Glossario dell'Intelligenza Artificiale
L'intelligenza artificiale spiegata in italiano semplice: 105 termini, dagli agenti AI al vibecoding, curati dal team AISAC. Un riferimento per imprenditori, docenti e professionisti.
A
Agentic AI
Sistemi di intelligenza artificiale capaci di pianificare, ragionare e agire in autonomia per raggiungere obiettivi…
Artificial General Intelligence (AGI)
La fase dell'intelligenza artificiale capace di eguagliare o superare l'intelletto umano in ogni compito cognitivo.
Alignment
Il processo di garantire che gli obiettivi e il comportamento dell'AI siano in sintonia con i valori e gli interessi…
AI Orchestration
Il coordinamento e la gestione di molteplici modelli, agenti e strumenti AI per eseguire flussi di lavoro complessi.
B
Bias
Pregiudizi sistematici o distorsioni nei modelli AI derivanti da dati di addestramento non rappresentativi o algoritmi…
Big Data
Insiemi di dati massicci e complessi che richiedono tecnologie avanzate (come l'AI) per essere estratti, analizzati e…
Bard (ora Gemini)
La famiglia di modelli multimodali di Google che ha sostituito Bard, integrando capacità di ragionamento avanzate.
Bimodal IT
Pratica di gestione aziendale che divide l'IT in due modalità: una focalizzata sulla stabilità e l'altra…
C
Computer Vision
Campo dell'AI che permette ai computer di interpretare e comprendere informazioni visive da immagini e video.
Chatbot
Programmi software progettati per simulare conversazioni umane, evoluti dai sistemi basati su regole a quelli basati…
Context Window
La quantità massima di informazioni (token) che un modello AI può "tenere a mente" durante un'unica conversazione.
Constitutional AI
Approccio allo sviluppo di AI che utilizza un set di principi o "costituzione" per auto-regolare il comportamento del…
D
Deep Learning
Sottocampo del Machine Learning basato su reti neurali artificiali a più strati che imitano la struttura del cervello…
Deepfake
Media sintetici (video, audio o foto) in cui l'immagine o la voce di una persona è sostituita da un'altra in modo…
Diffusion Models
Classe di modelli generativi che creano immagini partendo da rumore casuale e affinandolo progressivamente fino a…
Dark Data
Dati che le organizzazioni raccolgono e archiviano, ma che non sono analizzati o utilizzati per generare valore…
E
Explainable AI (XAI)
Sistemi AI progettati per fornire spiegazioni comprensibili sul loro processo decisionale, eliminando l'effetto…
Embedding
Rappresentazione matematica di parole o concetti in uno spazio multidimensionale che cattura relazioni semantiche.
Edge AI
L'esecuzione di algoritmi AI direttamente su dispositivi locali (sensori, smartphone) invece di inviare i dati a un…
Emergent Behavior
Capacità impreviste che un modello AI sviluppa spontaneamente man mano che aumentano la sua scala e i dati di…
F
Fine-tuning
Il processo di specializzare un modello AI già addestrato su un set di dati specifico per migliorarne le prestazioni…
Foundation Models
Modelli AI enormi addestrati su vasti set di dati che possono essere adattati a una vasta gamma di compiti diversi.
Few-shot Learning
Capacità di un modello di imparare un nuovo compito ricevendo solo pochissimi esempi (solitamente tra 1 e 5).
Federated Learning
Tecnica di addestramento decentralizzata in cui i dati rimangono sui dispositivi degli utenti e solo i "miglioramenti"…
G
Generative AI
Sottocampo dell'AI focalizzato sulla creazione di nuovi contenuti originali (testo, immagini, musica, codice) partendo…
GAN (Generative Adversarial Networks)
Architettura composta da due reti neurali che combattono tra loro: una crea (Generatore) e l'altra sventa i falsi…
GPU
Unità di elaborazione grafica specializzate nell'eseguire i calcoli matematici paralleli necessari per addestrare e…
Grounding
La tecnica di collegare un modello AI a fonti di verità esterne e verificate per prevenire invenzioni (allucinazioni).
H
Hallucination
Fenomeno in cui un modello AI genera informazioni false, imprecise o del tutto inventate presentandole con estrema…
Human-in-the-loop (HITL)
Modello operativo in cui l'intelligenza umana interviene nel ciclo di apprendimento o decisione dell'AI per garantire…
Hyperparameter
Parametri esterni impostati dai programmatori prima dell'addestramento che determinano come il modello imparerà dai…
Homomorphic Encryption
Tecnologia che permette all'AI di analizzare e processare dati mentre sono ancora criptati, garantendo una privacy…
I
Inference
La fase operativa in cui un modello AI già addestrato viene utilizzato per generare previsioni o risposte su dati reali.
Image Recognition
Capacità di un sistema AI di identificare e classificare oggetti, persone, luoghi o azioni all'interno di un'immagine.
