🧠👁️ Principali applicazioni delle CNN nella visione artificiale

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#AI #ArtificialIntelligence #DeepLearning #CNN #visioneArtificiale #ComputerVision #TateoBlog #TILLL

Le Reti Neurali Convoluzionali (CNN) rappresentano una delle tecnologie più importanti e versatili sviluppate nell'ambito dell'Intelligenza Artificiale. Sebbene siano spesso associate al riconoscimento delle immagini, il loro campo di applicazione è molto più ampio. Oggi le CNN costituiscono il motore di numerose applicazioni di Computer Vision, consentendo alle macchine non solo di identificare ciò che osservano, ma anche di localizzarlo, misurarlo, seguirne i movimenti nel tempo e persino migliorarne la rappresentazione visiva.

Le dodici applicazioni illustrate nella figura possono essere interpretate come dodici differenti modalità con cui una macchina può "comprendere" un'immagine.

(1) Classificazione delle immagini

La classificazione rappresenta la forma più semplice di comprensione visiva. Il sistema osserva l'immagine nel suo insieme e assegna un'etichetta che ne descrive il contenuto principale. Ad esempio, una fotografia può essere classificata come "cane", "gatto", "automobile" o "rotaia difettosa".

Domanda a cui risponde: Che cosa rappresenta l'immagine?

Output principale: Classe.

Esempio pratico: Classificazione di componenti ferroviari, riconoscimento di difetti o classificazione di specie animali.

(2) Object Detection

Il rilevamento degli oggetti aggiunge una nuova dimensione all'analisi: la localizzazione. Non basta più sapere che cosa è presente nell'immagine; occorre anche determinarne la posizione. Per questo motivo il sistema restituisce sia la classe dell'oggetto sia un rettangolo (bounding box) che ne indica la posizione.

Domanda a cui risponde: Che cosa è presente e dove?

Output principale: Classi e bounding box.

Esempio pratico: Rilevamento di veicoli, persone, segnali ferroviari o componenti dell'infrastruttura.

 

(3) Segmentazione Semantica

La segmentazione semantica porta il livello di comprensione dall'oggetto al singolo pixel. Ogni pixel dell'immagine viene classificato in una determinata categoria, consentendo di ottenere una mappa dettagliata della scena.

Domanda a cui risponde: A quale classe appartiene ogni pixel?

Output principale: Mappa delle classi.

Esempio pratico: Separazione automatica di rotaie, massicciata, traversine, vegetazione e manufatti ferroviari.

 

(4) Segmentazione delle Istanze

Quando nell'immagine sono presenti più oggetti appartenenti alla stessa categoria, è necessario distinguerli individualmente. La segmentazione delle istanze assegna quindi una maschera separata a ciascun oggetto rilevato.

Domanda a cui risponde: Quali oggetti sono presenti e quali pixel appartengono a ciascuno?

Output principale: Maschere separate.

Esempio pratico: Identificazione e separazione di singole persone, veicoli o componenti ferroviari simili.

 

(5) Localizzazione e Stima dei Punti Caratteristici

Molte applicazioni richiedono l'identificazione di punti di interesse specifici. Questa tecnica consente di individuare elementi caratteristici quali vertici, giunti, raccordi o articolazioni.

Domanda a cui risponde: Dove si trovano i punti caratteristici?

Output principale: Coordinate.

Esempio pratico: Individuazione di bulloni, attacchi ferroviari o articolazioni del corpo umano.

 

(6) Stima della Posa

Partendo dai punti caratteristici identificati, il sistema può determinare la posizione e l'orientamento spaziale di un oggetto. Si tratta di una funzione fondamentale nei sistemi di interazione uomo-macchina e nella robotica.

Domanda a cui risponde: Qual è la posizione e l'orientamento dell'oggetto?

Output principale: Posa 2D o 3D.

Esempio pratico: Analisi del movimento umano, robot collaborativi e veicoli autonomi.

 

(7) Stima di Proprietà Geometriche

Le CNN possono essere utilizzate come strumenti di misura. In questo caso l'obiettivo non è classificare o localizzare un oggetto, ma stimarne quantitativamente una caratteristica geometrica.

Domanda a cui risponde: Qual è il valore della grandezza osservata?

Output principale: Valore numerico.

Esempio pratico: Misura dell'usura di una rotaia, della lunghezza di una cricca o della distanza tra componenti.

 

(8) Stima della Profondità

Una delle applicazioni più avanzate consiste nella ricostruzione della dimensione tridimensionale della scena. Il sistema produce una mappa delle distanze che descrive quanto ogni punto dell'immagine sia distante dal sensore.

