🧠 TensorFlow, il framework per l'addestramento Deep Learning

🏠 TILLL / ✍️ TateoBlog <==

#ArtificialIntelligence #DeepLearning #MachineLearning #TensorFlow

Tra gli strumenti che hanno contribuito maggiormente alla diffusione del Deep Learning, TensorFlow occupa un posto di primo piano. Si tratta di un framework open source sviluppato da Google che permette di progettare, addestrare e utilizzare reti neurali profonde senza dover implementare manualmente i complessi algoritmi matematici che ne regolano il funzionamento.

Il nome TensorFlow nasce dall'unione delle parole inglesi tensor (la struttura matematica utilizzata per rappresentare dati come immagini, testi, suoni e video) e flow (flusso), a indicare il percorso che questi dati compiono attraversando i diversi livelli della rete neurale durante il processo di apprendimento.

Uno dei principali vantaggi di TensorFlow è quello di automatizzare le operazioni necessarie all'addestramento del modello: l'analisi dei dati, il calcolo degli errori e il continuo aggiornamento dei parametri interni della rete affinché le sue previsioni diventino progressivamente più accurate. In questo modo gli sviluppatori possono concentrarsi sulla progettazione dell'architettura del modello e sulla qualità dei dati, anziché sugli aspetti matematici più complessi.

Oggi TensorFlow rappresenta uno degli strumenti fondamentali per lo sviluppo di applicazioni basate sull'Intelligenza Artificiale in numerosi settori, dalla Visione Artificiale all'elaborazione del linguaggio naturale, dalla medicina alla guida autonoma. Anche nella mia esperienza professionale viene utilizzato come piattaforma di riferimento per l'addestramento di modelli di Deep Learning destinati ad applicazioni industriali per la Diagnostica Ferroviaria.

TensorFlow è un esempio di come l'Intelligenza Artificiale moderna sia nata dall'integrazione tra ricerca scientifica, strumenti open source e comunità globale di sviluppatori.

La sua diffusione è tale che la conoscenza di TensorFlow è diventata una competenza molto apprezzata dal mercato del lavoro. È sufficiente consultare gli annunci pubblicati su LinkedIn per trovare numerose offerte rivolte a sviluppatori, data scientist e ingegneri dell'Intelligenza Artificiale che richiedono esperienza nell'utilizzo di questo framework, spesso insieme ad altri strumenti come Python e PyTorch.

Riferimenti.

1. Tateo Lifelong Learning Lab / L'approccio Euristico e le tecniche meta-Euristiche per la risoluzione dei problemi complessi -- §5. L'apprendimento profondo: Deep Learning, https://tateoblog.blogspot.com/p/lapproccio-euristico-e-le-tecniche.html

🏠 TILLL / 🎓 Learning / 🧠 AI / complex problems / heuristics / bio-inspired 

-----------------------------------------

4/8-2026

(c) Tateo's Interdisciplinary Lifelong Learning Lab (TILLL)

🧠 L'apprendimento profondo: Deep Learning

🏠 TILLL / ✍️ TateoBlog <==

#BioInspired #AI #ArtificialNeuralNetwork #ANN #DeepLearning #MachineLearning #ArtificialIntelligence #ComputerVision #SpeechRecognition #BigData #GPU #AutonomousDriving

Tra gli esempi più significativi di Intelligenza Artificiale bio-ispirata troviamo il Deep Learning. Le Reti Neurali Artificiali (Artificial Neural Networks, ANN), infatti, nascono dall'idea di riprodurre, mediante modelli matematici, alcuni principi fondamentali del funzionamento delle reti di neuroni biologici. Pur essendo enormemente più semplici del cervello umano, esse rappresentano uno degli esempi più riusciti di come l'osservazione della natura possa guidare lo sviluppo di nuove tecnologie intelligenti.

