I dati e l’intelligenza artificiale sono strettamente collegati. I sistemi di intelligenza artificiale, infatti, hanno bisogno di grandi quantità di dati per imparare, riconoscere schemi, fare previsioni e produrre risultati.
Quando utilizziamo un motore di ricerca, guardiamo un film consigliato da una piattaforma, riceviamo una pubblicità personalizzata o interagiamo con un chatbot, spesso dietro queste attività ci sono dati e algoritmi di intelligenza artificiale.
Per questo motivo comprendere il rapporto tra dati e intelligenza artificiale è fondamentale per capire come funzionano molte delle tecnologie che utilizziamo ogni giorno.
In questa guida vedremo che cosa sono i dati, come vengono utilizzati dall'intelligenza artificiale, perché la loro qualità è importante, quali sono i principali tipi di dati e quali problemi possono derivare dal loro utilizzo.
Che cosa sono i dati?
Un dato è un'informazione che può essere raccolta, registrata, elaborata e analizzata.
Un dato può essere costituito da un numero, una parola, un'immagine, un suono, un video o qualsiasi altra informazione che possa essere rappresentata e trattata da un sistema informatico.
Alcuni esempi di dati sono:
- una temperatura;
- una fotografia;
- una registrazione audio;
- il prezzo di un prodotto;
- una posizione geografica;
- una pagina web;
- un messaggio scritto;
- una recensione;
- una transazione;
- una sequenza di valori provenienti da un sensore.
Nel mondo digitale vengono prodotti continuamente enormi quantità di dati.
Smartphone, computer, automobili, siti web, social network, dispositivi intelligenti e sistemi industriali possono generare e raccogliere informazioni.
I dati, però, non sono automaticamente utili. Per essere utilizzati efficacemente devono essere raccolti, organizzati, controllati e interpretati.
Che rapporto c'è tra dati e intelligenza artificiale?
Il rapporto tra dati e intelligenza artificiale è particolarmente importante perché molti sistemi di IA utilizzano i dati come base per apprendere.
Nel machine learning, per esempio, un algoritmo può essere addestrato utilizzando numerosi esempi.
Supponiamo di voler creare un sistema capace di distinguere tra immagini di cani e gatti.
Il sistema può essere addestrato attraverso un insieme di immagini precedentemente classificate. Analizzando molti esempi, il modello può imparare a riconoscere caratteristiche statisticamente associate alle diverse categorie.
Il processo può essere semplificato in questo modo:
Dati → addestramento → modello → previsione
I dati costituiscono quindi una parte essenziale del processo.
È importante, tuttavia, ricordare che non basta avere moltissimi dati. Anche la loro qualità, rappresentatività e correttezza possono influenzare significativamente il risultato.
Perché i dati sono importanti per l'intelligenza artificiale?
I dati sono importanti perché permettono ai sistemi di intelligenza artificiale di individuare schemi, relazioni e regolarità.
Un sistema di IA non interpreta necessariamente il mondo nello stesso modo in cui lo fa una persona. Attraverso algoritmi e modelli matematici può analizzare grandi quantità di informazioni e identificare configurazioni presenti nei dati.
I dati possono essere utilizzati per:
- addestrare modelli;
- verificare le prestazioni di un modello;
- migliorare un sistema;
- effettuare previsioni;
- classificare informazioni;
- riconoscere immagini;
- analizzare testi;
- comprendere il linguaggio naturale;
- individuare anomalie;
- fornire raccomandazioni.
Senza dati adeguati, molti sistemi di IA non potrebbero raggiungere lo stesso livello di efficacia.
Dati e machine learning
Il machine learning, o apprendimento automatico, è una delle principali aree dell'intelligenza artificiale.
Invece di programmare manualmente tutte le regole necessarie per svolgere un compito, nel machine learning si utilizza un algoritmo che può apprendere dai dati.
Un esempio semplice è la previsione del prezzo di una casa.
Un modello potrebbe utilizzare informazioni come:
- superficie dell'immobile;
- posizione;
- numero di stanze;
- anno di costruzione;
- presenza di un garage;
- distanza dai servizi;
- prezzi di immobili simili.
Analizzando numerosi esempi, il modello può individuare relazioni tra queste variabili e il prezzo finale.
