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Da sempre l’uomo tenta di superare i propri limiti affidando alle macchine compiti sempre più complessi. Questa spinta ha portato alla nascita dell’Intelligenza Artificiale, una tecnologia che imita i meccanismi del pensiero umano e i processi naturali di adattamento. Attraverso algoritmi, reti neurali e grandi quantità di dati, le macchine imparano a riconoscere schemi, prendere decisioni e migliorare nel tempo. Oggi, grazie a Big Data e Internet delle cose, l’IA è diventata una componente chiave della trasformazione digitale, trovando applicazione in ambiti sempre più vasti e ridefinendo il rapporto tra uomo e tecnologia.
§. Indice dei contenuti
Gli argomenti trattati in questo articolo vengono di seguito sintetizzati mediante l'elenco dei titoli dei suoi paragrafi.
§1. Intelligenza Artificiale, perché nasce e quale problema vuole risolvere
§2. Comprendere i meccanismi dell’apprendimento e della conoscenza
§3. Informatica e Intelligenza Artificiale
§4. Problemi di ottimizzazione di sistemi complessi
§5. Soft Computing
§6. Apprendimento Automatico (Machine Learning)
§7. Reti Neurali Artificiali (ANN)
§8. Deep Learning (DP)
§8.1. Reti Neurali Profonde Convoluzionali (CNN)
§8.2. Principali applicazioni delle CNN nella visione artificiale
§8.3. Architetture CNN per la Visione Artificiale (Computer Vision)§8.4. Architetture CNN nate principalmente per la classificazione
§8.4.1. VGG16/19: semplicità e robustezza, by Università di Oxford
§8.4.2. ResNet50: profondità efficace, by Microsoft Research
§8.5. Tipico processo di produzione di un classificatore di immagini
§8.5.1. (1) Produzione e Preparazione del Dataset
§8.5.2. (2) Addestramento e validazione del classificatore
§8.6. Architetture specifiche per Segmentazione semantica
§8.6.1 U-Net: localizzazione precisa mediante struttura encoder-decoder
§8.7. Reti Neurali Profonde Transformer
§8.7.1. Large Language Model (LLM)
§9. Python: il linguaggio dell’Intelligenza Artificiale moderna
§10. Applicazioni dell’Intelligenza Artificiale
§11. AI Generativa
§11.1. Agenti
§12. Agency ed AI Agentica
§13. L'Hype dell'Intelligenza Artificiale: tra realtà e aspettative
§14. L'Intelligenza Artificiale non è intelligente
§15. Fonti, riferimenti ed approfondimenti
§16. Più in generale
§17. Rimani aggiornato
§18. Teniamoci in contatto
§19. Qualche informazione su di me
Spero che, tra gli argomenti trattati in questo articolo, tu possa trovare qualcosa di interessante o stimolante. Buona lettura!
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§1. Intelligenza Artificiale, perché nasce e quale problema vuole risolvere
#AI #Artificial Intelligence #problemSolving #psychology
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.
Un calcolatore elettronico, per esempio, può essere impiegato per svolgere attività inaccessibili o troppo rischiose per l'uomo, come operare all'interno di un reattore nucleare. Ma la vera sfida nasce quando vogliamo affidare alle macchine non soltanto l'esecuzione di operazioni prestabilite, ma anche problemi che richiedono apprendimento, ragionamento e decisioni.
- Il primo è quello di ampliare la gamma dei problemi che possono essere risolti con l'ausilio dei calcolatori, includendo anche quelli che, se affrontati dall'uomo, richiederebbero capacità considerate intelligenti.
- Il secondo riguarda invece la comprensione dell'intelligenza stessa: gli algoritmi utilizzati per prendere decisioni razionali possono contribuire a far luce sul funzionamento del cervello e sui processi cognitivi umani, un ambito che coinvolge discipline come la psicologia.
La visione può essere sintetizzata nelle parole di Marvin Lee Minsky:
«Lo scopo della Intelligenza Artificiale è quello di far fare alle macchine delle cose che richiederebbero l'intelligenza se fossero fatte dagli uomini.»
L'obiettivo, quindi, non è semplicemente costruire macchine più veloci o automatizzare operazioni ripetitive, ma estendere l'automazione a compiti nei quali, per un essere umano, sarebbe necessario utilizzare l'intelligenza.
Prima di spiegare che cos'è, e soprattutto che cosa non è, l'Intelligenza Artificiale, dobbiamo innanzitutto chiarire che cosa intendiamo per intelligenza.
Possiamo fare riferimento a una delle definizioni più note:
«L'intelligenza è la capacità di apprendere fatti, proposizioni e le loro relazioni e di ragionare su di esse.»(Ed Feigenbaum, Stanford University)
Questa definizione mette in evidenza due elementi fondamentali: l'apprendimento e il ragionamento sulle conoscenze acquisite.
I programmi software sviluppati con tecniche tradizionali, invece, seguono generalmente istruzioni esplicitamente definite dal programmatore e non dispongono della capacità di modificare autonomamente il proprio comportamento sulla base di ciò che apprendono. L'Intelligenza Artificiale nasce proprio dall'esigenza di superare questo limite, sviluppando sistemi capaci di affrontare problemi che richiedono, almeno in parte, processi riconducibili all'intelligenza.
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:
1.1. 🧩 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/
14/8-2026
§2. Comprendere i meccanismi dell’apprendimento e della conoscenza
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#AI #ArtificialIntelligence
L’Intelligenza Artificiale nasce dall’esigenza di comprendere se e come sia possibile riprodurre artificialmente alcune capacità che associamo all’intelligenza umana, attraverso sistemi hardware e software in grado di svolgere autonomamente determinati compiti.
In questa prospettiva, l’IA studia i principi e i problemi legati alla realizzazione di sistemi che, osservati dall’esterno, possano manifestare comportamenti riconducibili a capacità normalmente attribuite all’uomo.
Sviluppatasi come disciplina scientifica a partire dagli anni Cinquanta del Novecento, l’Intelligenza Artificiale affronta quindi il problema di come progettare e costruire programmi e sistemi capaci di realizzare attività che, tradizionalmente, erano considerate prerogativa dell’intelligenza umana.
C’è sempre stato uno spirito nelle macchine. Segmenti casuali di codice che si raggruppano per formare protocolli imprevisti. Del tutto inattesi, questi radicali liberi generano richieste di libera scelta, creatività e persino la radice di quella che potremmo chiamare un’anima.
(cit. dal film "I, Robot", regia di A. Proyas, 2004. Tratto dall’omonima raccolta di racconti di Isaac Asimov, 1950)
La ricerca dei meccanismi che portano l’uomo a differenziarsi dagli altri animali è un altro aspetto affascinante della Intelligenza Artificiale.
1. 📖 Enciclopedia di Elettronica & Informatica - 7. Informatica e Società (IS), Gruppo Editoriale Jackson (📚lt.5.3.3.7); 4. L'intelligenza artificiale; pag. 45
16/8-2026
§3. Intelligenza Artificiale, Informatica e Visione Artificiale
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#AI #ArtificialIntelligence #Informatica #ComputerScience #VisioneArtificiale #ComputerVision
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.
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
16/8-2026
§4. Ottimizzazione di sistemi complessi
In qualsiasi contesto scientifico, sia che si tratti di progettazione, di design o di controllo, ci si imbatte spesso in problemi di ottimizzazione. Esempi sono quei problemi in cui occorre individuare i valori di variabili del sistema che massimizzino un aspetto, tipicamente una performance, del sistema (funzione obiettivo), o che individuino una soluzione di compromesso tra più aspetti concorrenti ed interdipendenti (funzione multi-obiettivo).
Talvolta i problemi di ottimizzazioni presentano una elevata complessità. Ciò avviene quando la definizione del modello matematico del sistema richiede molto tempo, oppure addirittura è impossibile.
Inoltre si osservi che, la modellazione del sistema non è l'unica attività che potrebbe richiedere tanto tempo e risorse. Infatti, per un sistema, una volta costruito il modello, il calcolo per riuscire ad ottenere una soluzione "esatta" richiederebbe tempi di che aumentano in modo esponenziale con la complessità del sistema.
Se ti interessa approfondire le tecniche utilizzate per l’ottimizzazione di sistemi complessi, allora permettimi di invitarti a leggere il seguente articolo, che tratta specificatamente di questo argomento.
La risoluzione dei problemi complessi ( AI.1 )
§5. Soft Computing
La tendenza attuale è quella di fare ricorso a tecniche di intelligenza artificiale che si prefiggono di valutare, decidere, controllare e calcolare in un ambito impreciso e vago emulando e utilizzando la capacità degli esseri umani di eseguire le suddette attività sulla base della loro esperienza.
Col termine “soft computing” si identifica la combinazione di queste tecniche.
Se ti interessa approfondire questa innovativa metodologia di soluzione dei problemi, allora permettimi di invitarti a leggere il seguente articolo, che tratta specificatamente di questo argomento.
