Intelligenza Artificiale: cos’è, come viene applicata, che rischi comporta

L’Intelligenza Artificiale (AI, Artificial Intelligence) è un’area dell’informatica che si concentra sulla creazione di macchine intelligenti. In particolare, può essere considerata come l’unione di differenti tecnologie al fine di rendere le macchine in grado di simulare l’intelligenza umana in termini di comprensione, azione e autocorrezione.

È anche nota, nelle sue varie forme o parti, come apprendimento automatico, data mining, riconoscimento di modelli, scoperta della conoscenza nei database e ragionamento automatico.

L’intelligenza artificiale esiste dagli anni ’50, ma solo di recente è diventata mainstream. A ben guardare, l’AI viene ora utilizzata in quasi ogni aspetto della vita.

In questo articolo, spiegheremo cos’è l’intelligenza artificiale, come funziona e come la usano oggi governi, aziende, scienziati e professionisti del marketing.

Come funziona l’intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale (AI o IA) è un campo dell’informatica che si concentra sulla costruzione di macchine intelligenti che svolgono compiti che normalmente richiederebbero l’intelligenza umana. 

La prima generazione di IA era basata su sistemi esperti, progettati per imitare il modo di pensare degli umani.

Sono stati utilizzati sistemi esperti per risolvere problemi complessi come la diagnosi medica, la pianificazione finanziaria e il servizio clienti. Tuttavia, i sistemi esperti erano limitati perché potevano rispondere solo alle domande poste dal sistema stesso.

Al contrario, l’apprendimento automatico utilizza tecniche statistiche per analizzare grandi quantità di dati e quindi creare modelli in grado di prevedere i risultati futuri. L’apprendimento automatico ha rivoluzionato molti settori, tra cui finanza, sanità, vendita al dettaglio e produzione. Ora viene applicato all’IA.

Il deep learning o apprendimento profondo implica l’utilizzo di reti neurali per addestrare i computer a riconoscere i modelli nei dati. I sistemi di deep learning possono eseguire attività come il riconoscimento vocale, la classificazione delle immagini e l’elaborazione del linguaggio naturale.

L’intelligenza artificiale è diventata così popolare perché può elaborare rapidamente grandi quantità di informazioni.

Ad esempio, il programma AlphaGo di Google ha battuto il campione del mondo Lee Sedol a Go, un gioco giocato da due giocatori che, a turno, posizionano pietre bianche e nere su un tabellone. AlphaGo ha utilizzato il deep learning per analizzare milioni di giochi da umani e computer per sviluppare la sua strategia. 

Storia dell’Intelligenza Artificiale

L’Intelligenza Artificiale (termine coniato da John McCarthy) esiste dagli anni ’50, ma è solo dagli anni ’80 che i computer sono diventati abbastanza potenti da poter eseguire compiti che in precedenza richiedevano l’intelligenza umana.

La prima IA è associata all’articolo scritto nel 1950 da Alan Turing (Computing Machinery and Intelligence) e al successivo esperimento correlato conosciuto come Test di Turing o Imitation Game, in cui il matematico inglese sviluppò un test per determinare se un computer può pensare come una persona. 

Nel 1958 venne sviluppato il primo modello di rete neurale, il percettrone, a cui molti collegano formalmente la nascita della cibernetica e delle prime forme di intelligenza artificiale vera e propria.

NOTA – Una rete neurale può essere definita come un modello matematico costituito da tutte le interconnessioni di informazioni necessarie per un calcolo. All’interno di una rete neurale la conoscenza, a differenza di quella in un computer, non è localizzata: ogni elemento riceve segnali da altri nodi, rendendo il sistema adattativo (cioè in grado di imparare dalle proprie precedenti esperienze).

Il primo programma di intelligenza artificiale fu invece creato da Joseph Weizenbaum al MIT nel 1966. ELIZA – questo il nome del programma pioniere – era stata progettata per simulare uno psicoterapeuta. Poneva domande su quello di cui l’utente voleva parlare e quindi rispondeva con una serie di risposte pre-programmate.