Quando riceve i dati relativi a una nuova abitazione, può quindi produrre una stima.
Dati di addestramento
I dati di addestramento sono le informazioni utilizzate per insegnare a un modello di intelligenza artificiale a svolgere un determinato compito.
La qualità del dataset di addestramento può influenzare fortemente il comportamento del modello.
Per esempio, se un sistema viene addestrato con immagini poco rappresentative, potrebbe avere difficoltà a riconoscere correttamente immagini nuove.
Per questo motivo, nella realizzazione di sistemi di IA è importante prestare attenzione alla raccolta e alla preparazione dei dati.
Che cos'è un dataset?
Un dataset è un insieme organizzato di dati.
Può contenere migliaia, milioni o anche miliardi di elementi, a seconda dell'applicazione.
Un dataset può essere formato da:
- testi;
- immagini;
- video;
- file audio;
- numeri;
- informazioni provenienti da sensori;
- dati provenienti da transazioni;
- documenti;
- pagine web.
La struttura di un dataset dipende dal problema che si vuole affrontare.
Un dataset utilizzato per riconoscere immagini sarà molto diverso da uno utilizzato per prevedere l'andamento delle vendite.
La qualità dei dati è più importante della quantità?
La quantità dei dati è importante, ma non è sufficiente.
Un grande dataset contenente informazioni errate, incomplete o fortemente sbilanciate può produrre risultati peggiori rispetto a un dataset più piccolo ma accuratamente costruito.
Tra le caratteristiche importanti dei dati troviamo:
Accuratezza
I dati dovrebbero essere corretti e il più possibile privi di errori.
Completezza
Informazioni mancanti possono compromettere l'analisi.
Coerenza
I dati dovrebbero essere compatibili tra loro e seguire criteri uniformi.
Rappresentatività
I dati dovrebbero rappresentare adeguatamente il fenomeno che il modello deve analizzare.
Aggiornamento
In determinati settori è importante che i dati siano sufficientemente aggiornati.
Rilevanza
Non tutti i dati disponibili sono necessariamente utili per un determinato problema.
Che cosa succede se i dati sono sbagliati?
Se i dati utilizzati per sviluppare un sistema di intelligenza artificiale sono errati o poco rappresentativi, anche il modello può produrre risultati problematici.
Questo principio viene spesso riassunto con l'espressione:
"Garbage in, garbage out"
In altre parole, se le informazioni utilizzate come input sono di scarsa qualità, anche l'output può essere poco affidabile.
Questo problema è particolarmente importante quando l'intelligenza artificiale viene utilizzata in contesti nei quali le decisioni possono avere conseguenze significative.
Dati e bias nell'intelligenza artificiale
Uno degli aspetti più discussi riguarda i bias, cioè distorsioni sistematiche che possono essere presenti nei dati o nei processi utilizzati per costruire un modello.
Se un dataset non rappresenta correttamente una popolazione o contiene squilibri, un sistema di IA può imparare e riprodurre tali squilibri.
Per questo motivo la qualità dei dati non riguarda soltanto l'accuratezza tecnica.
È necessario considerare anche:
- come sono stati raccolti;
- da quali fonti provengono;
- quali gruppi rappresentano;
- quali gruppi possono essere sottorappresentati;
- quali criteri sono stati utilizzati per classificarli.
La gestione dei bias è quindi una parte importante dello sviluppo responsabile dell'intelligenza artificiale.
Dati strutturati e dati non strutturati
I dati possono essere classificati in diversi modi.
Una distinzione importante è quella tra dati strutturati e dati non strutturati.
Dati strutturati
Sono organizzati secondo una struttura definita.
Un esempio può essere una tabella contenente:
| Nome | Età | Città | Acquisti |
|---|---|---|---|
| Marco | 35 | Roma | 12 |
| Laura | 42 | Milano | 8 |
| Paolo | 29 | Torino | 15 |
Questo tipo di informazione è relativamente semplice da organizzare e analizzare.
Dati non strutturati
Comprendono informazioni che non sono organizzate principalmente secondo una struttura tabellare.
Esempi sono:
- fotografie;
- video;
- registrazioni audio;
- documenti;
- email;
- testi;
- conversazioni.
Molti moderni sistemi di intelligenza artificiale sono progettati proprio per analizzare questo tipo di contenuti.
