Cos'è AI?
L'IA, anche conosciuta come intelligenza artificiale, è una tecnologia con capacità di risoluzione dei problemi simili a quelle umane. L'IA in azione sembra simulare l'intelligenza umana: è in grado di riconoscere immagini, scrivere poesie e fare previsioni basate sui dati.
Le organizzazioni moderne raccolgono grandi volumi di dati da diverse origini, come sensori intelligenti, contenuti generati dall'uomo, strumenti di monitoraggio e log di sistema. Le tecnologie di intelligenza artificiale analizzano i dati e li utilizzano per supportare con efficacia le operazioni aziendali. Ad esempio, la tecnologia di IA può rispondere alle conversazioni umane nell'assistenza clienti, creare immagini e testi originali per il marketing e fornire suggerimenti intelligenti per l'analisi.
In definitiva, l'intelligenza artificiale serve a rendere il software più intelligente per personalizzare le interazioni con l'utente e risolvere problemi complessi.
Quali sono alcuni tipi di tecnologie IA?
Le app e le tecnologie IA sono aumentate in modo esponenziale negli ultimi anni. Di seguito riportiamo alcuni esempi di tecnologie IA comuni che potresti aver incontrato.
Storia dell'IA
Nel suo articolo del 1950, “Computing Machinery and Intelligence”, Alan Turing si interrogava sulla capacità delle macchine di ragionare. In questo articolo, Turing coniò per la prima volta il termine intelligenza artificiale, presentandolo come concetto teorico e filosofico. Tuttavia, l'IA come la conosciamo oggi è il risultato degli sforzi collettivi di numerosi scienziati e ingegneri nel corso di svariati decenni.
1940-1980
Nel 1943, Warren McCulloch e Walter Pitts proposero un modello di neuroni artificiali che gettò le basi per le reti neurali, la tecnologia su cui si fonda l'IA.
Pochi anni dopo, nel 1950, Alan Turing pubblicò “Computing Machinery and Intelligence”, introducendo il concetto del test di Turing per valutare l'intelligenza dei computer.
Sulla scia di questo articolo, tra il 1951 e il 1969 Marvin Minsky e Dean Edmonds, freschi di studi, costruirono la prima macchina a rete neurale, chiamata SNARC, Frank Rosenblatt sviluppò Perceptron, uno dei primi modelli di rete neurale, e Joseph Weizenbaum creò ELIZA, uno dei primi chatbot che simulava uno psicoterapeuta rogeriano.
Tra il 1969 e il 1979 Marvin Minsky dimostrò i limiti delle reti neurali, provocando il temporaneo declino nella ricerca su questa tecnologia. Il primo “inverno dell'IA” si verificò a causa della riduzione dei finanziamenti e delle limitazioni hardware e informatiche.
1980-2006
Negli anni Ottanta si rinnovarono l'interesse e i finanziamenti governativi per la ricerca sull'IA, principalmente nel campo della traduzione e della trascrizione. Durante questo periodo acquisirono popolarità i sistemi esperti, come MYCIN, perché simulavano i processi decisionali umani in domini specifici come la medicina. Con la riscoperta delle reti neurali degli anni Ottanta, David Rumelhart e John Hopfield pubblicarono vari articoli sulle tecniche di deep learning, i quali dimostravano che i computer possono imparare dall'esperienza
Tra il 1987 e il 1997, a causa di una serie di fattori socio-economici e del boom delle dot-com, l'IA tornò in secondo piano. La ricerca sull'IA divenne più frammentata: vari team tentavano di risolvere problemi specifici di singoli domini per diversi casi d'uso.
A partire dal 1997 e fino al 2006 circa si registrarono progressi significativi nell'IA; a quest'epoca risale la vittoria del software Deep Blue di IBM sul campione del mondo del gioco degli scacchi Garry Kasparov. Inoltre, Judea Pearl pubblicò un libro che includeva la teoria della probabilità e delle decisioni nella ricerca sull'IA, mentre Geoffrey Hinton e altri studiosi resero popolare il deep learning, portando a una rinascita delle reti neurali. Tuttavia, l'interesse commerciale per l'IA rimase limitato.
2007-oggi
Tra il 2007 e il 2018, i progressi nel cloud computing hanno reso la potenza di calcolo e l'infrastruttura dell'IA più accessibili. Ciò ha portato a un aumento dell'adozione, dell'innovazione e dei progressi del machine learning. Tali progressi includono l'architettura di rete neurale convoluzionale (CNN), chiamata AlexNet e sviluppata da Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever e Geoffrey Hinton, che ha vinto il concorso ImageNet dimostrando la potenza del deep learning nel riconoscimento delle immagini, e AlphaZero di Google, che ha dominato i giochi di scacchi, shogi e Go senza dati umani basandosi sull'apprendimento self-play.
Nel 2022, i chatbot che utilizzano l'intelligenza artificiale (IA) e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per tenere conversazioni simili a quelle umane e completare attività, come ChatGPT di OpenAI, hanno conquistato una larga popolarità per le loro capacità di conversazione, rinnovando l'interesse e lo sviluppo dell'IA.
L'IA nel futuro
Le tecnologie attuali di intelligenza artificiale operano tutte all'interno di una gamma di parametri predeterminati. Ad esempio, i modelli di intelligenza artificiale addestrati al riconoscimento e alla generazione di immagini non possono creare siti web.
L'intelligenza artificiale generale (AGI) è un campo di ricerca teorica sull'intelligenza artificiale che tenta di creare software dotato di un'intelligenza simile a quella umana e della capacità di autoapprendimento. L'obiettivo è sviluppare un software in grado di eseguire attività per le quali non è stato specificamente addestrato o sviluppato.
L'AGI è una ricerca teorica per sviluppare sistemi di intelligenza artificiale con un autocontrollo autonomo, un ragionevole grado di comprensione di sé e la capacità di apprendere nuove competenze. Può risolvere problemi complessi in ambienti e contesti che non gli sono stati forniti in fase di creazione. L'AGI con capacità umane rimane un concetto teorico e un obiettivo di ricerca. È uno dei possibili futuri dell'IA.
