Oggi il 35% delle aziende utilizza l’intelligenza artificiale e un altro 42% prevede di implementarla in futuro. Algoritmo
4 vantaggi di Python per il lavoro di intelligenza artificiale
Python è uno dei linguaggi più popolariprogrammazione nel mondo: è utilizzata dal 48% degli specialisti informatici. Alla fine del 2022 è diventato leader nella classifica IEEE Spectrum e nell'indice TIOBE e si è classificato al secondo posto nel sondaggio JetBrains.
Python è in cima alle lingue più popolari nell'indice TIOBE per il secondo anno.
Esistono diverse funzionalità per le quali Python viene scelto dagli specialisti di ML:
1. Sintassi semplice
Questo principio si riflette nella filosofia del linguaggio "Zen Python":
- Il bello è meglio del brutto.
- Esplicito è meglio di implicito.
- Semplice è meglio che complesso.
- La leggibilità è importante.
- Se l'implementazione è difficile da spiegare, l'idea è cattiva.
- Se l'implementazione è facile da spiegare, molto probabilmente l'idea è buona.
La chiara sintassi del linguaggio aiuta a testare ipotesi, sviluppare programmi e correggerli più velocemente, e il semplice codice leggibile contribuisce alla rapida diffusione di idee e allo scambio di esperienze.
2. Librerie pronte
In uno dei cataloghi più apprezzatisoftware scritto in Python, PyPI ora ha oltre 400 progetti. Tra questi, ad esempio, ci sono quelli che semplificano e accelerano notevolmente calcoli complessi, sviluppo di algoritmi ML e lavoro con i dati:
Esempi di progetti in PyPI
- TensorFlow è una libreria di machine learning open source di Google che ti consente di creare e addestrare reti neurali.
- PyTorch è un concorrente di TensorFlow di Facebook. Questa libreria è più facile da usare per gli utenti grazie all'API di facile utilizzo.
- Scikit-learn fornisce funzionalità che consentono di ridimensionare e codificare i dati per i modelli di machine learning, nonché di crearli e valutarli.
- Pandas aiuta a elaborare e analizzare i dati tabulari, nonché a prepararli per l'ulteriore formazione degli algoritmi.
- NumPy è progettato per funzionare con array e matrici multidimensionali, ampiamente utilizzati nell'analisi dei dati.
- Gensim - libreria per incontrollatamodellazione tematica e analisi di similarità dei documenti. È ampiamente utilizzato per attività come il riepilogo del testo e il clustering di documenti. Ad esempio, se alleni un'intelligenza artificiale e usi la funzione most_similar(), puoi trovare parole simili a quelle che hai digitato.
3. Multipiattaforma
Lo stesso codice scritto in Python saràfunzionano altrettanto bene su diversi sistemi operativi. Ciò accelera notevolmente il processo di sviluppo, poiché non è necessario creare versioni separate per Windows, Linux, macOS e, di conseguenza, testarle successivamente.
Inoltre, i programmatori che scrivono AI in Python su diversi sistemi operativi possono facilmente collaborare a un progetto, il che aiuta a ridurre i costi dello sviluppo multipiattaforma per le aziende.
4. Comunità di sviluppatori
Sviluppatori che usano Pythonsi uniscono in comunità di tutto il mondo, dove si scambiano conoscenze su diverse aree di utilizzo dei linguaggi di programmazione, compreso l'apprendimento automatico. Ad esempio, MoscaPython ospita regolarmente incontri in cui i programmatori condividono i loro casi e le migliori pratiche.
Cosa devi sapere, oltre a Python, per implementare soluzioni basate sull'intelligenza artificiale?
