#artificialIntelligence #AI #softComputing #neuralnetwork #fuzzyLogic #geneticAlgorithms #problemSolving #deepLearning #MachineLearning #AIGenerative #TILLL #TateoBlog
Ti trovi >>> QUI <<< all'interno del progetto TILLL
Indice dei contenuti dell'articolo
Gli argomenti trattati in questo articolo vengono di seguito sintetizzati mediante l'elenco dei titoli dei suoi paragrafi.
§1. Intelligenza artificiale e Problem Solving
§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)
§9. Reti Neurali Convoluzionali (Convolutional Neural Networks, CNN o ConvNets)
§10. Architetture CNN per la Computer Vision
§11. Python: il linguaggio dell’Intelligenza Artificiale moderna
§12. Applicazioni dell’Intelligenza Artificiale
§13. AI Generativa
§14. Agenti, agency ed AI Agentica
§15. L'Hype dell'Intelligenza Artificiale: tra realtà e aspettative
§16. Fonti, riferimenti ed approfondimenti
§17. Più in generale
§18. Rimani aggiornato
§19. Teniamoci in contatto
§20. Qualcosa su di me
Mi auguro che tu riesca ad individuare qualcosa di interessante tra gli argomenti che ho trattato all'interno dell'articolo corrente. Buona lettura.
Ultimo aggiornamento 6/8-2026
§1. Intelligenza Artificiale e Problem Solving
La citazione evidenzia le origini storiche della disciplina dell'Intelligenza Artificiale, attribuendo a John McCarthy la coniazione del termine Artificial Intelligence nella seconda metà degli anni Cinquanta e riconoscendo il contributo fondamentale di McCarthy e Marvin Minsky alla nascita del primo gruppo di ricerca dedicato presso il Massachusetts Institute of Technology. Questo passaggio segna l'avvio di un nuovo ambito scientifico, orientato allo studio, alla progettazione e alla realizzazione di sistemi informatici capaci di riprodurre, almeno in parte, processi cognitivi tipici dell'essere umano, come il ragionamento, l'apprendimento, la risoluzione di problemi e il processo decisionale. La citazione rappresenta quindi uno dei riferimenti storici fondamentali per comprendere la nascita e l'evoluzione dell'Intelligenza Artificiale come disciplina autonoma.
"Lo scopo della Intelligenza Artificiale è quello di
far fare alle macchine delle cose che richiederebbero l'intelligenza
se fossero fatte dagli uomini."
(cit. Marvin Lee Minsky)
L’uomo, lungo il corso della storia, ha cercato di delegare alle macchine i compiti più faticosi.
Indipendentemente dal fatto che il compito riguardi un lavoro manuale oppure una facoltà intellettuale, la macchina riuscirà ed eseguirlo soltanto se opportunamente addestrata.
Quindi il ruolo dell'uomo è ancora fondamentale anche in questo processo di delega, perché l'uomo deve esso stesso analizzare e risolvere il problema per permettere alle macchine di replicarne la soluzione in automatico.
Se ti interessa approfondire l’analisi delle metodologie per la gestione e risoluzione dei problemi (comunemente note col termine di Problem Solving), allora permettimi di invitarti a leggere il seguente articolo, che costituisce l’articolo principale dell’area “Problem Solving” della Encyclopedia (>) di TILLL (>):
Risolvere i problemi in modo innovativo e creativo ( PS )
§2. Comprendere i meccanismi dell’apprendimento e della conoscenza
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)
Una volta risolto un problema, per formalizzare il metodo da sottoporre alla macchina, occorre indagare i meccanismi interni della nostra mente. La intelligenza infatti è una capacità innata dell’uomo, per cui l’uomo la possiede, la utilizza ma spesso ne disconosce il funzionamento. La ricerca dei meccanismi che portano l’uomo a differenziarsi dagli altri animali è un altro aspetto affascinante della Intelligenza Artificiale.
§3. Informatica e Intelligenza Artificiale
L’intelligenza artificiale è una disciplina appartenente all'Informatica, che studia come progettare sistemi hardware e software che ad un osservatore esterno possono dare l'impressione che a compiere le azioni sia un uomo e non una macchina. Le azioni in questione possono consistere per esempio nella risoluzione automatica di problemi, nel riconoscimento del linguaggio naturale, nella visione artificiale.
Uno dei punti cardine su cui si fonda il mio progetto di apprendimento continuo (Lifelong Learning) è la interdisciplinarietà, ossia la trattazione di temi che coinvolgono più discipline e competenze. Pertanto, lo scopo è quello di trovare i punti di contatto tra le varie discipline, promuovendo in tal modo l’osservazione dei fenomeni da punti di vista differenti e la contaminazione tra saperi differenti.