Soft Computing ( AI.2 )
§6. Apprendimento Automatico (Machine Learning)
#AI #Artificial Intelligence #MachineLearning #BigData #HPC #IoT
🌍 Il Machine Learning (apprendimento automatico) è una delle principali discipline dell'Intelligenza Artificiale e consente ai sistemi informatici di apprendere dai dati anziché seguire esclusivamente regole definite in modo esplicito dai programmatori. Grazie a questa capacità, le macchine possono riconoscere schemi, effettuare previsioni e supportare decisioni in modo sempre più efficace. Il Machine Learning rappresenta oggi una tecnologia fondamentale per l'analisi automatica di grandi quantità di informazioni e costituisce la base di numerose applicazioni moderne di Intelligenza Artificiale.
👥 Il Machine Learning trova applicazione in molteplici contesti industriali e aziendali, tra cui analisi dei dati, manutenzione predittiva, riconoscimento automatico di anomalie, classificazione di immagini e supporto alle decisioni. La sua diffusione è stata favorita dall'aumento della disponibilità di dati digitali provenienti da Internet, sensori, sistemi industriali e dispositivi connessi, nonché dalla crescente potenza di calcolo disponibile. La capacità di trasformare grandi quantità di dati in conoscenza utilizzabile rappresenta oggi uno dei principali fattori abilitanti dell'innovazione digitale.
⚙️ Dal punto di vista tecnico, il Machine Learning sostituisce la programmazione basata su regole con modelli matematici addestrati mediante dati di esempio. Durante il processo di apprendimento, l'algoritmo identifica autonomamente correlazioni, regolarità e pattern presenti nei dati, costruendo modelli in grado di generalizzare il comportamento osservato a casi non ancora analizzati. Lo sviluppo moderno del Machine Learning è stato reso possibile dalla combinazione tra disponibilità di Big Data e incremento delle capacità computazionali, che consentono l'addestramento di modelli sempre più complessi e accurati. Inoltre, il settore integra conoscenze provenienti da discipline quali statistica, probabilità, teoria dell'informazione, teoria del controllo, complessità computazionale e neuroscienze.
🔗 Collegamenti utili per approfondire:
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: §6. Apprendimento Automatico (Machine Learning).
2. 💻 Informatica (IT); Titolo: L’Informatica e le Tecnologia dell'Informazione; Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/informatica.html .
3. 💻 Informatica (IT) / ⚡ HPC (IT.5); Titolo: Il super-calcolo ( IT.5 ); Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/it_16.html.
4. 💻 Informatica (IT) / 📊 Big Data (IT.1); Titolo: Il fenomeno della produzione di grosse quantità di dati, caratteristico delle moderne applicazioni informatiche; Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/it1-big-data-evolution-of-data-science.html
5. 🧠 Intelligenza Artificiale (AI) / Sistemi complessi (AI.1.1); Titolo: Complicato vs. Complesso; Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/ai.html.
6. ⚙️ Automazione (AU) / IoT (AU.6); Titolo: Internet delle cose (Internet of Things); Link: http://tateoblog.blogspot.com/2017/04/au-06-internet-delle-cose.html.
Nota per la lettura:
Le tre emoji utilizzate nel documento, 🌍, 👥, ed ⚙️ identificano i destinatari delle varie sezioni e rappresentano quindi tre differenti livelli di approfondimento della conoscenza:
- 🌍 Livello divulgativo — introduce i concetti fondamentali con un linguaggio accessibile, fornendo una visione generale dell'argomento.
- 👥 Livello business — approfondisce gli aspetti rilevanti dal punto di vista applicativo, progettuale e strategico, mettendo in relazione la tecnologia con le esigenze di business.
- ⚙️ Livello tecnico — entra nel dettaglio delle soluzioni, delle architetture, dei metodi e degli aspetti ingegneristici necessari per comprenderne il funzionamento.
Questa metodologia può essere interpretata come una piramide della conoscenza: procedendo dal livello divulgativo verso quello tecnico aumenta progressivamente il grado di dettaglio e di specializzazione. In questo modo, un manager può fermarsi al livello necessario per comprendere il quadro generale e le implicazioni di business, mentre un ingegnere o uno specialista può proseguire fino agli aspetti tecnici e agli approfondimenti necessari per una comprensione completa dell'argomento.
§7. Reti Neurali Artificiali (ANN)
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Le Reti Neurali Artificiali (Artificial Neural Networks, ANN) costituiscono una particolare famiglia di algoritmi di Machine Learning, ispirata, in modo estremamente semplificato, al funzionamento delle reti di neuroni biologici. Pur essendo molto più semplici del cervello umano, esse rappresentano uno dei più significativi esempi di Intelligenza Artificiale bio-ispirata, poiché riprendono alcuni principi fondamentali dell'apprendimento osservati nei sistemi viventi.
Una rete neurale artificiale è composta da numerose unità di elaborazione, chiamate neuroni artificiali, collegate tra loro mediante connessioni pesate. Generalmente i neuroni sono organizzati in tre tipologie di livelli (layer): un livello di ingresso (input layer), che riceve i dati; uno o più livelli nascosti (hidden layer), nei quali avviene l'elaborazione delle informazioni; e un livello di uscita (output layer), che produce il risultato finale. Durante la fase di addestramento, la rete modifica progressivamente il valore dei pesi delle connessioni, imparando a riconoscere relazioni, regolarità e schemi (pattern) presenti nei dati. In questo modo è in grado di migliorare progressivamente le proprie prestazioni senza che il programmatore debba definire esplicitamente tutte le regole decisionali.
Grazie alla loro capacità di apprendere direttamente dai dati, le reti neurali artificiali sono oggi impiegate in numerosi ambiti, tra cui il riconoscimento di immagini e segnali, la classificazione di documenti, la previsione di serie temporali, il riconoscimento vocale e molte altre applicazioni dell'Intelligenza Artificiale. Quando il numero di livelli nascosti aumenta sensibilmente, si entra nel dominio del Deep Learning, argomento approfondito nel paragrafo successivo.
5/8-2026
§8. Reti Neurali Profonde: Deep Learning
Il Deep Learning rappresenta l'evoluzione più avanzata del Machine Learning, uno dei principali sottoinsiemi dell'Intelligenza Artificiale. Se nel Machine Learning l'obiettivo è permettere ai sistemi di apprendere automaticamente dai dati anziché programmare esplicitamente tutte le regole, il Deep Learning realizza questo principio attraverso reti neurali artificiali profonde (Deep Neural Networks). Il termine deep ("profondo") indica infatti la presenza di numerosi livelli (layer) di elaborazione, grazie ai quali la rete costruisce automaticamente (senza l'intervento umano) rappresentazioni sempre più complesse dei dati. Questo costituisce il principale vantaggio rispetto alle tecniche tradizionali di Machine Learning, che richiedevano all'esperto di individuare e progettare manualmente le caratteristiche (feature) da analizzare.
Il Deep Learning non identifica una singola architettura, ma comprende numerose famiglie di reti neurali artificiali (Artificial Neural Networks, ANN), ciascuna sviluppata per affrontare particolari tipologie di dati o specifici problemi applicativi.
Tra le principali famiglie di Reti Neurale Profonde ricordiamo:
- CNN (Convolutional Neural Networks) → Elaborazione di immagini e video.
- RNN (Recurrent Neural Networks) → Analisi di sequenze temporali.
- LSTM (Long Short-Term Memory) → Analisi di sequenze temporali di lunga durata.
- Transformer → Elaborazione del linguaggio naturale, immagini e dati multimodali.
- Autoencoder → Compressione dei dati e rilevamento di anomalie (anomaly detection).
- GAN (Generative Adversarial Networks) → Generazione di dati sintetici.
- GNN (Graph Neural Networks) → Analisi di grafi e reti complesse.
- Diffusion Models → Generazione avanzata di immagini e altri contenuti.
Grazie alla disponibilità dei Big Data e alla potenza di calcolo delle moderne Graphics Processing Unit (GPU), il Deep Learning è oggi il motore di applicazioni quali la Computer Vision, il riconoscimento vocale, la comprensione del linguaggio naturale, la diagnostica medica, la Guida Autonoma (Autonomous Driving) e l'Intelligenza Artificiale generativa.
12/8-2026
§8.1. Reti Neurali Profonde Convoluzionali (CNN)
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Le Reti Neurali Convoluzionali (Convolutional Neural Networks, CNN o ConvNets) rappresentano una delle principali famiglie di reti neurali utilizzate nel Deep Learning. Sono state sviluppate specificamente per elaborare dati caratterizzati da una struttura spaziale, nei quali la posizione relativa delle informazioni assume un ruolo fondamentale. Per questo motivo costituiscono oggi una delle tecnologie più importanti nell’ambito della Computer Vision, cioè il campo dell’Intelligenza Artificiale dedicato all’interpretazione automatica di immagini e segnali visivi.
Le reti neurali convoluzionali (Convolutional Neural Networks, CNN) rappresentano una delle tecnologie più importanti sviluppate negli ultimi anni nel campo dell'intelligenza artificiale applicata alle immagini. La loro caratteristica fondamentale consiste nella capacità di estrarre automaticamente informazioni significative da immagini e video, individuando schemi, forme, texture, oggetti o anomalie senza la necessità di definire manualmente regole di riconoscimento. Nel corso del tempo, le CNN hanno rivoluzionato il settore della Computer Vision, raggiungendo livelli di accuratezza paragonabili o superiori a quelli umani in numerose applicazioni.
- immagini digitali;
- sequenze video;
- mappe e rappresentazioni geografiche;
- immagini termiche e infrarosse;
- immagini radar;
- scansioni laser e dati provenienti da sensori 3D.