A differenza delle soluzioni aperte basate su macchineapprendimento e reti neurali, come ChatGPT e Midjourney, solo gli sviluppatori con un certo background tecnico sono in grado di sviluppare e implementare tecnologie di intelligenza artificiale. Tali specialisti, ad esempio, vengono formati in Netology nel corso “Data Scientist”. Oltre a Python, dovrebbero sapere:
- Matematica superiore.Risolvere problemi matematici aiutasviluppo del pensiero algoritmico: un'abilità che è alla base del lavoro di qualsiasi sviluppatore nel campo dell'apprendimento automatico. Per creare strumenti di intelligenza artificiale è necessario reimparare o rispolverare argomenti di un corso universitario:
- algebra lineare (il concetto di scalare, vettore, matrice, tensore e azioni su di essi);
- analisi matematica (derivate, calcolo vettoriale/matriciale/algoritmi del gradiente);
- teoria e statistica della probabilità (nozioni di base della statistica, nozioni di base sul lavoro con le probabilità, variabili casuali, teorema di Bayes, distribuzioni).
- Lingua inglese.Senza conoscere questa lingua straniera, è impossibile diventare uno specialista ricercato nel campo dell'intelligenza artificiale: tutti i nuovi articoli e sviluppi compaiono prima in fonti straniere.
- Database (DB)che vengono utilizzati per l'archiviazione e l'organizzazionedati su cui vengono successivamente addestrati i modelli di machine learning e le reti neurali. Per recuperare correttamente le informazioni da un database è importante conoscere anche le basi del linguaggio SQL (Structured Query Language).
Quali tecnologie basate sull’intelligenza artificiale possono utilizzare le aziende?
La maggior parte delle soluzioni aziendali basate suintelligenza artificiale: sviluppi interni costosi, la cui creazione richiede un team di specialisti e manager IT. Ad esempio, le banche utilizzano l’intelligenza artificiale nei prodotti creditizi per lo scoring: grazie a ciò, possono prendere automaticamente una decisione sull’erogazione di un prestito. Tali strumenti vengono implementati anche nella produzione, ad esempio presso la BMW l'intelligenza artificiale viene utilizzata per valutare le immagini dei componenti e identificare in essi le deviazioni dallo standard in tempo reale.
Tuttavia, ci sono anche tecnologie che qualsiasi azienda può utilizzare: per questo prende una soluzione già pronta e la modifica in base alle proprie esigenze.
1. Visione artificiale
Questo è un insieme di tecnologie che lo consentonoaiutare le reti neurali a elaborare le informazioni visive provenienti dalle telecamere. Grazie alla visione artificiale è possibile riconoscere codici a barre, testi, immagini, ecc. persone, così come specificamente i loro volti e movimenti. Ad esempio, un sistema biometrico permette di verificare la propria identità per l'accesso in ufficio o per pagare beni e servizi, e a Pyaterochka viene utilizzato per “riconoscere” i clienti abituali in modo da offrire loro automaticamente sconti e identificare i taccheggiatori seriali. Utilizzando il sistema di riconoscimento dei gesti, puoi agitare la mano per chiedere di cambiare musica o modificare il volume di una traccia. Pertanto, Google lo ha implementato nei dispositivi mobili e negli altoparlanti intelligenti, mentre Huawei lo ha implementato nel suo smartphone di punta.
Tali strumenti aumentano la sicurezza e il livello di servizio, perché una persona non deve inserire dati aggiuntivi per la verifica o premere pulsanti per controllare l'apparecchiatura.
2. RPA (automazione dei processi aziendali di robotica)
Secondo l'ICT.A Mosca, un rappresentante su due delle medie imprese e il 40% delle piccole imprese utilizzano programmi basati sull’intelligenza artificiale per automatizzare varie attività. Ad esempio, il servizio russo Directum RX aiuta a classificare le e-mail e i documenti in arrivo per tipo al fine di ridurne i tempi di elaborazione, mentre un altro Sherpa RPA nazionale controlla le controparti prima di concludere un accordo.
3. Modelli predittivi
Tali strumenti possono essere utilizzati in modo assolutoambiti diversi: dal retail (per prevedere le vendite nei supermercati, come fa X5 Retail Group per ciascuno dei suoi 16.000 negozi) alla logistica per pianificare le consegne. Grazie all'utilizzo di tali tecnologie, è possibile prevedere la domanda di risorse, materie prime, manodopera, nonché creare strategie di sviluppo del business più efficaci, adeguare le operazioni di marketing e finanziarie e migliorare l'esperienza dell'utente.
