Intelligenza Artificiale: tra presente e futuro

L’Intelligenza Artificiale (IA) consente alle macchine di imparare dall’esperienza, adattarsi a nuovi input ed eseguire attività simili a quelle umane. La maggior parte degli esempi di intelligenza artificiale di cui si sente parlare oggi, dai computer che giocano a scacchi alle auto a guida autonoma, si basano sull’apprendimento profondo e sull’elaborazione del linguaggio naturale. Utilizzando queste tecnologie, quindi, i computer possono essere addestrati a svolgere compiti specifici elaborando grandi quantità di dati e riconoscendo modelli nei dati stessi.

Ecco allora uno sguardo approfondito sull’intelligenza artificiale, sulla sua storia e sui possibili scenari che potrebbe aprire nel prossimo futuro.

Storia dell’intelligenza artificiale

Il termine intelligenza artificiale fu coniato nel 1956, ma soltanto negli ultimi decenni è diventato popolare grazie agli algoritmi avanzati e alla potenza di calcolo maggiore delle macchine. Le prime ricerche sull’IA negli anni ’50 esplorarono argomenti basilari, come la risoluzione dei problemi. Negli anni ’60, il Dipartimento della Difesa degli Stati Uniti si interessò a questo tipo di sviluppo e iniziò ad addestrare i computer per imitare il ragionamento umano di base. Per esempio, la Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) completò grazie a essa importanti progetti di mappatura stradale negli anni ’70, e produsse assistenti intelligenti nel 2003 (molto prima che Siri, Alexa o Cortana fossero nomi comuni).

Tutto ciò aprì la strada all’automazione e ai metodi di ragionamento che troviamo oggi nei computer. Mentre i film hollywoodiani e i romanzi di fantascienza descrivono l’IA come robot simili a esseri umani che conquistano il mondo, l’attuale stato dell’intelligenza artificiale non è così evoluto e spaventoso; al contrario, l’IA è messa al servizio dell’uomo per fornire vantaggi specifici in ogni settore.

L’intelligenza artificiale funziona combinando grandi quantità di dati con un’elaborazione rapida e iterativa e algoritmi intelligenti, il che consente al software di apprendere automaticamente da modelli o caratteristiche presenti nei dati stessi.

L’intelligenza artificiale è un ampio campo di studio che include molte teorie, metodi e tecnologie, nonché i seguenti principali sottocampi:

• L’apprendimento automatico (o machine learning) automatizza la creazione di modelli analitici. Utilizza metodi provenienti da reti neurali, statistiche, ricerca operativa e fisica per trovare intuizioni nascoste nei dati senza essere programmato esplicitamente per sapere cosa esaminare o cosa concludere.
• La rete neurale è un tipo di apprendimento automatico costituito da unità interconnesse (come i neuroni) che elabora le informazioni rispondendo a input esterni. Il processo richiede più passaggi per trovare connessioni e ricavare significato da dati non definiti.
• L’apprendimento profondo (o deep learning) utilizza enormi reti neurali con molti livelli di unità di elaborazione, sfruttando i progressi nella potenza di calcolo e tecniche di formazione migliorate per apprendere modelli complessi in grandi quantità di dati. Le applicazioni comuni includono il riconoscimento delle immagini e del parlato.
• Il cognitive computing è un sottocampo dell’intelligenza artificiale che mira a un’interazione naturale, simile a quella umana con le macchine. Utilizzando l’intelligenza artificiale e il cognitive computing, l’obiettivo finale è che una macchina simuli i processi umani attraverso la capacità di interpretare immagini e parole e quindi parlare in modo coerente in risposta.
• La visione artificiale (o computer vision) si basa sul riconoscimento di schemi e sull’apprendimento profondo per riconoscere cosa c’è in un’immagine o in un video. Quando le macchine possono elaborare, analizzare e comprendere ciò che “vendono”, sono in grado di acquisire immagini o video in tempo reale e interpretare l’ambiente circostante.
• L’elaborazione del linguaggio naturale o NLP (Natural Language Processing) è la capacità dei computer di analizzare, comprendere e generare il linguaggio umano, compreso il parlato. La fase successiva è l’interazione con il linguaggio naturale, che consente agli esseri umani di comunicare con i computer utilizzando un linguaggio colloquiale e quotidiano per eseguire le attività.

I campi in cui viene applicata

L’intelligenza artificiale può essere applicata nei più svariati settori, facilitando non poco i compiti ai lavoratori umani. Basti pensare al campo della sanità, dove può fornire sussidi ai medici attraverso le letture degli esami diagnostici. Inoltre, l’intelligenza artificiale applicata al settore sanitario potrebbe agire come life coach, ricordando alle persone di prendere le pillole, di fare esercizio fisico e mangiare in modo più sano.

Per quanto riguarda la vendita al dettaglio, l’IA offre consigli personalizzati e discute le opzioni di acquisto con il consumatore. Può anche gestire le scorte e migliorare l’interfaccia dei siti, nel caso di e-commerce.

Nel settore bancario può essere utilizzata per identificare quali transazioni potrebbero essere fraudolente e automatizzare intense attività di gestione di dati, mentre sul piano della produttività e delle grandi industrie può essere applicata per prevedere il carico e la domanda dei clienti.

Ultimo ma certamente non meno importante è il campo della robotica: l’intelligenza artificiale sarà infatti indispensabile per muovere gli automi del futuro, che forniranno assistenza ad anziani e disabili e verranno integrati sempre di più nella vita di ogni giorno per svolgere svariate attività.