Come funziona l'intelligenza artificiale ? Aiuta a iniziare dall'inizio. Nell'ottobre del 1950, il tecno-visionario britannico Alan Turing pubblicò sulla rivista MIND un articolo intitolato "Computing Machinery and Intelligence", che dava vita a quella che all'epoca doveva sembrare a molti una fantasia di fantascienza.
"Non possono le macchine compiere qualcosa che dovrebbe essere chiamato pensiero, ma che è molto diverso da ciò che fa l'uomo?" chiese Turing.
Turing pensava che potessero farlo. Inoltre, credeva, fosse possibile creare un software per un computer digitale che gli permettesse di osservare l'ambiente circostante e di imparare cose nuove, dal giocare a scacchi alla comprensione e al parlato del linguaggio umano. E pensava che le macchine alla fine avrebbero potuto sviluppare la capacità di farlo da sole, senza la guida umana. "Possiamo sperare che le macchine finiscano per competere con gli uomini in tutti i campi puramente intellettuali", aveva previsto.
Quasi 70 anni dopo, la visione apparentemente stravagante di Turing è diventata realtà, grazie a progressi monumentali nel campo dell'informatica e della ricerca sull'intelligenza artificiale. L'intelligenza artificiale, comunemente chiamata intelligenza artificiale, offre alle macchine la capacità di apprendere dall'esperienza ed eseguire compiti cognitivi, il tipo di cose che un tempo si pensava fossero riservate all'intelligenza umana.
L’intelligenza artificiale si sta rapidamente diffondendo in tutta la civiltà, dove ha la promessa di fare di tutto, dal consentire alle auto a guida autonoma di spostarsi per le strade alla realizzazione di previsioni più accurate sugli uragani. A livello quotidiano, l’intelligenza artificiale capisce quali annunci mostrarti sul Web e alimenta quei chatbot amichevoli che compaiono quando visiti un sito di e-commerce per rispondere alle tue domande e fornire assistenza clienti. Inoltre, gli assistenti personali basati sull'intelligenza artificiale presenti nei dispositivi domestici intelligenti ad attivazione vocale svolgono una miriade di attività, dal controllo della TV e dei campanelli alla risposta a domande banali e all'aiutarci a trovare le nostre canzoni preferite.
Ma abbiamo appena iniziato. Secondo una previsione del McKinsey Global Institute, man mano che la tecnologia dell'intelligenza artificiale diventa sempre più sofisticata e capace, si prevede che darà un forte impulso all'economia mondiale, creando circa 13 trilioni di dollari di attività aggiuntive entro il 2030.
"L'intelligenza artificiale è ancora in fase iniziale di adozione, ma l'adozione sta accelerando e viene utilizzata in tutti i settori", afferma Sarah Gates, stratega della piattaforma di analisi presso SAS, un'azienda globale di software e servizi che si concentra sulla trasformazione dei dati in intelligence per i clienti.
Contenuto
È ancora più sorprendente, forse, che la nostra esistenza venga silenziosamente trasformata da algoritmi di deep learning che molti di noi capiscono a malapena, se non del tutto, qualcosa di così complesso che persino gli scienziati hanno difficoltà a spiegarlo.
"L'intelligenza artificiale è una famiglia di tecnologie che svolgono compiti che si ritiene richiedano intelligenza se eseguiti dagli esseri umani", spiega Vasant Honavar, professore e direttore dell'Artificial Intelligence Research Laboratory della Penn State University. "Dico 'pensiero' perché nessuno è veramente sicuro di cosa sia l'intelligenza."
Honavar descrive due categorie principali di intelligenza. Esiste un'intelligenza artificiale ristretta, che sta raggiungendo competenze in un dominio strettamente definito, come l'analisi di immagini da raggi X e scansioni MRI in radiologia. L’intelligenza artificiale generale, al contrario, descrive processi di pensiero molto più simili a quelli umani, come la capacità di apprendere qualsiasi cosa e di parlarne. "Una macchina potrebbe essere efficace in alcune diagnosi in radiologia, ma se la chiedi sul baseball, sarebbe incompetente", spiega Honavar. La versatilità intellettuale degli esseri umani "è ancora fuori dalla portata dell'intelligenza artificiale a questo punto."
Secondo Honavar, ci sono due elementi chiave nei modelli di intelligenza artificiale. Uno di questi è la parte ingegneristica, ovvero la costruzione di un programma per computer e di sistemi informatici che utilizzino in qualche modo l’intelligenza. L’altra è la scienza dell’intelligenza, o meglio, come consentire a una macchina di ottenere un risultato paragonabile a quello che otterrebbe un cervello umano, anche se la macchina lo ottiene attraverso un processo molto diverso. Per usare un'analogia, "gli uccelli volano e gli aeroplani volano, ma volano in modi completamente diversi", Honavar. "Anche così, entrambi fanno uso dell'aerodinamica e della fisica. Allo stesso modo, l'intelligenza artificiale si basa sul concetto che esistono principi generali sul comportamento dei sistemi intelligenti."