IoT AI
La fusione tra Internet of Things (IoT) e AI, dove i dispositivi connessi analizzano i dati in tempo reale per agire…
In-Context Learning
Capacità di un LLM di apprendere nuovi comportamenti o informazioni semplicemente leggendo le istruzioni fornite nel…
J
JAX
Libreria di Google per il calcolo numerico ad alte prestazioni, ottimizzata per l'addestramento di modelli AI su larga…
Jupyter Notebook
Ambiente di sviluppo interattivo web-based dove i data scientist scrivono codice, visualizzano grafici e documentano…
JEPA
Architettura proposta da Yann LeCun (Meta) per insegnare all'AI il senso comune tramite la previsione di…
Just-in-Time (JIT) AI
Sistemi di intelligenza artificiale che generano risorse o soluzioni nel momento esatto in cui servono all'utente.
K
Knowledge Graph
Rappresentazione di reti di dati che cattura le relazioni tra entità del mondo reale in modo leggibile dalle macchine.
KNN (K-Nearest Neighbors)
Semplice algoritmo di Machine Learning che classifica un dato basandosi sui suoi vicini più simili nel set di dati.
Kernel Method
Insieme di algoritmi per l'analisi dei pattern, famosi per l'uso nelle Support Vector Machines (SVM).
Knowledge Distillation
Processo di addestramento di un modello piccolo (Studente) sotto la guida di un modello grande e potente (Insegnante).
L
LLM (Large Language Models)
Modelli di intelligenza artificiale addestrati su trilioni di parole per comprendere e generare il linguaggio umano in…
LLaMA
Famiglia di modelli linguistici Open Source di Meta che ha democratizzato l'accesso all'AI di alto livello in tutto il…
LoRA (Low-Rank Adaptation)
Metodo ultra-efficiente per fare fine-tuning di modelli AI giganti intervenendo solo su una minima parte della loro…
Latent Space
Rappresentazione matematica compressa dove l'AI memorizza le caratteristiche essenziali dei dati (concetti, stili,…
M
Machine Learning
Sottoinsieme dell'AI focalizzato sullo sviluppo di algoritmi che permettono ai computer di imparare dai dati senza…
Multimodality
Capacità di un modello AI di elaborare e mettere in relazione diversi tipi di dati contemporaneamente, come testo,…
Mixture of Experts (MoE)
Architettura AI che divide un modello in "esperti" specializzati, attivando solo quelli necessari per ogni singola…
Model Collapse
Fenomeno degenerativo che avviene quando i nuovi modelli AI vengono addestrati su dati generati da altre AI, perdendo…
N
NLP (Natural Language Processing)
Campo dell'AI che si occupa dell'interazione tra computer e linguaggio umano, permettendo alle macchine di leggere e…
Neural Network
Modello computazionale ispirato vagamente alla struttura del cervello umano, composto da strati di "neuroni"…
NPU (Neural Processing Unit)
Microprocessore specializzato progettato specificamente per accelerare i calcoli delle reti neurali, rendendo l'AI…
Neural Architecture Search (NAS)
Processo automatico in cui un'AI progetta l'architettura di un'altra AI, trovando la struttura più efficiente per un…
O
Overfitting
Errore comune in cui un modello AI "impara a memoria" i dati di addestramento ma fallisce nel gestire nuovi dati mai…
Open Source AI
Modelli e software AI il cui codice e pesi sono liberamente accessibili e modificabili da chiunque, promuovendo la…
OpenAI
Organizzazione di ricerca AI famosa per aver creato ChatGPT e DALL-E, scatenando la rivoluzione dell'AI generativa.
On-Device AI
Intelligenza artificiale che viene eseguita direttamente sull'hardware locale (smartphone, laptop) senza inviare dati…
P
Prompt Engineering
L'arte e la scienza di scrivere istruzioni efficaci per ottenere i migliori risultati possibili da un modello AI.
Parameters
Variabili interne di un modello AI che vengono regolate durante l'addestramento per memorizzare la conoscenza.
Pre-training
La massiccia fase iniziale di addestramento in cui un'AI legge enormi quantità di dati non etichettati per imparare le…
Prompt Injection
Attacco informatico in cui un utente cerca di ingannare l'AI fornendo istruzioni maliziose per farle ignorare i suoi…
Q
Quantization
Tecnica di compressione che riduce la precisione dei numeri in un modello AI per renderlo più piccolo e veloce senza…
Q-Learning
Algoritmo fondamentale dell'apprendimento per rinforzo che insegna a un'AI a prendere decisioni ottimali tramite un…
Quality Assurance AI
Utilizzo dell'AI per automatizzare il test del software e dei processi industriali, trovando errori che sfuggono…
Quantum Machine Learning
Integrazione tra calcolo quantistico e AI, con il potenziale di risolvere problemi impossibili per i computer attuali.
R
RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)
Metodo per allineare l'AI ai valori umani, facendo valutare a persone reali la qualità delle risposte fornite dal…
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Tecnica che permette all'AI di consultare documenti esterni e privati prima di rispondere, eliminando le allucinazioni.