Dati e intelligenza artificiale generativa
Il rapporto tra dati e IA è particolarmente evidente nell'intelligenza artificiale generativa.
I modelli generativi possono essere addestrati utilizzando grandi quantità di contenuti, come testi, immagini, audio o altri dati, a seconda del tipo di modello.
Durante l'addestramento il modello individua regolarità e relazioni presenti nei dati.
Nel caso di un modello linguistico, per esempio, il sistema può imparare schemi relativi al linguaggio e alle relazioni tra le parole.
Successivamente può utilizzare ciò che ha appreso per generare nuovo testo in risposta a una richiesta.
Questo non significa semplicemente che il sistema "copia" i dati utilizzati durante l'addestramento. Il funzionamento dei modelli moderni è più complesso e dipende dall'architettura, dall'addestramento e dai metodi utilizzati.
Dati, algoritmi e modelli
Per comprendere l'intelligenza artificiale è utile distinguere tre concetti:
Dati → Algoritmi → Modelli
I dati forniscono le informazioni.
Gli algoritmi sono procedure matematiche e computazionali utilizzate per elaborare i dati e svolgere determinati compiti.
Il modello è il risultato dell'apprendimento di un sistema a partire dai dati secondo una determinata procedura.
Questi elementi lavorano insieme.
Un modello sofisticato non può necessariamente compensare dati completamente inadeguati. Allo stesso modo, dati eccellenti devono essere utilizzati attraverso procedure e modelli appropriati.
Come vengono raccolti i dati?
I dati possono provenire da moltissime fonti.
Tra queste troviamo:
- sensori;
- smartphone;
- siti web;
- applicazioni;
- database aziendali;
- dispositivi industriali;
- satelliti;
- strumenti scientifici;
- transazioni;
- questionari;
- immagini;
- registrazioni audio;
- documenti.
In alcuni casi i dati vengono prodotti automaticamente.
Un sensore installato su una macchina industriale, per esempio, può registrare continuamente temperatura, pressione, vibrazioni e altri parametri.
Queste informazioni possono successivamente essere analizzate da sistemi informatici e, in determinati contesti, da modelli di intelligenza artificiale.
Dati in tempo reale
Non tutti i dati vengono utilizzati dopo essere stati raccolti e archiviati.
Alcuni sistemi devono analizzare le informazioni quasi immediatamente.
Questo avviene, per esempio, in applicazioni che richiedono risposte rapide.
I dati in tempo reale possono essere utilizzati per:
- monitorare macchinari;
- rilevare anomalie;
- analizzare traffico;
- controllare sistemi automatizzati;
- individuare determinati eventi;
- aggiornare previsioni.
La velocità con cui i dati vengono acquisiti ed elaborati può quindi diventare un elemento fondamentale.
Big data e intelligenza artificiale
Il termine big data indica grandi quantità di dati caratterizzate non soltanto dal volume, ma anche da aspetti come velocità, varietà e complessità.
L'intelligenza artificiale può essere utilizzata per analizzare grandi dataset e individuare schemi difficili da identificare manualmente.
Big data e IA sono quindi spesso strettamente collegati.
Le aziende possono utilizzare grandi quantità di informazioni per comprendere meglio determinati fenomeni, migliorare processi e sviluppare nuovi servizi.
Dati e intelligenza artificiale nelle aziende
Le aziende producono e utilizzano continuamente dati.
Possono avere informazioni relative a:
- vendite;
- clienti;
- prodotti;
- inventario;
- fornitori;
- assistenza;
- traffico sul sito web;
- campagne pubblicitarie;
- produzione.
L'intelligenza artificiale può analizzare queste informazioni per supportare diverse attività.
Per esempio, un'azienda può utilizzare modelli predittivi per stimare la domanda futura di un prodotto.
In questo modo può cercare di migliorare la gestione delle scorte e della produzione.
Dati e intelligenza artificiale nel settore sanitario
Nel settore sanitario i dati possono essere utilizzati per la ricerca, l'analisi e il supporto alle attività cliniche, nel rispetto delle norme applicabili e della protezione delle informazioni personali.