Domanda a cui risponde: Qual è la distanza degli elementi della scena rispetto al sistema di acquisizione?

Output principale: Mappa di profondità (depth map) o valori di distanza.

Esempio pratico: Guida autonoma, ricostruzione 3D di ambienti e navigazione robotica.

 

(9) Riconoscimento OCR

L'Optical Character Recognition (OCR) consente di trasformare testo presente in un'immagine in informazioni digitali immediatamente elaborabili da un computer.

Domanda a cui risponde: Quale testo, codice o sequenza di caratteri è presente nell'immagine?

Output principale: Testo, caratteri o numeri riconosciuti.

Esempio pratico: Lettura automatica di targhe, etichette, matricole o documenti tecnici.

 

(10) Rilevamento di Anomalie

In molte applicazioni industriali non è necessario sapere quale difetto sia presente, ma semplicemente stabilire se qualcosa si discosta dalla normalità. Le tecniche di anomaly detection sono progettate proprio per questo scopo.

Domanda a cui risponde: Il campione si discosta dalla normalità?

Output principale: Punteggio o mappa di anomalia.

Esempio pratico: Rilevamento automatico di difetti superficiali su rotaie, ruote, traversine o componenti meccanici.

 

(11) Object Tracking

Quando le immagini vengono acquisite nel tempo, ad esempio sotto forma di video, diventa possibile seguire il movimento degli oggetti all'interno della scena. L'object tracking mantiene l'identità dell'oggetto durante tutta la sequenza.

Domanda a cui risponde: Come si muove l'oggetto nel tempo?

Output principale: Identità e traiettoria.

Esempio pratico: Monitoraggio di veicoli, persone, treni o oggetti in movimento.

 

(12) Miglioramento e Ricostruzione delle Immagini

Le CNN non servono esclusivamente per interpretare le immagini. Possono anche migliorarne la qualità rimuovendo disturbi, aumentando la risoluzione o ricostruendo dettagli non chiaramente visibili.

Domanda a cui risponde: Come può essere migliorata l'immagine?

Output principale: Immagine elaborata.

Esempio pratico: Riduzione del rumore, incremento della risoluzione (super-resolution), correzione della sfocatura e restauro di immagini degradate.

 

Dall'identificazione alla comprensione completa della scena

Osservando l'insieme di queste dodici applicazioni emerge chiaramente come la moderna visione artificiale non si limiti a riconoscere oggetti. Una CNN può infatti classificare una scena, localizzarne gli elementi, segmentarli, misurarli, ricostruirne la geometria tridimensionale, seguirne l'evoluzione nel tempo e persino migliorare la qualità delle immagini disponibili.

In altre parole, le CNN rappresentano oggi una vera e propria piattaforma di elaborazione visiva che consente alle macchine di estrarre conoscenza dalle immagini con un livello di sofisticazione sempre più vicino a quello della percezione umana.

🔗 Riferimenti per approfondire:

 

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1. 🧠 Intelligenza Artificiale (AI); Titolo: Come delegare alle macchine compiti che gli umani riescono a svolgere grazie alla loro intelligenza; Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/artificial-intelligence.html 

2. 👁️ Visione Artificiale (VS); Titolo: La riproduzione della visione umana per mezzo di un sistema artificiale;  Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/vs-visione-artificiale.html 

---------- 19/8 2026 ----------

📚🚀 Centri di condizionamento

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#lettura #readings #narrativa #scifi #sciencefiction #dystopian #Huxley #mondoNuovo #TateoBlog #TILLL

Capitolo II. Il Direttore accompagna gli studenti attraverso il Centro di Incubazione e Condizionamento, mostrando loro come i bambini vengano condizionati fin dai primi giorni di vita per accettare il ruolo che la società ha stabilito per loro. La società è rigidamente suddivisa nelle caste Alfa, Beta, Gamma, Delta ed Epsilon, ciascuna destinata a svolgere determinate funzioni. L'appartenenza a una casta è riconoscibile anche dal colore dell'uniforme: ad esempio, gli Alfa vestono di grigio, mentre i Delta di color cachi.

Il condizionamento varia in funzione della casta e delle caratteristiche che si vogliono sviluppare o reprimere. I bambini vengono sottoposti a stimoli ripetuti, anche dolorosi, per creare associazioni automatiche tra determinati oggetti e sensazioni negative. 

Ai bambini Delta, per esempio, vengono mostrati libri e fiori accompagnandoli con forti esplosioni e scosse elettriche, così da suscitare in loro un'avversione duratura verso la lettura e la natura. 

