, rimuovere i valori anomali, correggere gli errori, controllare la coerenza dei dati e assicurarsi che tutti i dati siano nello stesso formato. Il terzo compito di un data scientist è organizzare i dati. Il data scientist deve organizzare i dati in modo che possano essere utilizzati da strumenti statistici. Il quarto compito di un data scientist è esplorare i dati. Il data scientist deve esplorare i dati e utilizzare strumenti statistici per estrarre informazioni dai dati. Il quinto compito di un data scientist è analizzare i dati. Il data scientist deve analizzare i dati ed estrarre informazioni dai dati significanti per lo sviluppo di modelli e previsioni. Il sesto compito di un data scientist è creare uno o più modelli per tentare di fare previsioni o cercare correlazioni. Il settimo compito di un data scientist è comunicare i risultati. Il data scientist deve comunicare i risultati al cliente e spiegarli alle persone che utilizzeranno i dati. L'ottavo compito di un data scientist è gestire il progetto. Il data scientist deve gestire il progetto e gestire le persone coinvolte nel progetto. Quanto guadagna un data scientist in Italia? Lo stipendio medio di un data scientist in Italia è di circa 35000 euro all'anno. Ma questo può variare molto in base agli anni di esperienza, titoli di studi e dimensioni dell'azienda. Lo stipendio medio di un data scientist è cresciuto negli ultimi 10 anni del 22%. Se andiamo però a vedere ricerche su campioni più piccoli, notiamo che attualmente un data scientist in Italia guadagna di media : Quindi ricapitolando , in Italia non ci sono dati ufficiali sullo stipendio medio dei data scientist, ma ci sono molti studi che lo stimano. In particolare, nel 2022, lo stipendio dei data scientist in Italia è stato stimato intorno ai 35.000 euro. I data scientist sono solitamente assunti nel settore IT, che è un settore importante in Italia. Tuttavia, non sono assunti solo in questo settore. I data scientist sono assunti in tutti i settori, dalla pubblica amministrazione alle aziende private, dagli ospedali alle università. Quanto guadagna un senior data scientist in Italia? Lo stipendio medio per un data scientist in Italia è di € 35.000 all'anno o € 17,95 all'ora. Lo stipendio annuo per le posizioni junior data scientist è di € 32.250, mentre i dipendenti senior data scientist possono guadagnare fino a € 70.500. Quanto guadagna un data scientist fuori dall'Italia? "Negli Stati Uniti, lo stipendio medio per i data scientist è di 43.400 dollari, mentre lo stipendio medio per un ingegnere informatico è di 38.000 dollari". "In India, lo stipendio medio per i data scientist è di 11.000 dollari, mentre lo stipendio medio per un ingegnere informatico è di 9.800 dollari". "In Cina, lo stipendio medio per i data scientist è di 2.800 dollari, mentre lo stipendio medio per un ingegnere informatico è di 2.500 dollari". "In Germania, lo stipendio medio per i data scientist è di 28.800 euro, mentre lo stipendio medio per un ingegnere informatico è di 25.500 euro". "In Francia, lo stipendio medio per i data scientist è di 33.000 euro, mentre lo stipendio medio per un ingegnere informatico è di 30.000 euro". "In Spagna, lo stipendio medio per i data scientist è di 29.200 euro, mentre lo stipendio medio per un ingegnere informatico è di 25.500 euro". "In Giappone, lo stipendio medio per i data scientist è di 45.500 euro, mentre lo stipendio medio per un ingegnere informatico è di 35.000 euro". "In Brasile, lo stipendio medio per i data scientist è di 19.000 dollari, mentre lo stipendio medio per un ingegnere informatico è di 17.000 dollari". "In Corea del Sud, lo stipendio medio per i data scientist è di 26.500 dollari, mentre lo stipendio medio per un ingegnere informatico è di 24.500 dollari". "In Australia, lo stipendio medio per i data scientist è di 51.000 dollari, mentre lo stipendio medio per un ingegnere informatico è di 45.000 dollari".

Un sistema di raccomandazione è un'applicazione popolare della Data Science. Quasi tutti i siti Web popolari che visiti utilizzano sistemi di raccomandazione. Come suggerisce il nome, un sistema di raccomandazione di notizie è un'applicazione che consiglia articoli di notizie in base alle notizie che un utente sta già leggendo. Quindi, se vuoi imparare come creare un sistema di raccomandazione di notizie, questo articolo è per te. In questo articolo, ti illustrerò come creare un sistema di raccomandazione di notizie utilizzando Python. Introduzione ai sistemi di raccomandazione Negli ultimi decenni, con l'ascesa di Youtube, Amazon, Netflix e molti altri servizi web simili, i sistemi di raccomandazione hanno preso sempre più posto nelle nostre vite. Dall'e-commerce (suggerire agli acquirenti articoli che potrebbero interessarli) alla pubblicità online (suggerire agli utenti i contenuti giusti, abbinandoli alle loro preferenze), i sistemi di raccomandazione sono oggi inevitabili nei nostri viaggi online quotidiani. In modo molto generale, i sistemi di raccomandazione sono algoritmi volti a suggerire elementi rilevanti agli utenti (oggetti come film da guardare, testo da leggere, prodotti da acquistare o qualsiasi altra cosa a seconda dei settori). I sistemi di raccomandazione sono davvero critici in alcuni settori in quanto possono generare un'enorme quantità di entrate quando sono efficienti o anche essere un modo per distinguersi in modo significativo dalla concorrenza. A riprova dell'importanza dei sistemi di raccomandazione, possiamo ricordare che, alcuni anni fa, Netflix ha organizzato una sfida (il "premio Netflix") in cui l'obiettivo era quello di produrre un sistema di raccomandazione che funzionasse meglio del proprio algoritmo con un premio di 1 milione di dollari da vincere. Come funziona un sistema di raccomandazione delle notizie? Quando visiti un sito Web, consiglia contenuti simili in base a ciò che stai già guardando o leggendo. La raccomandazione del contenuto basata sul contenuto che l'utente sta già consumando è una tecnica per creare un sistema di consigli noto come filtro basato sul contenuto. Tutti i siti Web di notizie popolari utilizzano sistemi di raccomandazione basati sui contenuti progettati per trovare somiglianze tra le notizie che stai leggendo e altri articoli di notizie sul loro sito Web per consigliare gli articoli di notizie più simili. Spero che ora tu abbia capito come funziona un sistema di raccomandazione delle notizie. Nella sezione seguente, ti illustrerò come creare un sistema di raccomandazione di notizie utilizzando il linguaggio di programmazione Python. Creare un sistema di raccomandazione notizie con Python Il set di dati che sto usando per creare un sistema di raccomandazione di notizie è di Microsoft. Poiché i dati richiedevano molta pulizia e preparazione, ho scaricato i dati e li ho preparati per creare un sistema di consigli basato sul contenuto. Ora iniziamo con l'importazione delle librerie Python necessarie e del set di dati di cui abbiamo bisogno per costruire un sistema di raccomandazione delle notizie: import numpy as np import as pd from sklearn.feature_extraction import text from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity import plotly.express as px import plotly.graph_objects as go Nel caso non hai installato queste librerie in locale lancia questo comando sul terminale. #per python pip install numpy pandas sklearn plotly #per python >= 3 pip install numpy pandas sklearn plotly #per google colab pip install numpy pandas sklearn plotly ora carichiamo i dati data = pd.read_csv("/content/News.csv") print(data.head()) Output: ID News Category Title \ 0 N88753 lifestyle The Brands Queen Elizabeth, Prince Charles, an... 1 N45436 news Walmart Slashes Prices on Last-Generation iPads 2 N23144 health 50 Worst Habits For Belly Fat 3 N86255 health Dispose of unwanted prescription drugs during ... 