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Possiamo ricondurre la nascita dell’intelligenza artificiale al 1956, quando al Dartmouth College, nel New Hampshire, si tenne un convegno dedicato allo sviluppo di macchine intelligenti.
Quando si parla di Intelligenza Artificiale, si pensa subito a tecnologie all’avanguardia, a robot in grado di comprendere e decidere le azioni da compiere e di un mondo futuristico in cui macchine e uomini convivono. In realtà, l’Intelligenza Artificiale e il suo utilizzo sono molto più reali di quanto si possa immaginare e vengono oggi utilizzati in diversi settori della vita quotidiana. Si tratta tuttavia di utilizzi meno invasivi di quello che si pensa o di quanto viene mostrato spesso dai film di fantascienza che hanno trovato nel tema dell’Intelligenza Artificiale lo spunto per molte serie più o meno di successo.
Con l’intelligenza artificiale ogni oggetto interagisce con il mondo circostante ovvero reperisce e trasferisce informazioni tra rete Internet e mondo reale. La connessione delle cose e l’utilizzo dei dati consente di apportare vari miglioramenti e innovazioni nella vita delle persone, nel mondo degli affari, nell’assistenza sanitaria, nella mobilità, nelle città e nella società.
Sviluppiamo processi con Intelligenza Artificiale in tutti gli ambiti.
Soluzioni che coniugano l’intelligenza artificiale allo sviluppo
Gli algoritmi sono utilizzati per riconoscere oggetti all’interno di immagini, analizzare onde sonore per convertire il parlato in testo o processare il linguaggio e tradurlo in un formato adatto all'analisi.
Abilita un'interazione fluida con il linguaggio umano per offrire informazioni, insight e interazioni attraverso frasi o testi lunghi, utilizzate per produrre testi leggibili da un essere umano, tipicamente a partire da un corpo di risposte o da componenti testuali.
Strumenti e tecnologie che analizzano immagini e video per rilevare oggetti e/o caratteristiche di oggetti. Queste piattaforme trovano applicazioni in diversi settori, tra i quali retail, assicurazioni, sicurezza, marketing.
Le tecnologie semantiche rispondono alla necessità di comprensione dell’ambiente e il contesto in cui l'AI viene applicata offrendo una comprensione profonda dei dati e creando le basi per introdurre classificazioni, tassonomie, gerarchie, relazioni, modelli e metadati.
Strumenti e tecnologie che comprendono e interpretano il linguaggio parlato catturando segnali audio e trasformandoli in testo scritto o altri formati di dati utilizzabili in varie applicazioni, come sistemi vocali per costumer service, applicazioni mobile o robot fisici.
Questa categoria comprende GPU e appliance progettate specificamente per eseguire compiti specifici dell’AI, come machine learning e deep learning.
Offrono algoritmi, API, strumenti di sviluppo per progettare, sviluppare e addestrare modelli in applicazioni, processi e altre macchine. Le piattaforme di ML trovano impiego nelle situazioni in cui, per risolvere un problema, è necessario riconoscere pattern all’interno di grandi insiemi di dati.
Le tecnologie RPA comprendono vari metodi per automatizzare azioni umane e rendere più efficienti i processi di business.
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