Le principali milestones nella storia dell’intelligenza artificiale sono di seguito elencate.

Anni ’60 – Primi programmi per giocare a scacchi e dama

Anni ’70 – Programmi per il riconoscimento di cifre scritte a mano

Anni ’80 – Programmi di visione artificiale

Anni ’90 – Programmi di riconoscimento vocale

Anni 2000 – Programmi di elaborazione del linguaggio naturale

Anni 2010 – Algoritmi di apprendimento

Anni 2020 – Auto a guida autonoma

Tipi di intelligenza artificiale

Esistono tre tipi di intelligenza artificiale: basata su regole, basata su casi e connessionista. Ogni approccio ha punti di forza e di debolezza.

I sistemi basati su regole si basano su una serie di istruzioni preprogrammate. Sono facili da costruire ma difficili da adattare.

I sistemi basati sui casi sono costruiti da esempi di situazioni simili. Sono più facili da adattare rispetto ai sistemi basati su regole, ma richiedono molti dati di addestramento.

I sistemi connessionisti sono basati su reti neurali. Questi sono i più flessibili, ma sono anche i più difficili da addestrare.

Intelligenza umana vs Intelligenza Artificiale

L’intelligenza artificiale è un sistema informatico che simula l’intelligenza umana. La principale differenza tra l’intelligenza artificiale e gli esseri umani, in origine, stava nel fatto che gli esseri umani sono in grado di imparare dall’esperienza mentre le macchine no. Gli umani sono anche in grado di adattarsi a nuove situazioni, mentre l’intelligenza artificiale era programmata per fare una cosa alla volta.

Tra i punti di svolta più decisivi nel percorso dell’AI c’è stato quello di cominciare lo sviluppo di algoritmi in grado di migliorare ed evolvere autonomamente, tramite esperienza, le risposte della macchina.

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. Tramite l’apprendimento automatico ( machine learning ), quindi, una macchina è in grado di imparare a svolgere una determinata azione anche se tale azione non è mai stata programmata tra le azioni possibili. (intelligenzaartificiale.it)

Esempi di Intelligenza Artificiale

L’AI non è fantascienza, e nemmeno una lontana anticipazione di cosa ci riserverà il futuro. Siamo già circondati da molte sue applicazioni (espandibili e perfettibili), con cui abbiamo a che fare, spesso senza accorgercene, nella nostra vita quotidiana.

A titolo di esempio:

  • Motori di ricerca (Google, Bing, Yandex, etc.)
  • Alexa, Siri, Cortana (tutti i principali assistenti vocali entrati ormai a far parte della nostra quotidianità)
  • Robot manifatturieri
  • Software per gli investimenti finanziari
  • Agenti di viaggio virtuali
  • AI copywriting tools (programmi per la scrittura automatizzata)
  • Chatbots
  • Software per l’analisi predittiva  
  • Software per la traduzione automatica e per l’analisi dell’NLP (Natural Language Processing)
  • Modelli matematici utilizzati da aziende o dalla Pubblica Amministrazione

La capacità dell’AI

Arrivati a questo punto della nostra analisi, potremmo dire che l’intelligenza artificiale è un campo dell’informatica che si concentra sulla costruzione di macchine intelligenti che funzionano come l’intelligenza umana.

In sostanza, obiettivo dell’IA è creare sistemi che possano imparare dall’esperienza e adattarsi a nuove situazioni. 

Per fare questo, l’intero processo deve fare proprie alcune capacità:

Capacità tipiche

Le capacità tipiche dell’IA includono: apprendere dai dati, prendere decisioni e adattarsi alle mutevoli condizioni. 

Capacità cognitive

Le capacità cognitive dell’IA includono: percezione, memoria, ragionamento, risoluzione dei problemi, pianificazione, comprensione del linguaggio, sintesi naturale del linguaggio.