4 N93187 news The Cost of Trump's Aid Freeze in the Trenches... Summary Unnamed: 4 Unnamed: 5 \ 0 Shop the notebooks, jackets, and more that the... NaN NaN 1 Apple's new iPad releases bring big deals on l... NaN NaN 2 These seemingly harmless habits are holding yo... NaN NaN 3 NaN NaN NaN 4 Lt. Ivan Molchanets peeked over a parapet of s... NaN NaN Unnamed: 6 Unnamed: 7 0 NaN NaN 1 NaN NaN 2 NaN NaN 3 NaN NaN 4 NaN NaN Non molto chiaro , ma abbiamo 4 colonne : ID News Categoria Titolo Riepilogo Diamo un'occhiata alle categorie di notizie in questo set di dati: categories = data["News Category"].value_counts() label = categories.index counts = categories.values figure = px.bar(data, x=label, y = counts, title="Types of News Categories") figure.show() Output: Esistono due modi per creare un sistema di raccomandazioni utilizzando questo set di dati: Se scegliamo la colonna Categoria notizie come feature che utilizzeremo per trovare somiglianze, i consigli potrebbero non aiutare ad attirare l'attenzione dell'utente per un periodo di tempo più lungo. Supponiamo che un utente stia leggendo notizie sugli sport in base a una partita di cricket e riceva consigli su altri sport come il wrestling, l'hockey, il calcio ecc., che potrebbero essere inappropriati in base al contenuto che l'utente sta leggendo. L'altro modo è utilizzare il titolo o il riepilogo come funzionalità per trovare somiglianze. Fornirà consigli più accurati poiché il contenuto consigliato sarà basato sul contenuto che l'utente sta già leggendo. Quindi possiamo utilizzare il titolo o il riepilogo dell'articolo di notizie per trovare somiglianze con altri articoli di notizie. Qui userò la colonna del titolo. Se desideri utilizzare la colonna di riepilogo, elimina prima le righe con valori nulli, poiché la colonna di riepilogo contiene più di 5000 valori nulli. Di seguito è riportato come possiamo trovare somiglianze tra gli articoli di notizie convertendo i testi della colonna del titolo in vettori numerici e quindi trovando somiglianze tra i vettori numerici utilizzando l'algoritmo di similarità del coseno: feature = data["Title"].tolist() tfidf = text.TfidfVectorizer(input=feature, stop_words="english") tfidf_matrix = tfidf.fit_transform(feature) similarity = cosine_similarity(tfidf_matrix) Ora imposterò la colonna del titolo come indice dei dati in modo da poter cercare consigli sui contenuti fornendo il titolo come input: indices = pd.Series(data.index, index=data['Title']).drop_duplicates() Di seguito è riportato come creare un sistema di suggerimenti per le notizie: def news_recommendation(Title, similarity = similarity): index = indices[Title] similarity_scores = list(enumerate(similarity[index])) similarity_scores = sorted(similarity_scores, key=lambda x: x[1], reverse=True) similarity_scores = similarity_scores[0:10] newsindices = [i[0] for i in similarity_scores] return data['Title'].iloc[newsindices] Ora vediamo come usare questa magica funzione per ottenere suggerimenti sulla base di un titolo dato come input : print(news_recommendation("Walmart Slashes Prices on Last-Generation iPads")) Output: 1 Walmart Slashes Prices on Last-Generation iPads 2132 CEO slashes own salary to pay employees $70K 9377 Meet the Next Generation of Texas Pit Masters 15042 Gas Prices Drop Across Michigan 4511 Next-generation Kia Optima spied for the first... 6108 Six pack abs are the biggest scam of our gener... 10469 Kirby Corp. profits rise as it slashes manufac... 3131 NASA to show world next generation spacesuit d... 5240 10 Amazing Things at Walmart You Can't Buy Any... 7261 How To Judge The Prices Of Collector Cars Name: Title, dtype: object Ecco come puoi creare un sistema di raccomandazione di notizie usando il linguaggio di programmazione Python. Riepilogo su come Creare un sistema di raccomandazione notizie con Python Tutti i siti Web di notizie popolari utilizzano sistemi di raccomandazione basati sui contenuti progettati per trovare somiglianze tra le notizie che stai leggendo e altri articoli di notizie sul loro sito Web per consigliare gli articoli di notizie più simili. Spero che questo articolo ti sia piaciuto su come creare un sistema di raccomandazione di notizie usando Python. Sentiti libero di porre domande preziose nella sezione commenti qui sotto.

Cosa è un chatBot ? Un chatbot è un software per computer che utilizza l'intelligenza artificiale (AI) per conversare con le persone, tramite input audio o di testo. I chatbot sono creati dai programmatori per replicare realisticamente il modo in cui gli esseri umani dialogano tra loro. I chatbot sono sempre più utilizzati dalle aziende per interagire con i clienti e vendere i loro prodotti. I chatbot di intelligenza artificiale offrono un valore aggiuntivo al marketing digitale dei marchi con la loro capacità di guidare gli acquirenti attraverso il funnel di vendita, mantenere le persone interessate dopo la vendita e dare personalità a un'attività specifica. Le migliori piattaforme di chatbot per le aziende 1. EBI.AI EBI.AI ha sviluppato la propria solida piattaforma di IA conversazionale, disponibile gratuitamente. Questo gruppo di esperti crea assistenti AI innovativi che aiutano le persone con una varietà di compiti, come la ricerca di ricette, la prenotazione di appuntamenti o biglietti e l'organizzazione di piani di viaggio al volo. Con assistenti AI che vanno ben oltre il tuo bot FAQ medio, EBI.AI crea nuove interazioni vocali e chat su tutti i canali. Puoi creare un AI helper online e le prime due settimane di utilizzo del sistema sono gratuite, quindi puoi testare come preferisci. 2. ProProfs Chat Connettiti, interagisci e converti con il software di chat dal vivo che funziona 24 ore al giorno, 7 giorni alla settimana. ProProfs Chat è stato creato pensando alle aziende che necessitano di vendite e servizi in tempo reale per i loro siti. Gli utenti possono utilizzare il programma per creare chatbot unici che automatizzano l'assistenza, convertono i lead e aumentano le vendite. ProProfs non richiede conoscenze di programmazione per creare chatbot. In pochi minuti, puoi personalizzare facilmente il flusso di conversazione. Crea inviti di chat pop-up, personalizza i saluti e includi tour dei prodotti. Invia benvenuti personalizzati o promozioni di prodotti personalizzate utilizzando il chatbot per coinvolgere i clienti in modo proattivo. 3. Chatfuel Chatfuel è un'altra piattaforma straordinaria e semplice da usare per la creazione di bot di Facebook senza programmazione. La piattaforma, fondata nel 2015, fornisce vari strumenti di modifica per personalizzare i tuoi chatbot e ti consente di creare regole di chat sull'interfaccia. Il bot utilizzerà l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per interpretare e riconoscere le frasi e rispondere agli utenti con risposte preprogrammate. Un chatbot può essere utilizzato come rappresentante del servizio clienti, assistente per eventi o avatar personale. 4. MobileMonkey Sebbene MobileMonkey sia un'azienda digitale, interagisce con Chatfuel e Botsify nello spazio dei chatbot rivolgendosi agli utenti non tecnici. Sebbene MobileMonkey sia semplice da usare per i principianti, offre anche funzionalità avanzate che possono essere utilizzate per creare comportamenti complessi. Può, ad esempio, salvare la risposta della persona a una query in una variabile che può essere successivamente utilizzata nelle risposte del tuo bot. 5. Aivo Aivo è stata fondata nel 2012 in Argentina da un gruppo di imprenditori alla ricerca di un metodo per ridefinire il modo in cui le aziende comunicano con i propri clienti. Ora è una delle reti di chatbot AI più grandi e di maggior successo al mondo, con uffici in 9 paesi e oltre 120 milioni di interazioni in inglese, spagnolo e portoghese gestite a livello globale nel 2018. Visa, LG, Uber e General Motors sono tra la loro clientela . 6. Itsalive Questa start-up francese è diventata uno dei migliori chatbot AI di Facebook Messenger. Riconoscendo le parole chiave in Facebook, aiuta le aziende a ridurre il tempo necessario per rispondere alle domande più frequenti rispondendo direttamente utilizzando i chatbot. Quando necessario, puoi trasferire la conversazione a una persona, come con la maggior parte dei chatbot di intelligenza artificiale che valgono i loro soldi. 7. Imperson Imperson è un importante fornitore di chatbot sul posto di lavoro che funzionano con testo, audio, video, realtà aumentata e realtà virtuale su tutte le principali piattaforme di messaggistica. Il suo studio creativo completo crea, ospita e installa il tuo bot, oltre a fornire un'ampia dashboard di analisi con informazioni in tempo reale per aiutarti a ottimizzare le prestazioni. Inoltre tengono traccia delle prestazioni del tuo chatbot e le adattano secondo necessità in base al comportamento dell'utente. 8. Pandorabot Pandorabots è tra le piattaforme di hosting di chatbot più grandi e antiche del mondo, con oltre 300.000 chatbot installati sul sito, incluso il noto chatbot Mitsuku. I servizi basati su cloud di Pandorabots sono utilizzati da sviluppatori e aziende, comprese aziende Fortune 500 e marchi globali, per creare interfacce di conversazione per programmi e la base di codice Mitsuku può essere concessa in licenza e inclusa in altre app di chatbot. 9. Bold360 Bold360 sfrutta l'intelligenza artificiale per aiutare gli agenti a essere più efficienti e fornire conversioni senza interruzioni dai bot agli operatori come il servizio di agenti e bot più profondamente integrato del settore. Ha sviluppato e brevettato la propria tecnologia NLP per assistere i marchi nello sviluppo di chatbot in grado di cogliere le intenzioni dei consumatori senza l'uso di parole chiave. La sua IA conversazionale può decifrare il linguaggio complesso, richiamare il contesto di una conversazione e rispondere ai clienti in modo naturale. 10. Meya AI Meya AI ti aiuta a creare robot intelligenti, o "app cognitive", senza rimanere bloccato sui fondamenti. Il suo framework cognitivo include tutto ciò di cui hai bisogno per creare un bot AI e ti consente di creare, ospitare e addestrare la tua applicazione cognitiva/bot AI in un'unica posizione. Funziona perfettamente con app di terze parti e ti consente di far crescere semplicemente i tuoi bot per sfruttare le funzionalità più popolari. Facci sapere nei commenti se già utilizzi una di queste piattaforme e come ti trovi, il tuo commento potrebbe aiutare centinaia di lettori !