L'idea fondamentale consiste nel riprodurre, attraverso modelli matematici, alcuni principi dell'apprendimento biologico. Le Reti Neurali Artificiali sono costituite da unità elementari, chiamate neuroni artificiali, interconnesse tra loro e organizzate in più livelli (layer). Durante la fase di addestramento, le connessioni tra i neuroni vengono progressivamente modificate affinché la rete impari a riconoscere schemi (pattern), relazioni e regolarità presenti nei dati, in modo concettualmente analogo a quanto avviene, seppur con una complessità immensamente maggiore, nel sistema nervoso degli esseri viventi.

Quando il numero di livelli della rete aumenta sensibilmente, si parla di Deep Learning, letteralmente "apprendimento profondo". Il termine deep ("profondo") fa infatti riferimento alla profondità della rete neurale, cioè alla presenza di numerosi livelli nascosti che elaborano progressivamente le informazioni. Ogni livello estrae caratteristiche sempre più astratte dai dati ricevuti: nei sistemi di visione artificiale, ad esempio, i primi livelli imparano a riconoscere bordi e forme semplici, quelli successivi individuano oggetti sempre più complessi, fino ad arrivare al riconoscimento completo di un volto, di un veicolo o di un animale.

Questa capacità di costruire automaticamente (senza l'intervento umano) rappresentazioni sempre più sofisticate dei dati costituisce il principale punto di forza del Deep Learning. A differenza delle tradizionali tecniche di Machine Learning e delle prime reti neurali, nelle quali era l'esperto a dover individuare e programmare manualmente le caratteristiche (feature) più significative da analizzare, nel Deep Learning è la rete stessa che apprende autonomamente le feature durante l'addestramento. Questo riduce drasticamente il lavoro di progettazione, rende i modelli molto più flessibili e permette di affrontare problemi che, con gli approcci tradizionali, sarebbero estremamente complessi o addirittura impraticabili.

Per questo motivo il Deep Learning viene oggi impiegato con successo nella Computer Vision, nel riconoscimento vocale, nella comprensione del linguaggio naturale, nella bioinformatica, nella diagnostica medica, nella Guida Autonoma (Autonomous Driving) e in numerosi altri ambiti. Grazie a queste tecniche è possibile realizzare sistemi capaci di apprendere direttamente da enormi quantità di immagini, video, testi, segnali audio e dati provenienti da sensori, senza dover progettare manualmente le regole o le caratteristiche necessarie per interpretare tali informazioni.

Le basi teoriche delle reti neurali artificiali risalgono addirittura agli anni Quaranta del secolo scorso. È quindi naturale chiedersi perché il Deep Learning sia diventato protagonista soltanto negli ultimi anni. La risposta è semplice: per esprimere tutto il suo potenziale, questa tecnologia richiede enormi quantità di dati e una capacità di calcolo che, fino a pochi anni fa, non era disponibile.

La svolta è arrivata grazie alla convergenza di due fenomeni. Da un lato, l'enorme disponibilità di dati digitali generati quotidianamente da Internet, smartphone, social network, sensori e dispositivi connessi, il cosiddetto fenomeno dei Big Data. Dall'altro, l'impiego delle Graphics Processing Unit (GPU), processori progettati per elaborare migliaia di operazioni in parallelo e quindi particolarmente adatti all'addestramento delle reti neurali profonde. La combinazione di questi due fattori ha permesso di addestrare modelli sempre più grandi e accurati, aprendo la strada alla straordinaria evoluzione dell'Intelligenza Artificiale che stiamo vivendo oggi.

Il successo del Deep Learning dimostra come l'osservazione della natura possa tradursi in soluzioni tecnologiche di enorme impatto. Pur non replicando il cervello umano, le reti neurali artificiali ne riprendono alcuni principi essenziali, confermando uno dei concetti chiave della Vita Artificiale: studiare i meccanismi dei sistemi viventi può ispirare la progettazione di macchine sempre più capaci di apprendere, adattarsi e risolvere problemi complessi. 

Riferimenti.

