Intelligenza Artificiale (AI): Cos’è, Come funziona, Esempi e Futuro

La prima immagine che viene in mente quando si parla di Intelligenza Artificiale è quella di una sorta di robot capace di comprendere e agire esattamente come un uomo. Ci si immagina un mondo futuristico in cui macchine e uomini convivono serenamente.

La realtà è ben diversa: l’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale, infatti, è molto più concreto e diffuso di quanto sembri. Nulla a che vedere con la fantascienza. Scopriamo cos’è l’Intelligenza Artificiale (AI), come funziona e tutto ciò che occorre sapere in merito. 

Cos’è L’intelligenza artificiale (AI)

L’Intelligenza Artificiale è un ramo dell’informatica che consente di programmare e progettare sistemi hardware e software che aggiungono, alle macchine, caratteristiche prettamente “umane”. Tali sistemi implementano abilità quali percezioni visive, spazio-temporali e capacità decisionali. 

Non si tratta esclusivamente di “intelligenza” intesa come capacità di calcolo o di conoscenza di dati, ma anche di altri tipi di intelligenza: cinestetica, introspettiva, sociale e spaziale sono solo alcuni esempi. Addestrando adeguatamente le macchine, esse saranno in grado di simulare l’intelligenza umana riproducendone i comportamenti. 

Grazie all’Intelligenza Artificiale – e soprattutto con il contributo della private AI – è possibile creare sistemi capaci di svolgere attività e compiti relativi alla sfera:

• dell’apprendimento, dell’acquisizione di nuove conoscenze e della capacità di adattamento a nuove situazioni;
• della percezione e della comprensione del mondo mediante l’analisi dei dati sensoriali;
• della risoluzione dei problemi, trovando soluzioni innovative a qualsiasi genere di domanda;
• del ragionamento, traendo conclusioni logiche ed eseguendo inferenze tra i dati; 
• della pianificazione, elaborando strategie in funzione di un obiettivo;
• del linguaggio sensoriale, comprendendo, simulando e generando il linguaggio naturale umano. 

Storia 

L’Intelligenza Artificiale nasce in modo ufficiale nel 1956, in occasione di un convegno tenutosi in America e dedicato alla discussione della possibilità di creare “sistemi intelligenti”. In questa data furono poste le basi per la definizione di una nuova e rivoluzionaria disciplina. 

L’obiettivo di questa nuova disciplina è quello di plasmare una macchina capace di imitare e superare le abilità cognitive dell’uomo. Il fine ultimo è quello di creare uno strumento in grado di risolvere problemi complessi, automatizzare compiti e contribuire al miglioramento della vita delle persone. 

L’entusiasmo e i notevoli progressi iniziali alimentarono le speranze. Nonostante ciò, le prime sfide emersero quando fu chiara la difficoltà di riprodurre le abilità di ragionamento umane. Tra gli anni Settanta e Ottanta, la ricerca nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale subì una battuta d’arresto. 

Dopo quel periodo furono creati nuovi algoritmi hardware più potenti, che diedero nuova linfa alla ricerca sull’AI. Oggi, i progressi in questo ambito sono straordinari: questa tecnologia pervasiva è arrivata a influenzare molteplici aspetti della nostra vita quotidiana. 

Come funziona l’AI

Il funzionamento dell’Intelligenza Artificiale dipende dalle cosiddette reti neurali artificiali, che sono lo specchio delle reti neurali presenti nel cervello umano. Le reti neurali, formate da piccoli neuroni artificiali, collegandosi tra loro permettono all’AI di imparare, riconoscere schemi e relazioni tra i dati. 

L’Intelligenza Artificiale è in grado di tradurre testi in lingue diverse, riconoscere immagini e oggetti, scrivere testi di qualsiasi tipologia, governare auto a guida autonoma, robot e altri macchinari. 

Sono tre i possibili approcci per la realizzazione dei sistemi AI: 

• machine learning. Questi sistemi apprendono e imparano dai dati e dagli esempi, migliorando costantemente le loro performance;
• reti neurali, che grazie ai nodi e alle interconnessioni, riconoscono schemi e relazioni tra i dati permettendo al sistema di eseguire compiti anche molto complessi;
• deep learning, un sottocampo del machine learning che impiega reti neurali artificiali “profonde”, ovvero composte da molti strati di neuroni. Tali sistemi sono capaci di apprendere modelli complessi da una grande quantità di dati, eseguendo compiti estremamente difficili.

Tipologie di AI 

Al momento, esistono tre diverse tipologie di Intelligenza Artificiale: scopriamo tutti i dettagli nei paragrafi successivi.