In questo articolo, vedremo come creare un modello per l'attività di previsione dei terremoti utilizzando l'apprendimento automatico e il linguaggio di programmazione Python. La previsione dei terremoti è uno dei grandi problemi irrisolti nelle scienze della terra. Con l'aumento dell'uso della tecnologia, molte stazioni di monitoraggio sismico sono aumentate, quindi possiamo utilizzare l'apprendimento automatico e altri metodi basati sui dati per prevedere i terremoti. Prevedere i terremoti con Machine Python e il Machine Learning È risaputo che se si verifica un disastro in una regione, è probabile che si ripeta. Alcune regioni hanno frequenti terremoti, ma questo è solo un importo comparativo rispetto ad altre regioni. Quindi, prevedere il terremoto con data e ora, latitudine e longitudine dai dati precedenti non è una tendenza che segue come le altre cose, accade naturalmente. Inizieremo questa progetto " creare un modello per la previsione dei terremoti " importando le librerie Python necessarie: import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt Ora carichiamo e leggiamo il set di dati. Il set di dati che sto usando qui può essere facilmente scaricato qui , insieme al codice dell'articolo ! : data = pd.read_csv("database.csv") data.columns Output: Index(['Date', 'Time', 'Latitude', 'Longitude', 'Type', 'Depth', 'Depth Error', 'Depth Seismic Stations', 'Magnitude', 'Magnitude Type', 'Magnitude Error', 'Magnitude Seismic Stations', 'Azimuthal Gap', 'Horizontal Distance', 'Horizontal Error', 'Root Mean Square', 'ID', 'Source', 'Location Source', 'Magnitude Source', 'Status'], dtype='object') Vediamo ora le principali caratteristiche dei dati dei terremoti e creiamo un oggetto con queste caratteristiche, ovvero data, ora, latitudine, longitudine, profondità, magnitudo: data=data[['Date', 'Time', 'Latitude', 'Longitude', 'Depth', 'Magnitude']] data.head() Output: Poiché i dati non sono "formattati", è necessario ridimensionarli in base agli input del modello. Quindi, convertiamo la data e l'ora specificate nell'ora Unix che è in secondi e un numero. Questo può essere facilmente utilizzato come feature per la rete che abbiamo costruito: import datetime import time timestamp = [] for d, t in zip(data['Date'], data['Time']): try: ts = datetime.datetime.strptime(d+' '+t, '%m/%d/%Y %H:%M:%S') timestamp.append(time.mktime(ts.timetuple())) except ValueError: # print('ValueError') timestamp.append('ValueError') timeStamp = pd.Series(timestamp) data['Timestamp'] = timeStamp.values final_data = data.drop(['Date', 'Time'], axis=1) final_data = final_data[final_data.Timestamp != 'ValueError'] final_data.head() Output: Visualizzazione dati dei terremoti Ora, prima di creare il modello di previsione dei terremoti, visualizziamo i dati su una mappa del mondo che mostra una chiara rappresentazione di dove sarà maggiore la frequenza del terremoto: from mpl_toolkits.basemap import Basemap m = Basemap(projection='mill',llcrnrlat=-80,urcrnrlat=80, llcrnrlon=-180,urcrnrlon=180,lat_ts=20,resolution='c') longitudes = data["Longitude"].tolist() latitudes = data["Latitude"].tolist() #m = Basemap(width=12000000,height=9000000,projection='lcc', #resolution=None,lat_1=80.,lat_2=55,lat_0=80,lon_0=-107.) x,y = m(longitudes,latitudes) fig = plt.figure(figsize=(12,10)) plt.title("All affected areas") m.plot(x, y, "o", markersize = 2, color = 'blue') m.drawcoastlines() m.fillcontinents(color='coral',lake_color='aqua') m.drawmapboundary() m.drawcountries() plt.show() Output: Suddivisione del set di dati sui terremoti Ora, per creare il modello di previsione dei terremoti, dobbiamo dividere i dati in Xs e ys che verranno rispettivamente inseriti nel modello come input per ricevere l'output dal modello. Qui gli input sono TIMestamp, Latitude e Longitude e le uscite sono Magnitude e Depth. Dividerò xs e ys in treno e testerò con la convalida. Il set di allenamento contiene l'80% e il set di test contiene il 20%: X=final_data[['Timestamp', 'Latitude', 'Longitude']] y=final_data[['Magnitude', 'Depth']] from sklearn.cross_validation import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test=train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) print(X_train.shape, X_test.shape, y_train.shape, X_test.shape) Output: (18727, 3) (4682, 3) (18727, 2) (4682, 3) Rete neurale per la previsione dei terremoti Ora creerò una rete neurale per adattare i dati del set di addestramento. La nostra rete neurale sarà composta da tre strati densi ciascuno con 16, 16, 2 nodi e riletti. Relu e softmax verranno utilizzati come funzioni di attivazione: from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense def create_model(neurons, activation, optimizer, loss): model = Sequential() model.add(Dense(neurons, activation=activation, input_shape=(3,))) model.add(Dense(neurons, activation=activation)) model.add(Dense(2, activation='softmax')) model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss, metrics=['accuracy']) return model Ora definirò gli iperparametri con due o più opzioni per trovare la soluzione migliore: from keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier model = KerasClassifier(build_fn=create_model, verbose=0) # neurons = [16, 64, 128, 256] neurons = [16] # batch_size = [10, 20, 50, 100] batch_size = [10] epochs = [10] # activation = ['relu', 'tanh', 'sigmoid', 'hard_sigmoid', 'linear', 'exponential'] activation = ['sigmoid', 'relu'] # optimizer = ['SGD', 'RMSprop', 'Adagrad', 'Adadelta', 'Adam', 'Adamax', 'Nadam'] optimizer = ['SGD', 'Adadelta'] loss = ['squared_hinge'] param_grid = dict(neurons=neurons, batch_size=batch_size, epochs=epochs, activation=activation, optimizer=optimizer, loss=loss) Ora dobbiamo trovare il miglior adattamento del modello sopra e ottenere il punteggio medio del test e la deviazione standard del modello di miglior adattamento: grid = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, n_jobs=-1) grid_result = grid.fit(X_train, y_train) print("Best: %f using %s" % (grid_result.best_score_, grid_result.best_params_)) means = grid_result.cv_results_['mean_test_score'] stds = grid_result.cv_results_['std_test_score'] params = grid_result.cv_results_['params'] for mean, stdev, param in zip(means, stds, params): print("%f (%f) with: %r" % (mean, stdev, param)) Output: Best: 0.957655 using {'activation': 'relu', 'batch_size': 10, 'epochs': 10, 'loss': 'squared_hinge', 'neurons': 16, 'optimizer': 'SGD'} 0.333316 (0.471398) with: {'activation': 'sigmoid', 'batch_size': 10, 'epochs': 10, 'loss': 'squared_hinge', 'neurons': 16, 'optimizer': 'SGD'} 0.000000 (0.000000) with: {'activation': 'sigmoid', 'batch_size': 10, 'epochs': 10, 'loss': 'squared_hinge', 'neurons': 16, 'optimizer': 'Adadelta'} 0.957655 (0.029957) with: {'activation': 'relu', 'batch_size': 10, 'epochs': 10, 'loss': 'squared_hinge', 'neurons': 16, 'optimizer': 'SGD'} 0.645111 (0.456960) with: {'activation': 'relu', 'batch_size': 10, 'epochs': 10, 'loss': 'squared_hinge', 'neurons': 16, 'optimizer': 'Adadelta'} Nel passaggio seguente, i parametri best-fit vengono utilizzati per lo stesso modello per calcolare il punteggio con i dati di allenamento e i dati di test: model = Sequential() model.add(Dense(16, activation='relu', input_shape=(3,))) model.add(Dense(16, activation='relu')) model.add(Dense(2, activation='softmax')) model.compile(optimizer='SGD', loss='squared_hinge', metrics=['accuracy']) model.fit(X_train, y_train, batch_size=10, epochs=20, verbose=1, validation_data=(X_test, y_test)) [test_loss, test_acc] = model.evaluate(X_test, y_test) print("Risultato della valutazione sui dati del test : Perdita = {}, accuratezza = {}".format(test_loss, test_acc)) Risultato della valutazione sui dati del test: Perdita = 0,5038455790406056, accuratezza = 0,92417777017858995 Quindi possiamo vedere nell'output di cui sopra che il nostro modello di rete neurale per la previsione dei terremoti funziona bene. Spero che questo articolo ti sia piaciuto su come creare un modello di previsione dei terremoti con l'apprendimento automatico e il linguaggio di programmazione Python. Sentiti libero di porre le tue preziose domande nella sezione commenti qui sotto.

