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AI o intelligenza artificiale: che cosa è, come funziona e le applicazioni nella vita quotidiana

L’idea dell’intelligenza artificiale radicata nella cultura popolare è spesso collegata alle sue più radicali conseguenze negative. Sono un’infinità i film e i libri in cui i dubbi etici si miscelano con generose dosi di fantasia, dando vita a terribili macchine sfuggite al controllo umano. La realtà invece è tutt’altro che apocalittica e, soprattutto, non riguarda il futuro: AI, l’intelligenza artificiale, è l’essenza del presente. E la tanto temuta sfida robot vs uomo si evolverà molto probabilmente in una fertile collaborazione con un’infinità di applicazione nella vita quotidiana.

Intelligenza artificiale. Qual è la prima cosa che vi viene in mente leggendo queste due parole? Probabilmente la luce rossa di Hal 9000 nel film 2001: Odissea nello spazio, o il droide ribelle di Io, Robot, o ancora il mondo fittizio creato dalle macchine per imprigionare l’umanità nella trilogia di Matrix. Di film sull’intelligenza artificiale se ne contano a centinaia ormai: scenari “robot vs uomo” tanto affascinanti quanto inquietanti, oltre che saldamente confinati nella fantascienza.

Simili visioni si originano dalle più estreme conseguenze di quella che viene chiamata “intelligenza artificiale” forte, che teorizza le macchine come caratterizzate da stati e processi mentali del tutto identici a quelli degli uomini, dalla coscienza di sé fino alla possibilità di essere così malvagie da voler conquistare il mondo. Ancora oggi, tuttavia, l’unica AI - almeno per ora - tecnicamente possibile è quella “debole”, anche se questo aggettivo può apparire riduttivo, viste le potenzialità sterminate che l’intelligenza artificiale mette a nostra disposizione in termini di potenziali applicazioni nella vita quotidiana.

Secondo la teoria dell’intelligenza artificiale “debole”, computer e robot sono, e saranno sempre, in grado solo di simulare i processi della nostra mente. Potremo quindi utilizzarli per risolvere problemi specifici anche al di là delle nostre capacità, con la consapevolezza però che non potranno mai divenire autocoscienti o sviluppare ampiezza e reattività tipici del pensiero umane. Oggi le macchine possono vedere, sentire, parlare e persino guidare un’auto nel traffico, ma è possibile affermare che comprendano realmente il significato di ciò che percepiscono o delle proprie azioni. Com’è possibile allora che riescano a compierle?

Che cos’è l’intelligenza artificiale?

La prima cosa da precisare è che non esiste una univoca definizione di intelligenza artificiale. Si tratta infatti di un concetto che comprende un numero molto ampio di argomenti afferenti a diverse discipline, dalla neurologia all’informatica, dalla neurobiologia alla neurofisiologia, alla matematica e via dicendo. Cercare di darne una definizione universale rischia di creare una semplificazione eccessiva e banale. Più in generale, l’intelligenza artificiale potrebbe essere descritta come la disciplina che studia la progettazione, lo sviluppo e la realizzazione di sistemi in grado di simulare le abilità, il ragionamento e il comportamento umani.

Per avere un’idea più chiara delle molteplici sfaccettatura implicite nella risposta alla domanda “cosa si intende per intelligenza artificiale?” il modo migliore è partire dalla sua storia.

Le prime scintille che porteranno alla nascita di questa disciplina sono quelle accese nel secolo che ha rivoluzionato il mondo scientifico e dato inizio alla scienza moderna, il lontano 1600. È infatti proprio nel XVII secolo che vengono costruite le prime macchine in grado di effettuare calcoli automatici. A seguire, importantissimo è il contributo di Ada Lovelace, la prima donna informatica della storia, e Charles Babbage con la sua “macchina analitica”, che anticipa le caratteristiche dei moderni calcolatori nella prima metà dell’Ottocento. Impossibile inoltre non citare il lavoro di Alan Turing, considerato il padre dell’informatica, nella seconda metà degli anni ’30 del Novecento.

