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1956: La Nascita dell'Intelligenza Artificiale

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1956: La Nascita dell'Intelligenza Artificiale

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La conferenza di Dartmouth rappresenta ufficialmente la nascita dell'intelligenza artificiale come campo di studio. Qui, John McCarthy coniò il termine 'intelligenza artificiale'.

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Sviluppato da Joseph Weizenbaum, ELIZA è uno dei primi programmi in grado di imitare il linguaggio umano, rappresentando un significativo passo avanti nella comprensione dell'intelligenza artificiale.

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Questo periodo ha visto una significativa riduzione dei finanziamenti e dell'interesse per l'IA, a causa delle aspettative non realizzate. Molti progetti furono interrotti.

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1988: La Rinascita dell'IA - Ricerca sulle Reti Neurali

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1988: La Rinascita dell'IA - Ricerca sulle Reti Neurali

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Con il rinnovato interesse verso le reti neurali, si apre un periodo di ottimismo e sviluppo per l'intelligenza artificiale, portando a progressi significativi in vari campi.

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Deep Blue, creato da IBM, diventa il primo computer a battere il campione mondiale di scacchi Garry Kasparov, dimostrando le capacità di calcolo e strategia dell'IA.

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Dopo aver parlato degli anni '50 e dell'inizio di quella che possiamo definire la storia dell'intelligenza artificiale , ora analizziamo i due decenni successivi, gli anni '60 e '70, per scoprire tutti i segreti dell'AI, dalle origini fino ad oggi.

Anni 50: dove eravamo rimasti

Nell'articolo Storia dell'intelligenza artificiale: da Alan Turing a John McCarthyabbiamo delineato i primi passi mossi nello sviluppo Intelligenza Artificiale partendo dall'origine dell'espressione "intelligenza artificiale AI".

Il primo ad utilizzarla fu l'assistente universitario di matematica John McCarthy nel 1956, in occasione di un convegno che si sarebbe tenuto al Dartmouth College in quell'anno e per il quale era necessario trovare una terminologia specifica per differenziare questo campo di ricerca dalla già nota cibernetica.

Così, nel documento con le proposte per la conferenza, compare per la prima volta l'espressione "IA intelligenza artificiale", che da quel momento in poi avrebbe etichettato questa complessa area di ricerca.

Oltre a John McCarthy,sono due le figure che si sono distinte in questo decennio per aver portato novità e innovazione all'AI: Alan Turing e Arthur Samuel.

Alan Turing è noto per aver ideato un test che si poneva l'obiettivo di paragonare la "mente artificiale" a quella umana, conosciuto appunto come " Test di Turing " o "Imitation game".

Arthur Samuel, informatico statunitense, sull'onda del forte entusiasmo per l'evoluzione tecnologica generata dalla conferenza di Dartmouth, nel 1959, invece, realizzò il suo "giocatore di dama", un programma ideato affinché si auto-migliorasse fino a superare le abilità del creatore.

Inventò, inoltre, il termine " machine learning " per dare un nome alle sue innovazioni tecnologiche nel campo dell'apprendimento automatico.

Gli anni '50, densi di cambiamenti e novità, si concludono con il riconoscimento dell'artificial intelligence come campo di ricerca indipendente, dando vita così a una nuova definizione di tecnologia e ponendo le basi per le numerose evoluzioni che seguiranno nei decenni successivi.

La storia dell'AI: le premesse

Già Arthur Samuel, a fine anni '50, con l'invenzione del termine "machine learning" aveva identificato due approcci distinti: quello della rete neurale e quello specifico.

Il primo, l'approccio della rete neurale, approda allo sviluppo di macchine ad apprendimento automatico per impiego generale attraverso una rete di commutazione connessa casualmente, a seguito di una routine di apprendimento basata su azioni e ricompense: le azioni influenzano non solo la ricompensa immediata ma anche gli input, le azioni e le ricompense successive .

L'approccio specifico , invece, come dice il nome, ha come obiettivo la riproduzione dell'equivalente di una rete altamente organizzata progettata per imparare solo alcune attività specifiche : è attraverso la supervisione e la riprogrammazione che raggiunge la massima efficienza dal punto di vista computazionale.

