Ingegneri dell'intelligenza artificiale: miti contro realtà
Pubblicato: 2018-05-08L'intelligenza artificiale ha visto una rapida crescita nei domini in cui ha trovato rilevanza. Dai frigoriferi intelligenti alle auto a guida autonoma: tutto è il risultato di sofisticati algoritmi di intelligenza artificiale. Chi ne è responsabile? Gli ingegneri dell'intelligenza artificiale.
Si pensa che l'intelligenza artificiale sia la stessa dell'apprendimento automatico, ma in realtà quest'ultimo è un sottoinsieme della prima. L'intelligenza artificiale è un campo ampio con diverse applicazioni, ma anche uno dei domini più difficili in cui lavorare. L'intelligenza artificiale mira a conferire alle macchine la capacità di imitare gli esseri umani in quasi ogni aspetto, il che è molto più difficile di quanto sembri. Le macchine sono intrinsecamente dispositivi stupidi e richiedono molti dati, potenza di calcolo e sforzi per imparare. 
I professionisti dell'IA di maggior successo spesso condividono caratteristiche comuni e l'amore per le macchine che consentono loro di sbocciare nella loro carriera. Lavorare con l'IA richiede un processo di pensiero estremamente analitico e logico e la capacità di risolvere i problemi più impegnativi nel modo più conveniente ed efficiente. Gli ingegneri dell'intelligenza artificiale dovrebbero avere una chiara previsione delle innovazioni tecnologiche che si traducono in programmi all'avanguardia che consentono alle aziende di rimanere competitive.
Intelligenza artificiale: acquisizione o piuttosto presa in consegna
Inoltre, gli specialisti dell'IA devono anche essere dotati delle competenze tecniche necessarie per progettare, sviluppare, mantenere, monitorare e riparare i loro sistemi e programmi. Infine, i professionisti dell'IA devono essere abili nel tradurre informazioni altamente tecniche in modi comprensibili anche a chi non ha un background tecnico. Hanno bisogno di lavorare in collaborazione con il resto dell'organizzazione per produrre i risultati più perspicaci.
Bene, ora che siamo sulla stessa pagina per quanto riguarda i ruoli lavorativi di un ingegnere di intelligenza artificiale, diamo un'occhiata ad alcune abilità critiche che qualsiasi professionista dell'IA deve possedere.
Le basi dell'informatica e della matematica costituiscono la spina dorsale della maggior parte dei programmi di intelligenza artificiale. Le posizioni di livello base richiedono almeno una laurea, mentre le posizioni che comportano ruoli di supervisione, leadership o amministrazione richiedono spesso un master o un dottorato.
Qualsiasi aspirante ingegnere di intelligenza artificiale dovrebbe sentirsi a proprio agio con:
- Vari livelli di matematica, tra cui probabilità, statistica, algebra e calcolo.
- Reti bayesiane o modellazione grafica, comprese le reti neurali.
- Fisica, ingegneria e robotica.
- Informatica, linguaggi di programmazione e programmazione.
- Teoria delle scienze cognitive.
Il campo dell'intelligenza artificiale è in continua crescita e ha dato origine a varie nuove tecnologie su cui questi sviluppatori/ingegneri di intelligenza artificiale lavorano costantemente. Vediamo quali sono:
Sommario
Elaborazione del linguaggio naturale e analisi del testo
NLP utilizza e supporta l'analisi del testo. La PNL aiuta a comprendere qualsiasi frase detta in un linguaggio naturale per quanto riguarda struttura, sentimento, intento e significato attraverso metodi statistici. La NLP trova ampio uso nel rilevamento e nella sicurezza delle frodi, in un'ampia gamma di assistenti automatici (Siri, ad esempio) e nelle applicazioni per l'estrazione di dati non strutturati.
Una guida per principianti alla comprensione del linguaggio naturale
Agenti virtuali
Dai semplici chatbot ai sistemi avanzati che possono interagire senza problemi con gli esseri umani, tutto questo è stato reso possibile grazie agli ingegneri dell'IA e dell'Intelligenza Artificiale. L'utilizzo di questi chatbot e agenti virtuali è in aumento man mano che le organizzazioni si rendono conto dell'importanza dei chatbot per il servizio clienti e il supporto.
Hardware ottimizzato per l'intelligenza artificiale
L'hardware deve diventare molto più accomodante man mano che l'IA e le tecnologie correlate crescono. E cosa significa?
Unità di elaborazione grafica (GPU) e dispositivi appositamente progettati e sviluppati per eseguire in modo efficiente lavori di calcolo orientati all'intelligenza artificiale. Stanno avendo un enorme impatto sulle applicazioni di Deep Learning. Alcuni fornitori che sviluppano tali GPU includono Cray, Google, IBM, Intel e Nvidia.