È tuttavia nel 1943, con il lavoro del neurofisiologo Warren Sturgis McCulloch e del matematico Walter Harry Pitts, che si arriva ad un vero punto di svolta. I due scienziati statunitensi, basandosi sull’osservazione neurofisiologica, teorizzano che i segnali tra due cellule sono caratterizzati da un comportamento di tipo esclusivo, dove la trasmissione del neuro impulso può essere solo completa o nulla (accesa/spenta). Cosa significa? Assimilando il neurone a un sistema binario, McCulloch e Pitts mostrano, con un modello matematico, come dei semplici neuroni possano essere combinati per calcolare le tre operazioni logiche elementari NOT, AND, OR. È da questa straordinaria intuizione che nasceranno le reti neurali artificiali e l’intelligenza artificiale.

La nascita dell’intelligenza artificiale

La locuzione “intelligenza artificiale” ha una data di nascita ben precisa. Viene utilizzata per la prima volta dai matematici e informatici John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester e Claude Shannon in un documento informale del 1955 per proporre l’organizzazione della conferenza di Dartmouth. Questo simposio si tiene l’anno successivo e segna la vera e propria nascita dell’intelligenza artificiale. In questa occasione viene presentato il primo programma progettato per imitare le capacità di problem solving dell’uomo.

Il periodo dal 1950 al 1965 è il periodo in cui fervono le attività intorno a questa nuova disciplina, un periodo caratterizzato da esperimenti innovativi e tanto entusiasmo. Nel 1950 Alan Turing propone il suo famoso “gioco dell’imitazione” nell’altrettanto famoso articolo Computing machinery and intelligence, nel tentativo di rispondere alla domanda cui forse non siamo riusciti a dare una vera risposta ancora oggi: le macchine possono pensare?

nascita intelligenza artificiale

Nel 1958 lo psicologo Franck Rosenblatt propone il primo schema di rete neurale, detto Perceptron (percettrone), pensato per il riconoscimento e la classificazione di forme. Consisteva in un’entità con un ingresso, un’uscita e una regola di apprendimento basata sulla minimizzazione dell’errore.

Nello stesso anno McCarthy apre lo sviluppo della famiglia di linguaggi di programmazione LISP per studiare la computabilità di funzioni ricorsive su espressioni simboliche. Per lungo tempo è stato il linguaggio di riferimento nei progetti di intelligenza artificiale: è stato il primo linguaggio per AI ad adottare i concetti di virtual machine e virtual memory management.

Gli sviluppi dell’intelligenza artificiale

L’entusiasmo si scontra però con le prime difficoltà nella seconda metà degli anni ’60. La realizzazione concreta dei modelli matematici, in teoria funzionanti, si rivela fallimentare per vari motivi. Alle macchine manca la conoscenza semantica dei domini trattati. Nel mondo scientifico si diffonde quindi grande sfiducia nelle reti neurali. Occorre attendere quindi ancora 20 anni prima che tornino alla ribalta grazie agli studi di Jay McClelland e David Rumelhart.

La chiara comprensione di queste difficoltà porta a definire gli approcci adottati dalle macchine come approcci deboli, che hanno quindi bisogno di una conoscenza maggiore inerente al campo di applicazione. Nel 1969, grazie a Ed Feigenbaum, Bruce Buchanam e Joshua Lederberg, viene creato il programma DENDRAL. Questo programma è in grado di ricostruire la struttura di una molecola, partendo dalle informazioni sulla massa molecolare ricavate da uno spettrometro. Si cominciano quindi a teorizzare i sistemi conosciuti come “sistemi esperti”, ovvero in grado di possedere una conoscenza avanzata in un determinato scenario di applicazione.

Il grande salto: l’evoluzione AI dall’accademia all’industria

Studi e sperimentazioni realizzati da allora incessantemente nel mondo scientifico conducono finalmente all’implementazione del primo sistema di intelligenza artificiale utilizzato in ambito commerciale. Si tratta di R1, utilizzato dalla Digital Equipment nel 1982. Lo scopo del programma è quello di aiutare a configurare gli ordini per nuovi computer. Nel 1986 consente all’azienda di risparmiare ben 40 milioni di dollari all’anno. L’industria dell’intelligenza artificiale raggiunge nel 1988 un giro d’affari dell'ordine di miliardi di dollari, coinvolgendo centinaia di aziende impegnate a creare sistemi esperti, robot, software e hardware specializzati nel settore AI.