L'obiettivo è impedire interessi che potrebbero sottrarre tempo al lavoro e ai consumi: persino l'amore per la natura viene scoraggiato perché non favorisce direttamente l'attività produttiva.

«Cresceranno con ciò che gli psicologi usavano chiamare un odio "istintivo" dei libri e dei fiori. I loro riflessi sono inalterabilmente condizionati. Staranno lontano dai libri e dalla botanica per tutta la vita.»

 Riferimenti per approfondire:

1. 🔗 TILLL / 🏠 Home / 🎓 Learning / 📚 Lettura / 🚀 Narrativa / SciFi (LT.4); Titolo: La sezione “Fantascienza” della mia libreria, Link: https://tateoblog.blogspot.com/2017/11/lt4-la-sezione-fantascienza-della-mia.html; §9. Il mondo nuovo -- Aldous Huxley -- 1932

2. 📖 Il mondo nuovo - Aldous Huxley -- Oscar Cult Mondadori -- Cap. II -- p. 23.

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18/8-2026

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

🧠 Intelligenza Artificiale, Informatica e Visione Artificiale

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#AI #ArtificialIntelligence #Informatica #ComputerScience #VisioneArtificiale #ComputerVision #TateoBlog #TILLL

L’Intelligenza Artificiale (IA) è una disciplina appartenente alla più generale area dell’Informatica, o Scienza dei Calcolatori. Il suo sviluppo come disciplina autonoma viene generalmente fatto risalire agli anni Cinquanta del Novecento, quando iniziò a definirsi come lo studio dei fondamenti teorici, delle metodologie, dei criteri di progettazione e delle tecniche necessarie per realizzare sistemi capaci di svolgere attività tradizionalmente associate all’intelligenza umana.

L’Intelligenza Artificiale nasce quindi all’interno dell’Informatica, ma si caratterizza per un obiettivo specifico: studiare e realizzare sistemi hardware e software capaci di manifestare comportamenti che, osservati dall’esterno, possono essere ricondotti a forme di intelligenza. In questa prospettiva, l’IA affronta problemi quali l’apprendimento, il ragionamento, la risoluzione di problemi, la comprensione del linguaggio, la percezione e il processo decisionale.

Uno degli aspetti fondamentali della disciplina riguarda la conoscenza: l’IA studia come rappresentare, manipolare e utilizzare conoscenze relative a fatti, azioni, relazioni e regolarità del mondo, affinché possano essere elaborate da un sistema artificiale.

Gli obiettivi dell’Intelligenza Artificiale si sono quindi concretizzati nella ricerca di sistemi capaci, per esempio, di comprendere il linguaggio naturale scritto e parlato, apprendere dai dati o dall’esperienza, giocare a scacchi, dimostrare teoremi matematici, generare programmi informatici, riconoscere schemi e svolgere attività di percezione visiva.

Proprio la percezione visiva costituisce il punto di collegamento con la Visione Artificiale, disciplina dedicata allo studio dei metodi e delle tecniche che consentono a un sistema artificiale di acquisire, elaborare, analizzare e interpretare informazioni contenute in immagini e video. L’elaborazione delle immagini e il riconoscimento di pattern rappresentano, infatti, componenti fondamentali della Visione Artificiale e costituiscono al tempo stesso ambiti nei quali vengono impiegate tecniche proprie dell’Intelligenza Artificiale.

La Visione Artificiale non deve pertanto essere considerata semplicemente come una branca dell’Intelligenza Artificiale: è un ambito disciplinare con una propria storia, i cui metodi e obiettivi si sono progressivamente intrecciati con quelli dell’IA. In particolare, lo sviluppo del Machine Learning e, successivamente, del Deep Learning ha trasformato profondamente le tecniche utilizzate per affrontare problemi di visione, rendendo sempre più stretta l’interazione tra le due discipline.

Si può quindi rappresentare sinteticamente la relazione tra le tre aree nel modo seguente:

Informatica → Intelligenza Artificiale → Visione Artificiale

dove la freccia non indica necessariamente una rigida relazione gerarchica, ma evidenzia, rispettivamente, l’origine disciplinare dell’Intelligenza Artificiale e uno degli ambiti nei quali i suoi obiettivi e le sue tecniche trovano applicazione.

