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Che cosa intendiamo con Intelligenza Artificiale?

Non esiste ancora una definizione di Intelligenza Artificiale universalmente accettata, anche perché l’AI (dall’inglese Artificial Intelligence) è un settore estremamente recente e in fortissima evoluzione. In linea generale, ciò che possiamo dire è che l'intelligenza artificiale è una branca dell'informatica che, generalmente, mira a creare macchine intelligenti in grado di funzionare, reagire, risolvere compiti e svolgere attività come gli esseri umani. Nella definizione c’è, addirittura, chi fa notare che vi sia qualcosa di anomalo nell’espressione intelligenza artificiale tanto da considerarla un ossimoro, ovvero l’unione di due concetti di significato opposto che, messi insieme, producono un paradosso. Molti, infatti, criticano l’attribuzione di una prerogativa tipica della natura umana, ossia l’intelligenza, ad una creazione puramente artificiale, in quanto, tra le altre cose, sminuisce la figura stessa dell’essere umano.

Una cosa è però sicura: l’IA è ormai diventata una parte essenziale dell'industria tecnologica grazie al sempre maggiore e, talvolta massiccio, utilizzo dei sistemi basati su questa tecnologia (che andremo a spiegare nei prossimi articoli). Per ora, basti pensare a un semplice strumento come Siri e altri analoghi sui nostri smartphone, alla velocità con cui vengono effettuati e smistati i nostri ordini su piattaforme di commercio online, alla protezione dei nostri dati quando navighiamo in rete (dove l’AI riesce anche a riconoscere quando ci sono stati degli accessi anomali), fino a passare per il campo medico, militare e così via.

Il fermento attuale attorno a questa disciplina si spiega con la maturità tecnologica raggiunta sia nel calcolo computazionale (oggi ci sono sistemi hardware molto potenti, di ridotte dimensioni e con bassi consumi energetici), sia nella capacità di analisi in real-time ed in tempi brevi di enormi quantità di dati e di qualsiasi forma (Analytics). L’interesse della comunità scientifica per l’Intelligenza Artificiale ha inizio però da molto lontano: il primo vero progetto di Artificial Intelligence risale al 1943 quando, i due ricercatori Warren McCulloch e Walter Pitt, proposero al mondo scientifico il primo neurone artificiale, grazie al quale vennero analizzati in dettaglio i collegamenti tra i neuroni artificiali ed i modelli complessi del cervello umano. I primi prototipi funzionanti di reti neurali, con cui intendiamo modelli matematici/informatici sviluppati per riprodurre il funzionamento dei neuroni biologici, arrivarono comunque verso la fine degli anni ’50 e l’interesse del pubblico si fece maggiore grazie al giovane Alan Turing che già nel 1950 era estremamente interessato a spiegare come un computer potesse comportarsi come un essere umano. Il termine Artificial Intelligence in realtà nasce “ufficialmente” dal matematico statunitense John McCarthy, nel 1956, e con esso il “lancio” dei primi linguaggi di programmazione (Lisp nel 1958 e Prolog nel 1973) specifici per l’AI. Da lì in poi, la storia dell’Intelligenza Artificiale è stata abbastanza altalenante, caratterizzata da sviluppi significativi dal punto di vista dei modelli matematici, ma con alti e bassi dal punto di vista della ricerca sull’hardware e sulle reti neurali. Questi 50/60 anni di attesa vengono definiti come “AI winter”, ovvero l’inverno dell’IA, un lungo periodo che sembra però essere ormai arrivato al termine.

A partire dagli anni ‘90, infatti, a pari passo con il mondo videoludico e lo sviluppo di Internet, ci sono stati importanti cambiamenti che hanno permesso all’IA di diventare ciò che è ora. La prima svolta è sicuramente l’entrata sul mercato del grande pubblico di unità di elaborazione grafica (GPU) migliori e più economiche: la necessità di grafiche più realistiche per i videogames ha infatti portato alla produzione massiccia delle GPU, terminando in una conseguente diminuzione dei prezzi. I software AI hanno infatti bisogno di moltissimi processori che funzionano nello stesso momento. In più, la grande disponibilità a basso prezzo delle moderne GPU è sufficiente da permettere di raggrupparle insieme per creare software AI incredibilmente potenti e prestanti.

Secondo attore importantissimo sono i Big Data (ovvero l'analisi di quantità incredibilmente grandi di informazioni). Per sopravvivere ed eccellere, l’AI ha bisogno di imparare, proprio come un essere umano. i Big Data diventano così una sorta di percorso scolastico, durante il quale l’AI assorbe e apprende quante più informazioni possibili in un brevissimo lasso di tempo.

Terza svolta, lo sviluppo di Algoritmi più avanzati. Affinché l'IA possa imparare e reagire più rapidamente, le reti neurali devono ammassare le informazioni presenti su più livelli. Per esempio, per riconoscere un volto, l’AI deve analizzarne tutte le differenti caratteristiche: occhi, labbra, orecchie, rughe e così via, tutte contenenti differenti schemi di informazioni. Ottimizzando i tempi grazie a questi algoritmi, è possibile far sì che l’IA possa elaborare tutte queste informazioni contemporaneamente riconoscendo un volto anche in meno di un secondo.

L’ondata più recente è arrivata nell’ultimo decennio con lo sviluppo dei cosiddetti chip neuromorfici, ossia microchip che integrano elaborazione dati e storage in un unico micro componente (grazie all’accelerazione che ha avuto anche la ricerca nel campo delle nanotecnologie) per emulare le funzioni sensoriali e cognitive del cervello umano. 

Finalmente, grazie a questi avvenimenti, ma anche alle moltissime persone che continuano a lavorare allo sviluppo della tecnologia, l’IA potrà continuare a migliorare le nostre vite in modi che avremmo ritenuto impossibili pochi anni fa. Concludendo, da questo rapidissimo percorso storico appare chiaro, come visto all’inizio, che dare una definizione esatta di Intelligenza Artificiale è sicuramente un compito non facile. Tuttavia, vedendo il bicchiere sempre mezzo pieno, analizzandone le evoluzioni, siamo comunque in grado di tracciarne i contorni e quindi di fare alcune importanti classificazioni, di cui ci occuperemo nei prossimi articoli.


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  • L'Autore

    Stefano Cavallari

    Studente di Scienze Politiche e delle Relazioni Internazionali presso l'Università degli Studi di Milano, da sempre interessato al mondo della politica, società e diplomazia con un focus particolare su Sud America, Nord Africa e Medio Oriente. Se c'è qualcosa in cui credo fortemente è la necessità di puntare sui giovani in quanto futura classe dirigente; il cambiamento, sperando in senso positivo, può infatti partire proprio da noi.

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Salute e Benessere Ricerca Medica Salute e Benessere


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#Technology #ArtificialIntelligence #AI

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