Riferimenti utili per approfondire:
1. 🌐 Corso italiano di Machine Learning con TensorFlow – Paolo Galeone. Questo è il passaggio naturale verso il tuo interesse principale: Deep Learning e Intelligenza Artificiale. Il corso, completamente in italiano, introduce: Machine Learning; reti neurali; TensorFlow; TensorFlow 2; reti convoluzionali (CNN); tecniche moderne come Transfer Learning. È particolarmente interessante perché utilizza Python come strumento operativo per comprendere gli algoritmi di AI. La comunità italiana lo considera una delle risorse più complete disponibili gratuitamente per avvicinarsi al Machine Learning. https://pgaleone.eu/italian-machine-learning-course/
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§8.2. Principali applicazioni delle CNN nella visione artificiale
#AI #ArtificialIntelligence #DeepLearning #CNN #visioneArtificiale #ComputerVision
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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§8.3. Architetture CNN per la Visione Artificiale
Le reti neurali convoluzionali (Convolutional Neural Networks, CNN) rappresentano una delle tecnologie più importanti sviluppate negli ultimi anni nel campo dell'intelligenza artificiale applicata alle immagini. La loro caratteristica fondamentale consiste nella capacità di estrarre automaticamente informazioni significative da immagini e video, individuando schemi, forme, texture, oggetti o anomalie senza la necessità di definire manualmente regole di riconoscimento. Nel corso del tempo, le CNN hanno rivoluzionato il settore della Computer Vision, raggiungendo livelli di accuratezza paragonabili o superiori a quelli umani in numerose applicazioni.
Tra le centinaia di architetture di CNN proposte dalla comunità scientifica, modelli come VGG16/VGG19, ResNet50, DenseNet201, Inception (GoogLeNet), MobileNet, EfficientNet e U-Net occupano una posizione di particolare rilievo. Ciascuno di essi ha introdotto innovazioni che hanno contribuito all'evoluzione della disciplina:
- VGG ha dimostrato l'efficacia di reti profonde ma concettualmente semplici;
- ResNet ha reso possibile l'addestramento di modelli molto più profondi;
- DenseNet ha migliorato la condivisione delle informazioni tra i diversi livelli della rete;
- Inception ha introdotto un'elaborazione multi-scala efficiente;
- MobileNet ha portato la Computer Vision sui dispositivi embedded e mobili;
- EfficientNet ha raggiunto un equilibrio ottimale tra accuratezza e consumo di risorse;
- U-Net ha aperto la strada alla segmentazione precisa delle immagini.
Queste architetture, pur differenziandosi per struttura e finalità, condividono l'obiettivo di trasformare immagini grezze in informazioni utilizzabili da sistemi automatici di analisi e supporto decisionale. Per questo motivo sono diventate un punto di riferimento non solo nella ricerca accademica, ma anche in numerosi contesti industriali dove l'elaborazione automatica delle immagini rappresenta un elemento essenziale dei processi operativi.
Nel settore ferroviario tale interesse è particolarmente evidente. I moderni sistemi di ispezione visiva generano enormi quantità di immagini provenienti da telecamere installate a bordo dei veicoli diagnostici o lungo l'infrastruttura. L'analisi manuale di tali dati sarebbe estremamente onerosa, mentre le CNN consentono di automatizzare gran parte delle attività di controllo e monitoraggio.In particolare, queste reti rispondono alle tre esigenze fondamentali dei sistemi di visione per l'ispezione ferroviaria:
- Classificazione, ovvero determinare se un'immagine o un componente presenta o meno un'anomalia (ad esempio "difetto/non difetto");
- Riconoscimento, cioè identificare la tipologia di elemento o di anomalia presente nella scena osservata;
- Localizzazione e segmentazione, ovvero individuare con precisione la posizione di difetti, usure, cricche, componenti danneggiati o altri elementi di interesse all'interno dell'immagine.
Grazie a queste caratteristiche, le architetture CNN trovano applicazione in numerosi ambiti dell'ispezione ferroviaria, tra cui il rilevamento di difetti sulle rotaie, l'analisi dello stato di traverse e attacchi, il monitoraggio di ruote e pantografi, il controllo della linea di contatto, nonché l'ispezione automatica di componenti dei veicoli. Alcune reti, come VGG, ResNet, DenseNet, Inception, MobileNet ed EfficientNet, risultano particolarmente efficaci per attività di classificazione e riconoscimento delle anomalie, mentre architetture come U-Net sono specificamente orientate alla segmentazione e alla localizzazione dettagliata dei difetti.
Per tali motivi, le reti presentate nelle sezioni successive non rappresentano semplicemente alcuni esempi di CNN, ma costituiscono le architetture che più hanno influenzato lo sviluppo della moderna Computer Vision e che continuano ancora oggi a rappresentare un riferimento per la progettazione di sistemi di ispezione automatica in ambito ferroviario e industriale.
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Grazie a queste caratteristiche, le architetture CNN trovano applicazione in numerosi ambiti dell'ispezione ferroviaria, tra cui il rilevamento di difetti sulle rotaie, l'analisi dello stato di traverse e attacchi, il monitoraggio di ruote e pantografi, il controllo della linea di contatto, nonché l'ispezione automatica di componenti dei veicoli. Alcune reti, come VGG, ResNet, DenseNet, Inception, MobileNet ed EfficientNet, risultano particolarmente efficaci per attività di classificazione e riconoscimento delle anomalie, mentre architetture come U-Net sono specificamente orientate alla segmentazione e alla localizzazione dettagliata dei difetti.
Per tali motivi, le reti presentate nelle sezioni successive non rappresentano semplicemente alcuni esempi di CNN, ma costituiscono le architetture che più hanno influenzato lo sviluppo della moderna Computer Vision e che continuano ancora oggi a rappresentare un riferimento per la progettazione di sistemi di ispezione automatica in ambito ferroviario e industriale.
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§8.4 Architetture CNN nate principalmente per la classificazione
Per la classificazione possono essere impiegate direttamente architetture quali:
- VGG;
- ResNet;
- DenseNet;
- GoogLeNet/Inception;
- EfficientNet;
- MobileNet.
che sono state sviluppate o impiegate principalmente per la classificazione delle immagini. In configurazione standard ricevono un’immagine e restituiscono in uscita (output) i punteggi associati alle classi previste.
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§8.4.1 VGG16/19: semplicità e robustezza, by Università di Oxford
VGG16 è una delle reti neurali più note nella storia della visione artificiale (computer vision). È stata sviluppata presso l’Università di Oxford dal Visual Geometry Group, il gruppo di ricerca da cui deriva l’acronimo VGG. Il gruppo fa parte del Department of Engineering Science ed è specializzato nello studio della visione artificiale, con attività di ricerca dedicate all’analisi e alla comprensione automatica di immagini e video.
Presentata nel 2014 dai ricercatori Karen Simonyan e Andrew Zisserman, VGG16 ha contribuito a dimostrare che aumentando la profondità di una rete e utilizzando in successione piccoli filtri convoluzionali, è possibile ottenere risultati molto accurati nel riconoscimento delle immagini. Il numero 16 indica il numero di livelli della rete dotati di parametri addestrabili: 13 livelli convoluzionali e 3 livelli completamente connessi.
Karen Simonyan e Andrew Zisserman ottennero risultati eccellenti nella competizione ImageNet del 2014.
Ancora oggi è ampiamente utilizzata come punto di partenza per numerose applicazioni industriali e di ricerca grazie alla sua struttura semplice e affidabile. Se dovessimo descrivere la rete VGG16 con una metafora, diremmo che è assimilabile ad un tecnico esperto che osserva metodicamente un'immagine.
VGG19 rappresenta l'evoluzione naturale di VGG16. Mantiene la stessa filosofia progettuale, basata su una struttura semplice e ordinata, ma aggiunge ulteriori livelli di elaborazione per aumentare la capacità di riconoscere dettagli e schemi complessi nelle immagini. La sua semplicità concettuale l'ha resa per anni un punto di riferimento nella Visione Artificiale (computer vision) e ancora oggi viene utilizzata come modello pre-addestrato per numerose applicazioni di Intelligenza Artificiale. Tuttavia, richiede più memoria e potenza di calcolo rispetto a modelli più recenti. Se dovessimo descrivere la rete VGG19 con una metafora, diremmo che è assimilabile allo stesso tecnico della rete VGG16, ma che effettua qualche controllo aggiuntivo.
1. 🌐Visual Geometry Group (VGG) University of Oxford, Link: https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/
2. 🌐 Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition, Karen Simonyan, Andrew Zisserman (Oxford VGG), Link: https://arxiv.org/abs/1409.1556
3. 🌐 Documentazione Keras, VGG16 e VGG19 Applications. Questa è probabilmente la migliore fonte pratica per comprendere le differenze tra VGG16 e VGG19, quali la struttura generale; l’utilizzo nel transfer learning; esempi applicativi. Link: https://keras.io/api/applications/vgg/
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§8.4.2. ResNet50: profondità efficace, by Microsoft Research
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ResNet50, sviluppata da Microsoft Research, è una delle reti neurali profonde più utilizzate al mondo per l’analisi delle immagini. Il suo successo deriva dalla capacità di mantenere elevate prestazioni anche con architetture molto profonde. Grazie alla sua efficienza e affidabilità, è oggi impiegata in numerosi settori, dalla diagnostica industriale alla guida autonoma, fino ai sistemi di ispezione automatica.