Alex Shoop, un ingegnere di DataRobot ed esperto di progettazione di sistemi di intelligenza artificiale, ha condiviso alcune riflessioni al riguardo. "Penso che un aspetto importante della parte 'ingegnere' di 'prompt engineer' includerà il seguire le migliori pratiche come test robusti, risultati riproducibili e l'utilizzo di tecnologie sicure ", ha affermato. " ma facciamo un piccolo passo indietro, cosa è la prompt engineering o ingegneria dei prompt.... Cos'è la prompt engineering o ingegneria dei prompt ? L'ingegneria dei prompt è un concetto di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) che implica la scoperta di input che producono risultati desiderabili o utili. Suggerire è l'equivalente di dire al Genio nella lampada magica cosa fare. In questo caso, la lampada magica è DALL-E, pronta a generare qualsiasi immagine desideriate. Lo sappiamo che è difficice immaginare l'esistenza di questo nuovo lavoro, ma al momento l'IA sta creando più opportunità che rischi Proprio come i desideri che esprimi possono rivoltarti contro, quando chiedi all'IA, il modo in cui esprimi ciò che deve fare può cambiare drasticamente l'output. E la parte più interessante? Il prompt non era una funzionalità sviluppata dagli esperti di intelligenza artificiale. Era una caratteristica emergente. In breve, sviluppando questi enormi modelli di apprendimento automatico, il prompt è diventato il modo in cui la macchina eseguiva gli input. Nessuno l'ha chiesto, è successo e basta! In un documento, nel 2021, i ricercatori di Stanford hanno evidenziato come i modelli basati su trasformatore siano diventati modelli fondamentali. A che serve la prompt engineering o ingegneria dei prompt ? La motivazione alla base dell'ingegneria dei prompt può essere difficile da capire alla lettera , quindi descriviamo l'idea con un esempio. Immagina di creare una piattaforma di consegna di cibo online e di possedere migliaia di immagini di verdure diverse da includere nel sito. L'unico problema è che nessuno dei metadati dell'immagine descrive quali verdure si trovano in quali foto. A questo punto, potresti manualmente ordinare noiosamente le immagini e posizionare le foto di patate nella cartella delle patate, le foto dei broccoli nella cartella dei broccoli e così via. Potresti anche far etichettare tutte le immagini attraverso un classificatore per ordinarle più facilmente ma, come scoprirai, addestrare il modello del classificatore richiede ancora dati etichettati. E di conseguenza il tuo lavoro manuale... Utilizzando l'ingegneria dei prompt, puoi scrivere un prompt basato su testo che ritieni produrrà i migliori risultati di classificazione delle immagini. Ad esempio, potresti dire al modello di mostrare " un'immagine contenente patate ". La struttura di questo prompt – o l'affermazione che definisce come il modello riconosce le immagini – è fondamentale per l'ingegneria del prompt. Scrivere il miglior prompt è spesso una questione di tentativi ed errori. In effetti, il prompt " un'immagine contenente patate" è abbastanza diverso da " una foto di patate" o " una raccolta di patate ". Una guida al Prompt Engineering Esistono molti fattori che potrebbero influenzare le prestazioni di un sistema basato su prompt, come la scelta del modello linguistico, il modo in cui viene formulato il prompt e se i parametri del modello linguistico sono ottimizzati o bloccati. Li discuterò in questa sezione. Si supponga di voler risolvere un'attività NLP utilizzando l'approccio di ingegneria dei prompt. Come puoi iniziare? Innanzitutto, classifichiamo le attività NLP in attività di classificazione e generazione di testo . Ti aiuterà in seguito nella selezione degli altri componenti. La classificazione del testo è, ad esempio, l'etichettatura degli argomenti, l'analisi del sentimento, il riconoscimento di entità con nome e l'inferenza del linguaggio naturale. La generazione di testo è, ad esempio, traduzione, riepilogo del testo e risposta a domande a dominio aperto. Scelta del modello linguistico per la Prompt Engineering Ci sono un certo numero di LM che sono stati proposti finora. Differiscono per struttura, obiettivo di formazione, dominio e lingua. Quale dovresti scegliere? Ecco i tre tipi popolari di LM, classificati in base al metodo di allenamento e alla direzionalità. Modelli linguistici: i LM da sinistra a destra vengono addestrati per prevedere il token successivo data una sequenza di token, da sinistra a destra, un token alla volta. I modelli linguistici formati in questo modo sono anche noti come modelli autoregressivi . I modelli linguistici LM da sinistra a destra sono stati dominanti fino a poco tempo fa con l'introduzione di modelli linguistici mascherati. Modelli: GPT-3 , GPT-2 , GPT-Neo Applicazione: classificazione e generazione di testi Modelli di linguaggio mascherato: a un modello di linguaggio mascherato (MLM) viene fornito un testo come input in cui sono mascherati diversi token. Viene quindi addestrato a prevedere correttamente queste posizioni mascherate. MLM è una variante dei modelli di codifica automatica , che si riferiscono a modelli che sono stati addestrati con sequenze di input danneggiate e tentano di ricostruire la sequenza originale. Uno dei modelli più popolari di questo tipo è BERT, che si basa su trasformatori bidirezionali. In generale, gli MLM sono più adatti per le attività di classificazione del testo rispetto agli LM da sinistra a destra. Il motivo è che le attività di classificazione del testo possono spesso essere formulate come testi cloze, in linea con l'obiettivo di formazione dei MLM. I modelli basati su BERT non sono adatti per attività di generazione di testo a causa del loro obiettivo di formazione, bidirezionalità e formato di output, che non sono ottimizzati per la generazione di testi. Tuttavia, diversi lavori hanno mostrato modi per utilizzare BERT per la generazione di testo, come i lavori di Chen et al. (2019) e Wang e Cho (2019) . Modelli: BERT , RoBERTa , ERNIE , e loro varianti. Applicazione: classificazione del testo Modelli di linguaggio codificatore-decodificatore: i modelli codificatore-decodificatore (noti anche come modelli da sequenza a sequenza) sono un'architettura comune per attività di generazione di testo condizionale come la traduzione automatica o il riepilogo del testo, in cui l'output non è una mappatura diretta dell'input ( Jurafsky e Martin, 2009) . I modelli di linguaggio codificatore-decodificatore possono essere naturalmente utilizzati per le attività di generazione del testo. Funzionano anche per compiti non di generazione che possono essere riformulati come problemi di generazione sotto forma di prompt. Ad esempio, estrazione di informazioni e risposta alle domande . Encoder-decodificatore LM: UniLM 1 , UniLM 2 , ERNIE-M , T5 , BART , MASS Applicazione: classificazione e generazione di testi Vediamolo in azione in un'altra applicazione di esempio: Codex Babylon . Codex Babylon è un'applicazione Typescript che utilizza BabylonJS per il rendering di una scena 3D. BabylonJS è un framework popolare per il rendering 3D. Codex Babylon fornisce un'interfaccia web per inserire comandi in linguaggio naturale per posizionare e manipolare oggetti in una scena 3D. I comandi vengono inviati a Codex per generare il codice che posiziona gli oggetti nella scena. Il codice viene quindi eseguito dall'app nel browser. Nell'animazione di seguito, vedi l'input del linguaggio naturale per creare e manipolare cubi, il codice BabylonJS generato da Codex e quindi l'output visualizzato direttamente nel browser. Esistono aziende che assumono prompt engineering? Ebbene si, come puoi vedere con i tuoi stessi occhi ci sono 4739 posizioni lavorative aperte! Conclusione sui Prompt engineering Non c'è dubbio che una l' ingegneria dei prompt ridefinirà il modo in cui guardiamo alla tecnologia, il modo in cui comunichiamo con i nostri dispositivi e abbasserà la barriera all'accesso alla tecnologia avanzata. Ciò consente all'IA di scrivere, creare e conversare. Ha un grande potenziale per creare una serie di opportunità commerciali e fare un passo da gigante verso una società ricca. Finirà per creare interruzioni e nuove opportunità di carriera come sottoprodotto di questi progressi. L'ingegneria tempestiva in un certo senso è il passo fondamentale verso la creazione delle carriere del futuro!