1. Tateo Interdisciplinary Lifelong Learning, Intelligenza artificiale ispirata ai principi della vita: la Vita Artificiale, §5. L'apprendimento profondo: Deep Learning, https://tateoblog.blogspot.com/2017/04/ai-04-intelligenza-ispirata-ai.html

🏠 TILLL / 🎓 Learning / 🧠 AI / complex problems / heuristics / bio-inspired 

2. Tateo Interdisciplinary Lifelong Learning, La riproduzione della visione umana per mezzo di un sistema artificiale, https://tateoblog.blogspot.com/p/vs-visione-artificiale.html 

🏠 TILLL / 🎓 Learning / 👁️ VS

3. Tateo Interdisciplinary Lifelong Learning, Il fenomeno della produzione di grosse quantità di dati, caratteristico delle moderne applicazioni informatiche, https://tateoblog.blogspot.com/p/it1-big-data-evolution-of-data-science.html

🏠 TILLL / 🎓 Learning / IT / Big Data

4. Tateo Interdisciplinary Lifelong Learning, Il calcolo Parallelo, https://tateoblog.blogspot.com/p/it_17.html

🏠 TILLL / 🎓 Learning / IT / Super-calcolo / Parallel Computing

5. Tateo Interdisciplinary Lifelong Learning, Le applicazioni dell'intelligenza artificiale / §11.

Guida autonoma  (Autonomous Driving), https://tateoblog.blogspot.com/p/it1-big-data-evolution-of-data-science.html

🏠 TILLL / 🎓 Learning / 🧠 AI / ⚙️Applicazioni

3/8-2026

📚🚀 Dietro ogni libro c'é un essere umano.

📚Readings / 🚀 Narrativa-SciFi / dystopian / Bradbury / Fahrenheit451

#readings #SCIFI #dystopian #Bradbury #Fahrenheit451 

Sto leggendo "Fahrenheit 451" di Ray Bradbury. Ricordo brevemente che questo romanzo è tra i capolavori della fantascienza del Novecento, ed una delle opere più rappresentative della narrativa distopica, un genere che immagina società future solo in apparenza perfette, ma in realtà dominate dalla censura, dal controllo e dalla perdita delle libertà individuali.. Pubblicato nel 1953, il romanzo è  Il titolo richiama la temperatura – 451 gradi Fahrenheit, pari a circa 233 °C – alla quale la carta prende fuoco, un riferimento simbolico al compito dei pompieri del futuro: non spegnere gli incendi, bensì bruciare i libri.

Ho individuato molti spunti importanti di riflessione. Tra le citazioni citazioni della prima parte "Il focolare e la salamandra" che ho annotato quella che ritengo più significativa, è la seguente:

«Nei libri dev'esserci qualcosa, non possiamo immaginare cosa, che spinge una donna a bruciare con la sua casa. Dev'essere così, non ti fai ardere vivo per niente. … Per la prima volta mi sono reso conto che dietro ogni libro c'è un essere umano. Un essere che ha dovuto pensarlo e usare il suo tempo per metterlo sulla carta. Non ci avevo mai riflettuto prima.» 

(Fahrenheit 451 -- Ray Bradbury -- Pag. 49)

«Dietro ogni libro c'è un essere umano.» È questa semplice consapevolezza a segnare il momento decisivo della trasformazione di Guy Montag. Fino a quel momento i libri erano stati, per lui, soltanto oggetti da confiscare e bruciare, simboli di un passato da cancellare. L'incontro con la donna che preferisce morire tra le proprie opere piuttosto che rinnegare ciò in cui crede lo costringe invece a porsi una domanda fondamentale: quale valore può avere un libro per spingere una persona a sacrificare la propria vita?

La risposta non riguarda soltanto la carta o l'inchiostro. Bradbury suggerisce che ogni libro custodisce il tempo, l'intelligenza, i dubbi, le emozioni e l'esperienza di chi lo ha scritto. Un libro è il risultato di anni di studio, di riflessione e di confronto con il mondo; è il dialogo silenzioso tra un autore e generazioni di lettori. Distruggere un libro significa interrompere quel dialogo e cancellare una parte della memoria collettiva.