Artificial Narrow Intelligence (ANI)

L’Intelligenza Artificiale Limitata viene classificata come una sottocategoria di AI definita “debole”. Questi sistemi, infatti, sono in grado di gestire una gamma ristretta di situazioni e parametri. L’ANI è la forma di Intelligenza Artificiale più semplice da riconoscere, in quanto viene utilizzata già da moltissime persone nell’ambito:

• della guida automatica dell’auto. Le vetture senza guidatore, prive di pedali e di volante, viaggiano grazie a mappe 3D e sono guidate da un Google Chauffeur;
• del riconoscimento vocale. Dispositivi come Siri e Alexa funzionano grazie all’ANI;
• dei filtri per la posta elettronica, utilizzati per intercettare spam o per contrassegnare i messaggi speciali. 

Artificial General Intelligence (AGI)

L’Intelligenza Artificiale Generale viene considerata una forma di AI di livello superiore, più forte rispetto all’ANI in quanto lavora in modo simile all’intelligenza umana. Grazie all’AGI è possibile utilizzare macchine capaci di svolgere mansioni altamente complesse: ma per poter lavorare in modo corretto, la macchina deve superare specifici test di intelligenza (primo tra tutti il Test di Turing). 

Artificial Super Intelligence (ASI)

La Superintelligenza Artificiale: di fatto, ancora non esiste. Ma è un tipo di Intelligenza Artificiale che può superare l’intelligenza umana. Trattasi di una categoria ancora ipotetica, nonostante la ricerca in questo campo sia molto attiva. La possibilità di creare un ASI potrebbe rivoluzionare sotto molti punti di vista la vita dell’uomo, avendo un immenso impatto sulla società moderna. 

Intelligenza Artificiale Cognitiva

L’Intelligenza Artificiale Cognitiva rappresenta un passo avanti rispetto ai sistemi tradizionali, integrando capacità di comprensione, ragionamento e apprendimento simili a quelle umane. Questi sistemi non si limitano a eseguire comandi, ma comprendono il contesto e adattano le loro risposte di conseguenza.

Un esempio emblematico di AI cognitiva è ChatGPT, sviluppato da OpenAI, che utilizza tecniche avanzate di elaborazione del linguaggio naturale per interagire in modo naturale e intuitivo con gli utenti.

Intelligenza artificiale pro e contro

L’Intelligenza Artificiale può offrire numerosi vantaggi alle aziende moderne, svolgendo in modo continuo e affidabile una serie di attività. I benefici dell’AI, in particolare, sono:

• migliore efficienza e produttività, automatizzando compiti dispendiosi o ripetitivi e ottimizzando processi decisionali, come esempio abbiamo lo strumento salva-tempo per passare da testo a voce di Canva;
• aumento qualitativo dell’assistenza sanitaria. L’AI può aiutare i professionisti nella diagnosi delle patologie, nell’esecuzione di interventi chirurgici, nel settore della ricerca e nella creazione di trattamenti su misura;
• più sicurezza e protezione per gli utenti, in quanto l’AI può identificare e prevenire le frodi, gli attacchi informatici e altre minacce alla sicurezza (come epidemie o altri rischi legati alla salute pubblica);
• avanzamento tecnico e tecnologico. L’AI contribuisce ad accelerare lo sviluppo di nuove tecnologie nell’ambito dell’istruzione, dell’energia e dell’agricoltura.

Nonostante i vantaggi, l’Intelligenza Artificiale presenta una serie di sfide e rischi che non devono essere sottovalutati. Gli svantaggi dell’AI coinvolgono:

• la possibilità che le aziende scelgano di sostituire i lavoratori, prediligendo macchinari che possono rimpiazzare l’uomo durante operazioni manuali;
• l’aumento della dipendenza dalla tecnologia, con conseguenti danni e problematiche dall’enorme impatto provocati da un eventuale interruzione di attività;
• l’esigenza di effettuare continui investimenti, aggiornamenti e interventi di manutenzione, con conseguente impiego di ingenti risorse economiche;
• la possibilità di errore. Non può esistere una macchina infallibile. L’AI può condurre a decisioni sbagliate o addirittura irrimediabili; 
• i possibili problemi legati a privacy, sicurezza e copyright. L’AI utilizza una quantità incredibile di dati, tra cui anche informazioni sensibili. Fornendo questi dati ai sistemi, si potrebbe incappare in errori critici legati alla privacy. 

