Cos’è e come funziona l’intelligenza artificiale

Quando si parla di Intelligenza Artificiale, spesso vengono in mente i grandi film hollywoodiani, dove robot intelligenti prendono il sopravvento su gli essere umani.

Fortunatamente la realtà è ben diversa. Anche se, stiamo vivendo in un periodo in cui l’intelligenza artificiale è in forte espansione e i suoi modelli vengono applicati in molti ambiti, siamo ben lontani dalla visione fantascientifica trasmessa sul grande schermo.

Attualmente l’Intelligenza Artificiale è ovunque, dalle ricerche sul web alle auto con guida assistita, dagli assistenti vocali, come Alexa e Home di Google, alle traduzioni automatiche e così via…

In questo articolo ti aiuterò a capire questo mondo così affascinante ma tanto misterioso da ispirare numero registi di fantascienza. Vedremo insieme cosa si intende e come funziona l’Intelligenza Artificiale, quali sono le sue origini e cosa dovremmo aspettarci nel prossimo futuro.

Cos’è l’Intelligenza Artificiale

Volendo dare una definizione di Intelligenza Artificiale, spesso indicata con la sua forma abbreviata AI (dall’inglese Artificial Intelligence), la si può descrivere come quella branca dell’informatica che si occupa, tramite la programmazione di hardware e software, di fornire ai computer l’abilità di risolvere problemi che richiedo un intelligenza umana.

Ma questa è solo una delle possibili in quanto non esiste una definizione generale e comunemente accettata del termine.

Il dibattito scientifico, sulla definizione di Intelligenza Artificiale, è ancora acceso, la materia è abbastanza complessa e non riguarda solo l’informatica, ma coinvolge varie discipline tra cui la psicologia, la logica, le neuroscienze e la linguistica.

Stuart Russell e Peter Norving, nel loro testo “Intelligenza Artificiale – Un approcio moderno“, analizzano le diverse definizioni date da scienziati e ricercatori suddividendole in base al punto di vista con cui si osserva l’AI.

In sostanza, i diversi punti di vista si riferiscono a cosa ci si aspetta da una macchina ritenuta intelligente. Qual è la sua caratteristica:

1. agire umanamente;

2. pensare umanamente;

3. pensare razionalmente;

4. agire razionalmente.

In particolare vengono individuati 4 approcci:

1. l’approccio del Test di Turing: agire umanamente;

2. l’approccio della modellazione cognitiva: pensare umanamente;

3. l’approccio delle leggi del pensiero: pensare razionalmente;

4. l’approccio degli agenti razionali: agire razionalmente.

Poiché non ho intenzione appesantire l’articolo, eviterò di approfondire i diversi approcci.

Preoccupiamoci di conoscerla e capire come funziona l’Intelligenza Artificiale prima di definirla!

Chi ha inventato l’Intelligenza Artificiale(cenni storici)

Il termine Intelligenza Artificiale fu usato per la prima volta, coniato da McCarthy, nel 1956 in un workshop a Darthmounth College, nel New Hampshire, della durata di 2 mesi, al quale parteciparono 10 esperti nell’area dello studio dei sistemi intelligenti, con lo scopo di sviluppare progetti di ricerca per simulare l’intelligenza umana.

In realtà, la ricerca e gli studi sull’Intelligenza Artificiale nascono prima del 1956, ma la materia non si chiamava Intelligenza Artificiale.

In particolare, già nel 1943 Warren McCulloch e Walter Pitts, basandosi sullo studio del neurone biologico e su come reagiva agli stimoli, proposero un modello di neuroni artificiali che potevano essere connessi per realizzare opportune reti neurali.

Nel 1950 Marvin Minsky e Dean Edmonds, costruirono il primo computer basato su rete neurale(anche se molto primitivo).

