Intelligenza Artificiale? Machine Learning? Deep Learning?

Nell'Intelligenza Artificiale si tratta generalmente del tentativo di emulare o simulare il comportamento intelligente. Machine Learning e Deep Learning sono due aree secondarie dell'Intelligenza Artificiale.

 

I programmi che usano il Machine Learning possono usare algoritmi per calcolare le azioni delle persone, ad esempio, per svelare le truffe con le carte di credito. Il Deep Learning fa un ulteriore passo avanti e utilizza strati gerarchici per eseguire il processo di apprendimento automatico. Ciò significa: si costruiscono reti neurali artificiali che assomigliano a quelle del cervello umano.

Concetti complessi possono essere appresi mettendo insieme semplici strati nascosti (Hidden Layers). Questi strati elaborano i dati e li passano allo strato successivo, che a sua volta elabora le informazioni e le passa allo strato successivo, e così via. Questo modello a strati può essere continuato all'infinito e va in profondità. Da qui il termine "Deep Learning" (apprendimento profondo).


La tecnologia Deep Learning viene utilizzata, per esempio, nelle auto senza conducente, quando si tratta di distinguere i segnali stradali, le auto e le persone tra loro. Il Deep Learning si trova anche nei computer e smartphone sotto forma di comando vocale intelligente. Le loro applicazioni sono praticamente infinite e molto più precise rispetto all'apprendimento automatico. Unico svantaggio: Deep Learning necessita di un'alta capacità di elaborazione

 

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Intelligenza Artificiale.
Quali sono i livelli di Intelligenza Artificiale?

Attualmente, si parla di tre a cinque diverse gradazioni di Intelligenza Artificiale. Nel primo livello, l'IA non esercita alcuna influenza, cioè gli umani controllano ancora tutto. I livelli successivi sono determinati a seconda del grado di "autonomia" e di quanta influenza può esercitare l'IA. Questo inizia con i compiti di un assistente e può arrivare fino a una macchina che pensa e agisce da sola. Attualmente, l'IA viene utilizzata al suo livello più basso. Molte "macchine" non sono ancora in grado di agire autonomamente. Ma questo potrebbe cambiare rapidamente nei prossimi anni. Le auto a guida autonoma sono solo l'inizio.

La sfida: performance.

L'Intelligenza Artificiale richiede molta più potenza di calcolo di qualsiasi altra applicazione attualmente conosciuta. Soprattutto, gli algoritmi di Deep Learning hanno bisogno di elevata performance per essere in grado di analizzare e valutare le informazioni pezzo per pezzo. Una tale potenza non può essere raggiunta senza l'accelerazione fornita dalle unità di elaborazione grafica (GPU).  Le GPU NVIDIA® Tesla® sono tra le più potenti GPU presenti oggi sul mercato. Questo permette alle aziende di accelerare le loro applicazioni esigenti di High Performance Computing (HPC) e Hyperscale Workloads nel data center. Questo permette alle aziende di accelerare i loro High-Performance Computing (HPC)- e Hyperscale-Workloads più esigenti nel data center. Il vantaggio: Petabyte di dati possono essere elaborati più velocemente e più facilmente che con le CPU standard. Che si tratti di Deep Learning, ricerca energetica, desktop virtuali o auto a guida autonoma – i processori grafici Tesla offrono una potenza straordinaria per consentire calcoli e simulazioni estese nel più breve tempo possibile.

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