Bisogna capire cosa s’intente con intelligenza artificiale, e quando si tratta invece di disinformazione e usare buzzword impropriamente a fini di marketing.
Da quando la spinta dei nuovi sviluppi ingegneristici ha esteso i campi applicativi e la versatilitร di tecnologie del settore, l’intelligenza artificiale รจ diventata un argomento di tendenza troppo spesso usato a sproposito.
COSA S’INTENDE CON INTELLIGENZA ARTIFICIALE
Iniziamo con chiarire che intelligenza artificiale, รจ un settore di ricerca dell’informatica orientato allo sviluppo di tecnologie che possono rispondere agli input esterni in maniera autonoma e non strettamente meccanica sulla base di un set predefinito di condizioni preimpostate, in maniera analoga a quanto fa il cervello di un organismo biologico (umano o animale).
Per questo motivo un software per potersi definire intelligente deve sostanzialmente rispondere a una o piรน delle seguenti caratteristiche:
- Aver coscienza di sรฉย
- Comprendere l’ambiente che lo circonda
- Pensare razionalmente
- Agire razionalmente
Una delle massime realizzazioni di questo verrebbe coronata qualora si riuscisse a realizzare un’intelligenza artificiale generale (AGI) capace di raggiungere la stessa versatilitร di quella umana; obiettivo che al momento รจ tanto lontano da poter trovare riscontro solo nella letteratura di fantascienza, per non parlare poi della super intelligenza artificiale (ASI) che sarebbe un suo ulteriore step evolutivo; dal momento che in particolare il punto relativo all’autocoscienza giร di per sรฉ, al momento รจ ben lungi dall’essere anche solo vagamente vicino.ย
Per gli altri punti, comunque, con le conoscenze attuali possiamo sviluppare sistemi con caratteristiche intelligenti relative a specifiche categorie di problemi, ciรฒ rientra nelle tecnologie d’intelligenza artificiale ristretta (ANI).
Linea d’evoluzione dell’intelligenza artificiale odierna rispetto all’ASI della fantascienza
TECNOLOGIE IMPIEGATE
Per emulare le capacitร cognitive in un computer ci sono molteplici tecnologie raggruppabili in:
- Automi
- Strutture logiche
- Euristiche
- Reti neurali
- Machine learning
Questi gruppi perรฒ non vanno visti come tra loro isolati e a sรฉ stanti, e in quanto sono solo strumenti tecnici utilizzati “anche” ma “non solo” per la realizzazione d’intelligenze artificiali, e vari contesti applicativi finiscono spesso per sovrapporsi in diversi punti: una rete neurale artificiale รจ, ad esempio, un sistema connessionista costituito da diversi nodi di machine learning, e un automa รจ un sistema dinamico a stati che puรฒ essere strutturato in un numero virtualmente illimitato di modi e rappresentare ogni genere di operazione computazionalmente possibile, dalla piรน banale alla piรน complessa.
Relazione tra AI, DNN, NN, ML, e DS
CATEGORIZZAZIONI IMPROPRIE
Definire se un sistema sia intelligente o meno, non dipende solo dall’utilizzo di una tecnologia appartenente a una delle categorie menzionate, ma dal contesto e il modo in cui vengono impiegate ed operano, poichรฉ tutte le categorie sopra menzionate inglobano tantissime metodologie che possono essere usate nei modi piรน disparati.
Le tecniche di machine learning, ad esempio, vengono comunemente utilizzate nel data mining per classificare dati non strutturati e creare modelli di predizione statistici, ma un modello statistico di per sรฉ ha poco a che fare con l’intelligenza artificiale a meno che non venga inserito all’interno di un contesto piรน elaborato in cui possa rispondere almeno in parte a uno dei 4 punti cardine menzionati sopra.
Aree del cervello coinvolte nella percezione sensoriale.
Unย sistema che tramite reti neurali artificiali impara a riconoscere delle voci o delle immagini a partire da dei campioni iniziali,ย emulando di fatto aree cognitive del cervello deputate a funzioni sensoriali, acquisisce comprensione ambientale, diventando in grado di riconoscere elementi mai trattati prima nello specifico, sulla base dell’esperienza acquisita in fase di training, perciรฒ rientra nella categoria; un sistema che calcola la probabilitร che un prodotto abbia piรน vendite di un altro sulla base delle analisiย effettuate sulle metriche di vendita passate, invece no, in quanto non c’รจ comprensione ambientale, nรจ risposte razionali, ed รจ mera statistica, a meno che ciรฒ non venga inserito in un sistema piรน complesso in grado di ricavare nessi causali dai dati e quindi in un certo senso “capire” l’input elaborato e agire proattivamente di conseguenza.
IL MAGICO MONDO DELLE BUZZWORD
Popolare meme sulla statistica spacciata falsamente per intelligenza artificiale.
La linea di demarcazione di questi aspetti รจ molto poco chiara ai profani, che si trovano travolti in una bolla di confusione dove da un lato si profetizza un improbabile imminente arrivo di Skynet, dall’altro aumentano gli impieghi piรน disparati di essa, e giornalisti devono pubblicare materiale sul tema di tendenza per ragioni di SEO, producendo numerosi articoli scritti la maggioranza delle volte in modo affrettato e di bassa qualitร . Questo clima di forte confusione ha consentito al marketing becero di ri-etichettare spudoratamente come “intelligenza artificiale” sistemi di analisi statistiche, spesso anche banali, cosรฌ da provare ad apparire piรน all’avanguardia e cavalcare il trend, e a statistici ha dato modo di rivendersi anche come “esperti d’intelligenza artificiale”, pur non essendo questo il loro ambito di competenza.
