Storia dell'intelligenza artificiale (IA)
La storia dell’IA è un viaggio affascinante che abbraccia diversi decenni, segnato da scoperte scientifiche, menti brillanti, progressi tecnologici e prospettive in evoluzione su ciò che le macchine possono ottenere. L’idea di creare esseri artificiali con un’intelligenza simile all’uomo può essere fatta risalire alla mitologia e al folklore antichi come ad esempio il mito del Golem nella tradizione ebraica o l’ Automate Therapaenis dell’antica Grecia. Nel XVII secolo, il matematico e filosofo René Descartes esplorò per primo il concetto di automi e di intelligenza non umana. La rivoluzione industriale del XIX secolo ha dato poi la prima vera spinta verso l’interesse per l’automazione dei compiti.
Le basi dell’IA sono state gettate però solo a metà del XX secolo. Alan Turing, un matematico britannico, propose l’omonimo test nel 1950 per valutare la capacità di una macchina di avere un comportamento intelligente indistinguibile da quello umano. Il termine “intelligenza artificiale” è stato comunque coniato per la prima volta da McCarthy nel 1955, che in seguito organizzò la Dartmouth Conference nel 1956, segnando la nascita dell’IA come campo di studio.
Gli anni ’50 e ’60 hanno visto lo sviluppo da parte di Newell, Simon and Shaw dei primi programmi di intelligenza artificiale (come Logic Theorist e General Problem Solver). Questi programmi avevano l’obiettivo di risolvere problemi teorici, geometrici o per giocare a scacchi. I sistemi più esperti, progettati su regole rivolte ad emulare l’esperienza umana, hanno guadagnato invece popolarità negli anni ’70.
Le alte aspettative e la limitata potenza computazionale hanno portato a delusioni, con conseguente periodo noto tra gli anni ’70 ed ’80, come “inverno dell’IA” in cui i finanziamenti e l’interesse per la ricerca sull’IA sono diminuiti considerevolmente. Negli anni ’90 i progressi nell’apprendimento automatico, nelle reti neurali e nella potenza computazionale hanno contribuito a una rinascita dell’interesse per l’IA. I sistemi esperti sono stati sostituiti da tecniche più robuste e applicazioni come il riconoscimento vocale e l’elaborazione delle immagini. Nel 1997 Deep Blue di IBM ha sconfitto il campione del mondo di scacchi Garry Kasparov, mostrando il potenziale dell’IA in giochi strategici complessi.
Gli anni 2000 hanno visto uno spostamento verso approcci di apprendimento automatico (c.d. “Machine Learning/AI”), alimentati da grandi set di dati e miglioramenti negli algoritmi. L’apprendimento profondo, un sottocampo dell’apprendimento automatico, ha acquisito la ribalta negli anni 2010, portando a scoperte nel riconoscimento delle immagini, nell’elaborazione del linguaggio naturale e in altre applicazioni di intelligenza artificiale. Nel 2012, Alex Net Ha vinto il concorso ImageNet, mostrando la potenza delle reti neurali profonde nel riconoscimento delle immagini. I “Transformers”, introdotti nel 2017, hanno rivoluzionato i compiti di elaborazione del linguaggio naturale. OpenAI GPT-3, rilasciato nel 2020, ha dimostrato un’impressionante capacità di generazione di testi (c.d. “GenAI”).
Campi di applicazioni pratiche dell’IA
Le diverse applicazioni dell’IA in tutti i settori, mostrano come le aziende sfruttani l’intelligenza artificiale per migliorare i servizi, automatizzare i processi e creare esperienze utente più personalizzate ed efficienti.
L’algoritmo di ricerca di Google utilizza l’intelligenza artificiale per comprendere l’intento dell’utente e fornire risultati di ricerca pertinenti in servizi come YouTube, Google Maps e Google Play. L’assistente virtuale di Amazon, Alexa, utilizza l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per comprendere e rispondere ai comandi vocali dell’utente. Amazon impiega anche motori di raccomandazione basati sull’intelligenza artificiale per suggerire prodotti agli utenti in base alla loro cronologia di navigazione e di acquisto. Facebook utilizza l’intelligenza artificiale per la moderazione dei contenuti, identificando e rimuovendo contenuti inappropriati. Inoltre, la tecnologia di riconoscimento facciale viene impiegata per taggare le persone nelle foto. Microsoft offre una suite di servizi di intelligenza artificiale per il riconoscimento vocale e la comprensione del linguaggio.
La funzione Autopilot di Tesla utilizza l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico per la guida semi-autonoma. Il sistema elabora i dati di telecamere e sensori per navigare, controllare la velocità e prendere decisioni di guida. Uber impiega l’intelligenza artificiale per prezzi dinamici, adeguando le tariffe in base alla domanda in tempo reale. Gli algoritmi di intelligenza artificiale ottimizzano anche la pianificazione del percorso, considerando fattori come le condizioni del traffico e l’orario di arrivo stimato.