Ma cosa sono le reti neurali? Nel libro Intelligenza artificiale. Guida al futuro prossimo Jerry Kaplan le definisce "specchi della loro stessa esperienza. In questo senso, esse non 'imparano a fare qualcosa' nel senso comunemente espresso da questa frase [...]. Piuttosto, esse assomigliano a imitatori incredibilmente talentuosi, capaci di trovare le correlazioni e a rispondere ai nuovi input come se dicessero 'questo mi ricorda di...' e, nel fare ciò, di imitare le migliori strategie 'distillandole' da un gran numero di esempi".

Spiega, inoltre, come sia paradossale che l'uomo conosca ogni dettaglio del cervello mentre abbia molte meno informazioni relative alla struttura: "in altre parole, sappiamo poco di come il cervello è cablato (metaforicamente parlando), ed è precisamente questa l'area di interesse dei ricercatori di IA che cercano di costruire reti neurali".

Anni '60: il machine learning

L' invenzione del machine learning risale al 1943, quando Warren McCullock e Walter Pitts si accorsero che il cervello "nonostante fosse una massa morbida, umida e gelatinosa, le segnalazioni in esso sono digitali e, per la precisione, binarie" (Kaplan, 2017).

Tuttavia, al momento della scoperta, i computer programmabili erano ancora sconosciuti, perciò i due studiosi non pensarono di utilizzarlo in tal senso.

In seguito, a raccogliere la loro eredità e proseguire il percorso, fu lo psicologo Frank Rosenblatt con Perceptron, un dispositivo elettronico in grado di mostrare capacità di apprendimento.

Dopo un primo periodo di entusiasmo, però, queste ricerche subirono un'interruzione, riacquistando nuovamente rilevanza solo negli anni '80 , quando vennero sviluppate le prime reti neurali non lineari.

Ma l'AI machine learning cos'è? Secondo la definizione di machine learning (ML), è quel processo attraverso cui i computer sviluppano la capacità di apprendere continuamente dagli input che gli vengono forniti (attraverso il riconoscimento di modelli di machine learning) e ad effettuare previsioni in base ad essi, senza essere programmati specificatamente per farlo.

Rientra nell'area dell'intelligenza artificiale in quanto automatizza in modo efficiente il processo di costruzione di modelli analitici e consente alle macchine di adattarsi a nuovi scenari in modo autonomo , attraverso l'utilizzo di algoritmi di machine learning (machine learning algorithms).

ELIZA: Uno Tra I Primi Chatbot Della Storia

Gli anni '60, dunque, si caratterizzano per un forte entusiasmo nei confronti dell'IA; non a caso proprio in questi anni vennero realizzati sistemi intelligenti in grado di risolvere (semplici) "problemi", dalle inferenze a basilari problemi di geometria. Un esempio di ciò è ELIZA, chatbot inventato nel 1966 da Weizenbaum che, rispondendo al paziente con domande ottenute dalla riformulazione delle affermazioni del paziente stesso, simulava in maniera parodica il lavoro di un terapeuta.

Sebbene il programma intelligente procedeva analizzando e sostituendo semplici parole chiave in frasi preconfezionate, ELIZA fu fondamentale per dimostrare che la nascente tecnologia poteva fare cose che fino a quel momento erano ritenute impensabili.

Anni '70: i sistemi esperti

1. base di conoscenza (knowledge base): comprende tutte le informazioni che il sistema utilizza per fornire una risposta ad un problema. Si tratta della repository in cui le informazioni vengono memorizzate e che permettono al sistema di funzionare;

2. motore inferenziale : oltre alle informazioni generali, all'interno della knowledge base si trovano anche quelle relative al funzionamento di essa, ovvero quelle che al verificarsi di una determinata situazione, indicano come sarà seguita una specifica regola. Questa è di fatto la componente software che, analizzando ed elaborando le informazioni contenute nella base di conoscenza, capisce il problema e propone una soluzione;

3. interfaccia utente : è grazie all'interfaccia che l'utente può accedere e sfruttare il motore inferenziale. Per questo l'utente può inserire una domanda e riceve di conseguenza una risposta relativa alle informazioni inserite nel sistema.

I limiti degli anni '70

Le premesse per gli anni '80 sono state poste e si rivelerà un decennio ricco di innovazioni.

Ma siamo ancora agli inizi della complessa storia dell'intelligenza artificiale che ci porterà a conoscere tutte le principali scoperte che hanno portato l' AI ad essere quella che conosciamo oggi.

Fonti: Jerry Kaplan, Intelligenza artificiale. Guida al futuro prossimo, 2017

Vuoi sapere cosa succede negli anni '80? Leggi il nostro articolo per scoprirlo!