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AI: le applicazioni nella vita quotidiana dell’intelligenza artificiale

Dopo un lento sviluppo costato secoli di ricerca, il mondo dell’intelligenza artificiale subisce quindi un’incredibile accelerazione negli ultimi decenni. Attualmente i sistemi intelligenti sono presenti in ogni settore della nostra vita quotidiana, dall’intelligenza artificiale in campo medico, alla produzione industriale fino ai molteplici usi in ambito marketing. Primeggiano i giochi, proprio come avevano teorizzato, e quasi sognato, anni prima i pionieri dell’intelligenza artificiale.

Vi sono programmi che sono stati in grado di confrontarsi con campioni di scacchi, come Deep Blue, altri che sono stati impiegati nelle missioni spaziali, come è successo nel 1998 quando la NASA utilizza un programma chiamato Remote Agent in grado di gestire le attività relative a un sistema spaziale. Alcune auto sono già dotate di sistemi AI in grado di guidarle senza la presenza di un conducente umano. Pensando all’intelligenza artificiale in termini di applicazioni nella vita quotidiana, possiamo citare ad esempio i termostati per il riscaldamento e l’aria condizionata capaci di anticipare il cambio di temperatura, gestire i bisogni degli abitanti ed interagire con altri dispositivi. Più in generale, tutti i sorprendenti sviluppi della domotica sono chiaramente guidati dall’evoluzione AI.

Intelligenza artificiale: rischi e benefici

Guardando al futuro, è spontaneo chiedersi quali impatti avrà nel tempo l’intelligenza artificiale sulla società, sul mondo del lavoro, sull’istruzione. Difficile ora dare una risposta chiara e univoca a questo interrogativo. Possiamo però constatare che l’intelligenza artificiale ha un potenziale infinito in termini di innovazione e di applicazione nella vita quotidiana presente e futura. Si tratta di un potenziale “innocuo”, che ci allontana dalle sinistre prospettive dei film di fantascienza in cui l’ AI potrebbe soggiogare l'umanità. Come ogni grande innovazione tecnologica, però, anche l’intelligenza artificiale presenta però molteplici pro e contro.

Robot vs uomo: i vantaggi dell’intelligenza artificiale

  1. L'intelligenza artificiale completa le attività di routine con facilità. Molte delle attività svolte nella vita quotidiana sono ripetitive. Questa ripetizione continua aiuta spesso a costruire utili flussi di lavoro in routine; allo stesso tempo tuttavia ha un impatto sul tempo disponibile. Con l'utilizza di programmi AI specifici, queste attività possono essere automatizzate e velocizzate, liberando tempo per altre azioni con valore aggiunto potenzialmente maggiore.

  2. L'intelligenza artificiale non ha limiti di tempo. I “lavoratori umani” sono operativi mediamente per 8-10 ore ogni giorno. I “lavoratori AI” possono continuare a funzionare per un periodo di tempo indefinito. Finché sono disponibili energia e attrezzatura adeguata, le attività compiute dalle macchine guidate dall’intelligenza artificiale non hanno termine, né incorrono nei cali di produttività cui per varie ragioni possono essere soggetti i “lavoratori umani” alla fine dell’orario di lavoro.

  3. L'intelligenza artificiale fa meno errori. Il contributo offerto dall’evoluzione AI è fondamentale in settori in cui l'accuratezza e la precisione sono la priorità assoluta. Quando non sono ammessi margini di errore, le intelligenze artificiali sono in grado di scomporre costrutti matematici complicati in azioni pratiche più rapidamente e con maggiore precisione rispetto agli uomini.