Mentre alcuni videogiochi sono dotati di un'IA poco brillante, altri portano le cose al livello successivo incorporando l'intelligenza artificiale che supera in astuzia il giocatore. In questo articolo vedremo i migliori videogiochi con intelligenza artificiale. Introduzione Videogiochi e intelligenza artificiale I mondi dei videogiochi hanno bisogno di qualcosa di più dei semplici giocatori. Hanno bisogno di nemici, alleati, civili e altro ancora. Gli NPC sono tutti guidati dall'intelligenza artificiale, che dice loro come agire, come rispondere e come rendere il mondo di gioco più simile a un luogo reale. Nonostante la sua crescente complessità, l'intelligenza artificiale è ancora molto carente rispetto agli esseri umani reali. La maggior parte dei videogiochi è troppo complessa perché l'IA possa coglierne veramente ogni parte, per non parlare di imparare, adattarsi o migliorare. Molti sviluppatori utilizzano scorciatoie e soluzioni alternative per migliorare le prestazioni dell'IA. Tuttavia, alcuni giochi possono davvero sorprendere i giocatori con quanto possa essere efficace, complessa e reattiva la loro Intelligenza artificiale. A cosa serve l'intelligenza artificiale nei Videogiochi? L'intelligenza artificiale nei videogiochi consiste nel creare giochi più reattivi, adattivi e stimolanti attraverso l'uso dell'intelligenza artificiale. E anche se gli accademici sostengono che l'IA dei giochi non è una vera IA ma semplicemente regole e scenari decisi dai programmatori, il clamore intorno alla tecnologia è in continua crescita da un po' di tempo. È diventato un concetto importante in molti giochi. Basta guardare Cortana in Halo (sì, Microsoft ha chiamato il suo assistente virtuale dopo questo personaggio e siamo qui per questo!). E questo non è l'unico gioco sull'intelligenza artificiale. Molti altri giochi (come Detroit: Becoming Human) ruotano principalmente attorno all'Intelligenza artificiale e agli androidi. Perché l'intelligenza artificiale è importante nei videogiochi? Con l'IA, i videogiochi sono in grado di fornire un'esperienza migliore ai loro giocatori. La creazione di sviluppi situazionali realistici per progredire nei giochi aggiunge eccitazione al gameplay. La crescente complessità nei giochi con l'IA assicura che i giocatori siano agganciati al gioco. Con l'ascesa di diversi dispositivi di gioco ( VR, tute da gioco, etc..), i giocatori si aspettano di vivere un'esperienza coinvolgente su vari dispositivi. I vantaggi dell'IA nei videogiochi: L'intelligenza artificiale porta un'enorme quantità di vantaggi all'industria dei giochi. Alcuni di questi sono: 1. I videogiochi diventano più intelligenti e realistici Utilizzando tecniche come il pattern learning, gli NPC nei giochi si evolvono mediante l'autoapprendimento dalle loro azioni. I giochi diventano anche piuttosto realistici perché interpretano e rispondono anche alle azioni del giocatore. Ci sono anche molti programmi che non necessitano di interfacce umane e sono in grado di creare mondi virtuali automaticamente. 2. Risparmia su costi e tempo Normalmente, lo sviluppo di un gioco richiede molto tempo e denaro da investire in esso. E non sei nemmeno sicuro di quanto bene il mercato accetterà il gioco. L'IA può aiutare a ridurre drasticamente il tempo necessario per costruire un gioco e risparmiare molte risorse che verrebbero spese per lo sviluppo del gioco. 3. Rende più facile per l'utente giocare L'uso dell'IA nei giochi aiuta a rendere i giochi più intuitivi. Oltre a questo, il gioco può utilizzare l'IA per capire l'abilità e l'esperienza dell'utente con il gioco e regolare il livello di difficoltà del gioco in tempo reale per abbinarlo. 4. Elimina la prevedibilità del videogioco Il gioco diventa imprevedibile quando viene utilizzato un comportamento non deterministico. Ciò significa che ciò che accade nel gioco non può nemmeno essere previsto dallo sviluppatore del gioco. Questo crea un'esperienza nuova e rinfrescante e aumenta la vita di gioco del gioco poiché il gioco non diventa prevedibile e noioso dopo averlo giocato alcune volte. L'Intelligenza Artificiale può creare videogiochi? Sì, può. L'intelligenza artificiale ha svolto un ruolo enorme nello sviluppo di videogiochi e nell'adattamento alle preferenze dei giocatori. La tecnica più comunemente usata per questo è l'apprendimento automatico. Fondamentalmente, potresti fare in modo che il sistema di intelligenza artificiale impari da molti giochi, crei rappresentazioni approssimative dei giochi e quindi proceda a ricombinare le conoscenze da queste rappresentazioni e utilizzare l'espansione concettuale per creare nuovi giochi. Storia dell'Intelligenza Artificiale nei videogiochi I videogiochi sono nati senza IA. Il primo gioco in assoluto è stato creato nel 1958 da William Higinbotham che ha lavorato al Brookhaven National Laboratory. Il gioco si chiama "Tennis for Two" ed è stato realizzato collegando un oscilloscopio a un computer analogico. Il primo gioco ad essere eseguito su un computer è stato Spacewar di Steve Russell del MIT. Spacewar è considerato il primo gioco per computer poiché è stato realizzato su computer mainframe PDP-1. Nessuno di questi due giochi includeva l'IA. Durante i primi giorni dei videogiochi, l'IA non era una caratteristica. Questo perché quei giochi sono relativamente semplici e per la maggior parte del tempo riguardavano il completamento tra persone reali. Nessun avversario del computer è stato aggiunto al gioco. Nel 1970, Atari pubblicò il primo videogioco arcade, "Computer Space". E fu solo allora che i game designer iniziarono il loro primo tentativo di incorporare l'IA nei loro giochi. Le IA sono state progettate principalmente per i giochi arcade con lo scopo di garantire che le persone continuassero a nutrire quarti nella macchina da gioco. (Tozour) Pong, Space Invaders e Donkey Kongerano tra i giochi seminali. Questi giochi venivano eseguiti con regole molto semplici e azioni con script. Gli agenti non avevano la capacità di prendere decisioni. A volte le decisioni erano progettate per essere prese in modo casuale in modo che i comportamenti apparissero più imprevedibili. Pertanto, la cosiddetta Intelligence è stata effettivamente codificata nel gioco e non è stata in grado di agire in fase di esecuzione. La prima IA è apparsa sotto forma di schemi memorizzati. Un esempio di tale IA codificata è il design degli alieni in "Space Invaders". In questo gioco, il giocatore deve sparare agli alieni prima che raggiungano la parte inferiore dello schermo. Il modo in cui questi alieni si muovono è pre-codificato nel gioco. Erano il modello memorizzato. Sono stati creati più giochi basati su questo tipo di IA, ma l'evoluzione dell'IA era appena iniziata. L'apparizione dell'avversario del computer in "Pong" ha fatto credere alla gente che il computer stesse pensando. Era anche considerata la prima vera intelligenza artificiale nei giochi. Il modo in cui va il gioco Pong ha reso impossibile lo script dei comportamenti di oggetti non umani. I paddle devono prendere decisioni in base alle azioni dei giocatori umani. Le decisioni potrebbero non essere così difficili da prendere: è un semplice calcolo di dove devono andare i paddle, ma questo ha fatto provare alle persone la stessa sensazione di giocare contro un vero giocatore umano. (Wexler) L'idea che ci fosse un Intelligenza Artificiale in PacMan era molto popolare nelle sale da gioco ai tempi. Questo classico gioco arcade fa credere al giocatore che i nemici nel gioco lo stiano inseguendo, ma non in modo rozzo. I fantasmi stanno inseguendo il giocatore (o eludendolo) in un modo diverso come se avessero una personalità individuale. Questo dà alle persone l'illusione di giocare contro 4 o 5 singoli fantasmi piuttosto che contro copie dello stesso computer nemico. Verso la fine degli anni '80, la mania dei videogiochi arcade stava cominciando a svanire. Con lo