Se ti sei perso l'inizio della storia dell'intelligenza artificiale: Gli anni '50: da Alan Turing a John McCarthy

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Machine learning e sistemi esperti: storia dell'intelligenza artificiale

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Dopo John McCarthy e Arthur Samuel arrivano le novità degli anni 60-70: prosegue il viaggio di Pigro nella storia dell'intelligenza artificiale.

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Watson di IBM dimostra le capacità di elaborazione del linguaggio naturale e di apprendimento dell'IA vincendo contro campioni umani nel famoso gioco a quiz.

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AlphaGo di DeepMind batte il campione del mondo di Go, Lee Sedol, in un evento storico che mette in evidenza le avanzate capacità di apprendimento e strategia dell'IA.

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2020: GPT-3 - Una Nuova Era per il Linguaggio Naturale

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2020: GPT-3 - Una Nuova Era per il Linguaggio Naturale

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OpenAI introduce GPT-3, il più potente algoritmo di linguaggio naturale fino ad ora, apre nuove strade nella generazione di testo, traduzione e molto altro.

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L'attenzione si sposta verso lo sviluppo di IA etiche e responsabili, con grandi discussioni sui diritti digitali, la privacy e il bias algoritmico.

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Mentre continuano le innovazioni, l'IA viene sempre più vista come strumento di collaborazione umano-intelligenza artificiale, aprendo scenari inesplorati per il futuro.

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E' morto Luigi Pagliarini, professore all'Accademia di belle Arti di Macerata di Teoria della Percezione e Psicologia della Forma, Semiologia del Corpo, Psicologia dei consumi culturali. Lo annuncia, "con grandissimo dolore", l'Accademia stessa. Malato da tempo, si è spento oggi a 60 anni nella sua abitazione di Pescara.
"Uomo colto e visionario, Luigi Pagliarini ha dedicato la sua vita all'arte e all'insegnamento. Ha segnato, con il suo vivere l'Accademia, una traccia indelebile della sua generosità intellettuale e della sua incredibile forza creatrice di movimenti culturali d'esempio per tutta la comunità accademica, studenti e docenti" ricorda la direttrice Rossella Ghezzi, citando anche il suo "Manifesto per un'arte corale", pubblicato nel 2020.
Pagliarini era neuropsicologo di formazione, artista impegnato dai primi anni '90 nella software art e robotica d'arte. Ha anche insegnato Design presso l'Isia di Pescara ed è stato Consultant Professor presso il Playware della Danish Technical University dove si è occupato di Robots and Dynamic Agents Interfaces Design. In passato, ha collaborato a diversi progetti con realtà quali Lego Group, Sony e Real World Records.
È stato fondatore e direttore del Pescara Electronic Artists Meeting; direttore artistico di Ecoteca; curatore della sezione di Robo[art] del Robotsatplay Festival in Danimarca; inventore e fondatore di RoboCup Junior e ha pubblicato su libri, riviste, webzines, su atti di congressi e conferenze internazionali.
Era membro del comitato editoriale del Journal of Artificial Life and Robotics, del comitato editoriale della Rivista di Psicologia dell'Arte, membro del Comitato Scientifico della Conferenza Internazionale Psychology-Based Technologies e membro direttivo di APEXperience. Ha esposto i suoi lavori in diversi musei e pubblicato su libri, riviste e congressi. Il suo lavoro è stato riportato sulla stampa in tutto il mondo.

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Morto Luigi Pagliarini, artista e pioniere della robotica - Notizie - Ansa.it

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E' morto Luigi Pagliarini, professore all'Accademia di belle Arti di Macerata di Teoria della Percezione e Psicologia della Forma, Semiologia del Corpo, Psicologia dei consumi culturali. Lo annuncia, "con grandissimo dolore", l'Accademia stessa. (ANSA)

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Immagine AI

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Un nuovo sistema di pensare e raggiungere traguardi nuovi: nasce così L'Intelligenza Artificiale

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Un nuovo sistema di pensare e raggiungere traguardi nuovi: nasce così L'Intelligenza Artificiale

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2023: le sfide etiche, tecnologiche e normative dell' IA

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2023: le sfide etiche, tecnologiche e normative dell' IA

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L'anno 2023 ha visto un “impennarsi di creatività” nel settore dell’intelligenza artificiale. I modelli nati negli ultimi tempi, infatti, sono ora in grado di produrre testi, immagini e persino video straordinariamente convincenti, dietro semplice richiesta “umana”.