  4. L'intelligenza artificiale ci aiuta a conoscere. Esistono molti spazi nel nostro universo, all’interno dei quali sarebbe pericoloso, oltre che impossibile, cercare percorsi di esplorazione sicuri. Il supporto AI consente di investigare in sicurezza questi luoghi. Le intelligenze artificiali possono guidare macchine robot per esplorare ad esempio le parti più profonde dell'oceano e viaggiare verso pianeti inospitali.

  5. L'intelligenza artificiale può essere utilizzata da chiunque. Esistono diversi modalità con le quali un individuo medio può sfruttare il contributo AI con tutte le sue applicazioni nella vita quotidiana, sempre più accessibili alla massa in termini di prezzo e funzionalità. Un paio di rapidi esempi: nelle smart home il termostato e la regolazione energetica aiutano a ridurre la bolletta mensile, mentre la realtà aumentata consente di visualizzare e valutare oggetti da acquistare nella propria casa prima di passare allo shopping vero e proprio, online e offline.

robot vs uomo

Robot vs uomo: gli svantaggi dell’intelligenza artificiale

  1. L'intelligenza artificiale ha un costo elevato. Creare un’intelligenza artificiale è molto dispendioso. Anche se i costi di sviluppo e produzione stanno progressivamente diminuendo, gli scienziati si confrontano ancora con importi molto impattanti. Per lo sviluppo singolo di una AI di base si possono raggiungere i 200.000 euro. Per le piccole imprese che operano con margini ristretti o con un capitale iniziale basso, può risultare dunque difficile investire nell’intelligenza artificiale per approfittare tempestivamente dei benefici offerti da questo tipo di tecnologie avanzate.

  2. L'intelligenza artificiale ridurrà le opportunità di lavoro. Sicuramente studi, sperimentazioni e sviluppi relativi all’ AI genereranno posti di lavoro. Molti saranno tuttavia anche quelli eliminati dall’utilizzo concreto delle macchine guidate dalle intelligenze artificiali. Le occupazioni caratterizzate da compiti ripetitivi rischiano di essere presto sostituite dal lavoro di un'intelligenza artificiale.

  3. L'intelligenza artificiale avrà il compito di prendere le proprie decisioni. Una delle maggiori minacce dell'AI è il suo meccanismo decisionale. C’è un assunto da tenere in considerazione: un'intelligenza artificiale è “intelligente”, appunto, e ragionata quanto le persone responsabili della sua programmazione iniziale. La macchina non percepisce sfumature o imprevisti, se non accuratamente programmati. Nel 2014, ad esempio, una sparatoria negli USA ha indotto le persone minacciate a chiamare massivamente un servizio di trasporto automobilistico privato attraverso un'applicazione mobile per fuggire dall'area a rischio. Invece di riconoscere la situazione pericolosa, l'algoritmo utilizzato dall’intelligenza artificiale ha registrato un picco della domanda, decidendo quindi di aumentare automaticamente i prezzi del servizio.

  4. L'intelligenza artificiale manca di creatività. L’uomo è già in grado di programmare robot per eseguire attività creative; le macchine però non sono in grado di programmare a loro volta sistemi originali. Le nostre attuali intelligenze artificiali possiedono la creatività del loro creatore. E poiché manca la creatività, tende a mancare anche l'empatia. Ciò significa che la decisione di un'intelligenza artificiale si basa sulla valutazione di quale sia la migliore soluzione analitica possibile, che non sempre è quella corretta da prendere. Soprattutto in ambito creativo.

  5. L'intelligenza artificiale può non riuscire a migliorarsi. Se opportunamente programmato, un robot guidato da AI può essere in grado di cambiare il modo in cui reagire in determinate situazioni, proprio come un bambino smette di toccare una stufa calda dopo aver preso una scottatura. Ciò che non riesce a fare è modificare o alterare le sue percezioni, risposte o reazioni in caso di un cambiamento occorso nell’ambiente esterno.

