Le probabilità sono un ramo fondamentale della matematica che consente di quantificare l'incertezza e di modellare fenomeni aleatori. Rivestono un ruolo centrale nell'intelligenza artificiale, in particolare per l'inferenza, il processo decisionale e l'apprendimento automatico. Una probabilità attribuisce un valore numerico compreso tra 0 e 1 al verificarsi di un evento, dove 0 significa impossibile e 1 certo. A differenza della logica deterministica, il ragionamento probabilistico tiene conto esplicitamente dell'incertezza nei dati, nei modelli o nell'ambiente.
Casi d'uso ed esempi di utilizzo
Le probabilità sono utilizzate per modellare sistemi incerti come il riconoscimento vocale, il filtraggio dello spam, la raccomandazione di contenuti, la diagnosi medica automatizzata e le previsioni meteorologiche. Ad esempio, le reti bayesiane utilizzano probabilità condizionali per dedurre le cause a partire dagli effetti osservati. Gli algoritmi di classificazione probabilistica (come Naive Bayes) valutano la probabilità di una categoria dati determinati attributi osservati.
Principali strumenti software, librerie e framework
Per lavorare con le probabilità in IA sono disponibili strumenti come PyMC, TensorFlow Probability, Stan, Edward e scikit-learn per i modelli probabilistici classici. Per l'inferenza bayesiana vengono utilizzate anche piattaforme come JAGS o BUGS.
Sviluppi recenti, evoluzioni e tendenze
Gli ultimi sviluppi includono l'integrazione delle probabilità nell'apprendimento profondo (deep probabilistic programming), l'uso di modelli generativi (come i modelli di diffusione o i variational autoencoder) e il miglioramento dell'efficienza dei metodi di campionamento e approssimazione. L'interpretabilità dei modelli probabilistici è inoltre un tema centrale, soprattutto per applicazioni in ambiti sensibili come la salute o la finanza.