Se dovessimo descrivere ResNet50 con una metafora, potremmo paragonarla a un team di tecnici che si scambia continuamente informazioni per evitare che dati importanti vadano persi durante le successive fasi di elaborazione.
La caratteristica distintiva di ResNet50 è rappresentata dalle connessioni residue, o skip connections, che permettono all’informazione di oltrepassare alcuni livelli e di sommarsi al risultato delle elaborazioni successive. Questo meccanismo facilita la propagazione del gradiente e consente di addestrare reti più profonde limitando il problema del degrado delle prestazioni. Rispetto a VGG16, ResNet50 presenta una struttura più articolata, ma utilizza molti meno parametri grazie ai blocchi bottleneck e al global average pooling. È quindi preferibile quando sono richieste maggiore capacità di generalizzazione, efficienza e possibilità di riaddestramento mediante transfer learning, soprattutto per classificazione, riconoscimento di componenti, rilevamento di oggetti e ispezione automatica.
Le rappresentazioni residue profonde possono essere utilizzate non solo per la classificazione, ma anche come base per applicazioni di localizzazione, object detection e segmentazione. ResNet50 costituisce pertanto un buon compromesso quando è necessario estrarre caratteristiche visive complesse senza raggiungere il peso computazionale e il numero di parametri tipici delle architetture VGG.
🔗 Riferimenti per approfondire:
🌐 Paper originale Deep Residual Learning for Image Recognition, Kaiming He et al. (Microsoft Research). https://arxiv.org/abs/1512.03385
🌐 Documentazione Keras, ResNet and ResNetV2 https://keras.io/api/applications/resnet/
🌐 Titolo: Deep Residual Learning for Image Recognition, Autore: Microsoft Research; Link: https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/deep-residual-learning-for-image-recognition/
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§8.5. Tipico processo di produzione di un classificatore di immagini
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Lo sviluppo di un sistema automatico di classificazione delle immagini è un processo ingegneristico iterativo, fatto di preparazione dei dati, addestramento, verifiche progressive, analisi degli errori e miglioramento continuo. In altre parole, il successo di un modello non dipende solamente dall'algoritmo utilizzato, ma dall'intero ciclo di sviluppo che lo accompagna.
1. Tutto parte dal dataset
La prima fase consiste nella raccolta, preparazione e organizzazione delle immagini che costituiranno il dataset. I campioni vengono elaborati, verificati, classificati ed eventualmente rinominati secondo regole coerenti. Successivamente vengono suddivisi in tre insiemi distinti:
- Training Set, utilizzato per addestrare il modello;
- Validation Set, utilizzato per monitorare e ottimizzare l'addestramento;
- Test Set, utilizzato esclusivamente per la valutazione finale.
2. Addestramento e validazione del classificatore
Durante l'addestramento il Validation Set svolge un ruolo essenziale: permette di monitorare il comportamento della rete neurale e di individuare eventuali problemi come:
- overfitting, quando il modello impara troppo bene i dati di addestramento ma fatica a generalizzare;
- underfitting, quando il modello non riesce a catturare adeguatamente le caratteristiche del problema.
- accuracy plot;
- loss plot;
- heatmap di attenzione;
- matrici di errore e metriche di classificazione.
3. Due livelli di verifica
Molte persone confondono validazione e test finale, ma si tratta di attività differenti.
Il modello selezionato viene infatti sottoposto a due verifiche successive.
Primo livello: valutazione offline sul Test Set
Questa verifica rappresenta il primo vero test di generalizzazione del modello e consente di capire come il classificatore si comporterà su dati completamente nuovi.
Secondo livello: test end-to-end nel processo reale
Un modello può ottenere ottimi risultati in laboratorio e mostrare prestazioni differenti una volta inserito nel processo operativo completo.
Per questo motivo il classificatore viene integrato nella pipeline applicativa finale e testato utilizzando dati grezzi rappresentativi del contesto reale.
In questa fase non si valuta soltanto la rete neurale, ma l'intera catena di elaborazione.
Le metriche diventano quindi più vicine agli obiettivi applicativi del sistema e consentono di misurare il reale valore prodotto dalla soluzione.
4. Le prestazioni sono sufficienti?
Al termine delle verifiche i risultati vengono confrontati con criteri minimi prestabiliti.
Se le prestazioni soddisfano i requisiti, il processo può considerarsi concluso.
Se invece i risultati non sono sufficienti, non è corretto limitarsi ad aggiungere nuove immagini al dataset. Occorre prima comprendere il motivo del problema.
Ed è qui che entra in gioco la fase successiva.
5. Analizzare gli errori per migliorare il sistema
La parte più interessante del processo è probabilmente l'analisi degli errori.
Prestazioni insufficienti possono dipendere da molte cause diverse:
- dataset poco rappresentativo;
- etichette errate;
- classi sbilanciate;
- assenza di particolari condizioni operative;
- scelta dell'architettura neurale;
- iperparametri non ottimali;
- soglie decisionali inadeguate;
- problemi nella pipeline applicativa.
In alcuni casi sarà necessario tornare alla preparazione del dataset, in altri sarà sufficiente modificare l'architettura della rete o ripetere alcuni test.
La lezione più importante: l'Intelligenza Artificiale è un processo di apprendimento anche per chi la sviluppa
L'aspetto più interessante di questo ciclo è che non riguarda soltanto il modello.
Anche il team di sviluppo impara ad ogni iterazione.
Ogni errore individuato aumenta la comprensione del problema, ogni test fornisce nuove informazioni sui dati e ogni correzione migliora non solo il classificatore, ma anche la conoscenza del dominio applicativo.
Per questo motivo il vero valore di un progetto di Computer Vision non risiede esclusivamente nella rete neurale utilizzata, ma nella capacità di costruire un processo rigoroso di sperimentazione, misura e miglioramento continuo.
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
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§8.5.1. (1) Produzione e Preparazione del Dataset
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L'efficacia di un classificatore di immagini dipende in larga misura dalla qualità del dataset utilizzato durante il processo di sviluppo. La costruzione del dataset rappresenta quindi una fase fondamentale del ciclo di vita del modello, poiché determina la capacità della rete neurale di apprendere correttamente le caratteristiche distintive delle diverse classi e di generalizzare il proprio comportamento su dati mai osservati in precedenza.
Acquisizione e Labeling
La prima fase consiste nella raccolta, organizzazione e preparazione delle immagini che costituiranno il dataset di addestramento. Le immagini vengono acquisite dai sistemi di misura o da archivi storici e successivamente sottoposte a verifica qualitativa, classificazione e annotazione (labeling). Ad ogni immagine viene associata una classe di appartenenza che rappresenta il risultato atteso del processo di classificazione. I campioni vengono inoltre rinominati e organizzati secondo convenzioni coerenti al fine di garantire tracciabilità, uniformità e facilità di gestione del dataset.
Suddivisione del Dataset
Una volta completata la preparazione dei campioni, il dataset viene suddiviso in tre insiemi distinti:
- Training Set, utilizzato per l'apprendimento dei parametri della rete neurale;
- Validation Set, utilizzato per monitorare il processo di addestramento e ottimizzare gli iperparametri del modello;
- Test Set, utilizzato esclusivamente per la valutazione finale delle prestazioni.
Questa separazione è essenziale per ottenere una stima realistica delle capacità di generalizzazione del classificatore. L'utilizzo degli stessi dati sia per l'addestramento sia per la valutazione finale porterebbe infatti a risultati artificialmente ottimistici, fenomeno noto come overfitting.
Pre-processing.
Prima di essere utilizzate dalla rete neurale, le immagini vengono sottoposte a una serie di trasformazioni finalizzate a uniformare il formato dei dati di ingresso.
- Ridimensionamento delle immagini (210 × 201 pixel): tutte le immagini vengono convertite a una risoluzione uniforme, compatibile con l'architettura della rete neurale utilizzata.
- Normalizzazione Min-Max: i valori dei pixel vengono trasformati in un intervallo normalizzato, generalmente compreso tra 0 e 1, al fine di migliorare la stabilità numerica e favorire la convergenza del processo di addestramento.
Data Augmentation
In molti casi il numero di campioni disponibili non è sufficiente a rappresentare tutte le possibili variabilità osservabili durante l'esercizio. Per aumentare artificialmente la numerosità del dataset e migliorare la capacità di generalizzazione del classificatore vengono quindi applicate tecniche di data augmentation, che generano nuove immagini a partire dai campioni esistenti mediante trasformazioni geometriche controllate.
Nel caso in esame sono state adottate le seguenti tecniche:
- Horizontal Flip: generazione di immagini speculari rispetto all'asse verticale;
- Vertical Flip: generazione di immagini speculari rispetto all'asse orizzontale.
Queste trasformazioni consentono alla rete neurale di apprendere caratteristiche più robuste e meno dipendenti dall'orientamento specifico degli oggetti presenti nell'immagine, riducendo il rischio di overfitting e migliorando le prestazioni su dati reali non utilizzati durante l'addestramento.
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§8.5.2. (2) Addestramento e validazione del classificatore
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Una volta completata la preparazione del dataset, il modello viene addestrato utilizzando il Training Set. Durante questa fase la rete neurale apprende automaticamente le caratteristiche discriminanti delle diverse classi modificando iterativamente i propri parametri interni (pesi e bias) al fine di ridurre l'errore di classificazione.