Come funziona l’intelligenza artificiale

Alla base dei problemi legati all’evoluzione futura di sistemi e programmi di intelligenza artificiale c’è l’impossibilità attuale di replicare i tre cardini del comportamento umano: una conoscenza non sterile, una coscienza che permetta di prendere decisioni non solo secondo criteri di logica analitica e l’abilità di risolvere problemi nuovi o posti in maniera differente secondo il contesto.

intelligenza artificiale come funziona reti neurali

L’uso delle reti neurali e di algoritmi in grado di riprodurre ragionamenti tipici degli esseri umani nelle differenti situazioni hanno consentito ai sistemi intelligenti di migliorare progressivamente le diverse capacità di comportamento delle macchine guidate da sistemi AI. Per raggiungere questo obiettivo, la ricerca si è concentrata non solo sullo sviluppo di algoritmi sempre nuovi per decodificare e “controllare” la realtà, ma soprattutto su algoritmi sempre più numerosi, capaci di imitare i diversi comportamenti secondo gli stimoli ambientali. Questo tipo di algoritmi complessi, inseriti all’interno di sistemi intelligenti, sono quindi in grado di prendere decisioni, come nel caso dei veicoli senza conducente.

Per realizzare algoritmi sempre più precisi ed evoluti, si è sviluppato un vero e proprio settore specifico, chiamato “rappresentazione della conoscenza”, che studia tutte le possibilità di ragionamento dell’uomo e, soprattutto, tutte le possibilità di rendere tale conoscenza comprensibile alle macchine tramite un linguaggio e dei comandi sempre più precisi e dettagliati.

Uno dei principali passi avanti nella storia dell’intelligenza artificiale è stato quello di ricreare degli algoritmi specifici, in grado di far migliorare il comportamento della macchina, inteso come capacità di agire e prendere decisioni, che può così imparare tramite l’esperienza, proprio come gli esseri umani. Sviluppare algoritmi in grado di imparare dai propri errori è fondamentale per realizzare sistemi intelligenti che operano in contesti per i quali i programmatori non possono a priori prevedere tutte le possibilità di sviluppo e i contesti in cui il sistema si trova a operare. Grazie all’apprendimento automatico, quello che viene chiamato machine learning, una macchina è in grado di imparare a svolgere una determinata azione anche se tale azione non è mai stata programmata tra quelle possibili.

La nascita del machine learning: il campione di dama

Nel 1956, l’informatico americano Arthur Samuel decide di insegnare al suo computer a giocare a dama. Anzi, vuole che il cervello elettronico sia in grado di batterlo. La programmazione classica, richiedendo la stesura dettagliata di ogni singola istruzione, non può essere la via per ottenere un simile risultato. La soluzione elaborata da Samuel? Far giocare il computer contro se stesso per migliaia di partite, lasciando che impari da solo i segreti per arrivare alla vittoria. La cosa funziona talmente bene, che nel giro di qualche anno il computer diviene capace di battere i campioni di dama statunitensi.

intelligenza artificiale machine learning

Da questa esperienza, lo stesso Samuel conia il termine “machine learning” (letteralmente “apprendimento della macchina”), ormai diffusissimo. È l’alba dell’intelligenza artificiale, così come la conosciamo oggi. Su questo tipo di approccio, per esempio, si basa l’ascesa dei colossi del web. I motori di ricerca che consultiamo quotidianamente utilizzano un complesso algoritmo in grado di trovare in tempi rapidissimi informazioni rilevanti secondo le ricerche degli utenti all’interno di quel mare infinito chiamato Internet. Allo stesso modo il machine learning offre la capacità di suggerire prodotti interessanti da acquistare o la precisione nel proporre nuovi amici e contatti nei social network grazie a questo tipo di algoritmi.

machine learning deep learning

Qual è la differenza tra machine learning e deep learning

La rivoluzione generata dall’evoluzione dell’intelligenza artificiale beneficia attualmente anche di un ulteriore passo avanti: il deep learning (letteralmente, “apprendimento profondo”). Può essere considerato un’evoluzione del machine learning, anche se questa tipologia di algoritmi si differenzia per il suo essere deliberatamente ispirata al funzionamento del cervello umano, in particolare alle reti interconnesse formate dai neuroni.