Quindi, se vuoi ampliare lo studio dell’argomento Intelligenza Artificiale, anche dal punto di vista Informatico e della Visione Artificiale, allora permettimi di suggerirti la lettura dei seguente articoli, che appartengono, rispettivamente, alle aree tematiche “Informatica e Tecnologie dell’Informazione” (IT) e “Visione Artificiale” (VS) di TILLL~ Encyclopedia (En).
Informatica e Tecnologie dell’informazione ( IT )
Riproduzione della vista umana per mezzo di un sistema artificiale ( VS )
§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)
Lo sviluppo moderno del Machine Learning è stato reso possibile dalla convergenza di due fattori decisivi. Da un lato, la diffusione di Internet, dei social network, dell’Internet of Things (IoT), dei sensori industriali e dei dispositivi connessi ha generato enormi quantità di informazioni digitali, i cosiddetti Big Data, impossibili da analizzare manualmente. Dall’altro, la crescita della capacità di calcolo ha consentito di addestrare modelli sempre più complessi su insiemi di dati di dimensioni senza precedenti.
Quindi, se vuoi ampliare lo studio dell’argomento Big Data, anche dai punti di vista Informatico e dell’Automazione, oltre che dal punto di vista dell’Intelligenza Artificiale, allora permettimi di suggerirti la lettura dei seguenti articoli, che appartengono, rispettivamente, alle aree tematiche “Informatica & Tecnologie dell’informazione” (IT) e “Automazione Industriale” (AU) di Tateo~ Encyclopedia (En)
Big Data ed Automazione Industriale ( AU.1 )
Ultimo aggiornamento 5/8-2026
§7. Reti Neurali Artificiali (ANN)
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.
Ultimo aggiornamento 5/8-2026
§8. 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 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.
Ultimo aggiornamento 5/8-2026
§9. Reti Neurali Convoluzionali (Convolutional Neural Networks, CNN o ConvNets)
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.
- 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:
- 🌐 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/
-----------------------------------------
Ultimo aggiornamento 6/8-2026
§10. Architetture CNN per la Computer Vision
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 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; infine 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.
Ultimo aggiornamento 6/8-2026
§10. Architetture CNN per la Computer Vision
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 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; infine 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.
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.
-----------------------------------------
Ultimo aggiornamento 5/8-2026
§11. Python: il linguaggio dell’Intelligenza Artificiale moderna
🧠 AI / machine learning / ANN / deep learning / python
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.
Riferimenti utili per approfondire:
- 🌐 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/
-----------------------------------------
Ultimo aggiornamento 6/8-2026
§11. 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
§12. AI Generativa
🧠 AI / LLM / AI Generativa
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
§13. Agenti, agency ed AI Agentica
🧠 AI / LLM / AI Generativa / AI agentica
L'Intelligenza Artificiale è oggi protagonista di una nuova fase evolutiva. Dopo l'affermazione dell'AI Generativa, capace di creare testi, immagini, 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.
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.
Riferimenti utili per approfondire:
- 📖 La differenza fondamentale -- Artificial Agency: una nuova filosofia dell'intelligenza artificiale. Luciano Floridi, pag. 19
- 🌐 What Actually Makes AI Agents Intelligent? - Micheal Lanham, https://youtu.be/haK0kJBoDY4?si=q57Lu3rnD3mOo91h
- 📖 AI Agent in pratica -- Creare assistenti intelligenti e su misura per ogni attività, Michael Lanham, Apogeo,
6/8-2026
§14. 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.
Riferimenti 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
§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
§19. Qualcosa 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).
Il blog Tateo~Blog (link) è parte integrante del progetto costituisce il mezzo di condivisione di tutti gli aggiornamenti.
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 2016, sono impiegato come Proposal Engineer presso la società Mer Mec S.p.A. (:::). Precedentemente, a partire dal 2004, 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 permanente, dei social network e della condivisione delle conoscenze tramite il web. Se vuoi ulteriori dettagli su di me, visita la pagine About Me (:::).
Contattami. 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)
- e-mail: tateogb@libero.it (send e-mail)
- phone / WhatsApp : (+39) 388 8419726
- LinkedIn account (link)
- Facebook account (link)
- Twitter account (link)
- Instagram account (link)
- Pinterest account (link)
- Skype (link)
Prima pubblicazione 4/6-2020
Ultimo aggiornamento 6/8-2026
(c) Tateo’s Interdisciplinary & Lifelong Learning Lab (TILLL)
Nessun commento:
Posta un commento