Intelligenza artificiale: a cosa serve?
L’intelligenza artificiale è un termine molto ampio. In genere si riferisce a qualsiasi componente software progettato per affrontare un problema. Questo, ovviamente, è aperto all’interpretazione. Nella maggior parte dei casi, viene utilizzata per riferirsi alla capacità di una macchina di eseguire compiti che normalmente richiedono l’intelligenza umana, ad esempio prendere decisioni, riconoscere modelli, risolvere problemi e, in alcuni casi, imparare dalle proprie esperienze e migliorarsi.
Molti sottoinsiemi come l’apprendimento automatico, l’apprendimento profondo, l’elaborazione del linguaggio naturale e altri costituiscono l’intelligenza artificiale, che è il superinsieme di varie tecniche che consentono alle macchine di essere artificialmente intelligenti.
Una breve storia
Nel 1943, un articolo intitolato “A Logistical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity ” descriveva le reti neurali e poi, nel 1950, Alan Turing ideò il gioco dell’imitazione (ora denominato “test di Turing“): un test dell’abilità di una macchina mostrare un comportamento intelligente equivalente o indistinguibile da quello di un essere umano. Questi due eventi gettarono le basi per l’affermazione dell’IA come campo di studio, cosa che ebbe luogo nel 1956 alla Conferenza di Dartmouth.
Nei decenni successivi, innovatori e scienziati informatici teorizzarono e costruirono programmi per dimostrare l’intelligenza artificiale, a cominciare dalla prima rete neurale artificiale “Perceptron” nel 1957 e “ELIZA” nel 1965, un programma in grado di simulare la conversazione. Fu solo nel 1997, tuttavia, che il mondo realizzò il vero potenziale dell’intelligenza artificiale, quando “Deep Blue” dell’IBM sconfisse il campione del mondo di scacchi Garry Kasparov.
Poco più di 25 anni dopo, l’intelligenza artificiale come la conosciamo attualmente sta trasformando praticamente ogni settore e svolge un ruolo importante nella nostra vita quotidiana , anche se non sempre lo vediamo o lo sappiamo.
Intelligenza artificiale: come funziona?
Per dirla semplicemente, funziona combinando enormi e inimmaginabili set di dati con algoritmi di elaborazione. L’intelligenza artificiale impara da questi algoritmi individuando modelli di comportamento al loro interno. L’intero processo può essere approssimativamente classificato in cinque aree:
Ingresso
Non è possibile avere intelligenza artificiale senza dati di input. Questo può assumere varie forme come dati provenienti da fonti di testo, numeri, immagini, audio, sensori e molti, molti (migliaia!) altro.
In lavorazione
È importante che i dati siano leggibili dall‘algoritmo AI. Questa è la fase di elaborazione, in cui i dati vengono presi da detto algoritmo e generalmente interpretati facendo affidamento sui comportamenti appresi da altri set di dati. (Dipende dall’IA in questione; alcuni, ad esempio, imparano dai dati in tempo reale).
Risultati dei dati
Dopo che l’algoritmo AI ha elaborato i dati, prevede i risultati. Questo passaggio determina se i dati e le previsioni effettuate si rivelano un successo o un fallimento.
Regolazione
Se i set di dati di input producono un errore, l’algoritmo AI può imparare da eventuali errori e ripetere la fase di elaborazione in modo diverso nel tentativo di correggerli. Potrebbe essere necessario modificare le regole degli algoritmi per raggiungere questo obiettivo.
Produzione
Quando l’IA ha terminato il compito che le è stato assegnato, il passaggio finale è la valutazione e il risultato. Ciò consente alla tecnologia di controllare i dati e fare previsioni. Può anche fornire un feedback utile per la successiva esecuzione dell’algoritmo.
Tipi di intelligenza artificiale
L’intelligenza artificiale può essere classificata in tre tipi: Intelligenza artificiale ristretta (ANI), Intelligenza generale artificiale (AGI) e Superintelligenza artificiale (ASI) .
Intelligenza artificiale ristretta
ANI rappresenta tutta l’intelligenza artificiale esistente, dalle tecnologie di intelligenza artificiale più basilari a quelle più complesse e capaci. Come categoria, viene utilizzata per riferirsi a sistemi che possono eseguire solo un compito specifico e niente di più, il che significa che hanno una portata molto limitata.
Intelligenza generale artificiale
L’AGI è la capacità dell’IA di percepire, comprendere e funzionare come può fare un essere umano. Questi sistemi possono, in teoria, padroneggiare molteplici competenze e formare connessioni tra diversi domini, replicando così le capacità multifunzionali osservate negli esseri umani.
Superintelligenza artificiale
L’ASI, oltre a replicare l’intelligenza umana a livello AGI, farà passi da gigante in tutto ciò che fa. Spesso definita “singolarità”, l’ASI è un livello a cui non siamo ancora arrivati e alcuni sperano che non lo raggiungeremo mai.
Tipi e applicazioni di intelligenza artificiale
Apprendimento automatico
L’apprendimento automatico rientra nel superset dell’intelligenza artificiale e si concentra sull’uso di dati e algoritmi per imitare il modo in cui gli esseri umani apprendono. Man mano che un modello di apprendimento automatico riceve più dati di input, migliora gradualmente la sua precisione, più o meno allo stesso modo in cui gli esseri umani apprendono mentre imparano a scuola, portando ad applicazioni IA migliori e più potenti.
Elaborazione del linguaggio naturale
L’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è un altro sottoinsieme che si concentra sul dotare i computer della capacità di comprendere testi e parole pronunciate e di rispondere ad essi, più o meno allo stesso modo in cui possono farlo gli esseri umani. ChatGPT è ovviamente uno dei migliori esempi di PNL in azione.
IA generativa
La GenAI è un tipo relativamente nuovo di intelligenza artificiale in grado di creare un’ampia varietà di dati sintetici come immagini, video, audio, testo e modelli 3D. Lo fa apprendendo modelli dai dati esistenti, quindi utilizzando questa conoscenza per generare risultati nuovi e unici. Può essere utilizzata per vari scopi, dalla generazione di loghi per le aziende alla fornitura di dati sintetici per l’addestramento di modelli di apprendimento automatico.
IA conversazionale
Questo tipo di intelligenza artificiale può simulare la conversazione umana. È reso possibile dalla PNL e utilizza una combinazione di questo, modelli di base e apprendimento automatico per consentire conversazioni bidirezionali tra gli esseri umani e l’intelligenza artificiale stessa. È più comunemente utilizzato nei chatbot, negli assistenti virtuali e nei software di sintesi vocale.
Visione computerizzata
La visione artificiale consente all’IA di ricavare informazioni significative da immagini digitali, video e altri input visivi. L’intelligenza artificiale può quindi agire o formulare raccomandazioni in base alle informazioni provenienti da tale input. La visione artificiale consente quindi applicazioni come le auto a guida autonoma e il rilevamento degli incidenti stradali.
Robotica
La robotica ha fatto molta strada con la proliferazione dell’IA. Al giorno d’oggi non mancano esempi di applicazioni in cui viene utilizzata per programmare i robot affinché eseguano compiti molto specifici. Ciò è ampiamente riscontrato negli ambienti di magazzino e di fabbrica, dove automatizzano i flussi di lavoro che in precedenza richiedevano l’intervento umano.