4. Modelli generativi
Le aziende stanno implementando attivamente algoritmi di intelligenza artificiale pergenerare immagini, testo e video nei tuoi servizi per migliorare l'esperienza dell'utente. Pertanto, Duolingo ha annunciato nuove funzioni nell'applicazione basata su GPT-4: in una di esse, l'utente può esercitarsi in una lingua straniera dialogando con i personaggi del servizio, e in un'altra, saperne di più sulla sua risposta nella lezione in ordine per capire, ad esempio, perché una persona fa lo stesso errore. E nei moderni studi di architettura utilizzano servizi di progettazione generativa, che aiutano a ottimizzare le soluzioni escogitate, ad esempio sostituendo un insieme di più parti in un disegno con lo stesso con un componente.
Prospettive per lo sviluppo dell’IA
Lo dice una società di ricerca americanaGartner, quasi tutte le tecnologie digitali dirompenti previste per i prossimi 6-8 anni sono legate all’intelligenza artificiale, quindi la necessità di utilizzare tali tecnologie aumenterà. Nella sua ricerca, ha identificato tre principali tendenze tecnologiche:
1.Algoritmi di autoapprendimento,che consentono l'utilizzo di array di grandi dimensionidati senza la loro preparazione preliminare (c.d. “marcatura”). Questo approccio è particolarmente rilevante per attività legate alla visione artificiale, ad esempio, quando è necessario verificare firme scritte a mano o determinare la distanza da un oggetto in un video, e attività di elaborazione del linguaggio naturale, in cui documenti di testo vengono forniti come input per modelli e quindi è possibile prevedere le frasi seguenti utilizzando l'intelligenza artificiale o rilevare automaticamente le frasi "tossiche".
2.Calcolo Neuromorficoconsentirà di simulare in modo più accurato il lavoro dell'uomocervello creando più neuroni artificiali in un’unica rete. Ad esempio, il progetto OpenWorm ha già sviluppato una copia del sistema nervoso del nematode Caenorhabditis elegans, costituito da 302 neuroni. Ciò migliorerà la precisione dei prodotti IA e ne ottimizzerà le prestazioni.
3.Intelligenza artificiale incentrata sull’uomo(AI centrata sull’uomo, HCAI).A differenza delle tecnologie sopra descritte, l’obiettivo di questo prodotto non è sostituire le persone, ma connetterle con l’intelligenza artificiale in quanti più settori e applicazioni possibili attraverso la collaborazione. Le aziende IT globali come Google stanno sviluppando l’intelligenza artificiale, che per impostazione predefinita lascia spazio agli esseri umani. Grazie all’HCAI, gli specialisti saranno in grado di prendere decisioni migliori e più rapide e l’intelligenza artificiale funzionerà in modo più sicuro ed efficiente.
Nei prossimi anni, il volume delle tecnologie basate sul’apprendimento automatico e le reti neurali aumenteranno in modo esponenziale. Se nel 2022 la dimensione del mercato globale era stimata a 136,6 milioni di dollari, si prevede che raggiungerà i 1.811,8 miliardi di dollari entro il 2030. Già oggi, le aziende che non si concentrano sullo sviluppo e sull’implementazione dell’intelligenza artificiale cominciano non solo a restare indietro tecnologicamente organizzazioni avanzate, ma rischiano che i loro clienti se ne vadano per concorrenti che utilizzano l'intelligenza artificiale: ad esempio, Google potrebbe perdere un contratto da 23 miliardi di dollari con Samsung, poiché quest'ultima sta valutando la possibilità di sostituire il motore di ricerca dell'azienda con un prodotto di Microsoft Bing, che integra un chatbot. Pertanto, è consigliabile che un’azienda stabilisca quali tecnologie di intelligenza artificiale può implementare per ottimizzare i processi interni e aumentare la propria attrattiva sul mercato.
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