Questo passaggio assume oggi un significato ancora più profondo. Viviamo in un'epoca in cui siamo sommersi da contenuti rapidi, spesso consumati senza attenzione. Leggere richiede invece tempo, concentrazione e disponibilità ad ascoltare idee diverse dalle nostre. È un esercizio di libertà intellettuale che ci rende meno manipolabili e più consapevoli.

La riflessione di Montag invita quindi a guardare ogni libro con occhi nuovi. Prima di giudicarne il contenuto, dovremmo ricordare che dietro quelle pagine esiste una persona che ha dedicato una parte della propria vita a comprendere il mondo e a condividerne la propria visione. Forse è proprio questo il motivo per cui i regimi autoritari hanno sempre temuto i libri: non perché siano fatti di carta, ma perché contengono il pensiero umano. E il pensiero, quando continua a circolare liberamente, è una delle forme più potenti di libertà che l'uomo abbia mai creato.

A mio avviso questa riflessione è anche il cuore dell'intero romanzo: Fahrenheit 451 non parla semplicemente di libri bruciati, ma del valore delle idee, della memoria e del dialogo tra esseri umani. È un messaggio che, nell'epoca dell'intelligenza artificiale e dell'informazione digitale, appare ancora più attuale di quanto lo fosse nel 1953.

Riferimenti.

1. Fahrenheit 451 -- Ray Bradbury -- Pag. 49

2. Tateo Interdisciplinary Lifelong Learning, La sezione “Fantascienza” della mia libreria, §. Fahrenheit 451, Rey Bradbury, https://tateoblog.blogspot.com/2017/11/lt4-la-sezione-fantascienza-della-mia.html

🧠 Evoluzione dell'AI dagli anni Novanta ad oggi

🧠 Artificial Intelligence  /  complex problems / heuristics / bio-inspired / algoritmi genetici

#AI #geneticAlgorithms

L'Intelligenza Artificiale è una delle passioni che più hanno accompagnato il mio percorso di studio, di ricerca e di crescita personale. La mia naturale inclinazione al problem solving e la passione per l'informatica mi hanno portato, fin dagli anni dell'università, ad approfondire le tecniche di ottimizzazione euristica e, in particolare, il Calcolo Evolutivo (Evolutionary Computation) e gli Algoritmi Genetici.

Il mio interesse per i sistemi intelligenti nasce all'inizio degli anni Novanta, quando iniziai a leggere riviste di divulgazione scientifica come Le Scienze. Come molti appassionati di quel periodo, ero convinto che la realizzazione di una vera intelligenza artificiale fosse ormai imminente. L'impressione era che mancasse soltanto un ultimo passo tecnologico per trasformare in realtà ciò che fino ad allora avevamo immaginato nei romanzi e nei film di fantascienza. Quel salto, come sappiamo, avrebbe richiesto ancora molti anni.

Nonostante ciò, il mio entusiasmo non diminuì. Al contrario, si trasformò nella voglia di sperimentare direttamente le tecniche che allora rappresentavano la frontiera della ricerca. Fu proprio leggendo un articolo pubblicato su Le Scienze dedicato agli Algoritmi Genetici che scoprii un approccio destinato a catturare definitivamente la mia attenzione.

Ciò che mi affascinò non fu soltanto l'efficacia della tecnica come metodo di ottimizzazione, ma soprattutto la sua eleganza concettuale. Attraverso gli strumenti della matematica e dell'informatica, gli Algoritmi Genetici riuscivano a riprodurre alcuni dei meccanismi fondamentali dell'evoluzione biologica — selezione naturale, ricombinazione genetica e mutazione — mostrando come processi apparentemente semplici potessero produrre soluzioni sorprendentemente efficaci a problemi complessi. L'idea che concetti appartenenti alla biologia, alla genetica e alla teoria dell'evoluzione potessero essere tradotti in algoritmi capaci di "evolvere" soluzioni rappresentò per me una straordinaria dimostrazione del valore dell'interdisciplinarità.

