Intelligenza artificiale, cos’è e a cosa serve

Intelligenza artificiale, cos’è e a cosa serve

Lo sviluppo della tecnologia ha raggiunto livelli inimmaginabili fino a poco tempo fa. Uno degli ambiti più sorprendenti è quello dell’intelligenza artificiale, un mondo che apre possibilità importanti ma che allo stesso tempo dovrà essere gestito con attenzione proprio per la sua portata dirompente nella vita quotidiana e nell’intera società.

Quando si parla di intelligenza artificiale si aprono mentalmente scenari futuristici. In realtà, l’intelligenza artificiale fa già parte della nostra vita: auto senza guidatori, assistenti vocali come Siri di Apple o Alexa di Google, suggerimenti per l’acquisto di prodotti e servizi in linea con in nostri gusti che appaiono sui social network, e ancora il riconoscimento del volto, lo smistamento di documenti in base al contenuto, attività automatiche di supporto nelle diagnosi mediche. L’elenco degli esempi è davvero sterminato, così come gli ambiti in cui le caratteristiche tipiche della intelligenza umana sono state associate da sviluppatori di sistemi ad algoritmi di apprendimento e alla potenza di calcolo di sistemi hardware e software.

Che cos’è l’intelligenza artificiale

Secondo la definizione della Treccani, l’intelligenza artificiale è la “disciplina che studia se e in che modo si possano riprodurre i processi mentali più complessi mediante l’uso di un computer”. Tale ricerca si sviluppa secondo due percorsi – prosegue l’enciclopedia -: da un lato l’intelligenza artificiale cerca di avvicinare il funzionamento dei computer alle capacità dell’intelligenza umana, dall’altro usa le simulazioni informatiche per fare ipotesi sui meccanismi utilizzati dalla mente umana”.

In poche parole, con il termine intelligenza artificiale facciamo riferimento a tutte quelle metodologie che consentono di replicare alcune caratteristiche tipiche della mente umana a sistemi computerizzati. Tra queste possiamo citare le percezioni visive, spazio-temporali e decisionali. Non solo capacità di calcolo e di elaborazione di dati astratti, quindi, ma attributi avanzati che vanno dall’intelligenza spaziale a quella sociale, da quella cinestetica a quella introspettiva.

L’origine della intelligenza artificiale

Il tentativo di riprodurre le funzioni umane è stato presente fin dai primi sviluppi dell’informatica. Nel 1956 l’informatico statunitense John McCarthy organizzò a Dartmouth, nel New Hampshire, un convegno, nel corso del quale fu coniato il termine intelligenza artificiale per come lo intendiamo oggi. Durante questo appuntamento vennero presentati alcuni programmi capaci di comportamenti intelligenti, quale ad esempio il Logic Theorist, in grado di dimostrare teoremi di logica matematica.

In una prima fase di evoluzione l’ artificial intelligence si è rivolta soprattutto alla soluzione di problemi di tipo logico ben formalizzati. Nel 1957 apparve il programma General problem solver, progettato per emulare il comportamento umano nella soluzione di problemi di tipo generale, poi nel 1959 un programma per la dimostrazione di teoremi di geometria e, subito dopo, uno per l’integrazione simbolica.

Il primo sistema intelligente applicato all’ambito commerciale fu R1, utilizzato dalla Digital Equipment nel 1982. Lo scopo del programma era quello di aiutare a configurare gli ordini per nuovi computer. Nel 1986, fece risparmiare all’azienda 40 milioni di dollari in un anno. Oggi, come abbiamo anticipato, i sistemi intelligenti sono presenti in ogni campo, anche nelle attività quotidiane, e primeggiano nei giochi. Alcuni programmi sono stati in grado di confrontarsi con campioni di scacchi (Deep Blue), altri sono stati impiegati nelle missioni spaziali, come nel 1998 quando la NASA utilizzò un programma chiamato Remote Agent in grado di gestire le attività relative a un sistema spaziale.

Intelligenza artificiale debole e forte

La distinzione delle funzioni tipiche della mente umana ha permesso alla comunità scientifica di classificare l’intelligenza artificiale in due grandi filoni di indagine, ricerca e sviluppo:

  • Intelligenza artificiale debole (weak AI): include sistemi tecnologici in grado di simulare alcune funzioni cognitive dell’uomo senza però raggiungere le capacità intellettuali distintive tipiche dell’uomo. Parliamo in particolare di programmi matematici di problem solving dotate di funzionalità per la risoluzione dei problemi o anche per consentire alle macchine di prendere decisioni
  • Intelligenza Artificiale forte (strong AI): in questo caso si parla di “sistemi sapienti”, che alcuni scienziati si spingono a definire addirittura “coscienti di sé”, in grado cioè di sviluppare una propria intelligenza senza emulare processi di pensiero o capacità cognitive simili a quelle dell’uomo, bensì sviluppandone di proprie in modo autonomo.

