RIASSUNTO: Dizionario degli Agenti AI

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** Autori: The IoT Academy**
Titolo originale: AI Agent Dictionary: Your A-to-Z Guide to Mastering AI Agents*

Il mondo dell’intelligenza artificiale è in continua evoluzione, con nuovi termini e concetti che emergono costantemente. Al centro di molte innovazioni si trovano gli “agenti AI”, sistemi capaci di percepire l’ambiente, prendere decisioni e agire per raggiungere specifici obiettivi. Ma cosa significano esattamente i termini utilizzati per descrivere questi agenti e le loro funzionalità? Questa guida dalla A alla Z offre un vocabolario essenziale per orientarsi nel campo degli agenti AI, spiegando in modo chiaro e accessibile i concetti fondamentali. Dagli agenti autonomi ai modelli linguistici di grandi dimensioni, esploreremo i mattoni che stanno costruendo il futuro dell’IA.

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A – Agente Autonomo (Autonomous Agent)

• Un sistema di intelligenza artificiale che opera indipendentemente, senza costante intervento umano.
• Osserva l’ambiente, prende decisioni e agisce.
• Ha la capacità di adattarsi in base alle esperienze acquisite.
• Trova applicazione nella robotica, nei videogiochi e nell’automazione.

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B – Modello Credenza-Desiderio-Intenzione (Belief-Desire-Intention – BDI Model)

• Un framework utilizzato per la presa di decisioni negli agenti AI.
• Si basa su tre componenti:
  • Credenza (Belief): Ciò che l’agente sa sul suo ambiente.
  • Desiderio (Desire): Gli obiettivi che l’agente vuole raggiungere.
  • Intenzione (Intention): Le azioni che l’agente intende compiere per soddisfare i desideri.

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C – Agente Conversazionale (Conversational Agent)

• Chatbot o assistenti vocali basati sull’AI.
• Comprendono il linguaggio naturale e rispondono alle domande degli utenti.
• Esempi noti includono ChatGPT, Siri e Alexa.

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D – Albero Decisionale (Decision Tree)

• Un modello simile a un diagramma di flusso utilizzato per prendere decisioni.
• Spezza i problemi complessi in passaggi più piccoli, basati su condizioni logiche (“se… allora”).
• È comune nei sistemi AI basati su regole.

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E – IA Corporea (Embodied AI)

• Un’AI che possiede una presenza fisica o virtuale.
• Può interagire con il mondo reale o virtuale.
• Presente in robot e avatar del metaverso, migliora l’interazione tra uomo e AI.

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F – Apprendimento Federato (Federated Learning)

• Un metodo di apprendimento automatico in cui l’AI impara da fonti di dati decentralizzate.
• Preserva la privacy poiché i dati grezzi non vengono condivisi centralmente.
• Utile in settori come l’assistenza sanitaria e l’AI su dispositivi mobili.

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G – Agente Orientato all’Obiettivo (Goal-Oriented Agent)

• Un agente AI progettato per raggiungere uno scopo specifico.
• Si concentra sull’efficienza nel completare il suo compito.
• Apprende dal feedback per migliorare le sue prestazioni.
• Esempi: l’AI negli scacchi o i robot nei magazzini.

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H – Funzione Euristica (Heuristic Function)

• Un metodo “scorciatoia” per prendere decisioni rapide, specialmente in problemi complessi.
• Utilizza approssimazioni per bilanciare velocità e accuratezza.
• È spesso impiegata nell’AI per giochi per trovare soluzioni quasi ottimali velocemente.

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I – Riconoscimento dell’Intento (Intent Recognition)

• Il processo di comprendere gli obiettivi o le intenzioni dell’utente nelle conversazioni.
• È fondamentale per i chatbot per capire cosa l’utente vuole veramente.
• Sfrutta tecniche di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e indizi contestuali.

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J – Apprendimento dell’Azione Congiunta (Joint Action Learning)

• Tecniche in cui gli agenti AI imparano a collaborare tra loro.
• Essenziale nei sistemi multi-agente e per compiti di coordinamento.
• Esempi includono flotte di veicoli a guida autonoma che cooperano.

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K – Grafo della Conoscenza (Knowledge Graph)

• Una rete di informazioni connesse, che rappresenta relazioni tra entità.
• Migliora la capacità di ragionamento dell’AI.
• Ampiamente utilizzato nei motori di ricerca; il Knowledge Graph di Google è un esempio celebre.

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L – Modello Linguistico di Grandi Dimensioni (Large Language Model – LLM)

• Un modello AI addestrato su enormi quantità di dati testuali.
• È capace di generare testo simile a quello umano, rispondere a domande e scrivere codice.
• Esempi noti sono GPT-4, Claude e Gemini.

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M – Sistema Multi-Agente (Multi-Agent System – MAS)

• Un sistema composto da più agenti AI che lavorano insieme.
• Permette una presa di decisioni decentralizzata.
• Utilizzato in simulazioni e bot di trading; spesso ispirato al comportamento collettivo come quello degli sciami.