Possono essere analizzati, a seconda del caso:
- immagini diagnostiche;
- dati provenienti da strumenti;
- informazioni cliniche;
- risultati di laboratorio;
- dati provenienti dalla ricerca scientifica.
L'intelligenza artificiale può aiutare a individuare schemi e supportare determinate attività, ma l'utilizzo in ambito sanitario richiede particolare attenzione alla qualità dei dati, alla validazione dei sistemi, alla sicurezza e alla supervisione umana.
Dati e intelligenza artificiale nella ricerca scientifica
La ricerca scientifica produce enormi quantità di dati.
Esperimenti, telescopi, satelliti, strumenti di laboratorio e simulazioni possono generare dataset estremamente complessi.
L'intelligenza artificiale può aiutare i ricercatori a:
- analizzare grandi quantità di informazioni;
- identificare correlazioni;
- classificare dati;
- individuare anomalie;
- formulare previsioni;
- accelerare determinate attività di ricerca.
In questo contesto, la capacità di elaborare grandi quantità di dati può rappresentare un importante vantaggio.
Dati e intelligenza artificiale nella vita quotidiana
Anche quando non ce ne rendiamo conto, dati e IA possono essere presenti in molte attività quotidiane.
Alcuni esempi sono:
- suggerimenti nei motori di ricerca;
- sistemi di raccomandazione;
- assistenti virtuali;
- traduzione automatica;
- riconoscimento vocale;
- riconoscimento delle immagini;
- filtri antispam;
- sistemi antifrode;
- mappe e servizi di navigazione;
- chatbot.
In molti casi, il sistema analizza informazioni per produrre una risposta, una classificazione o una previsione.
Dati personali e privacy
L'utilizzo dei dati pone importanti questioni relative alla privacy.
Non tutti i dati sono uguali e alcune informazioni possono essere particolarmente delicate.
Quando vengono utilizzati dati personali, è importante considerare:
- quali dati vengono raccolti;
- perché vengono raccolti;
- come vengono utilizzati;
- dove vengono conservati;
- chi può accedervi;
- per quanto tempo vengono conservati;
- quali misure di sicurezza vengono adottate.
In Europa, il trattamento dei dati personali è regolato anche dal Regolamento generale sulla protezione dei dati, noto come GDPR.
Per questo motivo lo sviluppo di sistemi di IA deve tenere conto anche degli aspetti legali ed etici legati ai dati.
Sicurezza dei dati
La sicurezza rappresenta un altro elemento fondamentale.
Un dataset può avere un enorme valore e, proprio per questo, può diventare un obiettivo di attacchi informatici o di accessi non autorizzati.
La protezione dei dati può richiedere diverse misure, tra cui:
- controllo degli accessi;
- autenticazione;
- cifratura;
- backup;
- monitoraggio;
- gestione dei permessi;
- protezione delle infrastrutture.
Un sistema di intelligenza artificiale deve quindi essere considerato anche dal punto di vista della sicurezza dell'intero ambiente nel quale opera.
Chi controlla i dati?
La gestione dei dati è diventata una questione strategica.
A seconda del contesto, possono essere coinvolti:
- aziende;
- istituzioni;
- ricercatori;
- organizzazioni;
- fornitori tecnologici;
- utenti.
Diventa quindi importante stabilire regole chiare sulla raccolta, sull'utilizzo e sulla conservazione delle informazioni.
La cosiddetta data governance comprende proprio l'insieme di principi, processi e responsabilità utilizzati per gestire i dati.
Data governance e intelligenza artificiale
La data governance aiuta un'organizzazione a stabilire come devono essere gestiti i propri dati.
Può riguardare:
- qualità;
- sicurezza;
- accessibilità;
- responsabilità;
- conformità normativa;
- gestione dei dati personali;
- conservazione;
- utilizzo.
Una buona gestione dei dati può contribuire anche a sviluppare sistemi di intelligenza artificiale più affidabili.
Perché i dati possono determinare la qualità dell'IA?
Uno dei motivi principali è che il comportamento di un sistema di IA dipende, tra le altre cose, dalle informazioni utilizzate durante il suo sviluppo e nella sua operatività.
Se i dati sono:
- incompleti;
- errati;
- obsoleti;
- poco rappresentativi;
- duplicati;
- incoerenti;
- distorti;
il sistema può incontrare maggiori difficoltà.
