L’intelligenza artificiale può essere suddivisa in diverse tipologie anche in base al modo in cui essa stessa apprende e si adatta ai problemi:
1. IA Simbolica (Basata su Regole)
- Approccio basato su logica e regole predefinite
- Sistemi esperti, logica fuzzy, alberi decisionali
- Esempio di applicazione: Sistemi di diagnostica medica basati su regole
2. Machine Learning (Apprendimento dai Dati)
- Modelli che apprendono analizzando grandi quantità di dati
- Algoritmi supervisionati, non supervisionati e rinforzo (apprendimento autonomo)
- Esempio di applicazione: Riconoscimento di frodi bancarie
3. Deep Learning (Reti Neurali Complesse)
- Modelli di IA ispirati al funzionamento del cervello umano
- Capacità di riconoscere pattern complessi all’interno di immagini, testi e audio
- Esempi di applicazioni: Riconoscimento facciale, traduzione automatica
4. IA Generativa (LLM e Creazione di Contenuti)
- Sistemi in grado di generare nuovo contenuto
- Modelli come GPT, DALL·E, Stable Diffusion, Sora
- Esempi di applicazioni: Chatbot avanzati, creazione di immagini e video, scrittura automatizzata
Ogni categoria di AI ha i suoi punti di forza e di debolezza:
- IA Simbolica = Affidabile ma rigida
- Machine Learning = Adatta ad analisi complesse
- Deep Learning = Richiede grandi quantità di dati
- IA Generativa = Potente ma soggetta a bias (distorsioni)