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L'anno che si è appena concluso ha visto un "impennarsi di creatività" nel settore dell'intelligenza artificiale. I modelli nati negli ultimi tempi, infatti, sono ora in grado di produrre testi, immagini e persino video straordinariamente convincenti, dietro semplice richiesta "umana". Sono passati pochi mesi da quando l'azienda statunitense OpenAI ha varato il suo " DALL-E 2", un modello di apprendimento profondo (deep learning) in grado di produrre immagini a partire da istruzioni testuali. E sono passate solo poche settimane da quando sempre OpenAI ha rilasciato ChatGPT, l'ultimo modello di linguaggio di grandi dimensioni che ha interessato il web con la sua sorprendente eloquenza e coerenza. Vediamo ora cosa ci riserverà il nuovo anno.

Dialogare con un'intelligenza artificiale è sempre più facile: ecco perché inizia una nuova era

Modelli linguistici: verso il GPT-4

Negli ultimi anni si è assistito a uno stillicidio costante di modelli linguistici più grandi e migliori dei precedenti. L'attuale punto di riferimento è il già citato ChatGPT di OpenAI. Questo chatbot di ultima generazione è una versione più elegante e perfezionata di GPT-3, l'Intelligenza Artificiale che ha dato il via ad un'ondata di "imitazioni linguistiche" sorprendenti. E sebbene ChatGPT abbia "conquistato il mondo" negli ultimi tempi, tutti gli occhi sono puntati sulla prossima grande novità: il GPT-4. Secondo gli esperti, il 2023 sarà l'anno in cui prenderà il via la prossima generazione di modelli linguistici di grandi dimensioni. Ed i futuri modelli linguistici potrebbero essere ben più che semplici modelli linguistici. OpenAI è interessata a combinare diverse modalità, come il riconoscimento di immagini o video, con il testo. Ma se prendiamo le capacità di conversazione di ChatGPT e le mescoliamo con la manipolazione delle immagini in un unico modello, otterremo qualcosa di molto più potente, come il poter chiedere a un chatbot cosa c'è in un'immagine o chiedergli direttamente di generare un'immagine. Se il GPT-4 si baserà su questa tecnologia, ci si aspetta una potenza linguistica e di creazione di immagini unica racchiusa in un "solo pacchetto". Combinando le competenze in materia di linguaggio e immagini, l'Intelligenza Artificiale di prossima generazione potrebbe in teoria essere in grado di comprendere meglio entrambe le cose. Ma, naturalmente, c'è un rovescio della medaglia.

Gli studenti "barano" con l'intelligenza artificiale, le nuove sfide per i prof

I problemi irrisolti dei modelli linguistici

I modelli linguistici di nuova generazione erediteranno la maggior parte dei problemi di questa generazione, come l'incapacità di distinguere i fatti dalla finzione e la propensione al pregiudizio (i "sempreverde" bias dell'Intelligenza Artificiale). Nel 2022 abbiamo anche assistito ad un declino dei big del settore.

Le grandi aziende che, storicamente, hanno dominato la ricerca sull'intelligenza artificiale stanno attuando massicci licenziamenti e congelamenti delle assunzioni a causa dell'oscuramento delle prospettive economiche globali.

La ricerca sull'intelligenza artificiale è costosa e le aziende dovranno stare molto attente a scegliere i progetti in cui investire e probabilmente sceglieranno quelli che hanno il potenziale di far loro guadagnare di più, piuttosto che quelli più innovativi, interessanti o sperimentali.

Le mosse di Meta

Questa attenzione ai profitti sta già avendo effetto in Meta, che ha riorganizzato i suoi team di ricerca sull'intelligenza artificiale e ha spostato molti di loro all'interno di team che realizzano diversi prodotti. Ma mentre le Big Tech stringono la cinghia, le nuove e appariscenti start-up che lavorano sull'Intelligenza Artificiale generativa registrano un'impennata di interesse da parte di diversi investitori.