Il rapporto tra Intelligenza Artificiale e Visione Artificiale è tuttavia bidirezionale e non si esaurisce in una semplice relazione di applicazione. Da un lato, la Visione Artificiale utilizza metodi e tecniche dell’Intelligenza Artificiale per affrontare problemi di percezione e interpretazione visiva; dall’altro, i problemi e le esigenze propri della Visione Artificiale hanno contribuito allo sviluppo e all’evoluzione di metodi e tecniche dell’Intelligenza Artificiale. Si tratta quindi di due ambiti distinti ma fortemente interconnessi, che nel tempo si sono reciprocamente influenzati.

La relazione con l’ Informatica, tuttavia, non si esaurisce nel rapporto di appartenenza dell’Intelligenza Artificiale. Anche la Visione Artificiale si collega direttamente a diverse aree e tecniche informatiche, tra cui l’elaborazione delle immagini e la Computer Graphics, che, pur perseguendo finalità differenti, condividono con essa strumenti, tecnologie e modalità di rappresentazione dell’informazione visiva.

Nel progetto di apprendimento permanente Lifelong Learning TILLL, queste tre discipline sono state pertanto organizzate in aree distinte, pur mantenendo evidenti le relazioni che le collegano. L’Informatica rappresenta il contesto disciplinare più generale; l’Intelligenza Artificiale costituisce un'area specifica dell’Informatica orientata allo studio e alla realizzazione di sistemi capaci di svolgere attività associate all’intelligenza; la Visione Artificiale rappresenta uno degli ambiti nei quali tali capacità possono essere applicate alla percezione e all’interpretazione del mondo visivo.

La distinzione delle tre aree ha quindi una finalità principalmente organizzativa e didattica e non deve essere interpretata come una separazione netta dei relativi saperi. Uno dei punti cardine del progetto TILLL è infatti l’interdisciplinarità, intesa come valorizzazione dei collegamenti tra discipline e competenze differenti. Quando possibile, vengono quindi evidenziati i punti di contatto tra le diverse aree, favorendo l’osservazione dei fenomeni da prospettive differenti e la contaminazione tra saperi.

🔗 Collegamenti utili per approfondire:

1. TILLL / 🏠 Home / 🎓 Learning / 

1.1. 🧠 Intelligenza Artificiale (AI); Titolo: Come delegare alle macchine compiti che gli umani riescono a svolgere grazie alla loro intelligenza; Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/artificial-intelligence.html; Paragrafo: §3. Intelligenza Artificiale, Informatica e Visione Artificiale 

1.1. 💻 Informatica (IT); Titolo: L’Informatica e le Tecnologia dell'Informazione; Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/informatica.html 

 

1.2. 👁️ Visione Artificiale (VS); Titolo: La riproduzione della visione umana per mezzo di un sistema artificiale;  Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/vs-visione-artificiale.html 

 

1.3. 📚🧬⚙️ Tecnologia (LT.5.3); Titolo: Le mie letture dedicate alla tecnologia; Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/tecnologia-lt53.html; 

Paragrafo: §3.7. Enciclopedia di Elettronica & Informatica (EI) - 7. Informatica e Società (IS), Gruppo Editoriale Jackson (📚lt.5.3.3.7) 

1.4. 💻 Computer Grafica (IT.4); Titolo: La rappresentazione grafica per mezzo delle moderne tecnologie di calcolo elettronico; Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/titolo-componente-emotiva-che_16.html   

2. 📖 Enciclopedia di Elettronica & Informatica - 7. Informatica e Società (IS), Gruppo Editoriale Jackson  (📚lt.5.3.3.7); 4. L'intelligenza artificiale; pag. 45 

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16/8-2026

📚🚀 La sabbia e il setaccio

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#readings #SCIFI #dystopian #Bradbury #Fahrenheit451 #TateoBlog #TILLL

 I libri erano solo uno dei ricettacoli in cui mettevamo le cose che avevamo paura di dimenticare. Non c'è niente di magico nelle pagine in sé, la magia è in quello che dicevano, nel come cucivano le toppe dell'universo per ricavarne un vestito adatto a noi.

La «sabbia» del titolo "La sabbia e il setaccio" del secondo capitolo del libro "Fahrenheit 451" rappresenta tutto ciò che riceviamo attraverso la lettura: informazioni, idee, pensieri, emozioni e conoscenze. Come la sabbia scivola attraverso il setaccio, gran parte di ciò che leggiamo può essere dimenticata, non compresa pienamente o non sedimentare nella nostra memoria. La metafora richiama quindi il rischio di accumulare informazioni senza riuscire ad assimilarle. Tuttavia, anche ciò che apparentemente sfugge può contribuire alla nostra formazione, lasciando tracce che potranno riemergere in seguito. La sabbia simboleggia, dunque, il flusso di contenuti e conoscenze che la lettura introduce nella nostra mente.

