Modifica di Applicazioni mediche dell'intelligenza artificiale (sezione)

==Intelligenza Artificiale==
L’Intelligenza Artificiale (AI o anche Artificial intelligence) è una tecnologia informatica che consente l'interazione tra l'uomo e la macchina.

L'IA è il processo attraverso cui le macchine ed i sistemi informatici  simulano i processi di intelligenza umana, elaborano il linguaggio naturale, il riconoscimento vocale e la visione artificiale.

Grazie all'intelligenza artificiale è possibile (almeno questo l'obiettivo ultimo) rendere le macchine in grado di compiere azioni e "ragionamenti" complessi, imparare dagli errori, e svolgere funzioni fino ad oggi esclusive dell'intelligenza umana. Oggi viene utilizzata per svolgere compiti che all'uomo richiederebbero molto tempo.
===Machine Learning===
Il machine learning nasce nel 1959 ed è stato inventato dallo scienziato americano e pioniere dell’intelligenza artificiale Arthur Lee Samuel. Questi coniò il termine per la prima volta, definendolo come il campo di studio che dà ai computer la capacità di apprendere senza essere esplicitamente programmati.

Oggi per machine learning si intende la capacità di una macchina di imitare il comportamento e l’intelligenza umana. 

L’espressione inglese machine learning significa attività di apprendimento automatico tipica delle macchine, rivolta alla creazione di modelli computerizzati, in grado di simulare il comportamento intelligente umano attraverso l’esperienza diretta. Ciò significa poter disporre di macchine in grado, per esempio, di riconoscere una scena visiva, comprendere un testo scritto in un linguaggio naturale o di eseguire un’azione nel mondo fisico.
===Deep Learning===
Deep learning è un sottoinsieme del machine Learning (ML), in cui gli algoritmi di reti neurali artificiali sono modellati per funzionare come l'apparato cerebrale umano, imparando da grandi quantità di dati. Il Deep learning è basato su livelli di reti neurali che sono algoritmi modellati in modo approssimativo sul modo di lavorare dei cervelli umani. La formazione con grandi quantità di dati è ciò che configura i neuroni nella rete neurale. Il risultato è un modello di deep learning che elabora nuovi dati. I modelli di Deep Learning acquisiscono informazioni da più fonti e analizzano tali dati in tempo reale, senza la necessità di intervento umano. Nel deep learning, le unità di elaborazione grafica (GPU) sono ottimizzate per i modelli di formazione perché possono elaborare più calcoli contemporaneamente. Il Deep learning è ciò che guida molte tecnologie di intelligenza artificiale (AI) in grado di migliorare l'automazione e le attività analitiche. Viene utilizzato per generare didascalie per i video YouTube, per eseguire il riconoscimento vocale sui telefoni e gli altoparlanti intelligenti, per consentire il riconoscimento facciale delle fotografie e per consentire la guida autonoma delle automobili.
===Natural Language Processing (NLP)===
L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è una branca dell'IA che consente ai computer di comprendere, generare e manipolare il linguaggio umano. La capacità di interrogare i dati con testo o voce in linguaggio naturale è chiamato "linguaggio in". La maggior parte dei consumatori ha probabilmente interagito con l'NLP senza rendersene conto. Ad esempio, l'NLP è la tecnologia di base degli assistenti virtuali, come Oracle Digital Assistant (ODA), Siri, Cortana o Alexa. Quando poniamo domande a questi assistenti virtuali, l'NLP è ciò che consente loro non solo di comprendere la richiesta dell'utente, ma anche di rispondere in linguaggio naturale. L'NLP si applica sia al testo scritto che al parlato e può essere applicato a tutte le lingue umane. Altri esempi di strumenti basati sull'NLP includono la ricerca web, il filtraggio dello spam e-mail, la traduzione automatica di testo o parlato, il riepilogo dei documenti, l'analisi del sentiment e il controllo grammaticale/ortologico. Ad esempio, alcuni programmi di posta elettronica possono suggerire automaticamente una risposta appropriata a un messaggio in base al suo contenuto: questi programmi utilizzano l'NLP per leggere, analizzare e rispondere al tuo messaggio.
===Computer Vision===
La computer Vision è un campo dell'intelligenza artificiale (AI) che utilizza il machine learning e le reti neurali per insegnare ai computer e ai sistemi a ricavare informazioni significative da immagini digitali, video e altri input visivi e a formulare raccomandazioni o intraprendere azioni quando vengono identificati difetti o problemi.
Se l'AI consente ai computer di pensare, la computer vision consente loro di vedere, osservare e capire. 
 
La Computer Vision addestra le macchine a distinguere gli oggetti, la loro distanza, se si stanno muovendo o se c'è qualcosa di sbagliato in un'immagine, ma deve farlo in tempi molto più brevi con telecamere, dati e algoritmi piuttosto che con retine, nervi ottici e corteccia visiva (come gli umani). La Computer Vision viene utilizzata in settori che vanno dall'energia e dai servizi di pubblica utilità alla produzione e all'industria automobilistica, con il mercato che continua a crescere.