Varie startup ed università potrebbero diventare i centri di gravità per la ricerca in questo campo in continua evoluzione. Negli ultimi anni è emerso anche il potenziale dell'intelligenza artificiale in campo farmaceutico. AlphaFold di DeepMind, un'intelligenza artificiale in grado di prevedere la struttura delle proteine e la "chiave" delle loro funzioni, ha aperto la strada a nuovi tipi di ricerca in biologia molecolare, aiutando i ricercatori a capire come funzionano le malattie e a creare nuovi farmaci per contrastarle. A novembre scorso Meta ha presentato ESMFold, un modello "celere" per la previsione della struttura delle proteine, una sorta di completamento automatico dei protidi che utilizza una tecnica basata su grandi modelli linguistici. DeepMind e Meta hanno prodotto strutture per centinaia di milioni di proteine, incluse tutte quelle conosciute dalla scienza, e le hanno condivise in vasti database pubblici. Professionisti sanitari e produttori di farmaci stanno già beneficiando di queste risorse, che rendono la ricerca di nuove strutture proteiche (quasi) facile come una ricerca sul web. Ma il 2023 potrebbe essere l'anno in cui questo lavoro di base darà davvero i suoi frutti.

Le startup che potranno fare la differenza

È molto probabile che a breve DeepMind presenterà qualcosa di importante nel settore. Ma ci sono centinaia di startup che stanno esplorando modi per utilizzare l'Intelligenza Artificiale per accelerare la scoperta di farmaci e, persino, per progettare tipi di farmaci precedentemente sconosciuti. Attualmente sono in fase di sperimentazione clinica diversi farmaci sviluppati da aziende farmaceutiche che utilizzano l'Intelligenza Artificiale e altri saranno presentati nei prossimi mesi. È possibile che i risultati iniziali di alcuni di essi vengano resi noti l'anno prossimo, consentendo al primo farmaco sviluppato con l'aiuto dell'Intelligenza Artificiale di arrivare sul mercato.

Intelligenza artificiale per lo sviluppo di nuove proteine: a che punto è la ricerca e dove ci porterà

Le sfide regolamentari

Passando al dibattuto profilo regolamentare dell'intelligenza artificiale, l'anno appena iniziato vedrà i legislatori di diversi paesi e istituzioni provvedere alla disciplina del settore. Basti pensare al futuro regolamento europeo sull'Intelligenza Artificiale che, probabilmente, vedrà la luce proprio tra pochi mesi. Quasi certamente il 2023 porterà divieti sulle "pratiche tecnologiche" ritenute dannose per i diritti umani, come i sistemi che assegnano punteggi e classificano le persone in base alla loro affidabilità. Così come l'uso del riconoscimento facciale nei luoghi pubblici, che sarà limitato (o vietato) anche per le forze dell'ordine europee (malgrado le forti resistenze del settore). Negli Stati Uniti, anche la Federal Trade Commission (FTC) sta osservando attentamente il modo in cui le aziende raccolgono i dati e utilizzano gli algoritmi di Intelligenza Artificiale. L'autorità di regolamentazione statunitense citata ha trascorso il 2022 raccogliendo feedback su potenziali regole sul modo in cui le aziende gestiscono i dati e costruiscono gli algoritmi. In Cina, invece, le autorità hanno recentemente vietato la creazione di "deepfake" senza il consenso del soggetto interessato. Tutte queste normative influenzano ed influenzeranno sempre più il modo in cui le aziende tecnologiche costruiscono, utilizzano e vendono le tecnologie di Intelligenza Artificiale.

Conclusioni

Tuttavia, le autorità di regolamentazione devono trovare un difficile equilibrio tra la protezione dei consumatori e la necessità di non ostacolare l'innovazione. L'intelligenza artificiale è un campo che si sta sviluppando in modo fulmineo; la vera sfida sarà quella di mantenere le regole abbastanza precise da essere efficaci, ma non così specifiche da diventare rapidamente obsolete. Se le nuove leggi saranno attuate correttamente, il presente anno potrebbe inaugurare un'era in cui l'Intelligenza Artificiale sarà "legata" ad un maggior rispetto per l'etica e la protezione dei dati personali.

Note

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Il 2023 dell'intelligenza artificiale: le sfide etiche, tecnologiche e normative - Agenda Digitale

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L'intelligenza artificiale scrive sempre meglio la sua irruzione nel mondo dell'arte non ha lasciato indifferenti. Importanti innovazioni sono all'orizzonte anche per il 2023, in particolare sul versante della biologia molecolare e dei modelli linguistici. E aumenteranno, di conseguenza, le sfide normative. Il punto

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Cos'è il Machine Learning? - Gianluca Mauro

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