Il «setaccio» rappresenta invece la nostra mente e la sua capacità di selezionare, elaborare e trattenere ciò che leggiamo. I suoi fori simboleggiano ciò che dimentichiamo, non comprendiamo o non riteniamo significativo; ciò che rimane rappresenta invece le idee che riescono a sedimentarsi e diventare patrimonio personale. La metafora suggerisce che leggere non significa semplicemente accumulare informazioni, ma selezionarle, comprenderle, collegarle e trasformarle in conoscenza. Nel caso di Montag, il setaccio evidenzia inizialmente la sua difficoltà a trattenere ciò che apprende: deve imparare non soltanto a leggere, ma soprattutto a comprendere, riflettere e assimilare.

La metafora assume un ulteriore significato quando Montag cerca l'aiuto di Faber. Egli gli fa comprendere che non è sufficiente possedere i libri: ciò che conta è trovare in essi qualcosa da imparare, avere il tempo per riflettere su ciò che si è appreso e sviluppare la capacità di coglierne il significato. La conoscenza, quindi, non deriva dalla semplice esposizione ai contenuti, ma dal rapporto attivo e riflessivo che instauriamo con essi. È attraverso questo processo che la sabbia raccolta può finalmente trasformarsi in qualcosa di solido, strutturato e significativo.

La metafora della sabbia e del setaccio rappresenta efficacemente il mio modo di vivere il lifelong learning: le fonti di informazione costituiscono la sabbia che raccolgo attraverso la lettura; il setaccio è il processo con cui analizzo, seleziono e interpreto ciò che apprendo, trattenendo gli elementi più significativi e trasformandoli in conoscenza. Questa conoscenza acquista ulteriore valore quando riesco a metterla in relazione con ciò che già so, a integrarla con nuove esperienze e, infine, a condividerla con gli altri, contribuendo alla costruzione e alla diffusione della conoscenza.

L'insegnamento di Faber lo ritrovo ogni volta che riscopro un vecchio libro della mia biblioteca e, rileggendolo a distanza di tempo, riesco a cogliere significati e conoscenze che in passato non ero stato in grado di vedere. Trovo nuovi collegamenti con altre discipline e nuove conferme, o talvolta nuove prospettive, alla luce di ciò che nel frattempo ho studiato e vissuto. Il libro è rimasto lo stesso, ma sono cambiato io: le esperienze maturate e le conoscenze acquisite mi permettono di leggerlo con occhi diversi. Il vero valore della lettura, dunque, non sta soltanto nel conservare la sabbia, ma nel trasformarla, attraverso riflessione, esperienza e connessioni, in qualcosa che abbia struttura, significato e valore.

🔗 Collegamenti utili per approfondire:

1. TILLL / 🏠 Home / 🎓 Learning / 📚 Lettura / 🚀 Narrativa / SciFi (LT.4); Titolo: La sezione “Fantascienza” della mia libreria, Link: https://tateoblog.blogspot.com/2017/11/lt4-la-sezione-fantascienza-della-mia.html; §8. Fahrenheit 451, Rey Bradbury; Parte seconda. La sabbia e il setaccio

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16/8-2026

🧠 Come nasce il nome Intelligenza Artificiale

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#AI #Artificial Intelligence #problemSolving #McCarthy

Lungo il corso della storia, l'uomo ha cercato di delegare alle macchine i compiti più faticosi, difficili e pericolosi, arrivando progressivamente a trasferire alle macchine anche attività che richiedono capacità intellettuali.

L'Intelligenza Artificiale diventa così il campo di studio e di progettazione di sistemi informatici capaci di riprodurre, almeno in parte, processi cognitivi tipici dell'essere umano, come l'apprendimento, il ragionamento, la risoluzione dei problemi e il processo decisionale. 

Il nome stesso riflette questa ambizione. Il merito della sua introduzione è attribuito generalmente a John McCarthy, che avrebbe coniato l'espressione Artificial Intelligence verso la metà degli anni Cinquanta. 

Nel 1958, McCarthy e Marvin Minsky crearono il gruppo di Intelligenza Artificiale del Massachusetts Institute of Technology (MIT).

Ma la delega alla macchina non significa necessariamente eliminazione del ruolo umano.

Indipendentemente dal fatto che il compito da delegare riguardi un'attività manuale oppure una facoltà intellettuale, la macchina può eseguirlo soltanto sulla base di ciò che l'uomo è riuscito a formalizzare, rappresentare, fornire o insegnarle.