Per questo motivo, prima di addestrare un modello, spesso è necessario svolgere attività di preparazione dei dati.
La preparazione dei dati
La preparazione dei dati può comprendere diverse operazioni.
Tra queste:
- raccolta;
- pulizia;
- organizzazione;
- eliminazione o gestione dei duplicati;
- correzione degli errori;
- gestione dei valori mancanti;
- trasformazione;
- classificazione;
- verifica;
- suddivisione dei dataset.
Queste attività possono richiedere molto tempo e risorse.
In molti progetti di intelligenza artificiale, infatti, una parte significativa del lavoro non consiste nella costruzione dell'algoritmo, ma nella preparazione e nella gestione dei dati.
Dati di addestramento, validazione e test
Nel machine learning i dati possono essere suddivisi in diversi insiemi.
Training set
È il dataset utilizzato principalmente per addestrare il modello.
Validation set
Può essere utilizzato per valutare e regolare il modello durante lo sviluppo.
Test set
Serve a valutare le prestazioni del sistema su dati che non sono stati utilizzati direttamente per l'addestramento.
Questa separazione aiuta a verificare se il modello è realmente capace di generalizzare oltre gli esempi già analizzati.
Che cos'è l'overfitting?
Un problema importante nel machine learning è l'overfitting.
Si verifica quando un modello si adatta eccessivamente ai dati di addestramento e fatica a funzionare bene su dati nuovi.
È un po' come uno studente che imparasse a memoria le risposte di un test senza comprendere realmente l'argomento.
Il modello potrebbe ottenere risultati molto buoni sui dati già visti ma peggiori su informazioni nuove.
Per questo motivo è importante valutare le prestazioni utilizzando dati appropriati e non soltanto quelli utilizzati durante l'addestramento.
Dati sintetici e intelligenza artificiale
Non tutti i dati utilizzati nei sistemi di IA devono necessariamente provenire direttamente dal mondo reale.
Esistono anche i dati sintetici, cioè dati generati artificialmente attraverso modelli, simulazioni o procedure specifiche.
Possono essere utilizzati, in determinati contesti, per:
- aumentare la quantità di dati disponibili;
- simulare situazioni;
- testare sistemi;
- ridurre alcuni problemi legati alla disponibilità di dati reali.
Anche i dati sintetici, però, devono essere valutati attentamente. Se la simulazione non rappresenta adeguatamente il mondo reale, il modello potrebbe imparare schemi poco utili.
Il futuro dei dati e dell'intelligenza artificiale
Il rapporto tra dati e intelligenza artificiale continuerà probabilmente a essere uno degli elementi centrali dello sviluppo tecnologico.
La crescita dei dispositivi connessi, dei sistemi digitali e delle applicazioni intelligenti produce continuamente nuove informazioni.
Parallelamente, l'evoluzione dell'IA permette di analizzare dati sempre più complessi.
Questo crea nuove opportunità, ma anche nuove responsabilità.
Sarà sempre più importante trovare un equilibrio tra:
- innovazione;
- qualità dei dati;
- sicurezza;
- privacy;
- trasparenza;
- affidabilità;
- responsabilità.
Dati e intelligenza artificiale: perché sono importanti?
Possiamo riassumere il rapporto tra dati e intelligenza artificiale in alcuni punti fondamentali.
1. I dati permettono ai modelli di apprendere
Molti sistemi di machine learning utilizzano dati per individuare schemi e relazioni.
2. La qualità dei dati influenza i risultati
Dati inaccurati o poco rappresentativi possono compromettere le prestazioni.
3. I dati permettono di fare previsioni
I modelli possono utilizzare informazioni precedenti per stimare determinati risultati futuri o classificare nuovi casi.
4. I dati aiutano ad automatizzare attività
L'IA può analizzare grandi quantità di informazioni e svolgere determinati compiti automaticamente.
5. I dati possono migliorare i processi
Le organizzazioni possono utilizzare l'analisi dei dati per individuare inefficienze e prendere decisioni più informate.
6. I dati devono essere protetti
La sicurezza e la privacy sono fondamentali quando vengono utilizzate informazioni sensibili o personali.
Domande e risposte sui dati e l'intelligenza artificiale
Che cosa sono i dati nell'intelligenza artificiale?