Capacità computazionali

Le capacità computazionali dell’IA includono: elaborazione delle informazioni, processo decisionale, comunicazione, creatività, autorganizzazione, adattamento, evoluzione.

Capacità di ragionamento

Le capacità di ragionamento dell’IA includono: induzione, deduzione, abduzione, classificazione, generalizzazione, inferenza, analogia.

Machine learning e deep learning

Come detto, uno dei punti di svolta nel percorso dell’AI è stato quello di fare in modo che gli algoritmi cominciassero ad adattarsi a situazioni nuove e ad imparare dai propri errori.

Il machine learning è un campo dell’informatica che consente ai computer di apprendere dai dati e fare previsioni su eventi futuri. L’obiettivo dell’apprendimento automatico è creare algoritmi in grado di apprendere dall’esperienza e di prendere decisioni basate su osservazioni passate.

Il deep learning è una forma di intelligenza artificiale che utilizza le reti neurali per apprendere dai dati. L’obiettivo del deep learning è creare macchine in grado di eseguire attività che richiedono l’intelligenza umana come il riconoscimento vocale, la classificazione delle immagini e la traduzione. Il deep learning viene utilizzato per risolvere problemi complessi come le auto a guida autonoma e la diagnosi medica. 

machine learning e artificial intelligence

L’apprendimento automatico

L’apprendimento automatico, come detto, è la chiave per la crescita esponenziale dell’efficienza e della precisione dell’intelligenza artificiale.

Esempi del processo sono:

  • Il riconoscimento delle immagini – Questo avviene quando i computer analizzano le immagini e riconoscono gli oggetti in esse contenuti. Questa tecnologia è stata utilizzata per decenni, ma recentemente è diventata molto più avanzata grazie allo sviluppo di algoritmi di deep learning, che utilizzano le reti neurali per addestrare i computer ad apprendere dai dati contenuti nelle immagini.
  • Il riconoscimento di pattern – Il riconoscimento dei modelli è un processo in cui i computer imparano dai dati e riconoscono i modelli. Questo è usato nell’apprendimento automatico, che è un sottocampo dell’intelligenza artificiale. In generale, l’obiettivo del machine learning è creare algoritmi in grado di apprendere dai dati e fare previsioni su eventi futuri.

Intelligenza Artificiale forte

Strong AI è un termine usato per descrivere una forma ipotetica di intelligenza artificiale che sarebbe indistinguibile dall’intelligenza umana. Il concetto è stato proposto dallo studioso John Searle.

Nell’intelligenza artificiale forte, l’AI passerebbe dall’essere uno strumento al diventare mente pensante a tutti gli effetti.

Si oppone al concetto di intelligenza artificiale debole, che invece sta ad indicare un sistema che mira a ‘simulare’ l’intelligenza umana, senza avere la possibilità di eguagliarla o superarla. 

Applicazioni dell’Intelligenza Artificiale

Gli ambiti applicativi principali dell’AI sono moltissimi. Tra questi, i più importanti sono:

  1. Servizio clienti
  2. Marketing
  3. Vendite
  4. Ricerca e sviluppo
  5. Ingegneria
  6. Servizi finanziari
  7. Legale
  8. Risorse umane
  9. Automotive
  10. Nuove tecnologie
  11. Medicina
  12. Logistica
  13. Tecnologie informatiche
  14. Analisi predittiva per le aziende o i governi

L’AI nell’automotive

Le Auto a guida autonoma sfruttano l’Intelligenza Artificiale e rappresentano una delle più grandi sfide del settore automotive.

La prima auto a guida autonoma è stata sviluppata dalla Carnegie Mellon University nel 1987. Da allora, molte aziende sono entrate in questo mercato, tra cui Google, Tesla (con Elon Musk), Uber, Waymo e altre.