sviluppo dell'industria dei computer, i computer domestici sono diventati disponibili. I computer domestici e le console hanno guidato la nuova direzione dello sviluppo dei videogiochi. I nuovi giochi progettati per questi dispositivi sono diventati più complessi a causa della maggiore capacità dei moderni processori. Anche se è necessario applicare più risorse ai contenuti e prestazioni grafiche di qualità superiore, l'IA ha comunque trovato la propria necessità di svilupparsi. Durante gli anni '80 sono emersi rapidamente più generi di giochi. Il vecchio stile del design dell'IA non era aggiornato. I progettisti hanno dovuto trattare seriamente l'IA dei giochi. Un'intelligenza artificiale altamente competente e divertente era ciò che questo genere di gioco significa per i giocatori. Tale IA era impegnativa e aveva requisiti esigenti. Da allora, il design dell'IA nei giochi RTS è diventato eccezionale e si è sviluppato come un nuovo campo di ricerca. Half-Life di Valve Software ha ricevuto elogi per il suo design AI nel campo degli sparatutto in prima persona. SimCity è stata la prima a dimostrare il potenziale degli approcci alla vita artificiale ("A-LIFE"). Siamo ancora nell'evoluzione dell'IA di gioco. I videogiochi hanno fatto molta strada dagli anni '50, così come le tecniche di intelligenza artificiale che li accompagnano. Gli ultimi anni sono stati testimoni di idee sempre più nuove e metodi per l'IA dei giochi si sono uniti al processo di sviluppo del gioco. ORA VEDIAMO I MIGLIORI VIDEOGIOCHI CON INTELLIGENZA ARTIFICIALE. Migliori Videogiochi con intelligenza artificiale: Alien: Isolation's Xenomorph The Last Of Us Bioshock Infinite Star Wars: Republic Commando Dwarf Fortress Resident Evil 2 Stellaris Left 4 Dead 2 Half-Life Metal Gear Solid V Migliori Videogiochi con intelligenza artificiale n°10 I nemici di Metal Gear Solid V rispondono alle tattiche preferite del giocatore I giochi Metal Gear Solid hanno spesso un'intelligenza artificiale intelligente, rispetto ai loro tempi. Come giochi stealth, devono avere un'IA in grado di sfidare il giocatore. Tuttavia, l'intelligenza artificiale della serie è di gran lunga migliore in Metal Gear Solid V: The Phantom Pain . In The Phantom Pain , i giocatori hanno molti modi per completare ogni missione. Se fanno troppo affidamento sui soliti modi, l'IA implementerà contromisure. Se un giocatore spara costantemente ai nemici alla testa, i loro nemici inizieranno a indossare caschi più forti. Se i giocatori attaccano di notte, il nemico porterà più luci. Se i giocatori sparano a distanza, i soldati schiereranno i mortai. I nemici di Metal Gear Solid V sono inaspettatamente bravi a tenere un giocatore all'erta, costringendolo a cambiare tattica. Migliori Videogiochi con intelligenza artificiale n°9 L'IA di Half-Life è rivoluzionaria per l'epoca Per gli standard contemporanei, l'IA di Half-Life non è niente di speciale. Per gli standard del 1998, tuttavia, è notevole. Half-Life è stato celebrato per molte ragioni al suo lancio, ma l'intelligenza dei marines HECU è stata un grande punto di forza. Non si limitano a caricare verso il giocatore; si muovono come una vera unità militare. I marines dell'HECU si forniscono reciprocamente fuoco di copertura. Cercano di stanare Gordon Freeman con le granate. Si spostano persino da una copertura all'altra, limitando la frequenza con cui il giocatore può sparare. Queste cose sono tutte standard ora, ma data l'età di Half-Life , il comportamento esibito dai suoi nemici rimane rivoluzionario. Migliori Videogiochi con intelligenza artificiale n°8 L'IA di Left 4 Dead 2 controlla attentamente il gioco Left 4 Dead 2 ha una forte componente giocatore contro giocatore. Tuttavia, indipendentemente dal fatto che i giocatori si affrontino o stiano facendo una campagna cooperativa, L'IA è una presenza costante. L'IA sceglie quando e dove si generano i mob di nemici, quali oggetti sono disponibili per il giocatore e quanti Infetti Speciali devono affrontare. L'IA è straordinariamente capace in questo senso. È accuratamente bilanciato per mantenere i giocatori tesi e minacciati, piuttosto che affogarli con i nemici. Garantisce che non ci siano due playthrough di una singola campagna uguali. L'IA è intelligente e mantiene le cose abbastanza varie da lasciare i giocatori indovinare come funziona. Migliori Videogiochi con intelligenza artificiale n°7 L'intelligenza artificiale di Stellaris è notevole per essere funzionale I giochi di strategia presentano molti esempi di un'IA che non riesce a tenere il passo con i giocatori. Questi tipi di giochi sono abbastanza complessi e variabili che è quasi impossibile creare un'IA in grado di offrire una vera sfida. I giochi spesso devono compensare barando. A volte l'IA ottiene un vantaggio come informazioni aggiuntive, a volte è palese come risorse extra. Stellaris è uno dei giochi di strategia più complessi e ha un forte focus economico. I giocatori devono raccogliere risorse e poi convertirle in altre risorse, sviluppando il loro impero. L'IA non riesce a tenere il passo alla fine del gioco e si basa su bonus a difficoltà più elevate. Tuttavia, la sua capacità di gestirlo è una testimonianza per gli sviluppatori. L'IA riceve frequenti aggiornamenti per renderla ancora più capace, grazie alla Custodian Initiative di Paradox Entertainment. Migliori Videogiochi con intelligenza artificiale n°6 L'IA di Mr. X di Resident Evil 2 è paurosa La maggior parte dei nemici in Resident Evil 2 non sono molto intelligenti. Inciampano verso il giocatore, sperando solo di entrare nel raggio di mischia. Ha senso, dato che sono zombi. Tuttavia, tutto cambia con Mr. X . È una minaccia ricorrente durante il gioco, che insegue Leon Kennedy e Claire Redfield attraverso il dipartimento di polizia di Raccoon City. Mr. X di Resident Evil 2 tende a prendere il percorso diretto verso il giocatore e può essere facilmente kitato. Tuttavia, questo è solo per rendere il gioco sopravvissuto. Il comportamento generale del signor X come cacciatore è molto più sofisticato. Cerca metodicamente il giocatore se lo perde e risponde a rumori come spari o combattimenti. Osserverà persino uno zombi che feroce il giocatore, piuttosto che limitarsi a caricare e interrompere il combattimento. Migliori Videogiochi con intelligenza artificiale n°5 Dwarf Fortress modella la vita per i suoi numerosi personaggi La Dwarf Fortress è famigerata per la sua complessità. Il gioco replica accuratamente molte parti dell'ingegneria e della fisica, tutte al servizio di un gioco di strategia ASCII. La sua attenzione ai dettagli lo porta ad essere assolutamente realistico in alcune aree e completamente privo di senso in altre. I nani sono lo strumento del giocatore per portare a termine le cose, ma sono autonomi. Il giocatore non ha il controllo diretto. Invece, ogni nano ha una vita personale interiore complessa. Le loro preferenze, relazioni, umore e altro influenzano il loro comportamento e la funzionalità di una fortezza. I risultati non hanno sempre senso, ma Dwarf Fortress incorpora ancora una notevole quantità di dettagli per ogni personaggio Migliori Videogiochi con intelligenza artificiale n°4 Star Wars: Gli alleati di Republic Commando sono soldati eccellenti I nemici sono solitamente al centro dell'IA nei giochi. Sono essenziali per dare a un videogioco la sua sfida, quindi devono essere intelligenti e in grado di rispondere alle azioni del giocatore. Star Wars: Republic Commando mostra che altri NPC non dovrebbero essere trascurati. I suoi nemici sono più che competenti, ma i suoi cloni alleati sono straordinari. Il giocatore dà ordini alla Delta Squad mentre combattono e li realizzano straordinariamente bene. Combatteranno per raggiungere buone posizioni senza che il giocatore debba supervisionarli, reagire al pericolo o al rischio schiacciante e combattere per proteggere il giocatore se perde i sensi. Star