RNN (Recurrent Neural Network)
Tipo di rete neurale progettata specificamente per gestire dati sequenziali, come audio o testi, dove l'ordine delle…
Recommendation System
Algoritmi che prevedono gli interessi di un utente per suggerire contenuti personalizzati (film, prodotti, notizie).
S
Sentiment Analysis
Processo AI di identificazione delle emozioni (positive, negative, neutre) all'interno di un testo o di un audio.
Supervised Learning
Il tipo di Machine Learning più comune, dove il modello impara da un set di dati già etichettati e corretti da umani.
Singularity
Punto ipotetico nel futuro in cui il progresso tecnologico dell'AI diventerà irreversibile e fuori dal controllo umano.
Synthetic Data
Dati creati artificialmente da un'AI invece di essere raccolti dal mondo reale, usati per addestrare altri modelli in…
Shadow AI
Utilizzo di strumenti di intelligenza artificiale da parte dei dipendenti senza l'autorizzazione o il controllo del…
T
Transformer
Architettura rivoluzionaria introdotta da Google nel 2017 che ha reso possibili i moderni modelli di linguaggio come…
Turing Test
Criterio proposto da Alan Turing nel 1950 per determinare se una macchina può essere definita intelligente quanto un…
Token
L'unità di base del testo (parola o parte di essa) che l'AI utilizza per elaborare il linguaggio naturale.
Transfer Learning
Tecnica in cui un'AI usa la conoscenza acquisita per un compito per impararne un altro simile molto più velocemente.
U
Unsupervised Learning
Tipo di Machine Learning dove l'AI analizza dati senza etichette per trovare pattern, gruppi o anomalie nascoste in…
User Interface AI
Integrazione dell'AI nel design delle interfacce per creare esperienze utente dinamiche, predittive e altamente…
Underfitting
Problema in cui un modello AI è troppo semplice per catturare la complessità dei dati, risultando impreciso sia sui…
Utility Function
Equazione matematica che definisce gli obiettivi di un'AI, assegnando un "valore" a ogni possibile risultato per…
V
Vector Database
Tipo di database che memorizza dati come vettori matematici, permettendo ricerche basate sul significato e non solo…
Virtual Assistant
Software basato su AI capace di eseguire compiti o servizi per un individuo in base a comandi vocali o testuali.
Vision Transformer (ViT)
Adattamento della tecnologia dei Transformer per l'elaborazione di immagini, superando in molti casi le reti neurali…
Validation Set
Parte dei dati utilizzata durante l'addestramento per testare periodicamente il modello e regolare i suoi parametri…
W
Weak AI
Intelligenza artificiale progettata per risolvere un singolo compito specifico (es. giocare a scacchi o filtrare email).
Weight (Neural Network)
Valore numerico che determina l'importanza di una connessione tra due neuroni artificiali in una rete neurale.
Whisper (OpenAI)
Modello di OpenAI per il riconoscimento vocale automatico (ASR) e la traduzione, capace di trascrivere l'audio in…
Word Embedding
Tecnica per trasformare le parole in liste di numeri (vettori) così che l'AI possa calcolare il significato logico tra…
X
XAI (Explainable AI)
Insieme di tecniche che rendono i risultati dei modelli AI comprensibili e giustificabili per gli esseri umani.
Xenon (AI Infrastructure)
Infrastruttura di calcolo ad alte prestazioni spesso associata a cluster di GPU per l'addestramento di modelli di…
XML-RPC AI
Legacy protocol spesso usato per far comunicare vecchi sistemi software con i nuovi servizi di intelligenza artificiale.
X-Inference
Motore di inferenza specializzato per l'esecuzione di modelli AI su hardware estremo o non convenzionale.
Y
YOLO (You Only Look Once)
Algoritmo ultra-veloce per il riconoscimento di oggetti in tempo reale, capace di analizzare intere immagini in un…
YAML AI
Linguaggio di configurazione leggibile dagli umani usato per definire i parametri e i workflow degli agenti AI.
Y-Axis Optimization
Ottimizzazione della rappresentazione dei dati nelle dashboard AI per migliorare la leggibilità dei grafici predittivi.
Yottabyte Storage
La scala di dati estrema (sestillioni di byte) verso cui si sta muovendo l'addestramento dei futuri modelli AI globali.
Z
Zero-shot Learning
Capacità di un'AI di risolvere un compito o riconoscere un oggetto mai visto prima, affidandosi solo al ragionamento…
Zettaflop
Unità di misura della potenza di calcolo pari a un sestillione di operazioni al secondo, l'obiettivo per i futuri…
Zero-Day AI
Utilizzo dell'intelligenza artificiale per scoprire o difendere vulnerabilità informatiche sconosciute prima che…
Z-Inference
Metodologia di accelerazione hardware per l'esecuzione di modelli di linguaggio massivi con latenza vicina allo zero.
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