L’intelligenza artificiale Watson di IBM viene utilizzata nell’assistenza sanitaria per compiti come l’analisi delle cartelle cliniche, l’assistenza nelle diagnosi e la suggerita di opzioni di trattamento. Watson aiuta gli operatori sanitari a prendere decisioni più informate sulla base di una grande quantità di dati medici.
Netflix utilizza algoritmi di intelligenza artificiale per analizzare le abitudini e le preferenze di visualizzazione degli utenti. Il sistema di raccomandazione suggerisce film e programmi TV su misura per i gusti individuali, migliorando l’esperienza complessiva dell’utente.
La questione etica dell’IA
Le considerazioni etiche, lo sviluppo responsabile dell’IA e l’esplorazione in corso di sistemi di intelligenza artificiale spiegabili e trasparenti sono diventati aspetti cruciali della ricerca e dell’implementazione dell’IA. Di seguito alcuni degli ambiti di discussione più rilevanti dal punto di vista etico:
- I sistemi di intelligenza artificiale possono ereditare e perpetuare i pregiudizi presenti nei dati su cui sono addestrati, portando a risultati discriminanti per alcuni gruppi (di tipo demografico, di orientamento sessuale, religioso o altro)
- Molti algoritmi di intelligenza artificiale, in particolare le reti neurali profonde, sono spesso considerati “scatole nere” che rendono difficile capire come arrivano a decisioni specifiche. Vi sono quindi dubbi su trasparenza e spiegabilità delle decisioni prese
- I sistemi di intelligenza artificiale spesso elaborano grandi quantità di dati personali, sollevando preoccupazioni su come tali dati vengono utilizzati, archiviati e condivisi (Privacy)
- Più i sistemi di intelligenza artificiale diventano autonomi, più sorgono problemi riguardanti la responsabilità per le loro azioni, specialmente in situazioni in cui le decisioni hanno conseguenze significative
- La crescente automazione dei compiti da parte dell’IA può portare a spostamenti di posti di lavoro, causando sfide economiche e sociali
- Determinare chi è responsabile delle azioni dei sistemi di intelligenza artificiale, specialmente in scenari complessi del mondo reale, pone delle sfide
Affrontare queste sfide etiche richiede la collaborazione tra ricercatori, responsabili politici, parti interessate del settore e il pubblico. Lo sviluppo di quadri etici, la garanzia della trasparenza e l’incorporazione di diverse prospettive nello sviluppo dell’IA sono misure essenziali per mitigare le preoccupazioni etiche associate all’IA.
Il futuro dell’IA
Il futuro dell’AI offre possibilità entusiasmanti e potenziale trasformativo in vari settori. Mentre è difficile prevedere con certezza cosa ci aspetta, diverse tendenze e direzioni forniscono approfondimenti sulla potenziale traiettoria dell’AI nei prossimi anni.
Sicuramente dobbiamo aspettarci continui progressi negli algoritmi di apprendimento automatico, in particolare nell’apprendimento profondo, nell’apprendimento di rinforzo e nell’apprendimento di trasferimento. Questi miglioramenti contribuiranno a modelli di intelligenza artificiale più accurati ed efficienti. L’IA svolgerà un ruolo ancor più rilevante nell’assistenza sanitaria, assistendo nelle diagnosi mediche, nella scoperta di farmaci, nei piani di trattamento personalizzati e nell’ottimizzazione delle operazioni sanitarie. È probabile che il monitoraggio remoto dei pazienti e la telemedicina guidata dall’IA diventino più prevalenti. Anche lo sviluppo e l’implementazione di sistemi autonomi, tra cui auto a guida autonoma, droni e robot, dovrebbero aumentare così come le tecnologie PNL che consentiranno una comprensione e una generazione del linguaggio più sofisticate. È probabile che l’IA venga sempre più utilizzata per affrontare sfide globali come il cambiamento climatico ad esempio per l’ottimizzazione del consumo di energia, la previsione di disastri naturali e negli sforzi di monitoraggio e conservazione dell’ambiente. Il futuro vedrà probabilmente una maggiore collaborazione tra i sistemi di intelligenza artificiale e gli esseri umani, con l’IA che fungerà da strumento per migliorare le capacità umane piuttosto che sostituirle completamente.
Più le tecnologie di intelligenza artificiale diventeranno pervasive, più i governi e le organizzazioni dovranno implementare e perfezionare i regolamenti per garantire l’uso etico, la protezione della privacy e lo sviluppo responsabile dell’IA. E’ proprio in questo contesto l’emissione del recente EU AI Act. L’evoluzione dell’IA dipenderà inoltre dagli sforzi collaborativi di ricercatori, responsabili politici, leader del settore eLa società più ampia per superare queste sfide e sbloccare il pieno potenziale dell’intelligenza artificiale in modo responsabile e vantaggioso.