Wars: Republic Commando fa sentire i giocatori come se fossero veramente parte di un'unità militare capace. Migliori Videogiochi con intelligenza artificiale n°3 Elizabeth di Bioshock Infinite si sente come una persona reale Elizabeth di Bioshock Infinite evita tutti i problemi con un compagno NPC essendo competente e utile in combattimento, scegliendo di non combattere direttamente al fianco del protagonista Booker DeWitt. Elizabeth usa i suoi poteri per ottenere munizioni e altri oggetti utili per Booker e glieli lancia. È un supporto inestimabile, anche quando il giocatore non la usa per evocare altre cose tramite Tears. L'IA fuori dal combattimento di Elizabeth è ancora più impressionante, comportandosi come una persona reale. Si muove con Booker come una compagna, non come una seguace, e reagisce agli eventi del gioco. Migliori Videogiochi con intelligenza artificiale n°2 The Last Of Us The Last of Us offre furtività e combattimento come opzioni e l'IA gestisce bene entrambi. I suoi nemici umanoidi possono eseguire la maggior parte degli stessi trucchi di Joel Miller in combattimento . Usano la copertura, si spostano in posizioni migliori per combattere e chiamano i loro alleati quando hanno inchiodato Joel. Di nascosto, non si rilassano mai completamente una volta che trovano Joel. La loro ricerca diventa più veloce e più difficile da prevedere. Non è tutto contro il giocatore, però. Ellie Williams è progettata per essere un utile compagno di intelligenza artificiale. In The Last of Us , Ellie sceglie posizioni ragionevoli in cui nascondersi durante il combattimento, si tiene fuori pericolo e può persino lanciare mattoni contro i nemici per dare a Joel un'apertura. Migliori Videogiochi con intelligenza artificiale n°1 Lo xenomorfo di Alien: Isolation è intelligente quanto quello del film Il punto di forza di Alien: Isolation è lo xenomorfo che perseguita il giocatore durante il gioco. È un mostro horror iconico dei film, il predatore perfetto. Il gioco riesce a ricreareil terrore dell'edificio di Alien , poiché il giocatore si rende conto di quanto sia intelligente un nemico contro cui devono confrontarsi . La caratteristica più impressionante dello xenomorfo è che impara. Diventa saggio per i trucchi del giocatore e li punisce. Se il giocatore usa troppo un certo nascondiglio, lo xenomorfo inizierà a controllare quel punto ogni volta. Se i giocatori usano gli stessi tipi di distrazioni troppo spesso, li ignorerà. Nel tempo, lo xenomorfo imparerà i limiti del lanciafiamme e costringerà il giocatore a sprecare carburante allontanandolo.

In questo articolo vedremo le 10 Migliori APP con intelligenza artificiale IA per android e ios. Le aziende di qualsiasi dimensione e specializzazione devono affrontare una forte concorrenza quando entrano nel mercato delle app per android o ios . Questa situazione li spinge a seguire tutte le tendenze digitali emergenti per rimanere apprezzati. Comprendendo l'impatto significativo dell'intelligenza artificiale sul business, aziende leader come Amazon, eBay o Tinder utilizzano l'IA nelle loro app nella massima misura possibile per promuovere un'esperienza utente mobile personalizzata e aumentare i profitti. Le startup tendono anche a raccogliere più fondi per le integrazioni dell'IA, aprendosi così la strada verso un'elevata commerciabilità e competitività. Ogni anno sempre più app di intelligenza artificiale diventano virali e portano maggiori riconoscimenti e maggiori profitti ai loro proprietari. Alcune di queste app sono persino diventate indispensabili. Per aiutarti a scoprire cosa fa esattamente l'intelligenza artificiale per rendere le app mobili così popolari, in questo articolo forniamo 10 esempi di app di successo basate sull'intelligenza artificiale per piattaforme Android e iOS. Indice APP con intelligenza artificiale IA per android ios Intelligenza artificiale per l'esperienza mobile Le migliori app di intelligenza artificiale per iOS e Android : Strumenti per l'assistente vocale : Amazon Alexa Istruzione: ELSA Vendita al dettaglio: eBay Viaggio: Hopper Fintech: Cleo Salute mentale: Youper Incontri: Tinder Media e intrattenimento: Pandora Fotoritocco: Gradient Gioco: Dungeon AI Conclusione Migliori app IA INTELLIGENZA ARTIFICIALE PER L'ESPERIENZA MOBILE Tutti abbiamo uno smartphone e lo usiamo svariate ore al giorno. Per sfruttare tutti i vantaggi di questi sistemi e favorire la crescita del business, gli imprenditori scelgono di passare al mobile. Sebbene i tipi di app di intelligenza artificiale non si limitino a chatbot e assistenti vocali, l'IA conversazionale rimane la più popolare in termini di utilizzo mobile. Altre integrazioni di intelligenza artificiale utilizzate di frequente riguardano la capacità dei sistemi di prevedere le ulteriori azioni dell'utente dalle interazioni passate. Queste interazioni consentono di aumentare la soddisfazione degli utenti fornendo ciò che gli utenti desiderano prima ancora che lo richiedano. Tali sistemi forniscono anche consigli su prodotti o servizi in base al comportamento dell'utente in un'applicazione. Considerando questi usi popolari dell'intelligenza artificiale, abbiamo creato il nostro elenco di 10 app Android AI e soluzioni mobili per iOS. LE MIGLIORI APP DI INTELLIGENZA ARTIFICIALE PER IOS E ANDROID Sulla base delle valutazioni nell'App Store e nel Google Play Store , abbiamo selezionato 10 app mobili che appartengono a vari settori di attività per mostrare come diversi settori traggono vantaggio dalle implementazioni dell'IA. Questo elenco include le app create da aziende di tendenza di fama mondiale, nonché le applicazioni che hanno guadagnato una grande popolarità di recente e continuano a detenere posizioni forti sul mercato fino ad oggi. Ora iniziamo con la nostra valutazione. 1. Strumenti per l'assistente vocale : Amazon Alexa Un'app mobile per questo famoso assistente virtuale creata da Amazon consente agli utenti di godere di tutti gli aspetti delle funzionalità di infotainment, pianificazione e pianificazione. Con il riconoscimento vocale, l'app aiuta gli utenti a manipolare altri dispositivi alimentati da Alexa come utenze domestiche intelligenti, tablet, TV, dispositivi indossabili, automobili, ecc. dal telefono. Converte il parlato in testo e utilizza il linguaggio Wolfram per fornire risposte accurate alle domande poste. Sempre più persone affidano i loro compiti di routine a questo assistente personale , facendo sì che la società Amazon ottenga profitti da record ogni nuovo trimestre. Gamma di funzioni: creazione di elenchi, impostazione di allarmi e promemoria, ordinazione di prodotti, streaming audio, messaggistica e chiamata, navigazione di informazioni e molti altri. Implementazioni chiave dell'IA: riconoscimento vocale, tecnologia Wolfram per la raccolta di dati e la risposta alle domande, ecc. 2. Istruzione: ELSA ELSA speak è un allenatore di lingua inglese assistito da bot principalmente volto a ridurre l'accento. L'app apprende dai dati vocali. Utilizza la tecnologia di riconoscimento vocale per ascoltare gli accenti degli studenti e definisce la “qualità” delle parole pronunciate con il colore rosso, giallo e verde secondo le regole della pronuncia dell'inglese americano. Quando il frammento vocale viene analizzato, l'app presenta suggerimenti audio sul posizionamento di bocca e lingua per una migliore articolazione. Gamma di funzionalità: monitoraggio dei progressi, valutazioni delle competenze linguistiche, curriculum di pratica personalizzato, lezioni, vocabolario, ecc. Principali implementazioni dell'IA: riconoscimento vocale, machine learning. 