Sono informazioni utilizzate dai sistemi di IA per analizzare fenomeni, addestrare modelli, riconoscere schemi, effettuare classificazioni e produrre previsioni o altri risultati.
Perché i dati sono importanti per l'intelligenza artificiale?
Perché molti sistemi di IA, soprattutto quelli basati sul machine learning, apprendono schemi e relazioni attraverso l'analisi di grandi quantità di dati.
L'intelligenza artificiale ha bisogno sempre di grandi quantità di dati?
Non necessariamente. La quantità di dati necessaria dipende dal problema, dal modello, dalla qualità dei dati e dalla tecnica utilizzata. In alcuni casi sono sufficienti dataset relativamente piccoli, mentre altri sistemi richiedono quantità molto maggiori.
Che cosa sono i dati di addestramento?
Sono i dati utilizzati durante la fase di training di un modello di machine learning per permettergli di apprendere determinati schemi.
Che cos'è un dataset?
È una raccolta organizzata di dati utilizzata per analisi, ricerca, addestramento, valutazione o altre attività.
Perché la qualità dei dati è importante?
Perché dati errati, incompleti o distorti possono portare un sistema di IA a produrre risultati meno affidabili.
Che cosa sono i bias nei dati?
Sono distorsioni o squilibri sistematici che possono essere presenti nei dati e che possono influenzare il comportamento di un modello.
Che cosa sono i big data?
Sono grandi e complessi insiemi di dati che possono essere raccolti, elaborati e analizzati attraverso sistemi informatici.
Che cosa sono i dati sintetici?
Sono dati generati artificialmente attraverso modelli, simulazioni o altri procedimenti, anziché essere raccolti direttamente da eventi reali.
Qual è la differenza tra dati strutturati e non strutturati?
I dati strutturati seguono generalmente una struttura organizzata, come una tabella. I dati non strutturati possono comprendere immagini, video, audio, documenti e testi liberi.
I dati personali possono essere utilizzati dall'intelligenza artificiale?
Possono essere utilizzati in determinati contesti, ma il trattamento dei dati personali deve rispettare le norme applicabili sulla protezione dei dati e sulla privacy.
I dati influenzano le risposte dell'intelligenza artificiale?
Sì. Nei sistemi basati sull'apprendimento automatico, i dati utilizzati durante lo sviluppo e l'addestramento possono influenzare ciò che il modello è in grado di riconoscere e produrre.
Che cosa succede se un modello viene addestrato con dati di scarsa qualità?
Può produrre risultati inaccurati, meno affidabili o distorti, soprattutto quando i problemi presenti nei dati influenzano direttamente il compito che il modello deve svolgere.
Dati e algoritmi sono la stessa cosa?
No. I dati sono informazioni, mentre gli algoritmi sono procedure utilizzate per elaborare le informazioni e risolvere determinati problemi.
L'intelligenza artificiale può funzionare senza dati?
Dipende dal tipo di sistema. Molte moderne tecniche di IA e machine learning dipendono fortemente dai dati, mentre esistono anche approcci basati su regole, conoscenze esplicite o altre tecniche che non richiedono lo stesso tipo di addestramento basato sui dati.
Conclusione
Dati e intelligenza artificiale sono due elementi strettamente collegati della moderna trasformazione digitale.
I dati forniscono informazioni che possono essere utilizzate dai sistemi di intelligenza artificiale per apprendere, riconoscere schemi, effettuare classificazioni, formulare previsioni e supportare numerose attività.
Tuttavia, avere molti dati non è sufficiente. È necessario che siano accurati, pertinenti, rappresentativi, aggiornati e gestiti in modo responsabile.
La qualità dei dati, infatti, può avere un'influenza significativa sulla qualità dei sistemi di IA.
Per comprendere davvero come funziona l'intelligenza artificiale è quindi importante non concentrarsi soltanto sugli algoritmi e sui modelli, ma considerare anche tutto ciò che viene prima: la raccolta, la preparazione, la gestione e la protezione dei dati.
In definitiva, il futuro dell'intelligenza artificiale dipenderà non soltanto dalla capacità di costruire modelli sempre più avanzati, ma anche dalla capacità di utilizzare i dati in modo efficace, sicuro, trasparente e responsabile.