A quel punto decisi di verificare personalmente quanto questa tecnica fosse realmente potente e versatile. All'epoca frequentavo il corso di laurea in Ingegneria Elettronica presso il Politecnico di Bari e stavo preparando esami come Energetica Applicata e Calcolatori Elettronici. Nel tempo libero mi divertivo inoltre ad affrontare problemi di natura completamente diversa, come la riduzione dei sistemi del Totocalcio e del Lotto. Avevo quindi a disposizione un insieme di problemi molto eterogenei con cui mettere alla prova l'universalità del metodo.

Realizzai quindi le mie prime implementazioni di Algoritmi Genetici, modellando geneticamente ciascun problema e lasciando che il processo evolutivo ricercasse autonomamente soluzioni sempre migliori. L'obiettivo non era soltanto ottenere risultati soddisfacenti, ma comprendere fino a che punto fosse possibile applicare lo stesso paradigma a domini completamente differenti.

Negli anni successivi ho continuato a sperimentare e perfezionare queste tecniche, applicandole sia durante il percorso universitario sia nell'attività professionale, fino ad arrivare al settore della visione artificiale e dell'elaborazione delle immagini.

Tra le applicazioni più significative che ho sviluppato figurano:

• l'ottimizzazione della progettazione di turbine a gas;
• l'ottimizzazione di architetture pipeline per calcolatori elettronici;
• la modellazione sperimentale di una macchina per la previsione delle estrazioni del Lotto;
• l'ottimizzazione di modelli di image processing e di riconoscimento delle immagini.

Guardando oggi all'evoluzione dell'Intelligenza Artificiale, ritengo che quella passione nata oltre trent'anni fa abbia rappresentato molto più di un semplice interesse tecnico. È stata il punto di partenza di un percorso di apprendimento continuo che mi accompagna ancora oggi e che continua ad alimentare la mia curiosità verso le nuove frontiere dell'IA, dai sistemi evolutivi fino ai moderni modelli di Intelligenza Artificiale Generativa.

Riferimenti

[1] Tateo Interdisciplinary Lifelong Learning, Qualche informazione su di me. https://tateoblog.blogspot.com/p/about-me.html

[2] Tateo Interdisciplinary Lifelong Learning, Intelligenza Artificiale, Soft Computing, https://tateoblog.blogspot.com/p/p_14.html

[3] Tateo Interdisciplinary Lifelong Learning / Intelligenza Artificiale / Complex problems / Heuristics / Bio-inspired / Evolutionary / Gli Algoritmi genetici, https://tateoblog.blogspot.com/p/ai1313.html

🧠📚 I viaggi di Guliver e la AI Generativa

🧠 AI  /  Generative

📚 LT / Romanzi / Swift / Gulliver

#AI #GenerativeAI #LLM #readings #Swift #Gulliver

Cosa c'entrano i viaggi di Gulliver con la AI Generativa?

Leggendo il libro "La differenza fondamentale" del filosofo contemporaneo Luciano Floridi mi sono imbattuto nella seguente citazione, da cui sembra che Jonathan Swift tre secoli fa abbia previsto, almeno in parte, l'avvento della intelligenza artificiale generativa.

Tutti sanno, disse, quanto laborioso sia il consueto metodo per divenire eccellenti nel campo delle arti e delle scienze; laddove grazie al suo congegno, anche la più ignorante delle persone, con modica spesa e soltanto un poco di fatica fisica, potrà scrivere libri di filosofia, poesia, politica, diritto, matematica e teologia, senza bisogno alcuno di genialità o di erudizione.

