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3 intelligenze artificiali che usi quotidianamente!

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Benvenuto in questo nuovo post. Oggi, ancora una volta, dopo averle menzionate diverse volte, torniamo a parlare di intelligenze artificiali (o più brevemente AI, acronimo di Artificial Intelligence).

Questa volta però, scordandoci per qualche minuto di tutti i pregiudizi, retaggi e idee riguardo questa tecnologia, vedremo tre esempi pratici di come l’intelligenza artificiale viene impiegata nella nostra vita di tutti i giorni.

Infatti, probabilmente non lo sai, ma sicuramente almeno una volta al giorno usi inconsciamente questa incredibile tecnologia. Ma partiamo subito con gli esempi:

  • Anti-Spam Protection

Quante volte hai ricevuto una mail spam? E quante altre volte il tuo provider di posta elettronica ha posizionato una mail nella cartella “posta indesiderata” automaticamente? Sicuramente moltissime volte.

Bene, questa operazione viene realizzata costantemente da un’intelligenza artificiale.

Alla base di tutto ciò c’è il machine learning, un’ulteriore tecnologia (da non confondere con l’AI) in grado di far apprendere dei sistemi informatici. Il funzionamento, da un punto di vista concettuale è abbastanza semplice:

Alla macchina vengono proposti centinaia di migliaia di esempi correlati (in questo caso si tratta di mail contrassegnate come spam da altri utenti o rilevate come tali dallo stesso provider) tramite i quali si procede all’elaborazione di un pattern ricorrente. Nel caso delle mail, tali pattern possono essere ad esempio la presenza di molti link esterni poco affidabili, errori grammaticali, la presenza di indirizzi mail black-listati e molti altri parametri.

Quando la macchina entra in possesso di questi pattern, ogni qualvolta riceve una mail, la confronta con questi ultimi. Se la mail in questione rientra in uno dei pattern verrà sicuramente contrassegnata come spam.

  • Anti-Fraud Protection

In maniera molto simile al caso precedente, anche i provider di servizi di pagamento, hanno dotato i propri sistemi di AI in grado di rilevare dei pagamenti sospetti.

Ovviamente, in questo caso, gli esempi non riguarderanno di certo dei messaggi di posta elettronica.

Piuttosto, l’algoritmo di machine learning lavora su dati relativi a transazioni contrassegnate come fraudolente.

Anche qui possono esser rilevati dei pattern comuni come ad esempio un indirizzo IP diverso da quello usuale, un comportamento diverso dal solito, l’area geografica e molte altre informazioni.

  • Recommender System

Quante volte Netflix ti ha consigliato un film apprezzabile dopo aver appena finito di guardarne un altro molto simile? Allo stesso modo, quante volte Spotify ti ha fatto scoprire una nuova canzone tramite i suoi suggerimenti?

Alla base di entrambi i casi di studio abbiamo un’intelligenza artificiale relativa a un sistema di raccomandazione.

Il funzionamento di questi algoritmi è molto diverso dai casi precedenti. Se sei curioso ti consiglio questo articolo (LINK 1) per approfondire.

Ad ogni modo, alla base c’è un sistema in grado di assegnare un punteggio alle relazioni tra prodotto e prodotto, tra prodotto e utente e tra utente e utente.

LINK 1 https://builtin.com/data-science/recommender-systems

Techno Age Admin

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