Sempre nel 1950 Alan Turing propose il “gioco dell’imitazione”, noto anche come Test di Turing, il cui fine era quello di verificare se una computer fosse dotato o meno di intelligenza. In pratica il test si divideva in due fasi: nella prima fase un uomo, chiuso in una stanza, doveva formulare alcune domande, attraverso una telescrivente, ad un uomo e ad una donna chiusi in altre stanze. La donna doveva rispondere correttamente, mentre l’uomo doveva ingannare il suo interlocutore. Successivamente l’uomo doveva essere sostituito da un computer. Se anche il computer sarebbe riuscito ad ingannare l’interlocutore, come il suo predecessore, lo si poteva ritenere intelligente.

Ci furono molte critiche sulla validità del test di Turing. Ciò nonostante, nel tempo fu riproposto con alcune varianti.

Gli anni successivi al workshop del 1956, furono particolarmente ricchi e caratterizzati da un forte entusiasmo per l’AI. I computer non venivano più visti come semplici elaboratori aritmetici, ma come macchine in grado di risolvere problemi.

Nel 1959 nacque, ad opera di McCarthy, il linguaggio LISP, il più importante linguaggio di programmazione per l’Intelligenza Artificiale per i successivi 30 anni.

I Sistemi Esperti

L’entusiasmo iniziale si scontrò ben presto con la dura realtà. Seppur i primi anni dell’AI furono caratterizzati da diversi successi, nonostante i computer e gli strumenti di programmazione primitivi disponibili all’epoca, poco dopo iniziarono le prime difficoltà e i primi insuccessi. Ben presto, molti dei risultati raggiunti si rivelarono non all’altezza delle aspettative.

Molti governi ridimensionarono i fondi stanziati per la ricerca nel campo dell’Intelligenza Artificiale.

Fortunatamente, un nuovo impulso alla ricerca venne da altri campi, soprattutto dalla biologia e dalla medicina. Furono implementati i primi Sistemi Esperti.

Un Sistema Esperto è un sistema basato sulla conoscenza, in grado di risolvere problemi circoscritti ad un determinato ambito(dominio), con prestazioni simili a quelle di un umano esperto del settore.

Il primo Sistema Esperto fu un programma denominato DEDRAL, realizzato nel 1969. Il programma era in grado di ricostruire la struttura molecolare partendo dai dati forniti dallo spettro di massa.

Mentre, nell’ambito della diagnosi medica, fu sviluppato MYCIN, un sistema che, utilizzando opportune regole, era in grado di produrre diagnosi relative ad infezioni batteriche del sangue, suggerendo anche una terapia antibiotica.

Negli anni 80, i primi successi dei Sistemi Esperti produssero un grande interesse soprattutto in ambito industriale.

Il primo Sistema Esperto commerciale fu R1, un programma che aiutava la configurazione degli ordini di nuovi computer.

I vantaggi ottenuti dall’azienda nell’uso di R1, furono stimati in diversi milioni di dollari.

Molte aziende, specialmente americane e giapponesi, mostrarono grande interesse per queste nuove applicazioni e iniziano finanziare progetti di Intelligenza Artificiale, impiegando sostanziosi fondi.

Nonostante i forti investimenti, molti progetti del periodo non riuscirono a raggiungere i loro ambiziosi obiettivi. Molte aziende fallirono per l’impossibilità di mantenere le promesse fatte, spesso alquanto stravaganti.

Le Reti Neurali

Sempre negli anni 80, anche le reti neurali, dopo un periodo di pessimismo sulla loro potenzialità, dovuto soprattutto a difficoltà di classificazione di casi non separabili mediante una retta (o un iperpiano), furono oggetto di un rinnovato interesse.

Alcuni gruppi di ricerca reinventarono l’algoritmo di apprendimento delle reti neurali basato sulla retropropagazione scoperto nel 1969. Furono ridefinite reti con più strati e potenti algoritmi di apprendimento, che consentirono di risolvere il problema della separabilità non lineare riscontrato nei primi modelli di reti neurali.

I nuovi algoritmi si fondano su una rigorosa teoria matematica e l’apprendimento è generato mediante un processo basato su una grande mole di dati reali.

Con la nascita e la diffusione di internet, si assiste ad una nuova primavera per l’Intelligenza. Grazie all’enorme quantità di dati, strutturati e non, che la rete mette a disposizione, nasce una nuova e vigorosa industria che si appoggia ad una nuova tecnologia denominata data mining. Cambia il modo con cui vengono realizzati i nuovi modelli. Ci si rende conto che, per creare un buon modello di AI, è più sensato preoccuparsi prima dei dati e poi dell’algoritmo da applicare.