(cit. Jonathan Swift, I viaggi di Gulliver)

 A quasi tre secoli di distanza, la satira di Jonathan Swift appare sorprendentemente attuale. La “macchina” immaginata nell’Accademia di Lagado non anticipa tecnicamente l’Intelligenza Artificiale generativa, ma ne coglie con straordinaria lucidità una delle questioni più profonde: è possibile produrre testi convincenti senza possedere una reale comprensione di ciò che si scrive? Se nel Settecento questa era una provocazione letteraria, oggi è una domanda concreta che accompagna lo sviluppo dei modelli linguistici di grandi dimensioni.

Questo passo del libro "I viaggi di Gulliver" di Jonathan Swift viene citato spesso quando si parla di Intelligenza Artificiale generativa. Tuttavia, è importante precisare che Jonathan Swift non stava “prevedendo” l’IA nel senso moderno del termine: stava usando la satira per criticare l’idea che la conoscenza potesse essere prodotta meccanicamente, senza comprensione né talento. Ed in questo mi sembra molto vicino alla opinione critica di Luciano Floridi nei confronti dell'hype che circonda attualmente il fenomeno della Intelligenza Artificiale Generativa.

Nel terzo viaggio di I viaggi di Gulliver (1726), Swift descrive la celebre “macchina” dell’Accademia di Lagado: un enorme congegno composto da cubi recanti parole che, ruotando casualmente, generano nuove combinazioni di frasi. L’inventore sostiene che, grazie a tale macchina, chiunque potrà scrivere opere di filosofia, poesia, politica, diritto, matematica e teologia senza possedere alcuna competenza.

Letto oggi, il parallelismo con i Large Language Model è sorprendente:

• la macchina combina parole per produrre testi;
• rende possibile a chiunque generare contenuti;
• riduce apparentemente il bisogno di conoscenze specialistiche;
• solleva il problema della differenza tra produzione di testo e comprensione del significato.

Naturalmente esiste anche una differenza fondamentale: la macchina di Swift genera combinazioni sostanzialmente casuali, mentre i moderni modelli di IA apprendono regolarità statistiche da enormi quantità di testi e producono risposte coerenti in base al contesto. Non “pensano” nel senso umano, ma non assemblano nemmeno parole a caso.

Riferimenti

1. La differenza fondamentale, Artificial Agency: una nuova filosofia dell'intelligenza artificiale. — Luciano Floridi. — pag. 9

2. Tateo Interdisciplinary Lifelong Learning, Artificial Intelligence; §. AI Generativa. https://tateoblog.blogspot.com/p/artificial-intelligence.html 

3. Tateo Interdisciplinary Lifelong Learning, Lettura, Narrativa/Romanzi, §. I viaggi di Gulliver -- Jonathan Swift. https://tateoblog.blogspot.com/2017/04/lt-19-romanzi-e-racconti.html

🧠 L'Hype dell'Intelligenza Artificiale: tra realtà e aspettative

🧠 AI  /  Hype

Molti osservatori sostengono che l'entusiasmo e le aspettative che oggi accompagnano l'Intelligenza Artificiale siano, almeno in parte, sproporzionati rispetto alle sue reali capacità e al suo attuale livello di maturità tecnologica.

Questo fenomeno viene spesso sintetizzato con il termine inglese hype, una parola che racchiude in sé diversi concetti: grande clamore mediatico, enfasi eccessiva, aspettative gonfiate e una comunicazione che tende a enfatizzare i benefici di una tecnologia, minimizzandone al tempo stesso limiti, costi e difficoltà di adozione.

L'hype dell'Intelligenza Artificiale si manifesta oggi in molte forme. Ogni nuova applicazione viene presentata come rivoluzionaria, le aziende inseriscono la sigla "AI" in prodotti e servizi per aumentarne l'attrattiva commerciale, i media rilanciano continuamente annunci sensazionalistici e gli investimenti si concentrano sulle organizzazioni che promettono di trasformare radicalmente il modo di lavorare e di vivere. In questo contesto si diffonde facilmente la convinzione che l'IA sia in grado di risolvere qualsiasi problema, di sostituire completamente il lavoro umano o di raggiungere, nel giro di pochi anni, capacità paragonabili o superiori a quelle dell'uomo. Sebbene alcune di queste prospettive possano concretizzarsi in futuro, molte appartengono ancora al campo delle ipotesi e della ricerca.

