L’espressione «Artificial Intelligence» fu pronunciata per la prima volta da John McCarthy, professore dell’università di Dartmouth (New Hampshire, Stati Uniti). Secondo l’autore, si tratta della «scienza e ingegneria della costruzione di macchine intelligenti, in particolare di programmi informatici intelligenti».
Questa disciplina, a cavallo tra matematica, informatica e altri ambiti quali la fisica o l’elettronica, non ha mai smesso di svilupparsi; l’aumento della potenza di calcolo delle macchine, la disponibilità di un numero sempre crescente di basi di dati e l’emergere di nuovi algoritmi fanno sì che oggi sia al centro della rivoluzione digitale.
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Costruire una previsione
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L’apprendimento automatico è un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale. Arthur Samuel, uno dei suoi pionieri (e dei giochi al computer), lo descrisse come il «campo di studio che dà ai computer la capacità di apprendere senza essere programmati esplicitamente per farlo». Un po’ troppo «futuristica», oggi si preferisce la definizione di Tom Mitchell: «Si dice che un programma informatico apprenda dall’esperienza E rispetto a una categoria di compiti T e a una misura di prestazione P se la sua prestazione nei compiti T, misurata da P, migliora con l’esperienza E.» In pratica, l’obiettivo di un algoritmo di apprendimento è costruire una previsione (valore, categoria…) per un particolare contesto d’uso, sulla base di un apprendimento preliminare di tale contesto.