Questo significa che con il deep learning le macchine guidate da programmazione AI non apprendono soltanto dalle informazioni ricevute come input di programmazione. Esattamente come facciamo noi. Al contrario, imparano autonomamente e classificano conseguentemente i propri dati, anche quando ci sono degli errori. I limiti di questa tecnologia? Teoricamente inesistenti: più tempo e più potenza di calcolo si offrono ad un computer progettato con approccio “deep learning”, più continuerà a migliorare le proprie informazioni e i propri comportamenti. È così, per esempio, che un algoritmo può elaborare autonomamente concetti come “persona”, “cane” o “cartello stradale”, semplicemente guardando dei video su YouTube.

Le più semplici e diffuse applicazioni che possiamo sperimentare nella vita di tutti i giorni riguardano ancora una volta la ricerca sul web. È proprio grazie al deep learning che è possibile effettuare una ricerca online di immagini a partire da un’altra immagine. Ed è grazie al deep learning che i motori di ricerca personalizzano i risultati che compaiono sui nostri computer, partendo dall’analisi di ciò che clicchiamo e leggiamo.

L’importanza del deep learning nel marketing

Un funzionamento simile a quello appena descritto viene utilizzato molto anche nel mondo del marketing. Conoscendo i nostri acquisti recenti e correlandoli ad altre informazioni relative ai nostri comportamenti online, un algoritmo è attualmente in grado di prevedere con grande precisione quale sarà il prossimo prodotto che compreremo. Questa informazione verrà tradotta in una pubblicità personalizzata per un prodotto che stavamo cercando o in un suggerimento “azzeccato” nel caso delle piattaforme di streaming di video o musica.

Sempre nell’ambito del marketing, l’intelligenza artificiale rappresenta l’anima dei chatbot, che sempre più spesso troviamo ad aiutarci nelle live chat online, come validi sostituti in alternativa ai classici call center. I chatbot comprendono le nostre richieste, rispondono correttamente (talvolta ancora più nella forma che nella sostanza, a dire il vero) e hanno il duplice vantaggio di offrire un’assistenza immediata ai clienti, alleggerendo allo stesso tempo il lavoro dei servizi di customer care aziendali.

La capacità di comprensione del linguaggio dei sistemi attuali si spinge però anche alla comunicazione vocale. Conoscete gli smart speaker, con assistenti virtuali annessi, che si stanno diffondendo a macchia d’olio nelle case di tutto il mondo? Se riescono a comprendere le nostre domande e a rispondere coerentemente con la loro voce sintetica, è proprio grazie ad algoritmi di deep learning abbastanza sofisticati. Molto probabilmente nel prossimo futuro saranno in grado di dedurre i nostri sentimenti basandosi solo sul tono di voce con cui rivolgiamo i nostri interrogativi.

Ancor più stupefacente è l’applicazione del deep learning nel campo del “natural language processing” (letteralmente, “elaborazione del linguaggio naturale”). Ci riferiamo alla traduzione simultanea. Immaginate di parlare a una folta platea in un centro congressi di Pechino, esprimendovi in italiano nel microfono, ma udendo la vostra voce che esce dagli altoparlanti in un fluente cinese madrelingua. Una possibilità concreta, anche se non ancora diffusa. È sorprendente pensare che uno dei primi sistemi in grado di passare dall’inglese proprio al cinese, è stato creato da un team in cui nessuno sapeva una sola parola di mandarino. Ecco, questo è il potere dell’AI.

Esempi di intelligenza artificiale nella vita quotidiana

Molte persone credono che l’uso di sistemi intelligenti sia prerogativa esclusiva di particolari élite informatiche. Come detto, invece, l’intelligenza artificiale viene utilizzata già moltissimo in miriadi di applicazione nella vita quotidiana.

Esempi pratici? I vari strumenti di riconoscimento vocale degli smartphone e i sistemi di sicurezza si basano su algoritmi tipici dell’intelligenza artificiale. La maggior parte dei moderni smartphone e dispositivi mobili presentano piattaforme basate su sistemi di intelligenza artificiale, che permettono una vera e propria interazione tra il telefono e il suo proprietario, fondamentale per diverse funzioni: basti pensare a Siri.

