Che cos’è l’intelligenza artificiale?

By | Dicembre 19, 2019
Che cos'è l'intelligenza artificiale, è qui per aiutarci e non per farci del male

L’intelligenza artificiale (AI) è un ampio ramo dell’informatica che si occupa della costruzione di macchine intelligenti in grado di svolgere compiti che in genere richiedono intelligenza umana. L’intelligenza artificiale è una scienza interdisciplinare con approcci multipli, ma i progressi nell’apprendimento automatico e nell’apprendimento profondo stanno creando un cambiamento di paradigma praticamente in ogni settore dell’industria tecnologica.

Come funziona l’intelligenza artificiale?

Meno di un decennio dopo aver rotto la macchina di crittografia nazista Enigma e aiutando le forze alleate a vincere la seconda guerra mondiale, il matematico Alan Turing cambiò la storia una seconda volta con una semplice domanda: “Le macchine possono pensare?” 

Il documento di Turing “Computing Machinery and Intelligence” (1950), e il suo successivo Turing Test, stabilirono l’obiettivo e la visione fondamentali dell’intelligenza artificiale.   

Alla base, l’IA è la branca dell’informatica che mira a rispondere affermativamente alla domanda di Turing. È lo sforzo di replicare o simulare l’intelligenza umana nelle macchine.

L’obiettivo espansivo dell’intelligenza artificiale ha suscitato molte domande e dibattiti. Tanto che nessuna definizione singolare del campo è universalmente accettata.  

La principale limitazione nel definire l’IA semplicemente come “costruire macchine intelligenti” è che in realtà non spiega cos’è l’intelligenza artificiale? Cosa rende intelligente una macchina?

Nel loro rivoluzionario libro di testo Artificial Intelligence: A Modern Approach, gli autori Stuart Russell e Peter Norvig affrontano la questione unificando il loro lavoro attorno al tema degli agenti intelligenti nelle macchine. Con questo in mente, l’intelligenza artificiale è “lo studio degli agenti che ricevono percezioni dall’ambiente e svolgono azioni”. (Russel e Norvig viii)

Norvig e Russell proseguono esplorando quattro diversi approcci che hanno storicamente definito il campo dell’IA: 

  1. Pensare umanamente
  2. Pensare razionalmente
  3. Agire umanamente 
  4. Agire razionalmente

Le prime due idee riguardano i processi di pensiero e il ragionamento, mentre le altre si occupano del comportamento. Norvig e Russell si concentrano in particolare sugli agenti razionali che agiscono per ottenere il miglior risultato, osservando che “tutte le abilità necessarie per il test di Turing consentono anche a un agente di agire razionalmente”. (Russel e Norvig 4).

Patrick Winston, professore di intelligenza artificiale e informatica presso il MIT, definisce l’IA come “algoritmi abilitati da vincoli, esposti da rappresentazioni che supportano modelli mirati a circuiti che collegano pensiero, percezione e azione insieme”.

Mentre queste definizioni possono sembrare astratte per la persona media, aiutano a focalizzare il campo come un’area dell’informatica e forniscono un modello per infondere macchine e programmi con l’apprendimento automatico e altri sottoinsiemi di intelligenza artificiale. 

Mentre si rivolgeva a una folla alla Japan AI Experience nel 2017, il CEO di DataRobot Jeremy Achin ha iniziato il suo discorso offrendo la seguente definizione di come viene utilizzata l’IA oggi:

“L’intelligenza artificiale è un sistema informatico in grado di svolgere compiti che normalmente richiedono intelligenza umana … Molti di questi sistemi di intelligenza artificiale sono alimentati dall’apprendimento automatico, alcuni sono alimentati dall’apprendimento profondo e alcuni sono alimentati da cose molto noiose come le regole”. 

Come viene utilizzata l’intelligenza artificiale? IA

L’intelligenza artificiale generalmente falsa in due grandi categorie: 

  • AI stretta: a volte definita “AI debole”, questo tipo di intelligenza artificiale opera in un contesto limitato ed è una simulazione dell’intelligenza umana. L’intelligenza artificiale stretta è spesso focalizzata sull’esecuzione di un singolo compito e sebbene queste macchine possano sembrare intelligenti, stanno operando con molti più vincoli e limitazioni rispetto persino all’intelligenza umana più elementare.
  • Intelligenza generale artificiale (AGI): L’AGI, a volte indicata come “Strong AI”, è il tipo di intelligenza artificiale che vediamo nei film, come i robot di  Westworld  o Data di  Star Trek: The Next Generation. L’AGI è una macchina con intelligenza generale e, proprio come un essere umano, può applicare quell’intelligenza per risolvere qualsiasi problema. 