Biometrica
La biometria si occupa dell'identificazione, della misurazione e dell'analisi degli aspetti fisici del corpo umano. Consente interazioni molto più naturali tra esseri umani e macchine, prendendosi cura delle interazioni relative al toccare, vedere, parlare e riconoscere il linguaggio del corpo.
Piattaforme di deep learning
Le piattaforme di deep learning portano l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico a un livello completamente nuovo, lavorando con reti neurali avanzate con vari livelli di astrazione. Questa tecnologia imita il cervello umano elaborando i dati e creando modelli che aiutano nel processo decisionale.
5 Applicazioni rivoluzionarie dell'apprendimento automatico
Ora, ti guidiamo attraverso alcuni miti e idee sbagliate: siamo sicuri che anche tu ne hai in mente alcuni. Distruggiamoli insieme!
Mito n. 1: l'IA pensa esattamente come una persona: può risolvere tutti i problemi che gli esseri umani possono.
Non esiste ancora una cosa come l'intelligenza generale nell'IA, e forse non ne abbiamo nemmeno bisogno. Semmai, oggi l'IA si concentra maggiormente sull'insegnamento a un lemure come procurarsi il cibo e non sul lasciare che uno scimpanzé lo capisca da solo. La maggior parte delle funzioni di intelligenza artificiale sono sviluppate per uno scopo particolare, come l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), il riconoscimento delle immagini, i motori di ricerca, i giochi, le previsioni o le caratteristiche specifiche delle auto a guida autonoma. Questo spesso porta un valore aziendale superiore rispetto all'intelligence generale. Uno specialista è sempre preferito a un generalista.
Mito n. 2: l'IA è la stessa cosa di Machine Learning o Deep Learning.
L'IA viene spesso interpretata erroneamente per ML, Deep Learning o persino per l'elaborazione cognitiva. Tuttavia, la verità è che il ML fa parte dell'IA in cui l'alimentazione dei dati addestra regolarmente la macchina. Come accennato in precedenza, l'IA è più ampia e costituisce il superset delle tecnologie che abbiamo menzionato.
5 Applicazioni dell'elaborazione del linguaggio naturale per le aziende nel 2018
Mito n. 3: gli ingegneri dell'intelligenza artificiale sviluppano il sistema solo una volta, poi continua ad apprendere da solo.
Se solo! Anche l'apprendimento automatico, un sottoinsieme dell'IA, rimane estremamente difficile da implementare. Ovviamente ci sono sfide più facili e più difficili, ma in generale, adattare questi algoritmi alle esigenze della tua azienda è un compito in sé. Spesso gli algoritmi sono facili da capire, ma la sfida è selezionare l'algoritmo giusto per il problema e presentare i dati all'algoritmo nel modo corretto. Ciò richiede una conoscenza completa del problema, nonché una comprensione approfondita delle capacità e dei vincoli degli algoritmi e dei modelli. A complicare ulteriormente le cose c'è il fatto che le macchine richiedono la giusta quantità di addestramento per diventare artificialmente intelligenti.
Questa formazione richiede dati accurati nella forma più pura possibile. Inoltre, i dati utilizzati per l'addestramento sono straordinariamente dinamici e diventano obsoleti se non vengono utilizzati al momento giusto. Quindi, gli ingegneri dell'intelligenza artificiale devono anche eseguire iterazioni dopo iterazioni sul loro sistema per assicurarsi che funzioni perfettamente con dati così dinamici.
Mito n. 4: gli algoritmi di intelligenza artificiale possono creare magicamente sistemi intelligenti. La qualità dei dati che vengono alimentati è irrilevante per l'IA.
L'IA è tutt'altro che "carica e vai". L'intelligenza artificiale non sarà di grande aiuto se si dispone di dati estremamente ampi o non elaborati. Tali dati sono indigeribili per qualsiasi sistema e spesso si tradurranno in risultati errati. Invece di ingerire qualsiasi cosa, un ingegnere di intelligenza artificiale deve curare attentamente i dati e assicurarsi che siano della massima qualità possibile. Un algoritmo non è altro che un programma e un programma richiede dati con cui lavorare. Migliori sono i dati, migliori saranno i risultati.
Mito n. 5: l'IA è un campo estremamente nuovo.
John McCarthy ha coniato il termine "intelligenza artificiale" nel 1956 e poi ha definito il dominio per più di cinque decenni. Quindi, sebbene il concetto di IA non sia così nuovo, oggi è molto più diffuso nel mondo.
La differenza tra data science, machine learning e big data!
Ah! Quindi si tratta di miti che circondano gli ingegneri dell'Intelligenza Artificiale. Facci sapere se hai sentito altri miti simili e ti aiuteremo a sfatare anche quello! Torneremo con altri Mythbusters.
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