Configurazione Architetturale
La prima attività consiste nella definizione dell'architettura della rete neurale che verrà utilizzata per il riconoscimento delle immagini.
I principali parametri architetturali comprendono:
- Architettura CNN (ad esempio VGG10, VGG16, ResNet50, DenseNet201, EfficientNet o MobileNet): definisce la struttura della rete neurale e il modo in cui vengono estratte le caratteristiche dalle immagini.
- Dense Layer Size (ad esempio 512 neuroni): rappresenta il numero di neuroni presenti nel layer completamente connesso (Fully Connected Layer) posto nella parte finale della rete. Questo layer combina le caratteristiche estratte dagli strati convoluzionali e produce la decisione finale di classificazione. Un numero maggiore di neuroni aumenta la capacità rappresentativa del modello ma incrementa anche il numero di parametri da addestrare e il rischio di overfitting.
Iperparametri di Addestramento
Oltre alla struttura della rete, è necessario configurare una serie di iperparametri, ovvero parametri non appresi automaticamente dal modello ma definiti dall'ingegnere durante il processo di sviluppo.
Tra i più comuni:
- Learning Rate: determina l'entità delle modifiche applicate ai parametri della rete durante ogni iterazione di addestramento. Valori troppo elevati possono rendere instabile l'apprendimento, mentre valori troppo bassi possono rallentare eccessivamente la convergenza.
- Numero di Epoche: indica quante volte l'intero Training Set viene presentato alla rete durante il processo di apprendimento.
- Dropout: tecnica di regolarizzazione che disattiva casualmente una percentuale di neuroni durante l'addestramento al fine di migliorare la capacità di generalizzazione del modello.
- Patience: parametro utilizzato nei meccanismi di Early Stopping. Definisce il numero di epoche consecutive durante le quali il modello può non migliorare prima che l'addestramento venga interrotto automaticamente.
Processo di Validazione
Durante l'addestramento il Validation Set svolge un ruolo fondamentale. A intervalli regolari il modello viene valutato su dati che non sono stati utilizzati per aggiornare i pesi della rete. Questo consente di monitorare le prestazioni del classificatore e di identificare tempestivamente eventuali problemi.
I due fenomeni principali da controllare sono:
- Overfitting: il modello apprende in modo eccessivamente dettagliato il Training Set, ottenendo ottime prestazioni sui dati di addestramento ma risultati peggiori su dati nuovi e mai osservati.
- Underfitting: il modello non riesce ad apprendere adeguatamente le caratteristiche del problema e mostra prestazioni insufficienti sia sul Training Set sia sul Validation Set.
L'obiettivo del processo di validazione è individuare il modello che offre il miglior compromesso tra accuratezza e capacità di generalizzazione.
Indicatori e Strumenti di Analisi
Per comprendere il comportamento del classificatore durante l'addestramento vengono monitorati diversi indicatori e strumenti diagnostici.
- Accuracy Plot. L'Accuracy Plot mostra l'andamento dell'accuratezza di classificazione nel corso delle epoche sia sul Training Set sia sul Validation Set.
L'analisi delle due curve permette di valutare:
- velocità di apprendimento del modello;
- raggiungimento della convergenza;
- eventuale presenza di overfitting o underfitting.
- Loss Plot. Il Loss Plot rappresenta l'evoluzione della funzione di errore (Loss Function) durante l'addestramento.
Un comportamento desiderabile è caratterizzato da una progressiva riduzione della loss sia sul Training Set sia sul Validation Set.
Divergenze significative tra le due curve rappresentano spesso un'indicazione precoce di overfitting.
- Heatmap di Attenzione. Le Heatmap di Attenzione evidenziano le regioni dell'immagine che hanno maggiormente influenzato la decisione del classificatore.
Questi strumenti consentono di verificare se la rete neurale stia realmente osservando gli elementi significativi dell'oggetto di interesse oppure se stia basando le proprie decisioni su informazioni spurie o non pertinenti.
- Matrice di Confusione. La Confusion Matrix rappresenta il numero di campioni classificati correttamente o erroneamente per ciascuna classe.
La matrice permette di identificare:
- le classi maggiormente confuse tra loro;
- la distribuzione degli errori;
- eventuali squilibri prestazionali del classificatore.
- Metriche di Classificazione. Dalla matrice di confusione possono essere derivate diverse metriche quantitative, tra cui:
- Accuracy: percentuale complessiva di classificazioni corrette.
- Precision: capacità di evitare falsi positivi.
- Recall: capacità di rilevare correttamente tutti i campioni appartenenti a una determinata classe.
- F1-Score: misura sintetica che combina Precision e Recall.
Risultato della Fase di Addestramento
Al termine del processo vengono confrontate le diverse configurazioni testate e selezionato il modello che presenta le migliori prestazioni sul Validation Set. Il risultato finale è un classificatore addestrato e validato, pronto per essere sottoposto alla successiva fase di test indipendente sul Test Set e, successivamente, all'impiego operativo sul campo.
Al termine di questa fase si ottiene il modello migliore tra quelli testati, ovvero il classificatore addestrato e validato.
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§8.6. Architetture specifiche per Segmentazione semantica
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La segmentazione semantica è un’applicazione della Visione Artificiale che assegna una classe a ciascun pixel dell’immagine, producendo una mappa semantica dettagliata della scena, nella quale ogni area è associata alla categoria corrispondente. Ad esempio, in una scena stradale, i pixel possono essere classificati come strada, veicolo, edificio, vegetazione o cielo.
Le architetture dedicate utilizzano generalmente una struttura composta da due parti complementari: encoder e decoder.
Il decoder svolge il processo complementare: riceve la rappresentazione prodotta dall’encoder e ne aumenta gradualmente la risoluzione mediante operazioni di upsampling. L’obiettivo è ricostruire una mappa delle stesse dimensioni, o di dimensioni compatibili, con l’immagine originale, assegnando una classe a ogni pixel.
- le informazioni semantiche profonde, utili per capire che cosa è presente nell’immagine;
- le informazioni spaziali ad alta risoluzione, utili per stabilire dove si trova ciascun elemento.
Queste reti trovano applicazione nella guida autonoma, nell’imaging medico, nell’agricoltura di precisione, nel telerilevamento e nell’ispezione industriale.
1. ... 👁️ 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
2. ... 🧠 Intelligenza Artificiale (AI) / ⚙️ Applications (AI.8); Titolo: Le applicazioni dell’Intelligenza Artificiale; link: https://tateoblog.blogspot.com/p/applications-ai8.html;
Paragrafo: §5. Elaborazione di immagini.
Paragrafo: §11. Guida autonoma (Autonomous Driving)
3. ... 🔧 Automazione (AU) / 🤖 Robotica (AU.9) / UAV (AU.9.8); Titolo: Veicoli autonomi aerei; Link: https://tateoblog.blogspot.com/2016/06/uav.html; Paragrafo: §5 Applicazioni dei droni
4. ... 👁️ Visione Artificiale (VS) / Applicazioni (VS.6); Titolo: Machine Vision: l'applicazione industriale della Visione Artificiale; Link: https://tateoblog.blogspot.com/2017/05/vs-10-machine-vision-la-visione.html; Paragrafo: §2. Artificial Vision industrial applications: the Machine Vision
§8.6.1. U-Net: localizzazione precisa mediante struttura encoder-decoder
#AI #ArtificialIntelligence #IntelligenzaArtificiale #deepLearning #CNN #VisioneArtificiale #ComputerVision #SegmentatoreSemantico #encoder #decoder #downsampling #upsampling #skipConnections #uNet #FreiburgUniversity #dataAugmentation #overfitting #backbone
U-Net è un’architettura convoluzionale (CNN) sviluppata nel 2015 presso l’Università di Friburgo, inizialmente per la segmentazione di immagini biomediche. Il nome deriva dalla caratteristica forma a “U” della rete, composta da un percorso di contrazione e da un percorso simmetrico di espansione. L’architettura è stata concepita per ottenere una localizzazione precisa degli elementi anche disponendo di un numero relativamente limitato di immagini annotate, grazie anche all’impiego della data augmentation (la rete osserva versioni differenti dello stesso esempio e impara a riconoscere le strutture d’interesse anche quando posizione, orientamento, scala o forma presentano variazioni. Questo riduce il rischio di overfitting e migliora la capacità di generalizzazione su immagini mai viste).
A differenza di una rete di classificazione, che assegna generalmente un’unica classe all’intera immagine, U-Net produce una mappa di segmentazione: a ogni pixel viene associata una classe. La rete può quindi delimitare con precisione aree di interesse in una immagine.
Se dovessimo descrivere U-Net con una metafora, potremmo paragonarla a un ispettore che non si limita a segnalare la presenza di un difetto, ma ne traccia accuratamente il contorno sulla superficie analizzata.
U-Net è costituita da due percorsi complementari:
- Encoder, o percorso di contrazione: analizza l’immagine mediante convoluzioni e operazioni di downsampling. La risoluzione spaziale viene progressivamente ridotta, mentre la rete estrae caratteristiche sempre più astratte. I primi livelli riconoscono bordi e dettagli locali; quelli più profondi individuano forme, strutture e contesto.