Il ruolo dell'uomo rimane quindi fondamentale: per delegare un problema a una macchina, l'uomo deve innanzitutto comprendere il problema, individuare una possibile soluzione e tradurre tale conoscenza in una forma che la macchina possa utilizzare.

L'Intelligenza Artificiale non nasce dunque semplicemente per sostituire l'uomo, ma dal tentativo di trasferire alle macchine una parte delle attività che, fino ad allora, richiedevano necessariamente l'intelligenza umana.

🔗 Collegamenti utili per approfondire:

1. TILLL / 🏠 Home / 🎓 Learning / 

1.1. 🧠 Intelligenza Artificiale (AI); Titolo: L'applicazione delle più recenti tecnologie per delegare alle macchine compiti che gli umani riescono a svolgere grazie alla loro intelligenza; Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/artificial-intelligence.html, Paragrafo: §1. Intelligenza Artificiale, perché nasce e quale problema vuole risolvere. 

1.2. 🧩 Problem Solving (PS); Risolvere i problemi in modo innovativo e creativo; https://tateoblog.blogspot.com/p/pm.html

1.2. 📚🧬⚙️ Tecnologia (LT.5.3); Titolo: Le mie letture dedicate alla tecnologia; Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/tecnologia-lt53.html; 

• Paragrafo: §3.1. Uomini e macchine intelligenti, Jeremy Bernstein (📚lt.5.3.3.1)
• Paragrafo: §3.8. Enciclopedia di Elettronica & Informatica (EI) - 9. Aggiornamenti I, Gruppo Editoriale Jackson (📚lt.5.3.3.8) 

2. 📖 Enciclopedia di Elettronica & Informatica (EI) - 9. Aggiornamenti I, Gruppo Editoriale Jackson (📚lt.5.3.3.8); Informatica e Società (IS); Intelligenza Artificiale; pag. 10 

3. 🌐 Chi è John McCarthy Padre dell’intelligenza artificiale; https://ihal.it/chi-e-john-mccarthy-padre-dellintelligenza-artificiale/

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15/8-2026

🧠 Definizione e caratteristiche di un Agente di Intelligenza Artificiale

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#AI #GenerativeAI #agents #LLM #proxy #multiAgent #TateoBlog #TILLL

Definizione di agente. Un agente é un mezzo o uno strumento attraverso il quale un'intelligenza raggiunge un risultato interagendo con un modello LLM. 

Esistono diversi modi per un utente per interagire con un modello LLM: 

1. direttamente; 
2. tramite un agente-assistente proxy; 
3. tramite un agente-assistente; 
4. tramite un agente autonomo. 

Una interazione diretta è per esempio quella con i sistemi conversazionali. 

Un Agente/assistente proxy (intermediario) è un Sistema con un livello basso di autonomia, che fa da interfaccia tra l'utente e un altro sistema o servizio, ricevendo una richiesta, interpretandola e inoltrandola al sistema appropriato, eventualmente riformulandola. "Proxy" è una parola inglese che significa, in senso generale, «intermediario». Deriva dal latino procuratio / procurare, e indica qualcuno o qualcosa che agisce per conto di qualcun altro. Nel contesto informatico il significato di proxy è particolarmente qualcosa che si interpone tra due soggetti e agisce come intermediario tra loro). 

Un Agente/assistente è un Sistema con un livello medio di autonomia che, oltre a comprendere la richiesta, può utilizzare strumenti e compiere una o più azioni per raggiungere l'obiettivo dell'utente, decidendo quali strumenti utilizzare e in quale sequenza, entro i limiti stabiliti. 

Un Agente autonomo è un Sistema con un livello di autonomia ala, capace di perseguire autonomamente un obiettivo, pianificando le attività necessarie, scegliendo le azioni, osservandone gli esiti e adattando il comportamento sulla base del feedback, con intervento umano minimo o nullo. 

Il Profilo (profile) di un agente definisce l’identità funzionale e operativa di un agente, specificandone il ruolo, le competenze, gli obiettivi, gli strumenti e le risorse a sua disposizione, nonché i vincoli e i limiti entro cui può operare. Stabilisce, in sostanza, che cosa l’agente è, che cosa sa fare e che cosa può o deve fare nel contesto in cui opera. In sintesi: Profilo = identità funzionale + capacità + responsabilità dell’agente. 

Il Personaggio (persona) di un agente definisce l’identità comportamentale e comunicativa di un agente, specificando come deve presentarsi, comunicare e comportarsi nell’interazione con l’utente o con altri agenti. Comprende elementi quali personalità, tono, stile comunicativo, atteggiamento e modalità di interazione, contribuendo a rendere coerente e riconoscibile il comportamento dell’agente. In sintesi: Personaggio = identità comportamentale + stile comunicativo dell’agente. Sistema multi-agent. 