Ci sono sensori inoltre in grado di rendersi conto se il proprietario del telefono si sta muovendo a piedi o in veicolo. In questo caso l’intelligenza artificiale potrà automaticamente impostare la modalità di guida per garantire la massima sicurezza nell’uso. Ancora, alcuni telefoni accenderanno automaticamente la torcia incorporata quando si renderanno conto che il proprietario si sta muovendo al buio.

Molti progetti di intelligenza artificiale sono inoltre utilizzati nell’ambito della programmazione di giochi, dagli scacchi al backgammon. Ulteriori settori in cui l’intelligenza artificiale viene utilizzata in maniera regolare sono il mercato azionario, con gli ETF, la medicina e la robotica.

intelligenza artificiale robotica

Quali sono i principali tipi di intelligenza artificiale?

In base alla loro struttura e complessità, l’intelligenza artificiale viene classificata in quattro categorie:

  • Reactive machine. Sono i sistemi più elementari in termini di AI. Non possono basarsi su ricordi, né su esperienze del passato per prendere decisioni. Un esempio concreto è quello di Deep Blue, l’AI firmata IBM che negli anni ’90 ha sconfitto l’allora campione mondiale di scacchi Garry Kasparov. Questa tipologia di macchina non può fare altro rispetto a ciò per cui è stata programmata. Si comporta sempre nello stesso modo, ogni volta che si ritrova in una situazione predeterminata in cui agire.

  • Limited memory machine. Questo tipo di intelligenze artificiali hanno la capacità di basarsi su esperienze passate. I veicoli autonomi di cui parlavamo prima possono in parte già farlo. Osservano e analizzano la velocità e la direzione delle altre automobili in strada. Queste osservazioni vengono aggiunte alle rappresentazioni del mondo pre-programmate che hanno a disposizione: strisce pedonali, semafori, curve, incroci e così via. Tutti questi dati, quelli pre-programmati e quelli raccolti su strada, vengono elaborati e correlati per decidere istantaneamente quale comportamento assumere, quando il veicolo autonomo deve svolgere un’azione. Quando, ad esempio, deve cambiare corsia, svoltare, frenare o evitare ostacoli. Le informazioni sul passato sono tuttavia transitorie. Non rappresentano dati che vengono salvati in un archivio da cui l’AI può imparare nel corso del tempo.

  • Theory of mind. Questo è il punto che segna il confine tra le macchine guidate da intelligenze artificiali che costruiamo oggi e quelle che costruiremo domani. Le macchine del futuro non solo formeranno rappresentazioni sul mondo, ma anche su altri agenti ed entità che lo abitano. La psicologia subentra a questo punto con la cosiddetta “teoria della mente”, che consiste nel comprendere che le persone e le creature viventi possono avere dei pensieri e delle emozioni che influenzano il loro comportamento. Se in futuro avremo a che fare massivamente e quotidianamente con macchine programmate con AI, sarà necessario per i nostri interlocutori artificiali comprendere i nostri sentimenti e le nostre aspettative. Non solo: dovranno anche adeguarsi alle situazioni e comportarsi di conseguenza.

  • Self-awareness machine. Il passo finale dello sviluppo dell’AI, l’obiettivo di lungo termine, è la costruzione di macchine in grado di formare rappresentazioni di se stesse. Ciò significa tuttavia che anche noi umani saremo chiamati a comprendere cos’è e come funziona davvero la coscienza. Solo dopo aver raggiunto questo traguardo, potremo iniziare a trovare un modo concreto per costruire macchine che ne possiedono una.

Intelligenza artificiale: oltre le potenzialità della mente umana

Giunti a questo punto, si inizia a comprendere perché siano in molti a pensare che quella che stiamo vivendo sia una nuova rivoluzione industriale. Se nel XVIII secolo l’avvento delle macchine a vapore ha amplificato le capacità fisiche dell’essere umano, modificando inesorabilmente i parametri della nostra quotidianità, l’intelligenza artificiale è oggi destinata a moltiplicare a dismisura le nostre capacità cognitive. In ogni settore.