Interno della Tesla

Le auto a guida autonoma sono ancora lontane anni dall’essere liberamente disponibili in commercio. Ma esistono già in qualche forma. Nel 2016, ad esempio, Google ha rilasciato il suo prototipo di auto a guida autonoma, che ha percorso più di due milioni di miglia senza incidenti.

Le auto a guida autonoma sono costose, non ancora affidabili e richiedono test approfonditi. Ma stanno arrivando. E quando succederà, cambieranno tutto del nostro sistema di trasporto.

L’AI nel marketing

Intelligenza artificiale e digital marketing lavorano insieme in molti modi diversi, e con sempre più punti contatto.

Il modo più ovvio in cui cooperano è attraverso la creazione di contenuti. I sistemi di intelligenza artificiale possono generare contenuti basati su parole chiave e argomenti, che possono quindi essere utilizzati dai professionisti del marketing per rivolgersi a un pubblico specifico. Ciò comprende l’analisi dei dati e del mercato, l’ottimizzazione della comunicazione, la creazione vera e propria di contenuti in ogni formato.

Un altro modo in cui il marketing sfrutta l’intelligenza artificiale sono i chatbot.

I chatbot sono programmi che imitano le persone reali rispondendo agli utenti tramite messaggi di testo, telefonate, e-mail o post sui social media. Possono rispondere a domande, fornire informazioni o aiutare i clienti a completare le transazioni.

Gli algoritmi di Intelligenza Artificiale vengono poi usati da Google (e da ogni altro motore) per migliorare la qualità dei risultati di ricerca su internet.

E man mano che l’intelligenza artificiale diventa più sofisticata, sarà sempre più efficiente nell’aiutare i professionisti del marketing a compiere azioni maggiormente mirate e pertinenti.

Ad esempio, l’intelligenza artificiale potrebbe essere in grado di analizzare i dati dei clienti e suggerire nuovi prodotti o servizi in base a ciò che i clienti acquistano. Potrebbe anche consigliare il momento migliore per contattare i clienti tramite e-mail o social media.

Questo tipo di automazione del marketing basata sull’intelligenza artificiale è già utilizzato da alcune aziende. E diventerà sempre più importante man mano che l’IA continua ad avanzare.

I rischi dell’Intelligenza Artificiale

I rischi legati alla diffusione e allo sviluppo dell’AI sono soprattutto di carattere etico, sociale e giuridico.

In tutti gli sviluppi futuri dell’AI, la comunità scientifica non potrà sottrarsi agli aspetti etici, né alle implicazioni concrete di una evoluzione che renda i sistemi in grado di liberarsi dal controllo umano.

«Siamo sulla soglia di un mondo completamente nuovo. I benefici possono essere tanti, così come i pericoli […] In futuro, l’intelligenza artificiale potrebbe sviluppare una propria volontà indipendente, in conflitto con la nostra» (Stephen Hawking)

Aspetti etici

I problemi etici che l’intelligenza artificiale pone sono svariati, e si intrecciano sempre più spesso con gli aspetti sociali.

In particolare, i temi del lavoro e dell’occupazione, che verrebbero stravolti dallo sviluppo di sistemi di AI su larga scala, destano grande preoccupazione nella comunità internazionale.

Le intelligenze artificiali di ogni tipo, se non regolamentate adeguatamente, rischiano poi di far scomparire il mondo per come lo abbiamo conosciuto fino ad oggi: l’uomo potrebbe perdere il controllo di macchine che comincerebbero a gestirsi e riprogrammarsi da sole, e dei sistemi intelligenti che in nome della finalità ultima e dell’efficienza (letteralmente sovrumana) potrebbero adottare scelte in aperto contrasto con l’etica.

Cyber criminalità

Il crimine informatico è qualsiasi attività criminale che si svolge nel cyberspazio. Ciò include l’hacking nei computer, il furto di informazioni, l’invio di spam e l’utilizzo di virus per danneggiare i computer.

