{"id":5900,"date":"2022-12-14T12:47:34","date_gmt":"2022-12-14T11:47:34","guid":{"rendered":"https:\/\/techgoggler.com\/it\/?p=5900"},"modified":"2022-12-16T15:59:55","modified_gmt":"2022-12-16T14:59:55","slug":"intelligenza-artificiale-prossima-rivoluzione-tecnologica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/techgoggler.com\/it\/intelligenza-artificiale-prossima-rivoluzione-tecnologica\/","title":{"rendered":"Intelligenza artificiale: la prossima rivoluzione tecnologica?"},"content":{"rendered":"

Dallo sviluppo di auto a guida autonoma alla proliferazione di assistenti intelligenti come Siri e Alexa, percepiamo che l’intelligenza artificiale \u00e8 una parte crescente della nostra vita quotidiana. Sappiamo anche che molte aziende tecnologiche di vari settori stanno investendo nell’intelligenza artificiale, nella convinzione che essa sar\u00e0 LA <\/strong>tecnologia dominante nei prossimi anni.<\/p>\n

Cos’\u00e8 l’intelligenza artificiale?<\/h2>\n

Premesso che ogni definizione di IA comporta delle criticit\u00e0 – come ci aspettiamo del resto per il fatto stesso di parlare di intelligenza <\/em>– potremmo dire che l’intelligenza artificiale \u00e8 una branca dell’informatica che si occupa della costruzione di macchine in grado di eseguire compiti che normalmente richiedono l’intelligenza umana.<\/p>\n

Meno di un decennio dopo aver aiutato le forze alleate a vincere la seconda guerra mondiale decifrando la macchina nazista di crittografia Enigma<\/a>, il matematico Alan Turing<\/strong> pose una semplice domanda: “Le macchine possono pensare?<\/strong>”\u00a0<\/p>\n

L’articolo di Turing del 1950 “Computing Machinery and Intelligence” e il suo successivo test di Turing<\/a> stabilirono le basi dell’IA.\u00a0<\/p>\n

Il test di Turing<\/h2>\n

Turing nel suo articolo propone un gioco, chiamato “gioco dell’imitazione”. Abbiamo 3 persone, A (un uomo), B (una donna) e una terza persona C che deve indovinare attraverso una serie di domande chi sia l’uomo e chi la donna.<\/p>\n

C pu\u00f2 porre le domande solo via chat (o dattiloscritte, vista l’epoca dell’articolo) e, nel gioco, A ha il compito di ingannare C mentre B quello di aiutarlo. Supponiamo che C individui chi \u00e8 l’uomo nel 60% delle partite.<\/p>\n

Ora, dice Turing, sostituiamo a A una macchina e continuiamo lo stesso gioco. Se, al termine del gioco, C avr\u00e0 smascherato l’uomo (ovvero la macchina) con la stessa percentuale di successo, allora la macchina dovrebbe essere considerata intelligente. Infatti, sostiene Turing, essa \u00e8 risultata indistinguibile da un essere umano.<\/p>\n

Questa \u00e8 la sfida che Alan Turing ci ha consegnato. Nonostante le numerose confutazioni e varianti correttive che sono state proposte negli anni, il test rimane la pietra angolare dell’intelligenza artificiale e l’incipit di tutte le domande che ancora oggi ci poniamo.<\/p>\n

Simplicisticamente possiamo concludere dunque che l’IA \u00e8 la branca dell’informatica che mira a rispondere affermativamente alla domanda di Turing. \u00c8 lo sforzo di replicare o simulare l’intelligenza umana nelle macchine. <\/p>\n

Il futuro dell’IA<\/h2>\n

I costi computazionali e infrastrutturali dietro l’intelligenza artificiale sono molto alti. Questo avrebbe costituito un serie limite al suo sviluppo se non ci fosse stata la legge di Moore<\/a>. Essa, come noto, da quando fu enunciata nel 1965 da Gordon Moore<\/a>, si \u00e8 rivelata estremamente precisa: ogni 2 anni le capacit\u00e0 di calcolo dei microprocessori raddoppiano e il loro costo diminuisce.<\/p>\n

Sebbene molti esperti ritengano che il trend della legge di Moore non sar\u00e0 pi\u00f9 sostenibile nei prossimi anni, essa ha avuto un impatto fondamentale sulle moderne tecniche di intelligenza artificiale. Senza di essa, l’intelligenza artificiale sarebbe fuori questione, finanziariamente parlando. <\/p>\n

Sfruttando questa crescita esponenziale delle capacit\u00e0 di calcolo e i costi via via decrescenti, i progressi compiuti dall’intelligenza artificiale in una variet\u00e0 di settori sono stati molto importanti negli ultimi anni. E il potenziale per un impatto ancora maggiore nei prossimi decenni sembra quasi inevitabile.<\/p>\n

I quattro tipi di intelligenza artificiale<\/h2>\n

L’IA pu\u00f2 essere suddivisa in quattro categorie, in base al tipo e alla complessit\u00e0 dei compiti che un sistema \u00e8 in grado di eseguire. Ad esempio, il filtraggio automatico dello spam rientra nella classe pi\u00f9 basilare dell’IA, mentre macchine in grado di percepire i pensieri e le emozioni delle persone farebbero parte di un sottoinsieme della IA completamente diverso.<\/p>\n

Quali sono i quattro tipi di intelligenza artificiale?<\/h2>\n
    \n
  • Macchine reattive: in grado di percepire e reagire al mondo che ha di fronte mentre svolge compiti limitati;<\/li>\n
  • IA a memoria limitata: in grado di memorizzare dati e previsioni passate per informare le previsioni di ci\u00f2 che potrebbe venire in futuro;<\/li>\n
  • IA psicologica: in grado di prendere decisioni basate sulle sue percezioni di come gli altri sentono e prendono decisioni;<\/li>\n
  • IA autoconsapevole: in grado di operare con coscienza a livello umano e comprendere la propria esistenza.<\/li>\n<\/ul>\n

    Le macchine reattive<\/h2>\n

    Una macchina reattiva segue i principi pi\u00f9 basilari dell’IA e, come suggerisce il nome, \u00e8 in grado di utilizzare la sua intelligenza solo per percepire e reagire al mondo di fronte a lei. Una macchina reattiva non ha memoria e, di conseguenza, non pu\u00f2 fare affidamento sulle esperienze passate per informare il processo decisionale in tempo reale.<\/p>\n

    Avere questa percezione “diretta” del mondo, significa che le macchine reattive sono progettate per completare solo un numero limitato di compiti specializzati. Aver confinato la macchina entro questa ristretta visione del mondo, tuttavia, non deve essere visto come un limite. Significa invece che questo tipo di IA sar\u00e0 pi\u00f9 affidabile e deterministica – reagir\u00e0 ogni volta allo stesso modo agli stessi stimoli.<\/p>\n

    Un famoso esempio di macchina reattiva \u00e8 Deep Blue<\/a>. Essa fu progettata da IBM nel 1990 come un supercomputer per giocare a scacchi e, nel 1996, sconfisse il grande maestro internazionale e campione del mondo Gary Kasparov in una partita singola. Nel 1997 Deep Blue sconfisse Kasparov anche in torneo con il punteggio di 3,5 a 2,5.<\/p>\n