Intelligenza Artificiale: come imparano le macchine

Le macchine possono davvero “imparare”? E in cosa questo è diverso dalla programmazione tradizionale?In questo episodio capiamo cosa si intende per intelligenza artificiale, partendo dalle sue radici teoriche fino alle tecniche moderne. Dalla conferenza di Dartmouth agli studi di Turing e Shannon, scopriamo come l’idea di macchine intelligenti sia presente fin dagli anni ’50 — ma realizzata solo recentemente grazie all’evoluzione tecnologica.Analizziamo poi il passaggio chiave: dalla programmazione basata su regole esplicite al machine learning, dove le regole non vengono scritte dal programmatore ma apprese dai dati. Attraverso esempi concreti — dal riconoscimento di immagini fino ai giochi come scacchi e Go — capiamo come funzionano davvero questi sistemi.Approfondiamo le principali modalità di apprendimento:supervisionato, basato su dati etichettatinon supervisionato, basato su similaritàper rinforzo, guidato da ricompense e feedbackE vediamo perché il vero motore dell’AI moderna è la retroazione: la capacità di migliorarsi attraverso l’esperienza.Il testo Fondamenti di Informatica per le Scienze Umanistiche è disponibile qui:https://he.pearson.it/bundle/914