Il futuro dell’intelligenza artificiale

Se fino a pochi anni fa il principale problema di tutti gli scienziati coinvolti nelle ricerche sull’intelligenza artificiale era quello di poter dimostrare la realistica possibilità di utilizzare sistemi intelligenti per usi comuni e di massa, oggi, visto che questo obiettivo è stato raggiunto e la relativa evoluzione è in una fase di evidente accelerazione, ci si chiede quale possa essere il futuro dell’intelligenza artificiale.

intelligenza artificiale futuro

Sicuramente il percorso è ancora molto lungo. Siamo tuttavia consapevoli del fatto che l’intelligenza artificiale oggi rappresenti una solida realtà e non più un’ipotesi confinata in modelli matematici. I dubbi si concentrano quindi soprattutto sulle diverse possibilità di utilizzo dei sistemi intelligenti e sul loro impatto sul tessuto sociale ed economico. Se da un lato l’entusiasmo per l’evoluzione tecnologica è molto evidente in diversi settori, dall’altro si sta diffondendo parallelamente il timore che a breve termine le macchine possano sostituire del tutto l’uomo in molti luoghi di lavoro.

L’evoluzione tecnologica già in passato ha portato a sostituire l’uomo con macchine in grado di svolgere le stesse funzioni in maniera più rapida e soprattutto più economica. Con l’uso massivo dell’intelligenza artificiale sarà possibile eliminare definitivamente molti posti di lavoro. D’altro canto, è anche vero che si apriranno sempre più strade per la creazione di nuove figure professionali. Probabilmente la direzione dell’evoluzione di lungo termine non è ancora ben delineata. Quel che è certo è che ha tutto il potenziale per innescare una nuova rivoluzione culturale e industriale su scala globale.

intelligenza artificiale pro e contro

E in effetti ci stiamo già muovendo in questa direzione. Nel corso di studi in ingegneria informatica del’Unical (Università della Calabria) esiste già un insegnamento specifico proprio in intelligenza artificiale*.

Le macchine non conquisteranno il mondo, gli scenari possibili

Fin dalle prime righe di questo articolo, abbiamo escluso la possibilità di qualsiasi scenario distopico dominato da macchine ribelli. Questo, però, non significa che il futuro che ci attende non presenti incertezze.

Oggi un chatbot o un assistente virtuale possono sembrare persino “sciocchi” in certe situazioni. Consideriamo però che solo 10 anni fa avrebbero a malapena potuto riconoscere i nostri comandi. Considerata la velocità con cui l’innovazione tecnologica sta plasmando il pianeta, molto presto, probabilmente prima che siano già trascorsi altri 10 anni, l’intelligenza artificiale potrà superare l’uomo in moltissimi ambiti, cui oggi neanche pensiamo in termini di applicazione nella vita quotidiana.

intelligenza artificiale vantaggi e svantaggi

C’è di più. Non solo le capacità delle macchine programmate con intelligenza artificiale sono destinate a crescere a dismisura. In questo percorso evolutivo molto probabilmente acquisteranno la capacità di creare autonomamente algoritmi sempre più sofisticati e performanti, in un circolo virtuoso di cui è difficile intravedere i limiti. Con simili premesse, si comprende come il cambiamento sociale ed economico globale che ci attende sia potenzialmente molto più profondo se paragonato all’impatto di quello delle altre rivoluzioni del passato.

È dunque questa la nostra vera sfida del futuro. Robot vs uomo? No, perché non dobbiamo prepararci a temere e combattere l’intelligenza artificiale. Dobbiamo piuttosto essere pronti a sfruttarne tutto il potenziale positivo nelle applicazioni alla nostra vita quotidiana. Per fare questo, tuttavia, dovremo trovare una modalità condivisa per comprendere i reali bisogni futuri della nostra società e il potenziale impatto dell’evoluzione tecnologica su comportamenti e interazioni tra uomini e robot, ma anche tra robot e robot.


*https://www.unical.it/portale/portaltemplates/view/view_scheda_insegnamento.cfm?44955&LANG=ITA&44955&LANG=ITA.

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