Come spesso accade, i nuovi concetti come l’intelligenza artificiale sono compresi male e la mancanza di chiarezza attorno al suo vero significato consente a chi è avverso alla tecnologia, di credere a conseguenze negative. Una su tutte, quella dell’IA che potrebbe sostituire l’uomo sulla Terra.
Alan Turing fu la prima persona a parlare del concetto di AI nel 1950, quando definì le “macchine pensanti” in grado di ragionare a livello di un essere umano. Infatti, il suo celebre “Turing test” si basava sul far completare ai computer degli indovinelli.
Gli esperimenti di Turing furono seguiti da John McCarthy che per primo utilizzò il termine “intelligenza artificiale” per indicare macchine che pensano autonomamente. Ha descritto questa categoria come “un computer che compie azioni, che quando vengono svolte dalle persone coinvolgono l’intelligenza”. Dagli anni ’50 in poi, gli scienziati hanno fatto leva su termini quali “pensare”, “intelligenza” e “completa autonomia”.
L’intelligenza umana è caratterizzata dall’essere in grado di utilizzare il ragionamento per risolvere problemi, per creare strumenti atti alla soluzione e ad utilizzare capacità di comprendere la propria individualità per relazionarsi con il mondo esterno.
L’Intelligenza Artificiale invece permette ad una macchina di imitare le capacità cognitive umane, limitate alla risoluzione di problemi tramite l’apprendimento.
Gli algoritmi di intelligenza artificiale sono progettati per prendere decisioni, utilizzando generalmente grandi quantità dati, combinandoli tra loro, analizzandoli e agendo sulla base delle intuizioni derivanti dall’analisi. Il mondo odierno è pieno di sensori e ogni attività umana ormai genera quandi moli di dati digitali. Rispetto ad un normale algoritmo esplicito, nel quale da un input, sono codificati tutti i passaggi per ottenre l’output desiderato, un algorimo di intelligenza artificiale utilizza metodi statistici per migliorare progressivamente l’identificazione di pattern di dati e per fare delle predizioni su questi, costruende un modello induttivo basato su campioni.
Questi modelli possono essere classificati in tre grandi aree:
- apprendimento supervisionato, in cui vengono forniti input ed output e l’algoritmo deve estrarre una regola
- apprendimento non supervisionato, in cui l’algoritmo deve trovare una struttura nei dati forniti
- apprendimento per rinforzo, in cui l’algorimo cerca di raggiungere un obbiettivo e riceve ricompense o penalità in base alle scelte
Inoltre gli algoritmi di AI possono essere suddivisi in base all’output desiderato:
- classificazione, se si vuole dividere, generalmente tramite apprendimento supervisionato, i dati tra due o più classi
- clustering, se si vuole raggruppare, generalmente in maniera non supervisionata, i dati in gruppi omogenei tra loro
- regressione, se si vuole predirre un valore futuro
Oggi l’Intelligenza Artificiale è presente nella nostra vita di tutti i giorni: quando chiediamo a Siri indicazioni stradali, quando vediamo sfrecciare davanti ai nostri occhi i veicoli progettati da Google, quando utilizziamo le funzioni di parcheggio assistito oppure il controllo automatico della velocità.
In un futuro ancora molto lontano, i computer AGI (Intelligenza Artificiale Generale) potrebbero essere intelligenti come l’uomo in ogni aspetto. Queste macchine potranno in grado di svolgere gli stessi compiti intellettuali che gli esseri umani svolgono, con lo stesso livello di successo.
Applicazioni dell’AI oggi e nella vita di tutti i giorni
Attraverso i continui miglioramenti dei sistemi di archiviazione, nella velocità di elaborazione e nelle tecniche analitiche, gli algoritmi di Intelligenza Artificiale sono in grado di offrire un enorme ottimizzazione delle analisi e del processo decisionale.
Ad esempio, l’applicazione di questi algoritmi nel campo finanziario potrebbe cogliere minuscole differenze nella valutazione delle azioni e intraprendere transazioni di mercato che sfruttano queste informazioni nascoste. La stessa logica potrebbe essere applicata nel campo della sostenibilità ambientale, all’interno della quale vengono utilizzati sensori per determinare automaticamente il livello di riscaldamento all’interno di una stanza, il grado di illuminazione e il raffreddamento. L’obiettivo è quello di conservare energia e utilizzare le risorse in maniera efficiente.
Altre applicazioni dell’intelligenza artificiale oggi riguardano il settore bancario. Ogniqualvolta viene effettuata una transazione online o offline, l’istituto finanziario chiede al proprio cliente se quell’operazione è stata effettivamente svolta da lui. In tal modo la banca alimenta il proprio sistema di Intelligenza Artificiale con i dati riguardanti le transazioni fraudolente o non fraudolente. Il sistema apprende da questi dati e comprende quali transazioni possano essere considerate corrette o meno.
Attraverso l’Intelligenza Artificiale le automobili saranno guidate dalle macchine. Il conducente dovrà solamente attivare il sistema in modalità autopilota per poi lasciare carta bianca all’intelligenza artificiale. Esperimenti in tal senso sono stati svolti da Google e da Tesla, non con poche polemiche.
Netflix e Spotify raccomandano agli utenti musica e film in base agli interessi e agli acquisti fatti in passato. Anche in questo caso, l’applicazione di Intelligenza Artificiale si basa sul raccogliere dati (le scelte fatte in precedenza dagli utenti) per fornire soluzioni ottenute attraverso il continuo apprendimento.