L'intelligenza artificiale è "fondamentalmente il risultato del nostro tentativo di comprendere ed emulare il modo in cui funziona il cervello e la sua applicazione per fornire funzioni simili al cervello a sistemi altrimenti autonomi (ad esempio droni, robot e agenti)", Kurt Cagle, uno scrittore , data scientist e futurista, fondatore della società di consulenza Semantical, scrive in una email. È anche redattore di The Cagle Report, una newsletter quotidiana sulla tecnologia dell'informazione.
E anche se gli esseri umani non pensano davvero come i computer, che utilizzano circuiti, semiconduttori e supporti magnetici invece delle cellule biologiche per immagazzinare informazioni, ci sono alcuni paralleli interessanti. "Una cosa che stiamo iniziando a scoprire è che le reti a grafo sono davvero interessanti quando si inizia a parlare di miliardi di nodi, e il cervello è essenzialmente una rete a grafo, anche se è possibile controllare la forza dei processi variando la resistenza dei neuroni. prima che scoppi una scintilla capacitiva", spiega Cagle. "Un singolo neurone da solo fornisce una quantità molto limitata di informazioni, ma attiva abbastanza neuroni di diversa intensità insieme e ti ritroverai con uno schema che viene attivato solo in risposta a determinati tipi di stimoli, tipicamente segnali elettrici modulati attraverso i DSP [ovvero l'elaborazione del segnale digitale] che chiamiamo retina e coclea."
"La maggior parte delle applicazioni dell'intelligenza artificiale sono state in domini con grandi quantità di dati", afferma Honavar. Per utilizzare nuovamente l'esempio della radiologia, l'esistenza di ampi database di raggi X e scansioni MRI che sono stati valutati da radiologi umani, rende possibile addestrare una macchina a emulare tale attività.
I sistemi di intelligenza artificiale funzionano combinando grandi quantità di dati con algoritmi intelligenti (serie di istruzioni) che consentono al software di apprendere da modelli e caratteristiche dei dati, come spiega questo manuale SAS sull'intelligenza artificiale.
Nel simulare il modo in cui funziona un cervello, l'intelligenza artificiale utilizza una serie di sottocampi diversi, come osserva il manuale SAS.
Il concetto di intelligenza artificiale risale agli anni ’40 e il termine “intelligenza artificiale” fu introdotto in una conferenza del 1956 al Dartmouth College. Nel corso dei due decenni successivi, i ricercatori hanno sviluppato programmi che permettevano di giocare e di effettuare semplici riconoscimenti di modelli e apprendimento automatico. Lo scienziato della Cornell University Frank Rosenblatt ha sviluppato Perceptron, la prima rete neurale artificiale, che funzionava su un computer IBM da 5 tonnellate (4,5 tonnellate metriche), grande quanto una stanza, alimentato da schede perforate.
Ma è stato solo a metà degli anni ’80 che una seconda ondata di reti neurali più complesse e profonde è stata sviluppata per affrontare compiti di livello superiore, secondo Honavar. All'inizio degli anni '90, un'altra svolta ha consentito all'intelligenza artificiale di generalizzarsi oltre l'esperienza formativa.
Negli anni ’90 e 2000, altre innovazioni tecnologiche – il web e computer sempre più potenti – hanno contribuito ad accelerare lo sviluppo dell’intelligenza artificiale. "Con l'avvento del web, grandi quantità di dati sono diventate disponibili in forma digitale", afferma Honavar. "Il sequenziamento del genoma e altri progetti hanno iniziato a generare enormi quantità di dati di addestramento, e i progressi nell'informatica hanno reso possibile archiviare e accedere a questi dati. Potremmo addestrare le macchine a svolgere compiti più complessi. Non avresti potuto avere un modello di deep learning 30 anni fa, perché non avevi i dati e la potenza di calcolo."
I sistemi di intelligenza artificiale sono diversi, ma correlati alla robotica, in cui le macchine percepiscono l’ambiente, eseguono calcoli e svolgono compiti fisici da sole o sotto la direzione di persone, dal lavoro in fabbrica alla cucina fino all’atterraggio su altri pianeti. Honavar dice che i due campi si intersecano in molti modi.
"Puoi immaginare la robotica senza molta intelligenza, dispositivi puramente meccanici come i telai automatizzati", afferma Honavar. "Ci sono esempi di robot che non sono intelligenti in modo significativo." Al contrario, c'è la robotica in cui l'intelligenza è parte integrante, come nel caso della guida di un veicolo autonomo lungo strade piene di automobili e pedoni guidati da esseri umani.
"È ragionevole sostenere che per realizzare l'intelligenza generale sarebbe necessaria, in una certa misura, la robotica, perché l'interazione con il mondo, in una certa misura, è una parte importante dell'intelligenza", secondo Honavar. "Per capire cosa significa lanciare una palla, devi essere in grado di lanciare una palla."
