Che cos’è l’intelligenza artificiale, è qui per aiutarci e non per farci del male

By | Dic 6, 2018
Che cos'è l'intelligenza artificiale, è qui per aiutarci e non per farci del male

La fantascienza ci ha lasciato un’impressione difficile da cambiare su ciò che la gente capisce dall’intelligenza artificiale (AI)C’è preoccupazione sul fatto che l’IA eliminerà posti di lavoro, e paura che i robot intelligenti possano conquistare il mondo un giorno.





La storia dell’Intelligenza artificiale

La ricerca sull’intelligenza artificiale iniziò negli anni ’50, continuando il lavoro svolto dal matematico britannico Alan Turing durante la seconda guerra mondiale. Turing si occupava principalmente di stabilire i limiti e le differenze dell’intelligenza naturale e dell’intelligenza artificiale, e sebbene il termine stesso fosse accettato fino al 1956, Turing progettò il primo computer in grado di giocare a scacchi.

Quando scomparve prematuramente, lo scienziato Von Neumann continuò il suo lavoro. Credeva che i computer dovessero essere progettati da un modello del cervello umano. 

Tuttavia, in seguito si scoprì che era meglio studiare le funzioni del cervello per sapere come sviluppare una macchina che potesse eseguirle. Che invece di creare una macchina simile a livello cellulare, era simile nel modo di elaborare le informazioni. 




Basato sul modello di Turing, ha iniziato a sviluppare un’intelligenza capace di risolvere giochi (come dama e scacchi) che avevano un gran numero di situazioni da calcolare, problemi da risolvere, prendere decisioni, di memorizzare, correggere errori, tra gli altri.

Mentre i computer sono in grado di rispondere a questi stimoli, ciò non significa che li capiscano.  Il termine al giorno d’oggi è usato per aggiungerlo come aggettivo a tutto ciò che ha un’intelligenza simile a quella degli umani.

Tuttavia è nell’ultimo decennio che i progressi sono diventati più rapidi in termini di AI, come risultato della combinazione di tre fattori cruciali: il cloud computing, la grande quantità di dati e grandi progressi nell’apprendimento automatico.

Quindi, che cos’è IA? In generale, è quando le macchine o i sistemi informatici si comportano in un modo che simula l’intelligenza umana. Nell’informatica, l’IA comprende diversi campi di studio, tra cui spicca l’apprendimento automatico. Ma iniziamo con l’essenziale.

Tipi di intelligenza artificiale

• Sistemi che imitano il funzionamento del sistema nervoso attraverso reti neurali artificiali. Questo tipo di intelligenza automatizza il processo decisionale, la risoluzione dei problemi e l’apprendimento. 
• Sistemi che imitano il comportamento fisico dell’uomo (androidi). L’obiettivo è che i robot eseguano compiti in modo più efficiente degli umani. 
• Sistemi che imitano il pensiero logico degli umani, cioè, percepiscono, ragionano e agiscono. 
• Sistemi che agiscono in modo razionale, cioè in grado di percepire l’ambiente e agire di conseguenza.

Attualmente – specialmente nel social network Telegram – è stato implementato l’uso dei chatbot, cioè i sistemi di Intelligenza Artificiale che “conversano” con voi. Raramente gli umani hanno notato la differenza tra parlare con un sistema e un altro essere umano. Questo esperimento adempie un concetto fatto da Alan Turing, in cui affermava che l’Intelligenza Artificiale sarebbe esistita in quanto tale perché non siamo stati in grado di discernere le differenze tra noi e loro.

Cos’è l’apprendimento automatico?

L’apprendimento automatico consente ai computer di imparare senza essere esplicitamente programmati per farlo. Sono i progressi in questo campo, specialmente nell’apprendimento profondo, che hanno prodotto la recente proliferazione dell’IA. L’apprendimento automatico funziona su sistemi informatici di formazione utilizzando algoritmi che rilevano modelli nei dati e poi agire in modo predittivo.

Il riconoscimento della voce e del linguaggio naturale, la visione artificiale, le raccomandazioni nelle ricerche e i filtri nelle e-mail sono alcuni esempi di intelligenza artificiale che fa uso dell’apprendimento automatico. Nella Posta in arrivo, le priorità di Outlook mostrano le e-mail più importanti tramite AI, nonché i risultati e i consigli visualizzati quando esegui una ricerca o acquisti online. Microsoft Translator utilizza algoritmi di apprendimento automatico per trascrivere ciò che dici in una o più lingue contemporaneamente.

Si parla di “apprendimento supervisionato” quando si addestrano macchine con dati taggati. Ad esempio, i dati potrebbero includere foto che sono state etichette tra quelle mostrate. L’algoritmo utilizzato dalla macchina può quindi selezionare quelle etichette in altri database. In questo modo, se un gruppo di immagini in cui vengono mostrati cani è stato taggato, la macchina può capirlo e identificare altre immagini simili in cui appaiono cani.

Al contrario, in “apprendimento senza supervisione“, le macchine non identificano i modelli nei database con i tag, ma cercano similitudini. In questo caso, gli algoritmi non sono scritti per rilevare un tipo specifico di dati (come le immagini dei cani), ma cercano esempi simili e che possono essere raggruppati.

In “apprendimento razionale“, una macchina impara attraverso tentativi ed errori, fino a decidere quale sia il modo migliore per completare un determinato compito. Microsoft utilizza questa tecnica in ambienti di gioco come Minecraft per vedere come “gli agenti software” migliorano il loro lavoro. Un esempio potrebbe essere un personaggio controllato dall’IA che deve attraversare una strada piena di detriti senza cadere.

Cos’è l’apprendimento profondo ?

L’apprendimento profondo è un tipo di apprendimento automatico ispirato come le informazioni delle reti neurali nel cervello umano. In questi sistemi, ogni strato della rete neurale trasforma i dati che riceve in una rappresentazione più complessa.

In questo modo, il sistema ottiene una comprensione molto dettagliata dei dati che equivale a una forma di ragionamento intelligente. Pertanto, e continuando con l’esempio precedente, quando “vedendo” un’immagine di un cane, la macchina rileva una forma da una matrice di pixel, potrebbe quindi identificare i bordi di quella forma, i contorni, l’oggetto, e così via, finché non identifica l’immagine.

Sono queste reti neurali artificiali che hanno guidato i recenti progressi nell’apprendimento automatico e la capacità dei computer di svolgere compiti come il riconoscimento vocale, l’elaborazione del linguaggio naturale o il riconoscimento dell’immagine.

L’intelligenza artificiale è pericolosa?

Ciò che differenzia principalmente l’intelligenza umana dall’intelligenza artificiale è che questi sistemi non hanno intelligenza emotiva. Non importa quanti film di fantascienza raccontino una storia romantica tra una persona e un robot, la realtà è che i sistemi di intelligenza artificiale mancano di sensazioni perché “ostacolano” la ricerca di una soluzione a un particolare problema. Almeno fino ad ora. 

Ma affinché ciò accada, il robot dovrebbe essere dotato di meccanismi di feedback che gli consentano di agire quando ha un’idea di ciò che causa determinate situazioni. Vale la pena ricordare che sono stati fatti molti progressi in questo settore, che i sistemi di Intelligenza Artificiale sono sempre più simili agli umani.

Quindi il successo di ogni macchina dipende anche dal progresso umano. Se non programmiamo un robot di azioni cattive, non c’è nulla di cui preoccuparsi. Ed è proprio qui che casca l’asino, se non lo programmiamo ….


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Author: Morgana Presi

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.

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