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N – AI Neurale-Simbolica (Neural-Symbolic AI)

• Un approccio che combina l’apprendimento profondo (deep learning) con il ragionamento logico simbolico.
• Colma il divario tra reti neurali (ottime per il riconoscimento di pattern) e AI simbolica (ottima per la logica e la spiegabilità).
• Migliora la spiegabilità dei modelli AI ed è utile in campi come la legge e la scienza.

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O – Apprendimento Online (Online Learning)

• Processo in cui un’AI aggiorna continuamente la sua conoscenza.
• Impara da dati in tempo reale e si adatta rapidamente ai cambiamenti dell’ambiente.
• Comunemente utilizzato nei sistemi di raccomandazione.

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P – Agente Proattivo (Proactive Agent)

• Un agente AI che anticipa le esigenze dell’utente e prende l’iniziativa senza dover essere esplicitamente richiesto.
• Migliora l’efficienza automatizzando compiti prima che vengano assegnati.
• Si trova spesso negli assistenti virtuali avanzati.

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Q – Q-Learning

• Un algoritmo di apprendimento per rinforzo.
• L’AI impara per tentativi ed errori, utilizzando ricompense e penalità per migliorare le sue decisioni.
• È un concetto fondamentale per l’AI auto-apprendente.

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R – Agente di Apprendimento per Rinforzo (Reinforcement Learning – RL Agent)

• Un agente AI che impara massimizzando una “ricompensa” attraverso l’interazione con un ambiente.
• Migliora le sue prestazioni nel tempo sperimentando diverse azioni.
• Ampiamente usato nella robotica e nei giochi; AlphaGo è un esempio celebre.

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S – Intelligenza dello Sciame (Swarm Intelligence)

• Approccio all’AI ispirato dal comportamento collettivo di sistemi decentralizzati e auto-organizzati in natura (come formiche, api, uccelli).
• Permette la risoluzione di problemi complessi attraverso l’interazione di agenti semplici.
• Applicato nella logistica e nel controllo del traffico.

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T – Sistema di Dialogo Orientato al Compito (Task-Oriented Dialogue System)

• Un sistema AI progettato per gestire conversazioni mirate a completare compiti specifici.
• Ottimizzato per l’efficienza all’interno di un dominio limitato (es. prenotare voli, trovare ristoranti).
• Tipici esempi sono i bot di supporto clienti dedicati.

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U – Agente Basato sull’Utilità (Utility-Based Agent)

• Un agente AI che sceglie le azioni in base alla loro “utilità” attesa, ovvero quanto bene si prevede che contribuiscano al raggiungimento dell’obiettivo, considerando anche i potenziali rischi o “costi”.
• Massimizza le prestazioni valutando i compromessi (trade-offs) tra diverse opzioni.
• Utilizzato in economia e robotica.

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V – Agente Virtuale (Virtual Agent)

• Personaggi digitali o bot guidati dall’AI.
• Interagiscono in mondi virtuali, che siano avatar 2D o 3D.
• Trovano applicazione nei videogiochi, nelle simulazioni di addestramento e negli ambienti virtuali collaborativi.

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W – Selezione Azione Pesata (Weighted Action Selection)

• Una tecnica utilizzata per dare priorità alle decisioni o azioni che un’AI può intraprendere.
• Assegna pesi diversi alle possibili azioni, spesso in base a una valutazione del rischio e della ricompensa associati.
• Importante nell’AI strategica per scegliere il passo più vantaggioso.

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X – AI Spiegabile (Explainable AI – XAI)

• Un ramo dell’AI che si concentra sul rendere i modelli AI più trasparenti e comprensibili agli esseri umani.
• Riduce il problema della “scatola nera” dell’AI, rendendo più chiaro perché un’AI ha preso una certa decisione.
• Fondamentale per la fiducia e l’etica nell’AI, specialmente in settori critici come la sanità e la finanza.

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Y – Ottimizzazione del Rendimento (Yield Optimization)

• Processo volto a massimizzare la pertinenza e l’efficienza dell’output di un modello AI.
• Implica aggiustamenti iterativi e monitoraggio per migliorare la qualità delle risposte dei modelli, in particolare quelli fine-tuned.
• Aumenta la soddisfazione dell’utente nell’uso pratico dell’AI.

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Z – Apprendimento Zero-Shot (Zero-shot learning)

• La capacità di un’AI di eseguire compiti o riconoscere categorie su cui non è stata esplicitamente addestrata.
• Sfrutta la conoscenza generale acquisita durante la fase di pre-addestramento per adattarsi rapidamente a nuovi domini o compiti specifici.
• È una caratteristica distintiva dei modelli linguistici di grandi dimensioni più avanzati.

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Comprendere questi termini è un passo fondamentale per chiunque voglia approfondire il campo degli agenti AI e le loro crescenti applicazioni nel mondo connesso.