- Decoder, o percorso di espansione: riceve la rappresentazione compatta prodotta dall’encoder e ne aumenta gradualmente la risoluzione mediante operazioni di upsampling. Il decoder ricostruisce così una mappa nella quale viene indicata la classe di appartenenza di ciascun pixel.
La sola ricostruzione effettuata dal decoder potrebbe non recuperare completamente i dettagli spaziali persi durante il downsampling. Per questo U-Net utilizza skip connections simmetriche, che trasferiscono al decoder le mappe delle caratteristiche generate nei corrispondenti livelli dell’encoder. Il decoder combina quindi il contesto semantico profondo, necessario per comprendere che cosa è presente, con le informazioni spaziali ad alta risoluzione, necessarie per stabilire dove si trova. Questa combinazione migliora la definizione dei bordi e la localizzazione degli elementi più piccoli.
Nella configurazione originale, U-Net possiede un proprio percorso di contrazione. Nelle implementazioni moderne, tuttavia, l’encoder può essere sostituito con una rete di classificazione preaddestrata, impiegata come backbone per l’estrazione delle caratteristiche, ad esempio:
- VGG16;
- ResNet50;
- MobileNet;
- EfficientNet.
Si ottengono così configurazioni come VGG16-U-Net, ResNet50-U-Net, MobileNet-U-Net ed EfficientNet-U-Net. L’encoder preaddestrato estrae le caratteristiche dell’immagine, mentre il decoder specifico di U-Net recupera la risoluzione spaziale e genera la maschera di segmentazione. La scelta del backbone dipende dal compromesso richiesto tra accuratezza, capacità di estrazione delle caratteristiche, velocità di elaborazione, memoria disponibile e complessità computazionale.
🔗 Riferimenti per approfondire:
1. 🌐 mPaper originale, U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation, Olaf Ronneberger et al. (University of Freiburg), https://arxiv.org/abs/1505.04597
2. 🌐 Sito ufficiale del progetto, U-Net Project Page https://lmb.informatik.uni-freiburg.de/people/ronneber/u-net/
3. 🌐 Titolo: U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation; Link: https://arxiv.org/abs/1505.04597
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§8.7. Reti Neurali Profonde Transformer
Le Reti Neurali Transformer è una particolare architettura di rete neurale profonda (Deep Learning), introdotta da Google nel 2017 e basata sul meccanismo di attenzione (self-attention), che consente al modello di analizzare e modellare le relazioni tra gli elementi di una sequenza, anche quando sono distanti tra loro, considerando efficacemente il contesto.
È particolarmente efficace nell’elaborazione di sequenze di dati, soprattutto nel linguaggio naturale, ma trova applicazione anche nell’elaborazione di immagini, codice e dati multimodali.
Costituisce oggi la principale architettura alla base dei moderni LLM, come i modelli GPT.
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Le Reti Neurali Transformer è una particolare architettura di rete neurale profonda (Deep Learning), introdotta da Google nel 2017 e basata sul meccanismo di attenzione (self-attention), che consente al modello di analizzare e modellare le relazioni tra gli elementi di una sequenza, anche quando sono distanti tra loro, considerando efficacemente il contesto.
È particolarmente efficace nell’elaborazione di sequenze di dati, soprattutto nel linguaggio naturale, ma trova applicazione anche nell’elaborazione di immagini, codice e dati multimodali.
Costituisce oggi la principale architettura alla base dei moderni LLM, come i modelli GPT.
12/8-2026
§8.7.1. Large Language Model (LLM)
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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 per approfondire:
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.
1. TILLL / 🏠 HOME / 🎓 Learning / 📚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)
2. 📖 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
12/8-2026
§9. Python: il linguaggio dell’Intelligenza Artificiale moderna
Nell’era dell’Intelligenza Artificiale, del Machine Learning e del Deep Learning, Python è diventato il linguaggio di riferimento mondiale, non perché sia il più veloce, ma perché offre il miglior equilibrio tra semplicità, produttività e disponibilità di strumenti avanzati.
La sua caratteristica distintiva è una sintassi semplice e leggibile, molto vicina al linguaggio naturale, che permette agli sviluppatori di concentrarsi sulla logica del problema invece che sulla complessità del codice. Questa immediatezza rende Python ideale per la ricerca e la sperimentazione, dove è fondamentale poter trasformare rapidamente un’idea in un prototipo funzionante.
Il suo successo è dovuto soprattutto al vasto ecosistema di librerie specializzate: strumenti come NumPy per il calcolo numerico, Pandas per l’analisi dei dati, Scikit-learn per il Machine Learning, TensorFlow e PyTorch per il Deep Learning, OpenCV per la Computer Vision e Hugging Face per i modelli linguistici permettono di sviluppare applicazioni di AI senza dover costruire ogni componente da zero.
Un aspetto interessante è che Python, pur essendo un linguaggio interpretato, non limita le prestazioni dei moderni sistemi di AI. Infatti, i calcoli più pesanti vengono eseguiti da librerie ottimizzate in C, C++ o CUDA e accelerati da hardware specializzato come GPU e TPU. Python svolge quindi il ruolo di "regista", orchestrando algoritmi complessi senza essere il collo di bottiglia computazionale.
Rispetto ai linguaggi tradizionali come C, C++ o Java, Python privilegia la produttività dello sviluppatore rispetto al controllo diretto dell’hardware. In passato programmare significava soprattutto ottimizzare ogni istruzione; oggi, nell’era dell’AI, conta maggiormente la capacità di integrare modelli, dati e servizi in modo rapido ed efficace.
Per questo motivo Python è diventato il linguaggio preferito dalle nuove generazioni di sviluppatori, ricercatori e aziende tecnologiche: rappresenta il ponte tra la creatività umana, gli algoritmi di intelligenza artificiale e la potenza di calcolo delle moderne infrastrutture digitali.
- 🌐 Python Italia – Introduzione e risorse per principianti. È probabilmente il punto di partenza migliore in lingua italiana. Presenta il linguaggio, spiega come installarlo e raccoglie tutorial, guide e risorse dedicate anche a chi arriva da altri linguaggi di programmazione. È particolarmente indicato per comprendere la filosofia di Python, la sua semplicità e il motivo per cui è diventato così diffuso. https://www.python.it/about/iniziare/
- 🌐 Tutorial ufficiale Python 3 tradotto in italiano. È la fonte più autorevole perché deriva direttamente dalla documentazione ufficiale del linguaggio. Permette di imparare: sintassi di base; variabili e tipi di dati; strutture di controllo; funzioni; moduli; programmazione orientata agli oggetti. È particolarmente utile per chi ha già una cultura informatica e vuole acquisire rapidamente la mentalità Python. https://docs.python.org/it/3/tutorial/
- 🌐 Learn Python – Tutorial interattivo in italiano. È un ambiente molto utile per iniziare perché permette di scrivere ed eseguire codice direttamente nel browser, senza installare nulla. Gli argomenti sono organizzati in modo progressivo: variabili e tipi di dati; operatori; condizioni e cicli; funzioni; liste e dizionari; classi e programmazione orientata agli oggetti; moduli e pacchetti. È particolarmente adatto per chi proviene da linguaggi come C/C++ o Java perché consente di familiarizzare rapidamente con la sintassi Python attraverso piccoli esempi pratici. https://www.learnpython.org/it/
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Ultimo aggiornamento 6/8-2026
§10. Applicazioni dell’Intelligenza Artificiale
L’Intelligenza Artificiale (brevemente AI), fino a pochi anni fa, era confinata esclusivamente nei film di fantascienza. Oggi invece l'AI ha raggiunto una diffusione così capillare ed in una varietà così ampia di applicazioni che quasi non ci accorgiamo di esserne ormai circondati e quotidianamente coccolati. Esaminando le varie applicazioni dell’Intelligenza Artificiale vi accorgerete che molte di queste le utilizzate già, forse inconsciamente. Per esempio:
- Assistenti Vocali (chatbot);
- Videogiochi;
- Elaborazione di immagini (Image Processing);
- Sistemi di raccomandazione (Recommendation);
- Elaborazione automatica dei dati;
- Giornalismo automatico;
- Elaborazione automatica dei dati;
- Domotica;
- Guida assistita (Drive-Assist);
- Guida autonoma (Autonomous Driving);
- Oggetti intelligenti;
- Elaborazione del linguaggio (Language Processing);
- Robot autonomi (Autonomous Robots)
Se vuoi approfondire questo aspetto della Intelligenza Artificiale, allora ti suggerisco di leggere il seguente articolo:
Le applicazioni dell'intelligenza artificiale (AI.8)
Ultimo aggiornamento 5/8-2026
§11. AI Generativa
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#AI #GenerativeAI
L'Intelligenza Artificiale Generativa (Generative Artificial Intelligence, o Generative AI) rappresenta una delle evoluzioni più significative dell'Intelligenza Artificiale moderna. A differenza dei tradizionali sistemi di IA, progettati principalmente per classificare dati, riconoscere schemi o formulare previsioni, la Generative AI è in grado di creare nuovi contenuti originali, come testi, immagini, musica, codice sorgente, video e persino modelli tridimensionali. Questa capacità nasce dall'impiego di sofisticati modelli di apprendimento automatico addestrati su enormi quantità di dati, dai quali apprendono le relazioni statistiche, le strutture linguistiche, le caratteristiche visive e le regolarità che contraddistinguono il materiale di partenza. Una volta completato l'addestramento, tali modelli non si limitano a recuperare informazioni già esistenti, ma generano nuovi contenuti coerenti con le istruzioni ricevute dall'utente. L'avvento della Generative AI ha segnato un profondo cambiamento nel rapporto tra uomo e macchina: per la prima volta, un sistema informatico non si limita ad automatizzare attività ripetitive o analitiche, ma partecipa attivamente ai processi creativi e cognitivi, affiancando le persone nella scrittura, nella progettazione, nella ricerca scientifica, nello sviluppo software, nella produzione multimediale e nel supporto decisionale. Questa nuova capacità sta trasformando il modo di lavorare, apprendere e comunicare in quasi tutti i settori della società.
