La conoscenza si forma attraverso le parole. Con il glossario di Prossima inGenere vuole comporre un lessico minimo del mondo digitale. Molte espressioni ormai entrate nell'uso infatti restano spesso opache nel significato, il nostro obiettivo è quello di renderle più trasparenti. Oggi parliamo di intelligenza artificiale
Intelligenza
artificiale
L'intelligenza artificiale (dall'inglese artificial intelligence, abbreviato in AI) è una disciplina che studia le modalità attraverso le quali rendere macchine e sistemi informatici in grado di emulare i processi mentali umani, fra cui la capacità di apprendimento e di riconoscimento, nonché quella di operare scelte, interagire con l'ambiente, risolvere problemi e perfino esercitare la creatività.
Pur facendo parte dell'informatica, l'intelligenza artificiale si avvale del contributo di diversi campi del sapere, e comprende infatti anche analisi dei dati, statistica, ingegneria, linguistica, neuroscienze, filosofia e psicologia.
L'origine dell'intelligenza artificiale è collegata all'avvento dell'informatica elettronica. Le tappe fondamentali sono due: la pubblicazione, nel 1950 sulla rivista scientifica Mind, dell'articolo di Alan Turing intitolato Computing Machinery and Intelligence. Qui, il matematico britannico che durante la Seconda guerra mondiale aveva decifrato il codice tedesco Enigma si pone la domanda: "can machines think?" (le macchine possono pensare?), e teorizza un test per distinguere se una risposta testuale è stata elaborata da un essere umano o da un computer – il famoso "Test di Turing".
Il termine artificial intelligence sarebbe però stato coniato nel 1956 dall'informatico statunitense John McCarthy, che in quell'anno organizzò al Darthmouth College di Hanover, nel New Hampshire, la prima conferenza sul tema, che di fatto segnò la nascita dell'intelligenza artificiale come disciplina autonoma. McCarthy, che all'epoca insegnava all'Università di Stanford, definì l'AI come "la scienza e l'ingegneria per costruire macchine intelligenti" (the science and engineering of making intelligent machines).
L'intelligenza artificiale ha ormai numerose applicazioni nella nostra vita di tutti i giorni: dagli assistenti virtuali al riconoscimento vocale e delle immagini, dalla traduzione automatica all'analisi dei dati e alla cybersicurezza. Comprende inoltre la domotica, l'Internet of Things e l'automazione dei veicoli.
Tutti i tipi di tecnologie di intelligenza artificiale con cui abbiamo a che fare oggi appartengono alla tipologia di intelligenza artificiale nota come "AI debole", addestrata cioè per eseguire attività specifiche. Oltre a questa, esiste, almeno in teoria, un altro tipo di intelligenza artificiale: al momento, la cosiddetta "AI forte" rappresenta però solo uno scenario ipotetico, in cui le macchine avrebbero sviluppato un'intelligenza equiparabile a quella umana, di cui al momento non esistono esempi d'uso concreti.
Il funzionamento dell'intelligenza artificiale si basa sull'esposizione delle macchine a grandi quantità di dati (big data), sulla base dei quali i sistemi, attraverso algoritmi di machine learning, apprendono e migliorano, diventando in grado di identificare modelli e relazioni esistenti fra i dati stessi.
Nel machine learning, o apprendimento automatico, gli algoritmi vengono addestrati su dati etichettati o non etichettati per fare previsioni o classificare le informazioni. Attraverso il deep learning, cioè l'apprendimento profondo, basato su reti neurali artificiali che imitano il funzionamento dei neuroni all'interno del cervello umano, negli ultimi anni stiamo assistendo allo sviluppo di quei campi dell'intelligenza artificiale che simulano più da vicino il comportamento umano.
Un esempio su tutti è l'ambito del natural language processing, l'elaborazione del linguaggio naturale, i cui recenti avanzamenti hanno portato alla nascita di large language models (LLM) come ChatGPT, in grado di generare testi del tutto simili a quelli elaborati dagli esseri umani e, più in generale, hanno innescato un'accelerazione nello sviluppo della cosiddetta AI generativa, cioè destinata alla creazione di nuovi contenuti come testi e immagini.
Da un punto di vista di genere, uno dei grandi problemi legati all'uso dell'intelligenza artificiale riguarda i bias, cioè i pregiudizi e gli stereotipi, spesso discriminatori, contenuti nei dataset sui quali i sistemi di intelligenza artificiale vengono addestrati.
Un tema del quale si sta parlando molto anche in ambito femminista, e rispetto al quale è necessario intervenire tempestivamente, per evitare che l'intelligenza artificiale non diventi nient'altro che la replica delle discriminazioni e delle ingiustizie in atto nelle nostre società.
Riferimenti
L'intelligenza artificiale nell'Enciclopedia Britannica
L'intelligenza artificiale nell'Enciclopedia Treccani
Che cos'è l'AI spiegato da IBM
Che cos'è l'AI secondo McKinsey&Company
Che cos'è l'intelligenza artificiale secondo Google Cloud
Che cos'è l'intelligenza artificiale secondo il Parlamento europeo
