Vocabolario dell’Intelligenza Artificiale: i termini chiave per orientarsi nel mondo dell’AI

L’intelligenza artificiale (AI) è ormai parte integrante della nostra vita quotidiana, ma il linguaggio tecnico che la accompagna spesso la rende difficile da comprendere. Per questo nasce un glossario che raccoglie i termini più significativi del settore, spiegati in maniera semplice e diretta con il supporto di esperti come Stefano Epifani, Presidente della Fondazione per la Sostenibilità Digitale. Alcuni esempi: Addestramento: il processo che permette all’AI di imparare dai dati e migliorare le proprie prestazioni. AGI (Artificial General Intelligence): l’ipotetica intelligenza artificiale capace di ragionare e adattarsi come (o meglio di) un essere umano. Agenti AI: programmi capaci di prendere decisioni ed eseguire azioni quasi indipendentemente, andando oltre i semplici chatbot. AI Generativa: sistemi che producono contenuti nuovi (testo, immagini, musica) senza copiarli, ma basandosi su modelli appresi. Bias: i pregiudizi presenti nei dati di addestramento che possono portare a risultati distorti o discriminatori. Chain of Thought: il ragionamento a catena, con cui l’AI scompone un problema complesso in passaggi intermedi. Deep Learning: un ramo del machine learning basato su reti neurali profonde, in grado di individuare schemi complessi nei dati. Fine-tuning: l’ottimizzazione di un modello AI per compiti specifici attraverso un ri-addestramento mirato. Token: le unità di testo (parole, caratteri o simboli) che un modello AI usa per comprendere e generare linguaggio. Dalla superintelligenza artificiale (ASI) al prompt engineering, ogni voce di questo vocabolario contribuisce a fare chiarezza su concetti che non sono più materia da laboratorio, ma strumenti concreti di lavoro e di vita quotidiana. Un glossario che non si limita a definire i termini, ma aiuta a capire davvero le basi di una tecnologia che sta trasformando la società, l’economia e la cultura.