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Intelligenza artificiale, limiti e capacità

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Intelligenza artificiale, limiti e capacità

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L'intelligenza artificiale è una disciplina appartenente all'informatica che studia i fondamenti teorici, le metodologie e le tecniche che consentono la progettazione di sistemi hardware e sistemi di programmi software capaci di fornire all'elaboratore elettronico prestazioni che, a un osservatore comune, sembrerebbero essere di pertinenza esclusiva dell’intelligenza umana.
Non esiste, però, ancora una definizione universalmente accettata perché l’AI (dall’inglese Artificial Intelligence) è un settore estremamente recente e in fortissima evoluzione.

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Intelligenza Artificiale debole e forte: cosa sono e in cosa si distinguono

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Intelligenza Artificiale debole e forte: cosa sono e in cosa si distinguono

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Prendendo come base di partenza il funzionamento del cervello umano, una Intelligenza Artificiale dovrebbe saper compiere alcune azioni/funzioni tipiche dell’uomo:

1. – agire umanamente (cioè in modo indistinto rispetto ad un essere umano);

2. – pensare umanamente (risolvendo un problema con funzioni cognitive);

3. – pensare razionalmente (sfruttando cioè la logica come fa un essere umano);

4. – agire razionalmente (avviando un processo per ottenere il miglior risultato atteso in base alle informazioni a disposizione, che è ciò che un essere umano, spesso anche inconsciamente, fa d’abitudine).

Queste considerazioni sono di assoluta importanza perché permettono di classificare l’AI in due grandi “filoni” di indagine/ricerca/sviluppo in cui per altro la comunità scientifica si è trovata concorde, quello dell’AI debole e dell’AI forte.

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A) Intelligenza Artificiale debole (weak AI)

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A) Intelligenza Artificiale debole (weak AI)

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Identifica sistemi tecnologici in grado di simulare alcune funzionalità cognitive dell’uomo senza però raggiungere le reali capacità intellettuali tipiche dell’uomo.

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B) Intelligenza Artificiale forte (strong AI)

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B) Intelligenza Artificiale forte (strong AI)

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In questo caso si parla di “sistemi sapienti” (alcuni scienziati si spingono a dire addirittura “coscienti di sé”) che possono quindi sviluppare una propria intelligenza senza emulare processi di pensiero o capacità cognitive simili all'uomo ma sviluppandone una propria in modo autonomo.

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si tratta di algoritmi matematici attraverso i quali si permette alle macchine di apprendere in modo che possano poi svolgere un compito o una attività senza che siano preventivamente programmati. In altre parole, si tratta di algoritmi che servono ad “allenare” l’AI in modo che imparando, correggendo gli errori, allenando sé stessa possa poi svolgere autonomamente un compito/attività. Ciò che caratterizza il Machine Learning è quindi il “modello di apprendimento” ed è proprio in base a questi modelli che si può fare una sorta di classificazione degli algoritmi:                                                 – con supervisione didattica (apprendimento mediante esempi di input e di output per far capire all’AI come deve comportarsi);                                          – senza supervisione didattica (apprendimento mediante analisi dei risultati: in questo caso gli algoritmi capiscono come agire senza dati di input o output ma mappando i risultati di determinate azioni e compiti che saranno chiamati a svolgere);                                                                                                           – reinforcement learning (apprendimento “meritocratico”: l’AI viene premiata quando raggiunge gli obiettivi, i risultati, esegue un’azione, ecc. In questo modo impara quali sono le azioni corrette e quelle errate).

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In questo caso parliamo di modelli di apprendimento ispirati alla struttura ed al funzionamento del cervello biologico e, quindi, della mente umana. Se il Machine Learning può essere definito come il modello algoritmico che “allena” l’AI, il Deep Learning è l’algoritmo che permette di emulare la mente dell’uomo. In questo caso, però, il modello matematico da solo non basta, il Deep Learning necessita – oltre agli algoritmi – di reti neurali artificiali  e di una capacità computazionale molto potente capace di “reggere” differenti strati di calcolo e analisi (che è quello che succede con le connessioni neurali del cervello umano).

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Oggi l’intelligenza artificiale possiede numerosi impieghi nei più vasti settori. Basti pensare agli assistenti vocali come Siri, Google Now e Cortana, oppure la possibilità di prevedere i bisogni degli acquirenti dei sistemi di advertising più potenti in circolazione (Facebook, Google).
Questi infatti, tra le tante cose, sono in grado di geolocalizzare l’utente tramite GPS dello smartphone e incrociare gli spostamenti con la presenza di attività commerciali, le quali sfruttando queste tecnologie possono indirizzare pubblicità mirate ai consumatori.
Si possono poi annoverare tanti altre possibilità: la domotica, che altro non è che l’automatizzazione di processi volti a mantenere in efficienza una abitazione; oppure la creazione di chatbot per il servizio clienti; così come in ambito TLC in cui l’intelligenza artificiale viene utilizzata nell’ambito del traffico voce per individuare frodi telefoniche, sia nel mercato dei dati per rilevare attacchi informatici e contribuire alla cyber security.
Oggi lo sviluppo e la ricerca in questo ambito hanno già raggiunto livelli altissimi, è quindi plausibile immaginare un futuro in cui queste tecnologie avranno preso piede in maniera sempre più avanzata.

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Nelle opere di fantascienza l'intelligenza artificiale è un tema ricorrente, come semplice elemento narrativo o come argomento centrale della storia. Generalmente è presentata sotto forma di computer avanzati, robot o androidi. Il tema è spesso legato a quello classico della ribellione della macchina, in cui un computer si rivolta contro gli esseri umani che l'avevano costruito.

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Presentata al Web Summit di Lisbona l ultima versione di Sophia - sottotitoli in italiano.mp4