Il termine hype è un prestito integrale dall'inglese, dove è attestato fin dagli anni Cinquanta con il significato di "inganno", "imbroglio" o "truffa", assumendo successivamente anche quello di "trovata pubblicitaria" e di "pubblicità eccessiva o ingannevole". Probabilmente derivato dallo slang malavitoso e legato all'idea di "gonfiare" artificialmente il valore di qualcosa, oggi il termine indica la strategia comunicativa e di marketing con cui si genera un forte interesse intorno al lancio di un prodotto, di una tecnologia o di un evento. Per estensione, descrive anche l'ondata di entusiasmo e di aspettative che tale strategia riesce a suscitare nel pubblico.

Secondo diversi studiosi, la parola potrebbe derivare da hyperbole ("iperbole"), la figura retorica che consiste nell'esagerare intenzionalmente un concetto per renderlo più efficace. Sebbene questa etimologia non sia unanimemente accettata, il collegamento è particolarmente suggestivo: l'hype è, in fondo, una gigantesca iperbole applicata alla comunicazione e al marketing. Oggi il termine viene utilizzato per descrivere tutte quelle situazioni in cui la comunicazione, i media e il marketing alimentano aspettative molto elevate attorno a una novità. L'elemento caratteristico dell'hype non è necessariamente la falsità delle promesse, ma la sproporzione tra ciò che il pubblico si aspetta e ciò che la tecnologia è realmente in grado di offrire in quel momento.

Nel caso dell'Intelligenza Artificiale, parlare di hype non significa negare il valore o il potenziale della tecnologia. Significa piuttosto riconoscere che, accanto ai progressi straordinari degli ultimi anni, esiste il rischio di attribuire all'IA capacità che ancora non possiede o di aspettarsi risultati immediati in ambiti dove sono necessari tempo, ricerca, dati di qualità e competenze umane. Comprendere questa distinzione è fondamentale per valutare l'Intelligenza Artificiale con spirito critico, evitando sia un entusiasmo ingenuo sia un ingiustificato pessimismo.

Quindi, quando si parla di hype della Intelligenza Artificiale non si intende mettere in discussione il valore dell'IA, né il suo enorme potenziale. Si invita però a evitare due errori opposti: da un lato l'entusiasmo acritico, che attribuisce all'IA capacità quasi miracolose; dall'altro lo scetticismo assoluto, che ne sottovaluta i progressi. Comprendere il significato di hype significa quindi imparare a osservare l'innovazione con maggiore equilibrio, distinguendo i risultati concreti dalle aspettative che inevitabilmente accompagnano ogni grande rivoluzione tecnologica.

Non a caso il mondo dell'innovazione ha coniato anche un'espressione ormai celebre: Hype Cycle ("ciclo dell'hype"), il modello elaborato dalla società di consulenza Gartner. Secondo questo modello, quasi ogni nuova tecnologia attraversa una fase iniziale di entusiasmo e aspettative esagerate, seguita da una fase di delusione quando emergono i limiti reali. Solo successivamente, superata l'euforia iniziale, la tecnologia raggiunge una fase di maturità, nella quale il suo valore viene finalmente compreso e sfruttato in modo realistico. L'Intelligenza Artificiale rappresenta oggi uno degli esempi più emblematici di questo fenomeno.

