Cos’è e come funziona l’intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale ha da tempo lasciato lo spettro della fantascienza per intrufolarsi nelle nostre vite e, sebbene ancora in una fase molto precoce, è chiamata a recitare in una rivoluzione paragonabile a quella generata da Internet. Le sue applicazioni in molteplici settori – come la sanità, la finanza, i trasporti o l’istruzione, tra gli altri – hanno indotto l’Unione europea a sviluppare le proprie leggi sulla robotica.

In questa concisa panoramica vediamo cos’è l’intelligenza artificiale, quando nasce e come funziona sul piano pratico.

Cos’è l’intelligenza artificiale?

L’intelligenza artificiale (AI) è una disciplina che si occupa della creazione di sistemi in grado di eseguire compiti che richiedono intelligenza umana, come il riconoscimento delle immagini o la comprensione del linguaggio naturale.

L’AI viene realizzata attraverso l’utilizzo di algoritmi di machine learning, che sono in grado di imparare dai dati e di migliorare le loro prestazioni nel tempo. Esistono diverse tipologie di AI, tra cui:

• AI debole o narrow AI: si tratta di sistemi progettati per eseguire un compito specifico, come il riconoscimento delle immagini o il traduttore automatico.
• AI forte o generale: si tratta di sistemi in grado di eseguire qualsiasi compito che richiede intelligenza umana, come il gioco degli scacchi o il riconoscimento delle parole.
• AI superintelligente: si tratta di un concetto teorico, che descrive una forma di AI in grado di superare l’intelligenza umana in tutti i campi e di diventare autonomamente consapevole della propria esistenza.

L’AI viene utilizzata in molti campi, come la medicina, l’automobilistico, la finanza e l’intrattenimento, e rappresenta una delle tecnologie più innovative e in rapida evoluzione del nostro tempo. Tuttavia, l’utilizzo dell’AI solleva anche alcune questioni etiche e di governo, che richiedono un’attenta considerazione e una regolamentazione adeguata.

Quando nasce l’intelligenza artificiale?

La storia dell’AI risale ai primi anni del 20° secolo, quando alcuni scienziati e filosofi iniziarono a studiare i principi dell’intelligenza umana e a sviluppare modelli matematici in grado di replicarla.

Gli studi sull’AI hanno avuto un’accelerazione significativa negli anni ’50 e ’60, con l’avvento dei primi computer e delle reti neurali artificiali, che hanno permesso di sviluppare algoritmi in grado di imparare dai dati. Negli anni ’70 e ’80, l’AI ha conosciuto un periodo di grande entusiasmo, con la creazione di sistemi in grado di eseguire compiti complessi come il gioco degli scacchi o il riconoscimento delle parole.

Negli ultimi anni, l’AI ha conosciuto un ulteriore sviluppo grazie all’incremento delle capacità di elaborazione dei dati e alla disponibilità di grandi quantità di dati. Oggi, l’AI viene utilizzata in molti campi, come la medicina, l’automobilistico, la finanza e l’intrattenimento, e rappresenta una delle tecnologie più innovative e in rapida evoluzione del nostro tempo.

Come funziona l’intelligenza artificiale?

L’intelligenza artificiale (AI) funziona attraverso l’utilizzo di algoritmi di machine learning, che sono in grado di imparare dai dati e di migliorare le loro prestazioni nel tempo. Esistono diverse tipologie di algoritmi di machine learning, tra cui:

• Algoritmi di apprendimento supervisionato: funzionano fornendo al sistema un set di dati di esempio, insieme alle etichette che indicano la corretta risposta per ogni esempio. Il sistema impara a indovinare le etichette per nuovi esempi basandosi sull’analisi dei dati di esempio.
• Algoritmi di apprendimento non supervisionato: funzionano analizzando i dati senza l’ausilio di etichette o risposte predefinite. Il sistema cerca di rilevare pattern o relazioni nascoste all’interno dei dati.
• Algoritmi di apprendimento per rinforzo: funzionano ricevendo un feedback in forma di ricompensa o punizione per ogni azione eseguita dal sistema. Il sistema impara a compiere azioni che portano a una maggiore ricompensa e a evitare azioni che comportano una punizione.

Gli algoritmi di machine learning vengono solitamente addestrati su grandi quantità di dati, noti come “set di dati di addestramento”. Una volta programmati, gli algoritmi possono essere utilizzati per eseguire compiti specifici, come il riconoscimento delle immagini o la traduzione automatica.