Come funziona l’Intelligenza Artificiale

Grazie ad una sempre maggiore disponibilità di potenza di calcolo a basso costo e ad enormi quantità di dati resi disponibili dal web, i sistemi e gli algoritmi di apprendimento sono diventati sempre più efficaci ed efficienti.

L’apprendimento automatico ha permesso alla ricerca di ottenere grandi successi nella comprensione del linguaggio naturale, nella bioinformatica e nel riconoscimento delle immagini. Sono stati sviluppati efficienti modelli di reti neurali per il riconoscimento del parlato e la classificazione delle immagini.

Molti algoritmi di ricerca sul web, le traduzioni automatiche, i moderni assistenti vocali, il riconoscimento di volti e oggetti nelle immagini, traggono vantaggio da queste tecniche che si vanno sempre più perfezionando.

Intelligenza Artificiale e Machine Learning

Lo studio di come le macchine possono apprendere e lo sviluppo di algoritmi di Machine Learning è una delle aree di ricerca più feconde e ricche di applicazioni della moderna Intelligenza Artificiale.

Grazie alla disponibilità di volumi enormi di dati non strutturati provenienti da più fonti, gli algoritmi di apprendimento stanno acquistando sempre più importanza.

Pedro Domingos scrive nel Prologo del suo libro “L’algoritmo definitivo. La macchina che impara da sola e il futuro del nostro mondo”, “il Machine Learning ci ha circondato”, per enfatizzare quanto, in questi anni, si sono diffuse applicazioni basate su algoritmi di Machine Learning sull’Intelligenza Artificiale.

I Machine Learning, lo studio dei diversi algoritmi e come sviluppare modelli di Machine Learning con Python, saranno trattati in prossimi articoli.

Alcuni dei principale successi dell’AI

L’Intelligenza Artificiale, negli ultimi anni, ha fatto parlare di se con successi entrati nella storia e che meritano di essere menzionati.

Nel 1997 un calcolatore creato da IBM e denominato Deep Blue, batte il campione del mondo di scacchi Garry Kasparov. All’inizio Kasparov vinse alcune partite, ma poi il computer, apprendendo rapidamente da gli errori commessi, divenne imbattibile.

Nel 2011, Watson, un super computer sviluppato sempre da sempre IBM, partecipa a Jeopardy, uno dei più famosi quiz televisivi degli Stati Uniti. Watson sfida e batte tutti i giocatori che avevano ottenuto, fino ad allora, i migliori risultati.

Nel 2015 AlphaGo, un programma sviluppato da DeepMind, un’azienda inglese recentemente acquistata da Google, batte i migliori giocatori di Go, un gioco molto famoso nell’Asia Orientale nato in Cina oltre 2500 anni fa.

Conclusioni

L’Intelligenza Artificiale ha registrato una forte espansione negli ultimi anni ed in continua crescita.

Auto in grado di muoversi senza conducente, assistenti automatici che rispondono alle richieste degli utenti attraverso il riconoscimento della voce sono già una realtà.

Sicuramente, in un prossimo futuro saremo sempre più circondati di apparecchi intelligenti.

Le aspettative sono tante, ma ancora non si sa cos’altro ci si deve aspettare.

Nei prossimi articoli approfondiremo ulteriormente come funziona l’Intelligenza Artificiale, ma soprattutto conosceremo il Machine Learning. Seguici sulla nostra pagina Facebook per restare sempre aggiornato.

Bibliografia

1.  “Intelligenza Artificiale – Un approcio moderno” di Stuart Russell e Peter Norving. (Utile per imparare come funziona l’Intelligenza Artificiale).
2. “L’algoritmo definitivo. La macchina che impara da sola e il futuro del nostro mondo” di Pedro Domingos.
3. “Intelligenza Artificiale: Appunti per un’Introduzione” di Paola Mello e Maurelio Boari.(Dispensa)