Esempi di intelligenza artificiale

  • Assistenti intelligenti (come Siri e Alexa)
  • Mappatura delle malattie e strumenti di previsione
  • Robot di produzione e droni
  • Raccomandazioni terapeutiche personalizzate ottimizzate
  • Bot conversazionali per marketing e servizio clienti
  • Robo-advisor per il trading azionario
  • Filtri antispam via e-mail
  • Strumenti di monitoraggio dei social media per contenuti pericolosi o notizie false
  • Consigli su canzoni o programmi TV di Spotify e Netflix

Come vedete è già entrata a far parte delle nostre vite.

Intelligenza artificiale stretta

L’intelligenza artificiale stretta ci circonda ed è l’intelligenza artificiale di maggior successo fino ad oggi. Concentrandosi sull’esecuzione di compiti specifici, Narrow AI ha sperimentato numerose scoperte nell’ultimo decennio che hanno avuto “significativi vantaggi per la società e hanno contribuito alla vitalità economica della nazione”, secondo “Preparing for the Future of Artificial Intelligence“, un Rapporto del 2016 pubblicato dall’amministrazione Obama. 

Alcuni esempi di Narrow AI includono: 

  • Ricerca Google
  • Software di riconoscimento delle immagini
  • Siri, Alexa e altri assistenti personali
  • Auto a guida autonoma
  • Watson di IBM 

Apprendimento automatico e apprendimento profondo 

Gran parte dell’intelligenza artificiale stretta è alimentata da scoperte nell’apprendimento automatico e nell’apprendimento profondo. Comprendere la differenza tra intelligenza artificiale, machine learning e deep learning può essere fonte di confusione. Il capitalista Frank Chen offre una buona panoramica di come distinguerle, osservando:  

“L’intelligenza artificiale è un insieme di algoritmi e intelligenza per cercare di imitare l’intelligenza umana. L’apprendimento automatico è uno di questi e l’apprendimento profondo è una di quelle tecniche di apprendimento automatico.” 

In poche parole, l’apprendimento automatico alimenta i dati di un computer e utilizza tecniche statistiche per aiutarlo a “imparare” a migliorare progressivamente un’attività, senza essere stato programmato specificamente per tale attività, eliminando la necessità di milioni di righe di codice scritto. L’apprendimento automatico consiste sia nell’apprendimento supervisionato (utilizzando set di dati etichettati) sia nell’apprendimento non supervisionato (utilizzando set di dati senza etichetta).  

Il deep learning è un tipo di machine learning che gestisce input attraverso un’architettura di rete neurale di ispirazione biologica. Le reti neurali contengono una serie di livelli nascosti attraverso i quali vengono elaborati i dati, consentendo alla macchina di approfondire il proprio apprendimento, creando connessioni e ponderando input per i migliori risultati. 

Intelligenza generale artificiale

La creazione di una macchina con intelligenza a livello umano che può essere applicata a qualsiasi compito è il Santo Graal per molti ricercatori dell’IA, ma la ricerca di AGI è stata irta di difficoltà. 

La ricerca di un “algoritmo universale per l’apprendimento e la recitazione in qualsiasi ambiente” (Russel e Norvig) non è nuova, ma il tempo non ha facilitato la difficoltà di creare essenzialmente una macchina con un set completo di abilità cognitive. 

L’AGI è stata a lungo la musa della fantascienza distopica, in cui i robot super-intelligenti hanno invaso l’umanità, ma gli esperti concordano sul fatto che non è qualcosa di cui dobbiamo preoccuparci.

Author: Morgana

Mi chiamo Morgana e non sono una fata. Scrivo di tanto in tanto per Guidesmartphone.net articoli che parlano di tecnologia. Mi piace scrivere di smartphone. Nella vita studio.

Lascia un commento

Il tuo indirizzo email non sarà pubblicato. I campi obbligatori sono contrassegnati *

Questo sito usa Akismet per ridurre lo spam. Scopri come i tuoi dati vengono elaborati.