Informatica Cognitiva

In recent years, artificial intelligence is the most widely used tool in everyday life, helping us to perform tasks, solve problems and sometimes replacing the human being himself. Before we can understand its current form and use, it is necessary to study its processes and the steps of its evolution. Initial advances were mainly based on theoretical algorithms such as, for example, the Turing Test, before becoming real practical experiments such as Hermes Dickmann's first self-driving vehicle. However, despite the advances in the field of artificial intelligence in the second half of the 20th century, there were also so-called dark winters, i.e. intervals of time represented by moments of a lack of technological innovation. In the second chapter, the technologies used are analysed, focusing on NLP, which serves to reduce the decision-making gap between machine and human, and Deep learning, which is a subset of the Learning Machine. In the latter cso, attention is also paid to its variants called CNN (for processing images) and RNN (memory cell). Finally, the paper will look at the use of Artificial Intelligence within various disciplines, considering programmes designed specifically to help fields such as medicine, physics, chemistry and mathematics.

Negli ultimi anni l’intelligenza artificiale è lo strumento più utilizzato nella vita di tutti i giorni, ci aiuta a svolgere dei compiti, risolvere problemi e a volte sostituisce l’essere umano stesso. Prima di poter comprendere la sua attuale forma ed utilizzo è necessario studiarne i processi e gli step della sua evoluzione. I progressi iniziali si basavano principalmente su algoritmi di carattere teorico come, ad esempio, il Test di Turing, per poi diventare dei veri esperimenti pratici come il primo veicolo a guida autonoma di Hermes Dickmann. Tuttavia, nonostante i progressi nel campo dell’intelligenza artificiale nella seconda metà del 1900, ci sono anche stati i cosiddetti inverni bui, cioè intervalli di tempo rappresentati da momenti di assenza di innovazione tecnologica. Nel secondo capitolo si analizzano le tecnologie utilizzate, focalizzandosi sulla NLP che serve a ridurre il divario di processo decisionale tra la macchina e l’uomo e sul Deep learning che è un sottoinsieme della Learning Machine. In quest’ultimo cso viene anche posta l’attenzione alle sue varianti chiamate CNN (per elaborare le immagini) e RNN (cella di memoria). Infine, il documento analizzerà l’utilizzo dell’intelligenza Artificiale all’interno delle varie discipline, considerando i programmi progettati specificatamente per aiutare settori come la medicina, la fisica, la chimica e la matematica.