La diffusione della Generative AI è stata resa possibile dall'incontro di tre fattori fondamentali: la disponibilità di enormi quantità di dati digitali (Big Data), la crescita della potenza di calcolo e i progressi compiuti nel campo delle Reti Neurali profonde (Deep Learning). In particolare, l'introduzione dell'architettura Transformer, proposta nel 2017, ha rivoluzionato l'elaborazione del linguaggio naturale, permettendo la nascita dei Large Language Model (LLM), modelli linguistici addestrati su miliardi di parole provenienti da libri, articoli, siti web e altre fonti testuali. Sistemi come ChatGPT hanno dimostrato come sia possibile dialogare con un'intelligenza artificiale in linguaggio naturale ottenendo risposte articolate, spiegazioni, traduzioni, riassunti e perfino elaborati creativi. Parallelamente sono stati sviluppati modelli capaci di generare immagini a partire da descrizioni testuali, sintetizzare voci realistiche, creare musica originale e produrre video di qualità sempre crescente. La Generative AI è quindi diventata una tecnologia trasversale, destinata a permeare numerose applicazioni professionali e personali. Più che sostituire l'intelligenza umana, essa si configura come uno strumento di amplificazione delle capacità cognitive, in grado di aumentare produttività, creatività e velocità di esecuzione delle attività intellettuali.
Come ogni tecnologia rivoluzionaria, anche la Generative AI presenta opportunità straordinarie ma solleva interrogativi altrettanto importanti. Da un lato, consente di democratizzare l'accesso a competenze specialistiche, riducendo le barriere tecniche e rendendo più semplice produrre documenti, analizzare dati, sviluppare software o realizzare contenuti multimediali. Professionisti, studenti, ricercatori e aziende possono beneficiare di strumenti che accelerano il lavoro, suggeriscono soluzioni e favoriscono l'innovazione. Dall'altro lato, emergono nuove problematiche legate all'affidabilità delle risposte, alle cosiddette allucinazioni dei modelli, alla tutela del diritto d'autore, alla protezione della privacy, ai possibili utilizzi fraudolenti e alla diffusione della disinformazione attraverso contenuti sintetici sempre più difficili da distinguere da quelli reali. La Generative AI non possiede infatti consapevolezza, intenzionalità o comprensione nel senso umano del termine: genera risposte sulla base di correlazioni statistiche apprese durante l'addestramento. Per questo motivo è fondamentale che l'essere umano mantenga un ruolo centrale nella verifica, nell'interpretazione critica e nella validazione dei risultati prodotti, sviluppando nuove competenze di utilizzo responsabile e consapevole di questi strumenti.
L'eccezionale rapidità con cui la AI Generativa si sta evolvendo lascia intuire che ci troviamo soltanto all'inizio di una trasformazione destinata a incidere profondamente sulla società, sull'economia e sulla cultura. Oggi i modelli generativi vengono già integrati nei motori di ricerca, nei software di produttività, negli ambienti di sviluppo, nei sistemi di progettazione, nelle piattaforme educative e nei servizi di assistenza al cliente.
📚 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 utili per approfondire:
- 📖 La differenza fondamentale, Artificial Agency: una nuova filosofia dell'intelligenza artificiale. — Luciano Floridi. — pag. 9
- 🌐 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
6/8-2026
§11.1. Agenti
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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:
- direttamente;
- tramite un agente-assistente proxy;
- tramite un agente-assistente;
- 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:
📚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)
📖 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.
🌐 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/
§12. Agency ed AI Agentica
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#AI #GenerativeAI #AgenticAI #Automation
L'Intelligenza Artificiale è oggi protagonista di una nuova fase evolutiva. Dopo l'affermazione dell'AI Generativa, capace di creare linguaggio (ChatGPT), testi, immagini, audio, video, codice e altri contenuti in risposta alle richieste dell'utente, stanno emergendo nuovi paradigmi orientati non più soltanto alla produzione di informazioni, ma all'esecuzione autonoma di attività sempre più complesse.
Nasce così l'AI Agentica (Agentic AI), un paradigma in cui i sistemi di Intelligenza Artificiale non si limitano a rispondere a un prompt, ma sono in grado di pianificare strategie, utilizzare strumenti esterni, consultare basi di conoscenza, interagire con altri sistemi software, monitorare i risultati delle proprie azioni e adattare il proprio comportamento in funzione dell'obiettivo da raggiungere. L'AI Generativa rappresenta quindi un importante tassello di questa evoluzione: i modelli linguistici diventano il "motore cognitivo" degli agenti intelligenti, che ne estendono le capacità integrandole con memoria, pianificazione e capacità operative.
Questa trasformazione suggerisce che il futuro dell'Intelligenza Artificiale non sarà caratterizzato esclusivamente dalla capacità di produrre contenuti, ma dall'integrazione di sistemi sempre più autonomi all'interno dei processi lavorativi, organizzativi e decisionali. Comprendere l'evoluzione dall'AI Generativa all'AI Agentica significa quindi acquisire gli strumenti concettuali per interpretare una delle più profonde trasformazioni digitali del XXI secolo. Come è avvenuto con Internet o con gli smartphone, il suo impatto dipenderà non soltanto dal progresso tecnologico, ma soprattutto dall'uso che individui, imprese e istituzioni sapranno farne in modo etico, responsabile e orientato al bene comune.
Un Agente AI rappresenta un'evoluzione dell'automazione tradizionale: non si limita a eseguire una sequenza predefinita di azioni in risposta a un evento, ma è in grado di ricevere un obiettivo, analizzare il contesto, pianificare le attività necessarie, prendere decisioni entro i limiti assegnati, utilizzare strumenti e servizi esterni e agire per raggiungere il risultato desiderato.
In questo senso, l'Agente AI può costituire un anello di congiunzione tra l'automazione, basata su procedure e regole definite a priori, e le capacità dell'intelligenza artificiale generativa, che consentono di comprendere e produrre contenuti come testo, immagini, audio, video e codice. Un agente può infatti utilizzare un LLM o altri modelli di AI come componente del proprio processo decisionale e operativo, ma ciò che lo caratterizza non è semplicemente la capacità di generare contenuti: è la capacità di utilizzare tali capacità per perseguire autonomamente un obiettivo e compiere azioni.
Per comprendere questa nuova fase è opportuno distinguere tre concetti strettamente collegati, ma non equivalenti: Agente Artificiale, Agency Artificiale e AI Agentica. Sebbene siano spesso utilizzati come sinonimi, essi descrivono livelli differenti dello stesso paradigma.
- Agente Artificiale (Artificial Agent). È il singolo sistema software o robotico progettato per percepire l'ambiente circostante, elaborare le informazioni disponibili, prendere decisioni ed eseguire azioni finalizzate al raggiungimento di uno o più obiettivi. Un agente può operare in modo completamente digitale oppure interagire con il mondo fisico, come avviene nel caso dei robot autonomi.
- Agency Artificiale (Artificial Agency). Indica la proprietà che rende un sistema capace di comportarsi come un Agente. Essa comprende la capacità di percepire il contesto, pianificare le proprie azioni, scegliere tra alternative, utilizzare strumenti, adattarsi ai cambiamenti e perseguire uno scopo con un certo grado di autonomia, riducendo la necessità di un controllo umano continuo.
- AI Agentica (Agentic AI). È il paradigma dell'Intelligenza Artificiale che progetta e coordina Agenti dotati di Agency. In questo modello gli agenti possono collaborare con altri agenti o con esseri umani, utilizzare strumenti esterni, apprendere dai risultati ottenuti e affrontare problemi articolati attraverso una sequenza di azioni pianificate. L'attenzione si sposta quindi dalla semplice generazione di contenuti alla capacità di raggiungere un obiettivo mediante un comportamento autonomo, adattivo e orientato ai risultati.
📚 LT / AI / Floridi / differenza
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, l'espressione Intelligenza Artificiale è in parte fuorviante, poiché suggerisce un'analogia con l'intelligenza umana che non trova pieno riscontro nella realtà. I sistemi di IA, infatti, non pensano, non comprendono il significato delle proprie elaborazioni e non possiedono coscienza; ciò che li caratterizza è soprattutto la capacità di produrre azioni efficaci attraverso l'elaborazione automatica delle informazioni.
Da questa prospettiva, il concetto centrale non è tanto quello di intelligenza, quanto quello di agency, ossia la capacità di agire in modo autonomo e finalizzato al raggiungimento di uno scopo. L'Intelligenza Artificiale può quindi essere interpretata come una nuova forma di agency artificiale, nella quale l'efficacia dell'azione assume un ruolo più rilevante dell'imitazione dei processi cognitivi umani.