3. Vendita al dettaglio: eBay Il sistema eBay utilizza al massimo i poteri dell'intelligenza artificiale per offrire agli utenti un'esperienza di acquisto conveniente. Questa app per lo shopping è programmata per comprendere il contesto della ricerca del cliente e offrire un elenco completo di beni rilevanti, riducendo il tempo di ricerca a pochi secondi e aumentando la soddisfazione del cliente. La visione artificiale aiuta l'app a trovare l'elemento richiesto dalla foto che un utente ha aggiunto per una richiesta di ricerca. Inoltre, l'apprendimento automatico consente ai venditori di scoprire e confrontare i costi correnti di beni specifici per aiutarli a vendere i prodotti più velocemente. Gamma di funzionalità: liste della spesa, carrello, valutazioni e recensioni, lista dei desideri, notifiche, sistema di messaggistica, supporto per file multimediali, sistema di pagamento, ecc. Principali implementazioni dell'IA: visione artificiale, traduzione, apprendimento automatico, elaborazione del linguaggio naturale. 4. Viaggio: Hopper Le capacità predittive di questa applicazione di prenotazione aiutano milioni di utenti a ottenere informazioni dettagliate sui costi di camere d'albergo , voli e noleggio auto fino a 1 anno in anticipo. Non appena un utente inserisce la destinazione richiesta, l'app presenta informazioni sulle tariffe, le date di viaggio più convenienti e può prevedere se è probabile che i prezzi per il viaggio specifico aumenteranno o diminuiranno in futuro. In base alla ricerca e alle preferenze dell'utente, fornisce notifiche intelligenti sulla modifica dei prezzi per le offerte visualizzate. Queste caratteristiche hanno reso Hopper indispensabile per tutti i viaggiatori nella ricerca di viaggi economici. Gamma di funzionalità: ricerca voli e hotel, calendario, sistema di notifica, filtri, consigli di viaggio personalizzati, assistenza clienti, ecc. Implementazioni chiave dell'IA: apprendimento automatico. 5. Fintech: Cleo Cleo ha ottenuto il titolo di migliore app per l'assistente al budget del 2019 grazie all'elevata efficacia e al senso dell'umorismo. Oltre a fornire agli utenti informazioni sui loro conti bancari, denaro speso e lasciato, calcolo delle spese o condivisione di suggerimenti per risparmiare denaro, un chatbot ha le modalità distintive cosiddette "torrefazione" e "tifare". Usando un comando speciale "Roast me" e simili, una persona riceve una lezione da un chatbot sullo spreco di denaro. Gli utenti possono anche chiedere un po' di coraggio quando stanno finendo i soldi. Gamma di funzionalità: mantenimento delle spese, impostazione degli obiettivi, calcolatore dell'accessibilità, premi cashback, giochi e quiz settimanali, grafici, crittografia SSL, ecc. Implementazioni chiave dell'IA: assistente chatbot. 6. Salute mentale: Youper Poiché sempre più persone tendono a creare un legame psicologico tra loro e i loro dispositivi mobili, app come Youper sono diventate molto popolari nei negozi. Youper è un assistente di salute mentale che utilizza i poteri dell'IA per conversazioni empatiche, di supporto e private e pratiche di consapevolezza. Durante le conversazioni, un chatbot offre agli utenti varie tecniche psicologiche per aiutarli a superare le lotte emotive. Questa piattaforma attraente e di facile utilizzo funge anche da strumento aggiuntivo nella terapia professionale della salute mentale. Gamma di funzionalità: valutazioni della personalità, monitoraggio dell'umore, test dello stato emotivo, esercizi per praticare la gratitudine e la consapevolezza nei formati audio e fotografici, ecc. Implementazioni chiave dell'IA: terapista chatbot. 7. Incontri: Tinder Nel 2020, Tinder ha ampliato il suo potenziale di intelligenza artificiale introducendo una nuova funzionalità nell'app, oltre agli algoritmi di corrispondenza e agli swipe Super Like. In precedenza, i creatori di Tinder si impegnavano ad analizzare i dati e il comportamento degli utenti per trovare una corrispondenza potenzialmente perfetta. Man mano che più casi di molestie sessuali vengono associati agli appuntamenti online, in particolare per le donne, l'attenzione si è estesa ai problemi di sicurezza. Entro quest'anno, l'azienda prevede di implementare una moderazione dei messaggi utilizzando le capacità dell'IA. Poiché gli utenti hanno una comprensione diversa del contenuto appropriato o inappropriato , il compito dell'IA è rilevare messaggi potenzialmente offensivi e chiedere all'utente qual è il loro atteggiamento nei loro confronti . Pertanto, il sistema eliminerà i contenuti indesiderati per ciascun utente individualmente. Gamma di funzionalità: profili, caricamento di foto, messaggistica, scorrimento, Super Mi piace, ecc. Implementazioni chiave dell'IA: apprendimento automatico, riconoscimento di immagini e testo. 8. Media e intrattenimento: Pandora Sebbene il servizio di streaming musicale Pandora sia in attività già da 20 anni, solo di recente ha preso il 3° posto tra le app AI per lo streaming radiofonico per iPhone . Il mix di musicologia e data science ha permesso di produrre l'app che analizza le abitudini di ascolto degli utenti e fornisce loro le canzoni che esattamente vogliono ascoltare in quel momento. Utilizzando la modalità vocale, gli amanti della musica possono ottenere il brano desiderato anche se le loro richieste sono vaghe, ad esempio: "Suona qualcosa per me" o "Ascoltiamo qualcosa di nuovo". Per adattarsi a qualsiasi stato d'animo di una persona, il sistema di intelligenza artificiale scompone ogni brano musicale nei più piccoli attributi per comprendere lo stato d'animo della canzone. I creatori dell'app hanno chiamato questa funzione "Music DNA". Gamma di funzionalità: modalità Pandora personalizzate per musica ordinata, podcast, consigli contestuali, raccolte musicali, servizio di download, playlist, ecc. Principali implementazioni dell'IA: riconoscimento vocale e vocale, machine learning, un assistente Voice Mode. 9. Fotoritocco: Gradient L'intelligenza artificiale ha reso Gradient un'app virale negli ultimi mesi del 2019. È stata l'app Gradient a causare l'esplosione di immagini simili a celebrità pubblicate su ogni piattaforma di social media da migliaia di persone, comprese le celebrità stesse. Sebbene il clamore su questa funzione sia cessato, questo editor di foto rimane popolare per gli effetti che offrono agli utenti di modificare i propri scatti con le funzionalità di pittura basate sull'intelligenza artificiale. Gamma di funzioni: filtri, strumenti di editing, effetti speciali, ecc. Principali implementazioni dell'IA: riconoscimento facciale, riconoscimento delle immagini. 10. Giochi: AI Dungeon Ispirato dal famoso sistema di gioco di ruolo Dungeons & Dragons, uno studente universitario dello Utah Nick Walton ha creato un gioco di avventura virale, lavorando nel suo dormitorio. La caratteristica distintiva del gioco è la libertà: un utente è colui che sceglie la propria strada nel gioco. Il gioco è basato sul sistema di produzione del testo OpenAI che genera un numero illimitato di scenari per un'avventura. Fondamentalmente, un utente può fare tutto ciò che può essere mai espresso a parole usando la sua immaginazione. Questo fatto ha reso l'app molto popolare e ora produce oltre 70.000 storie al giorno per i suoi fan. Gamma di funzionalità: storie di testo uniche generate dall'IA. Implementazioni chiave dell'IA : reti neurali artificiali, deep learning. CONCLUSIONE Le applicazioni incluse nel nostro elenco mostrano che l'adozione dell'intelligenza artificiale nelle soluzioni mobili aiutano aziende a raggiungere diversi obiettivi, ad esempio: creare un'esperienza utente più personalizzata; studiare i modelli di comportamento degli utenti per fornire un servizio migliore; garantire un servizio più rapido con capacità predittive; aumentare il coinvolgimento degli utenti in base ai dati analizzati; gestire problemi di sicurezza, ecc. Una volta implementata nella tua app, l'intelligenza artificiale si occupa della fidelizzazione degli utenti per te. Le tecnologie intelligenti consentono di ridurre i tempi di studio del pubblico, di definire le sue preferenze e di diminuire le spese rispetto ai metodi tradizionali di ricerca degli utenti.