Intelligenza artificiale forte e debole: Come si distinguono e cosa sono

L’Intelligenza Artificiale viene suddivisa in due grandi filoni di indagine, sviluppo e ricerca: 

• AI debole, chiamata anche weak AI o Artificial Narrow Intelligence. In questo ecosistema rientrano tutti i dispositivi in grado di simulare solo alcune funzionalità cognitive dell’essere umano, senza riuscire a raggiungere le sue abilità intellettuali. Alcuni esempi di AI debole sono elaboratori che si concentrano su un unico compito (Google Assistant, Amazon Alexa, Translate, Siri), o programmi matematici capaci di problem solving;
• AI forte, nota come strong AI o Artificial General Intelligence. Questi sistemi sapienti possono sviluppare un’intelligenza propria, in grado di risolvere problemi in modo autonomo mediante l’analisi dei dati.  

Scopri di più sull’intelligenza artificiale forte e debole.

Deep Learning e Machine Learning, differenze e cosa sono

All’interno del campo dell’Intelligenza Artificiale, due concetti essenziali vengono spesso confusi: machine learning e deep learning. 

Mentre il machine learning rappresenta una branca dell’AI capace di sviluppare modelli analitici utili all’apprendimento automatico delle macchine, per deep learning si intende un campo di ricerca afferente al machine learning. 

Il machine learning mette la macchina nella condizione di adattarsi, mediante un modello di apprendimento automatico, ai nuovi set di dati in modo indipendente, riuscendo a risolvere problemi sempre più complessi. Il deep learning, invece, coinvolge una serie di tecniche basate sulle reti neurali, che consentono alla macchina di elaborare in modo sempre più completo le informazioni. 

L’elemento chiave del deep learning sono le reti neurali artificiali, algoritmi ispirati alla struttura e alle funzioni del cervello umano. Lo scopo del deep learning è quello di permettere alla macchina di apprendere autonomamente, e allo stesso tempo in modo più profondo, consentendole di rientrare nella categoria dell’AI forte. 

Esempi di AI nel quotidiano e nella vita in generale

L’Intelligenza Artificiale è presente nella vita di molte persone, che spesso non si rendono neanche conto di utilizzare l’AI. Essa permette di usufruire di funzioni semplificate e rapide ogni giorno, mediante:

• il riconoscimento facciale, utilizzato per accedere a edifici, controllare pagamenti o per sbloccare lo smartphone; 
• gli assistenti virtuali, primi tra tutti Siri, Alexa e Google Assistant. Questi assistenti ci aiutano a svolgere piccoli compiti, come cercare informazioni, impostare una sveglia o effettuare chiamate; 
• le applicazioni AI di recommendation in ambito vendite e marketing. Questi algoritmi analizzano il comportamento degli utenti, guidandoli nel percorso di acquisto; 
• le applicazioni AI di Internet Data Processing, impiegati sia nell’ambito della sanità che della cybersecurity. Si tratta di algoritmi utilizzati per eseguire analisi predittive o per il rilevamento di difformità e frodi; 
• i sistemi per la logistica, utilizzati sia lungo il processo di spedizione che per la tracciabilità o per l’assistenza al cliente;
• i virtual assistant e i chatbox, in grado di compiere azioni complesse come memorizzare le informazioni o comprendere il tono di voce degli utenti; 
• i software di Image Processing, ovvero software impiegati nell’ambito della sicurezza pubblica e per la videosorveglianza;
• i sistemi di traduzione simultanea. 

Scenari futuri e possibili rischi

Nonostante le incredibili potenzialità dell’Intelligenza Artificiale, essa non è scevra da rischi che potrebbero portare a situazioni altamente critiche. Gli scenari futuri connessi allo sviluppo dell’AI possono includere visioni:

• utopiche, con l’AI che contribuisce a risolvere i più grandi problemi del mondo (malattie, guerre, fame e povertà);
• distopiche, con l’AI che supera il controllo umano diventando super intelligente, portando a una dittatura tecnologica;
• moderate, con l’AI che diviene uno strumento sempre più potente e che ci aiuta a migliorare la vita umana; 
• frammentate, con l’AI che viene sviluppata diversamente nelle varie zone del mondo, causando disparità o nuovi conflitti;
• inaspettate. In questo caso, potrebbero verificarsi scenari imprevisti e non definiti. 

Lo sviluppo dell’Intelligenza Artificiale deve essere alimentato con attenzione per evitare i rischi naturalmente connessi a questa tecnologia. Rischi come:

• perdita di posti di lavoro, con sempre maggiori lavoratori sostituiti dalle macchine;
• discriminazione algoritmica;
• creazione di armi autonome;
• perdita di controllo su un’AI super intelligente;
• sorveglianza invasiva in grado di violare la privacy;
• dipendenza eccessiva e perdita di autonomia umana;
• problemi etici, primo di tutti quello relativo alla sensibilità della macchina;
• impatto psicologico. 

Affrontare questi rischi in modo proattivo è essenziale non solo per utilizzare, ma anche per sviluppare in modo responsabile l’Intelligenza Artificiale.