L’intelligenza artificiale (AI) viene utilizzata per aiutare a identificare i criminali informatici. L’intelligenza artificiale può essere utilizzata per rilevare attività sospette su siti Web o account di social media. Può anche essere utilizzata per prevedere il comportamento futuro in base alle azioni passate (analisi predittiva).

L’intelligenza artificiale è già stata utilizzata per migliorare la sicurezza informatica rilevando codice dannoso ed e-mail di spam. Ad esempio, Google utilizza l’intelligenza artificiale per scansionare miliardi di pagine Web ogni giorno per trovare nuovi virus.

Di contro, la stessa cyber criminalità potrebbe sfruttare l’AI e progettare algoritmi in grado di evolvere più velocemente ed efficacemente dei sistemi volti a contrastarli.

Dati personali

In generale, la tecnologia deve sempre essere sviluppata tenendo conto delle normative sulla privacy già in vigore.

Nel caso dell’intelligenza artificiale la questione può divenire particolarmente scivolosa perché il suo utilizzo è per definizione invasivo rispetto alla raccolta dei dati e alla conoscenza di comportamenti ed abitudini umane.

L’esempio più comune di intelligenza artificiale utilizzata in questo modo è attraverso il software di riconoscimento facciale. Questo è già ampiamente utilizzato in Cina, dove ha dimostrato di portare a una maggiore sorveglianza e censura dei dissidenti politici.

Negli Stati Uniti, l’FBI utilizza il software di riconoscimento facciale almeno dal 2012 e il Department of Homeland Security lo utilizza dal 2014.

La tecnologia viene utilizzata anche dalle forze dell’ordine in tutto il paese per identificare i sospetti. Nel 2015, il dipartimento di polizia di Los Angeles ha iniziato a testare il software di riconoscimento facciale con l’obiettivo di identificare i criminali in pochi secondi.

L’adozione di tecnologie simili in ambiti così delicati e controversi fornisce una immagine chiara del pericolo legato all’abuso di dati personali così sofisticati. Ma lo stesso vale praticamente in qualunque settore (sociale o commerciale) in cui l’uomo si avvale dell’AI per le sue attività.

Il tutto in un contesto legislativo, sia nazionale che internazionale, totalmente immaturo e lacunoso. 

In sintesi: pro e contro dell’IA / AI

Provare a descrivere una lista esaustiva dei pro e dei contro dell’intelligenza artificiale sarebbe uno sforzo in ogni caso incompleto. Meglio allora limitarsi a 3 semplici argomentazioni a favore e contrarie che rendono chiaramente l’idea delle possibili implicazioni e dei vastissimi scenari.

Pro:

  • L’intelligenza artificiale può aiutarci a trovare le informazioni più velocemente e con risultati infinitamente più efficienti;
  • L’intelligenza artificiale può semplificare la vita quotidiana, domestica e lavorativa;
  • L’intelligenza artificiale può essere utilizzata per progredire in campi fondamentali, come la medicina.

Contro:

  • L’intelligenza artificiale potrebbe sostituire i lavori umani;
  • L’intelligenza artificiale potrebbe slegarsi dal controllo umano, rendendosi autonoma (e in grado di progettare versioni più evolute di sé stessa);
  • L’intelligenza artificiale, qualora acquisisse finalità divergenti da quelle degli uomini, potrebbe causare conseguenze ad oggi inimmaginabili per la vita umana.

Come iniziare a utilizzare l’intelligenza artificiale

Anche senza accorgercene, abbiamo tutti già iniziato ad usare l’AI.

Cercando informazioni su internet, comprando online su siti ecommerce (anche usando siti di cashback), utilizzando un assistente vocale, o magari giovandoci delle infrastrutture intelligenti di una città che usa l’intelligenza artificiale per prevenire gli ingorghi o centrare obiettivi di risparmio energetico.