Le tecnologie di intelligenza artificiale sono diventate silenziosamente così onnipresenti da essere già presenti in molti prodotti di consumo.
"Un numero enorme di dispositivi che rientrano nello spazio dell'Internet delle cose (IoT) utilizzano prontamente una sorta di intelligenza artificiale auto-rinforzante, sebbene un'intelligenza artificiale molto specializzata", afferma Cagle. "Il controllo della velocità è stata una delle prime IA ed è molto più sofisticato quando funziona di quanto la maggior parte delle persone creda. Cuffie che smorzano il rumore. Tutto ciò che ha una capacità di riconoscimento vocale, come la maggior parte dei telecomandi televisivi contemporanei. Filtri per i social media. Filtri antispam. Se espandi l'IA per coprire l'apprendimento automatico, ciò includerebbe anche correttori ortografici, sistemi di consigli testuali, qualsiasi sistema di consigli, lavatrici e asciugatrici, microonde, lavastoviglie, la maggior parte dei dispositivi elettronici domestici prodotti dopo il 2017, altoparlanti, televisori, sistemi di frenatura antibloccaggio, qualsiasi dispositivo elettrico veicolo, moderne telecamere a circuito chiuso La maggior parte dei giochi utilizza reti AI a molti livelli diversi."
Gli strumenti di intelligenza artificiale possono superare gli esseri umani in alcuni ambiti ristretti, proprio come “gli aeroplani possono volare su distanze più lunghe e trasportare più persone di quanto potrebbe fare un uccello”, afferma Honavar. L'intelligenza artificiale, ad esempio, è in grado di elaborare milioni di interazioni sui social media e ottenere informazioni che possono influenzare il comportamento degli utenti, un'abilità che l'esperto di intelligenza artificiale teme possa avere "conseguenze non così buone".
È particolarmente efficace nel dare un senso a enormi quantità di informazioni che travolgerebbero un cervello umano. Questa capacità consente alle società Internet, ad esempio, di analizzare le montagne di dati che raccolgono sugli utenti e di utilizzare le informazioni in vari modi per influenzare il nostro comportamento.
Dato il potenziale dell’intelligenza artificiale di svolgere compiti che prima richiedevano l’intervento umano, è facile temere che la sua diffusione possa lasciare la maggior parte di noi senza lavoro. Ma alcuni esperti prevedono che, sebbene la combinazione di intelligenza artificiale e robotica possa eliminare alcune posizioni, creerà ancora più nuovi posti di lavoro per i lavoratori esperti di tecnologia.
"Quelli più a rischio sono coloro che svolgono compiti di routine e ripetitivi nei settori della vendita al dettaglio, della finanza e della produzione", spiega Darrell West, vicepresidente e direttore fondatore del Center for Technology Innovation presso la Brookings Institution, un'organizzazione di politica pubblica con sede a Washington. un'email. "Ma anche i posti di lavoro dei colletti bianchi nel settore sanitario saranno colpiti e ci sarà un aumento dell'abbandono del lavoro con persone che si sposteranno più frequentemente da un lavoro all'altro.
Verranno creati nuovi posti di lavoro, ma molte persone non avranno le competenze necessarie per quelle posizioni. Il rischio, quindi, è quello di una discrepanza tra domanda e offerta di lavoro, che lascia le persone indietro nella transizione verso un’economia digitale. I paesi dovranno investire più denaro nella riqualificazione professionale e nello sviluppo della forza lavoro man mano che la tecnologia si diffonde. Sarà necessario l'apprendimento permanente in modo che le persone possano aggiornare regolarmente le proprie competenze lavorative."
E invece di sostituire i lavoratori umani, l’intelligenza artificiale potrebbe essere utilizzata per migliorare le loro capacità intellettuali. L’inventore e futurista Ray Kurzweil ha previsto che entro il 2030 l’intelligenza artificiale avrà raggiunto i livelli di intelligenza umani e che sarà possibile avere un’intelligenza artificiale che entrerà nel cervello umano per potenziare la memoria, trasformando gli utenti in ibridi uomo-macchina. Come ha descritto Kurzweil, "Espanderemo le nostre menti ed esemplificheremo queste qualità artistiche che apprezziamo".
Questo è interessanteCagle era presente in un panel ad un convegno di fantascienza diversi anni fa con l'autore David Brin, che ha scritto sul concetto di elevazione, in cui l'intelligenza artificiale verrebbe utilizzata per migliorare le capacità intellettuali della vita senziente non umana come i delfini e le scimmie a livello umano. . "Siamo eticamente preparati a guidare una nuova specie intelligente nell'universo?" chiede Cagle. "Siamo abbastanza a nostro agio con la nostra esistenza da creare altri che ameremo, con cui discuteremo, da cui impareremo e a cui insegneremo?"