Un sistema multi-agent (MAS, Multi-Agent System) è un sistema composto da più agenti autonomi o semi-autonomi, dotati di specifici profili funzionali, che interagiscono, comunicano e collaborano per perseguire obiettivi individuali e/o un obiettivo comune. La distribuzione dei ruoli, delle competenze, dei compiti e delle responsabilità tra gli agenti è definita dai rispettivi profili, mentre i loro personaggi ne determinano le modalità di comportamento, comunicazione e interazione. La distinzione tra profilo e personaggio consente quindi di separare ciò che un agente è chiamato a fare da come è configurato per farlo e interagire. Di conseguenza, agenti con profili diversi possono condividere lo stesso personaggio, così come agenti con lo stesso profilo possono avere personaggi differenti. In sintesi: Sistema multi-agent = insieme coordinato di agenti con profili e, eventualmente, personaggi differenti, che interagiscono per raggiungere uno o più obiettivi.

🔗 Collegamenti utili per approfondire:

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1.1. 🧠 Intelligenza Artificiale (AI); Titolo: L'applicazione delle più recenti tecnologie per delegare alle macchine compiti che gli umani riescono a svolgere grazie alla loro intelligenza; Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/artificial-intelligence.html; Paragrafo: §11.1 Agenti 

1.2. 📚Lettura (LT) / 🧬 Saggi / Scienza / ⚙️ Tecnologia (LT.5.3); Titolo: Le mie letture dedicate alla tecnologia; Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/tecnologia-lt53.html, Paragrafo: §3.4. AI Agent in pratica, Micheal Lanham (📚lt.5.3.3.4)

2. 📖 AI Agent in pratica -- Creare assistenti intelligenti e su misura per ogni attività, Michael Lanham, Apogeo; Capitolo 1.  Gli agenti e il loro mondo - Definizione di agente.

3. 🌐 Scegliere il modello LLM giusto per le tue esigenze di AI, Apogeo, Micheal Lanham, https://www.apogeonline.com/articoli/scegliere-il-modello-llm-giusto-per-le-tue-esigenze-di-ai-micheal-lanham/

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13/8-2026

🧠 Large Language Model (LLM)

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#AI #Artificial Intelligence # deepLearning #Transformer #LLM #Microsoft365 #Copilot #OpenAI #ChatGPT #TateoBlog #TILLL

I Large Language Model (LLM) sono modelli di intelligenza artificiale linguistica generalmente basati sull’architettura Transformer e addestrati su enormi quantità di testo. Apprendono le regolarità statistiche del linguaggio e sono capaci di prevedere e generare sequenze di testo coerenti con il contesto. Possono svolgere numerose attività: completare testi, rispondere a domande, tradurre, sintetizzare, generare contenuti e codice. Gli LLM rappresentano una delle tecnologie fondamentali dell’attuale AI generativa e costituiscono il motore di molti chatbot e assistenti AI.

I parametri sono valori numerici che determinano il comportamento di una rete neurale e vengono modificati durante l’addestramento per consentire al modello di apprendere le regolarità presenti nei dati. Negli LLM rappresentano la conoscenza statistica acquisita dal modello e influenzano la sua capacità di elaborare e generare testo. Il loro numero può raggiungere miliardi o più. Un numero maggiore di parametri può aumentare la capacità rappresentativa del modello, ma non significa automaticamente maggiore accuratezza o qualità.

Nell’apprendimento supervisionato (→ dati + etichette fornite dall'uomo), il modello viene addestrato utilizzando dati accompagnati da etichette o risposte corrette, preparate generalmente dall’uomo. Durante l’addestramento, la rete confronta le proprie previsioni con il risultato atteso e modifica progressivamente i propri parametri per ridurre l’errore. Questo approccio è efficace per molte attività di classificazione e previsione, ma richiede grandi quantità di dati correttamente etichettati. La loro produzione può risultare costosa, lenta e laboriosa, rappresentando uno dei limiti dei metodi tradizionali di addestramento.

L’apprendimento non supervisionato (→ dati senza etichette → ricerca di strutture e pattern), e in particolare l’auto-supervisionato utilizzato negli LLM, consente al modello di apprendere da enormi quantità di dati privi di etichette prodotte manualmente. Nel caso del linguaggio, il modello può imparare prevedendo elementi mancanti o successivi della sequenza e confrontando autonomamente la previsione con il dato reale. In questo modo apprende le relazioni statistiche tra le parole e le strutture del linguaggio, rendendo possibile l’addestramento su quantità di testo enormemente superiori rispetto ai dataset manualmente annotati.