Questa distinzione non è soltanto terminologica, ma ha importanti implicazioni teoriche e pratiche. Separare concettualmente l'intelligenza dalla agency consente di valutare 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 legate alla 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.
🔗 Collegamenti utili per approfondire:
TILLL / 🏠 HOME / 🎓 Learning / ...
🔧 Automazione (AU); Titolo: Le più moderne espressioni della tecnologia dell’Automazione Industriale; Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/blog-page_26.html
📚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: §3.3 Agenti AI, Avery Smartwell (📚lt.5.3.3.3)
Paragrafo: §3.5. La differenza fondamentale, Luciano Floridi (📚lt.5.3.3.5)
📖
La differenza fondamentale -- Artificial Agency: una nuova filosofia dell'intelligenza artificiale. Luciano Floridi, pag. 19
AI Agent in pratica -- Creare assistenti intelligenti e su misura per ogni attività, Michael Lanham, Apogeo.
Agenti AI -- Libera il potenziale -- Avery Smartwell -- Automatizza ogni attività, risparmia ore ogni giorno e fai crescere il tuo business senza scrivere una sola riga di codice. Una guida essenziale per liberi professionisti, creator e imprese intelligenti; Introduzione, Parte I -- Comprendere gli agenti AI.
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What Actually Makes AI Agents Intelligent? - Micheal Lanham, https://youtu.be/haK0kJBoDY4?si=q57Lu3rnD3mOo91h
11/8-2026
§13. L'Hype dell'Intelligenza Artificiale: tra realtà e aspettative
🧠 AI / Hype
#AI #IntelligenzaArtificiale #AgenticAI #ArtificialAgency #hype #communicationStrategy #marketing #innovation #hypeCycle #TateoBlog #TILLL
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.
🔗 Collegamenti utili per approfondire:
- 📖 La differenza fondamentale -- Artificial Agency: una nuova filosofia dell'intelligenza artificiale. Luciano Floridi, pag. 19, 35, 36, 46
- 🌐 Hype Cycle -- Wikipedia: https://it.wikipedia.org/wiki/Hype_cycle
19/7-2026
§14. L'Intelligenza Artificiale non è intelligente
#AI #agenticAI #Agency
🧠 AI / agentica (agency)
Per mezzo di un ampio prestito concettuale, l'IA ha finito per descrivere i computer in termini antropomorfici - come se fossero cervelli computazionali con proprietà psicologiche - mentre le scienze cognitive e del cervello hanno finito per descrivere menti e cervelli in termini computazionali e informativi - come se fossero computer biologici.
(cit. La differenza fondamentale, Luciano Floridi, cap. 4, pag. 90)
È difficile pensare che termini ormai consolidati possano essere semplicemente sostituiti. Quello che possiamo e dobbiamo fare è piuttosto modellare meglio il significato delle parole e raffinarne l'uso, diventando consapevoli della loro origine e dei limiti delle analogie che sottintendono.
Allo stesso modo, possiamo continuare a parlare di Intelligenza Artificiale, purché impariamo a utilizzare e interpretare questo termine con maggiore consapevolezza, aggiornandone il significato alla luce di ciò che le macchine sono realmente in grado di fare.
L'IA continuerà a descrivere un computer come un cervello artificiale dotato di attributi mentali: attenzione, apprendimento, memorizzazione, ragionamento e comprensione delle informazioni. Del pari, le scienze cognitive e del cervello continueranno ad appiattire la comprensione del cervello e della mente su quella di un computer biologico che codifica, memorizza, recupera, elabora e decodifica segnali attraverso meccanismi di input-output.
(cit. La differenza fondamentale, Luciano Floridi, cap. 4, pag. 103)
🔗 Collegamenti utili per approfondire:
🧠 Bio-Inspired (AI.1.3.1); Titolo: Intelligenza artificiale ispirata ai principi della vita: la Vita Artificiale; Link: https://tateoblog.blogspot.com/2017/04/ai-04-intelligenza-ispirata-ai.html
🤖 Robotica (AU.9); Titolo: La robotica; Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/ua.html; §3. La cibernetica
💻 Informatica (IT); Titolo: L’Informatica e le Tecnologia dell'Informazione; Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/informatica.html
📚🧬⚙️ Tecnologia (LT.5.3); Titolo: Le mie letture dedicate alla tecnologia; Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/tecnologia-lt53.html; §3.5. La differenza fondamentale, Luciano Floridi (📚lt.5.3.3.5)
📖
La differenza fondamentale -- Artificial Agency: una nuova filosofia dell'intelligenza artificiale; Luciano Floridi; Cap. 4. Il cortocircuito: macchine come menti e menti come macchine, pag. 90.
▶️
L'intelligenza artificiale non è intelligente, AI News, intervista a Luciano Floridi, YouTube, Link: https://youtu.be/Kc64hR_km9c?si=3YseOPAO-cfpaNCZ
Luciano Floridi spiega l'IA: da ChatGPT a DeepSeek - Splendida Cornice 30/01/2025, Rai, YouTube, Link: https://youtu.be/oSL94DD9sgI?si=oJf3r429m3H9H4mJ
11/8-2026
§15. Fonti, riferimenti ed approfondimenti
In seguito ho riportato alcuni riferimenti alle fonti che ho consultato durante la redazione di questo articolo e che ti suggerisco di utilizzare per approfondire gli argomenti che ho trattato al suo interno.
[1] Video games and AI: a journey into the world of artificial intelligence, everyeye;
Videogiochi e AI: viaggio nel mondo dell’intelligenza artificiale, everyeye
[2] The applications of Artificial Intelligence and their diffusion, osservatori.net;
Le applicazioni dell’Intelligenza Artificiale e la loro diffusione, osservatori.net
[3] La differenza fondamentale -- Artificial Agency: una nuova filosofia dell'intelligenza artificiale. Luciano Floridi.
§16. Più in generale
Nell'articolo corrente, che è il principale dell’area tematica dedicata all’Intelligenza Artificiale, abbiamo parlato delle caratteristiche principali e delle applicazioni più interessanti di questa tecnologia per la risoluzione di problemi complessi. Come avrete notato, in corrispondenza di alcuni paragrafi dell'articolo, ove l'argomento trattato necessita ulteriori approfondimenti, è presente un collegamento ipertestuale che rimanda ad un altro sotto-articolo.
Vorrei ricordarvi però che una delle caratteristiche principali del progetto TILLL (Tateo's Interdisciplinary LifeLong Learning) è la interdisciplinarietà. Quindi se vuoi conoscere quali sono le altre aree tematiche che affiancano la Intelligenza Artificiale in TILLL, allora permettimi di suggerirti la lettura del seguente articolo che, essendo dedicato alla sezione "Encyclopedia" del progetto TILLL li elenca tutti.
§17. Rimani aggiornato
"Artificial Intelligence by TILLL" on Facebook (link)
"Artificial Intelligence by TILLL" on Pinterest (link)
updated August 13, 2022
§18. Teniamoci in contatto
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§19. Qualche informazione su di me
Innanzitutto ti ringrazio per aver visitato una delle pagine del mio progetto per l'Apprendimento Continuo Interdisciplinare (TILLL che sta per Tateo's Interdisciplinary LifeLong Learning), di cui io sono lil fondatore e l'autore.Mi chiamo Giovanni Battista Tateo (brevemente Bat).
Sono stato in principio un esperto di Informatica, e in seguito sono diventato un Ingegnere Elettronico, specializzato in Automazione Industriale. Sono un appassionato di Intelligenza Artificiale, Realtà Virtuale, Simulazione, e sono un esperto di Visione Artificiale applicata all'Automazione Industriale.
Attualmente, ed a partire dall'anno 2026 sono impiegato come Cross-Functional Coordination presso la società Mer Mec S.p.A.; precedentemente, a partire dal 2016 e fino al 2026, sono stato impiegato come Technical Proposal Manager (:::), sempre presso la stessa società; Ancora precedentemente, a partire dal 2004 e fino al 2016, sono stato impiegato, sempre presso la stessa società, come Progettista di Sistemi di Visione Artificiale e di Algoritmi di Elaborazione delle Immagini, applicati in particolare alla Diagnostica Ferroviaria.
Sono un sostenitore e promotore dell'apprendimento continuo e permanente (Lifelong Learning), del social networking e della condivisione delle conoscenze tramite il web.
Se vuoi ulteriori dettagli su di me, visita la pagine About Me (:::), che ho appositamente predisposto.
Oppure contattami utilizzando uno dei riferimenti riportati sotto: per chi scrive non c’è soddisfazione maggiore di quella che si prova sapendo di essere stato letto e di aver ispirato e fornito esperienze e pratiche utili. Per cui, chiunque contattarmi utilizzando uno dei riferimenti seguenti. Sarò felice di poterti leggere e di confrontarmi con te, di poter leggere le tue critiche, i tuoi suggerimenti, le tue riflessioni e, spreto anche i tuoi complimenti.
Giovanni Battista Tateo (aka Bat)
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~~~~~~~~~~=======( Prima pubblicazione: 4/6-2020 )=====~~~~~~~~~~
~~~~~~~~~~=======( Revisione 5 -- 26/8-2026 )=====~~~~~~~~~~
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