Sommario
- 1 Come si è svolto nel tempo il processo intelligenza artificiale?
- 2 Quale tecnologia legata all intelligenza artificiale e alla base dei Chatbot?
- 3 Quale tecnologia ha l’intelligenza dimostrata dalle macchine in modo da imitare le funzioni cognitive umane?
- 4 In che modo le tecnologie di machine learning e intelligenza artificiale ai aiutano le aziende a utilizzare i dati aziendali in modo efficace?
Come si è svolto nel tempo il processo intelligenza artificiale?
L’Intelligenza Artificiale (IA) è una tecnologia recente con una storia ancora tutta da raccontare. Si parte dagli anni Cinquanta: in principio fu il test di Alan Turing. Si prosegue con le prime teorie di reti neurali, di IA forte e di IA debole, con le prime applicazioni industriali degli anni Ottanta.
Quale tecnologia legata all intelligenza artificiale e alla base dei Chatbot?
Uno degli esempi più ricorrenti di questo livello funzionale è dato dal NLP (Natural Language Processing), il parco di tecnologie basate sull’intelligenza artificiale che consente di creare una relazione verbale tra l’uomo e la macchina, sfruttando il linguaggio naturale, come avviene nel caso dei chatbot più evoluti.
A cosa serve intelligenza artificiale?
L’intelligenza artificiale permette ai sistemi di capire il proprio ambiente, mettersi in relazione con quello che percepisce e risolvere problemi, e agire verso un obiettivo specifico. Il computer riceve i dati (già preparati o raccolti tramite sensori, come una videocamera), li processa e risponde.
Quale tecnologia ha l’intelligenza dimostrata dalle macchine in modo da imitare le funzioni cognitive umane?
Il deep learning è un tipo di machine learning che addestra il computer ad eseguire attività in maniera simile a quella umana, come riconoscere il parlato, identificare immagini o fare previsioni.
In che modo le tecnologie di machine learning e intelligenza artificiale ai aiutano le aziende a utilizzare i dati aziendali in modo efficace?
Gli strumenti basati sull’Intelligenza Artificiale aiutano le aziende a ottenere un vantaggio competitivo elaborando istantaneamente i dati per creare prodotti e servizi migliori e su misura per i propri clienti, riducendo il rischio di guasti o tempi di inattività, riducendo i costi grazie alla manutenzione predittiva …