L’apprendimento auto-supervisionato (→ dati → le etichette vengono ricavate automaticamente dai dati stessi) è una tecnica nella quale il modello ricava automaticamente dai dati gli esempi necessari per l’addestramento, senza richiedere etichette create manualmente dall’uomo. Nel caso degli LLM, il testo stesso fornisce gli elementi per costruire il problema di apprendimento: il modello, ad esempio, impara a prevedere il token successivo conoscendo quelli precedenti. Ripetendo questo processo su enormi quantità di testo, il modello apprende progressivamente regolarità, strutture e relazioni statistiche del linguaggio. È una componente fondamentale del pre-training dei modelli GPT.

I modelli GPT (Generative Pre-trained Transformer) di OpenAI rappresentano esempi di LLM basati sull’architettura Transformer e pre-addestrati principalmente mediante tecniche di apprendimento auto-supervisionato. Modelli come GPT-3 e GPT-4 hanno analizzato enormi quantità di testo per apprendere le relazioni statistiche del linguaggio. Il loro funzionamento consente di generare testi coerenti e appropriati al contesto, pur senza possedere una comprensione del contenuto equivalente a quella umana. GPT costituisce la tecnologia alla base di prodotti come ChatGPT.

Gli LLM generalisti vengono addestrati su grandi quantità di dati provenienti da ambiti differenti, con l’obiettivo di sviluppare competenze linguistiche applicabili a numerosi contesti. Possono quindi rispondere a domande, sintetizzare documenti, tradurre, generare codice, elaborare testi e svolgere molte altre attività. La loro caratteristica principale è la versatilità: anziché essere ottimizzati per un singolo settore, cercano di offrire prestazioni adeguate in una vasta gamma di domini e situazioni.

Accanto agli LLM generalisti esistono modelli specializzati, adattati a specifici domini attraverso dati e procedure di addestramento mirate. Un modello addestrato prevalentemente su testi di astronomia, ad esempio, può raggiungere una maggiore precisione nell’elaborazione di contenuti astronomici rispetto a un modello generalista. La specializzazione consente quindi di privilegiare la qualità e pertinenza in un determinato contesto rispetto all’ampiezza delle competenze. Il concetto di scalatura indica la possibilità di adattare un modello alle esigenze di uno specifico ambito applicativo.

Microsoft ha integrato i modelli di AI generativa nelle applicazioni Microsoft 365, trasformandoli in un assistente AI o copilota capace di supportare le attività dell'utente. Microsoft 365 Copilot può utilizzare, nel rispetto dei permessi e delle policy aziendali, informazioni provenienti dall’ambiente di lavoro attraverso Microsoft Graph. Il vantaggio consiste quindi non soltanto nell’utilizzo dell’LLM, ma nella sua integrazione con applicazioni, dati e strumenti aziendali, mantenendo il patrimonio informativo all’interno del perimetro di sicurezza dell’organizzazione.

ChatGPT è un assistente AI conversazionale sviluppato da OpenAI e basato su modelli linguistici della famiglia GPT. Permette di interagire con l’AI attraverso il linguaggio naturale per ottenere risposte, generare e rielaborare contenuti, analizzare informazioni e svolgere numerose altre attività. Si osservi che è importante gestire opportunamente i dati condivisi con gli strumenti AI, soprattutto quando vengono utilizzati contenuti aziendali riservati. La differenza fondamentale di ChatGPT rispetto a Microsoft 365 Copilot riguarda appunto il contesto e l’integrazione con l’ambiente informativo aziendale.

🔗 Collegamenti utili per approfondire:

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🧠 Intelligenza Artificiale (AI); Titolo: L'applicazione delle più recenti tecnologie per delegare alle macchine compiti che gli umani riescono a svolgere grazie alla loro intelligenza; Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/artificial-intelligence.html; Paragrafo §8.2.1. Large Language Model (LLM) 

📚Lettura (LT) / 🧬 Saggi / Scienza / ⚙️ Tecnologia (LT.5.3); Titolo: Le mie letture dedicate alla tecnologia; Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/tecnologia-lt53.html, Paragrafo: §3.6. Microsoft 365 COPILOT, Giuseppe Marchi (📚lt.5.3.3.6) 

📖 Microsoft 365 COPILOT, Giuseppe Marchi, Capitolo 1 — L'era dei copiloti, paragrafo 1.2 Large Language Model, pag. 18

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12/8-2026