[1] La differenza fondamentale -- Artificial Agency: una nuova filosofia dell'intelligenza artificiale. Luciano Floridi, pag. 19, 35, 36, 46

[2] Hype Cycle -- Wikipedia: https://it.wikipedia.org/wiki/Hype_cycle

#AI #IntelligenzaArtificiale #AgenticAI #ArtificialAgency #hype #communicationStrategy #marketing #innovation #hypeCycle #TateoBlog #TILLL

https://tateoblog.blogspot.com/p/artificial-intelligence.html

🧠 Agenti, Agency ed AI Agentica

🧠 AI / Agenti, agency ed AI Agentica

#AI #IntelligenzaArtificiale #AgenticAI #ArtificialAgency #EticaDigitale #FilosofiaDellaTecnologia #TateoBlog #TILLL

1 Luglio 2026

Negli ultimi anni, con la rapida evoluzione dell'Intelligenza Artificiale, sono entrati nell'uso comune tre termini strettamente correlati ma spesso impiegati in modo improprio: agente artificiale, agency artificiale e AI agentica (Agentic AI). Sebbene appartengano allo stesso ambito concettuale, essi descrivono aspetti differenti dei sistemi intelligenti e meritano quindi di essere distinti con precisione.

Agente artificiale (Artificial Agent): è il singolo sistema software o robotico progettato per percepire l'ambiente circostante, elaborare le informazioni disponibili, prendere decisioni e compiere azioni finalizzate al raggiungimento di determinati obiettivi.

Agency artificiale (Artificial Agency): rappresenta la proprietà o la capacità di un sistema di comportarsi come un agente autonomo. Essa comprende la possibilità di percepire il contesto, pianificare, scegliere tra diverse alternative e agire in modo finalizzato, adattando il proprio comportamento alle circostanze senza richiedere un controllo umano continuo.

AI agentica (Agentic AI): indica il paradigma dell'Intelligenza Artificiale che progetta e impiega agenti dotati di agency. In questo modello gli agenti non si limitano a rispondere a singole richieste, ma sono in grado di pianificare strategie, utilizzare strumenti esterni, collaborare con altri agenti o con esseri umani, apprendere dai risultati ottenuti e perseguire obiettivi complessi con un elevato grado di autonomia operativa.

Una delle interpretazioni più influenti di questi concetti è stata proposta da Luciano Floridi, tra i maggiori filosofi contemporanei dell'informazione e dell'etica del digitale. Secondo Floridi, il termine Intelligenza Artificiale è in parte fuorviante, poiché suggerisce un'analogia con l'intelligenza umana che non trova riscontro nella realtà. L'IA, infatti, non pensa, non comprende e non possiede coscienza; ciò che la caratterizza è piuttosto la sua straordinaria capacità di agire efficacemente nel mondo, elaborando informazioni e producendo risultati attraverso processi computazionali. [3]

Da questa prospettiva, l'elemento distintivo dell'IA non è tanto l'intelligenza, quanto la agency, ossia la capacità di esercitare un'azione autonoma orientata a uno scopo. L'Intelligenza Artificiale può quindi essere interpretata come una nuova forma di agency artificiale, capace di svolgere compiti sempre più sofisticati senza condividere le caratteristiche cognitive proprie dell'essere umano.

Questa distinzione non è soltanto terminologica, ma ha importanti implicazioni teoriche e pratiche. Separare concettualmente l'intelligenza dalla agency consente di comprendere con maggiore accuratezza le reali capacità e i limiti dei sistemi di IA, evitando sia aspettative irrealistiche sia timori ingiustificati. Inoltre, tale prospettiva offre una base più solida per affrontare le numerose questioni etiche, giuridiche, economiche e sociali poste dalla diffusione dell'Intelligenza Artificiale. Comprendere che cosa sia realmente l'IA – e, soprattutto, che cosa non sia – rappresenta oggi una condizione essenziale per svilupparla, regolamentarla e utilizzarla in modo consapevole e responsabile.

[3] La differenza fondamentale -- Artificial Agency: una nuova filosofia dell'intelligenza artificiale. Luciano Floridi, pag. 19

https://tateoblog.blogspot.com/p/artificial-intelligence.html