Magari, poi, nel nostro ambiente di lavoro abbiamo cominciato a familiarizzare con software o, più in generale, workflows che sfruttano AI e machine learning.

O, addirittura, stiamo già beneficiando di nuove metodologie mediche figlie non solo della mente umana, ma anche di tecnologie di intelligenza più avanzata.

Le capacità umane sono già oggi in espansione grazie all’AI, in ogni campo.

Iniziare ad utilizzare l’intelligenza artificiale nel mondo moderno può essere più semplice ed immediato di quanto si immagini: basta non resistere al cambiamento. E, al contrario, abbracciarlo.

Domande frequenti

Che cos'è l'Intelligenza Artificiale?

L’intelligenza artificiale è un campo dell’informatica che si concentra sulla costruzione di sistemi in grado di pensare come gli umani. L’obiettivo dell’intelligenza artificiale è creare macchine in grado di eseguire attività che richiedono l’intelligenza umana, come il riconoscimento vocale, la traduzione e l’elaborazione delle immagini.

Quali sono le differenze tra Intelligenza Artificiale e Intelligenza Aumentata? 

L’intelligenza artificiale è un sistema informatico che simula l’intelligenza umana. L’intelligenza aumentata è una combinazione di intelligenza artificiale e intelligenza umana. La principale differenza tra questi due termini è che l’intelligenza artificiale è un algoritmo di apprendimento automatico che imita il comportamento umano, mentre l’intelligenza aumentata è una combinazione tra umani e macchine.

Quali sono le differenze tra Intelligenza Artificiale debole e Intelligenza Artificiale forte?

L’AI debole è una forma di intelligenza artificiale basata sulla conoscenza e sull’esperienza umana, che potrà emulare ed eguagliare la nostra intelligenza, ma mai sopravanzarla. L’AI forte è una forma di intelligenza artificiale che ha superato l’intelligenza umana. 

Quali sono le principali applicazioni di Intelligenza Artificiale?

L’intelligenza artificiale è stata utilizzata per decenni per risolvere problemi complessi nel campo della scienza, dell’ingegneria, della medicina e degli affari. Le principali applicazioni dell’IA includono: riconoscimento vocale, riconoscimento delle immagini, elaborazione del linguaggio naturale, apprendimento automatico, robotica, veicoli autonomi e assistenti virtuali.

Quando nasce l'intelligenza artificiale?

L’intelligenza artificiale esiste dagli anni ’50. La sua origine si associa all’articolo scritto nel 1950 da Alan Turing (Computing Machinery and Intelligence) e al successivo esperimento correlato conosciuto come Test di Turing o Imitation Game. Il termine “intelligenza artificiale”, coniato nel 1956 da John McCarthy al Dartmouth College, fu definito come “la scienza e l’ingegneria per creare macchine intelligenti”.

Infografica sull’Intelligenza Artificiale

Infografica sull'intelligenza artificiale

Fonte: Pinterest

Conclusioni

In questo articolo abbiamo affrontato il tema dell’AI e dei sistemi di intelligenza artificiale spaziando dalle loro definizioni e meccanismi di funzionamento base, per poi procedere attraverso la storia, le applicazioni, gli sviluppi futuri, e i temi etico-sociali-giuridici che non possono essere sottovalutati.

Il tema resterà centrale nella storia prossima futura dell’intera comunità umana.

Le zone d’ombra restano profonde, e la difficoltà a delineare scenari attendibili molto alta. Si può d’altro canto certamente dire che, nell’immediato, aziende e persone comuni – in particolare gli early adopter rispetto alle innovazioni tecnologiche – potranno trarre grandi vantaggi dal cominciare a utilizzare le tecniche di intelligenza artificiale di più facile accessibilità.

Quale esperienza state avendo nella vostra vita – privata o professionale – con l’AI? Scrivetecelo nei commenti.

Fonti, approfondimenti e link utili


CONDIVIDI:

Leave a Comment