Machine Learning: l’apprendimento automatico

Uno dei passi avanti più importanti nella storia dell’intelligenza artificiale è avvenuto con la creazione di algoritmi capaci di far migliorare il comportamento della macchina attraverso l’esperienza, proprio come gli esseri umani. Un passaggio fondamentale per realizzare sistemi intelligenti che operano in contesti per i quali i programmatori non possono prevedere a priori tutte le possibilità di sviluppo. Tramite l’apprendimento automatico (machine learning), una macchina è in grado quindi di imparare a svolgere una determinata azione anche se tale azione non è stata programmata.

L’apprendimento automatico è stato reso possibile dallo sviluppo delle reti neurali artificiali, un particolare modello matematico che, ispirandosi ai neuroni e alle reti neurali umane, punta alla soluzione di diversi problemi in base agli input ricevuti e ai risultati ottenuti a seconda delle scelte effettuate. Nulla, all’interno di una rete neurale, può essere lasciato al caso: ogni azione del sistema intelligente è sempre il risultato dell’elaborazione di calcoli volti a verificare i parametri e a definire le incognite che definiscono le funzioni stesse.

La complessità dell’apprendimento automatico ha portato a suddividere tre differenti modalità, a seconda delle richieste di apprendimento. Si parla di apprendimento supervisionato, non supervisionato e per rinforzo. La differenza risiede nel differente contesto entro cui si deve muovere la macchina per apprendere le regole generali e particolari che lo portano alla conoscenza:

  • Nell’apprendimento supervisionato,  alla macchina vengono forniti degli esempi di obiettivi da raggiungere, mostrando le relazioni tra input, output, e risultato
  • Nel caso di apprendimento non supervisionato la macchina dovrà essere in grado di effettuare scelte senza essere stata prima programmata sulle diverse possibilità di output a seconda degli input selezionati
  • Nell’apprendimento per rinforzo le macchine hanno invece un’interazione con un ambiente nel quale le caratteristiche sono variabili, all’interno del quale dovranno muoversi per portare a termine un obiettivo non avendo nessun tipo di indicazione.

Marketing e intelligenza artificiale

Da alcuni anni è nata una vera e propria disciplina, l’Artificial Intelligence Marketing (AIM), una branca del marketing che sfrutta le più moderne tecnologie che rientrano nell’ambito dell’intelligenza artificiale. Si tratta dell’utilizzo degli algoritmi di intelligenza artificiale e machine learning con l’obiettivo di persuadere le persone a compiere un’azione, acquistare un prodotto o accedere ad un servizio. In sostanza, aggregando e analizzando i dati in un processo continuo di apprendimento vengono identificate di volta in volta le azioni, le strategie e le tecniche di comunicazione e vendita più efficaci.

D’altronde, l’intelligenza artificiale viene utilizzata già da tempo anche nel settore delle vendite, permettendo alle persone di trovare una soluzione a un problema richiedere l’intervento di un esperto. I cosiddetti sistemi esperti sono molto utili quando la proposta commerciale risulta complessa per la natura stessa dei prodotti commercializzati e per le combinazioni possibili delle soluzioni. Un “configuratore di prodotto” semplifica la scelta di un bene da acquistare. DECLARO, per esempio, è un “rule engine” (motore di regole) che permette al configuratore di prodotto di proporre all’utente non esperto le domande giuste, alle cui risposte seguono altre domande corrette.

L’intelligenza artificiale e il mondo della sanità

Uno dei successi più importanti nello sviluppo di sistemi intelligenti riguarda l’ambito sanitario. Intanto, molti sistemi tecnologici in uso come i sistemi vocali hanno già migliorato moltissimo la vita quotidiana di persone con disabilità, ma è sul fronte della diagnosi e della cura di tumori e malattie rare che l’intelligenza artificiale potrà anche in futuro fare la differenza.

Già oggi sono disponibili sistemi in grado di attingere, analizzare e apprendere da un bacino infinito di dati (pubblicazioni scientifiche, cartelle cliniche, dati sui farmaci) a una velocità impossibile per l’uomo, accelerando così processi di diagnosi spesso molto critici e suggerendo percorsi di cura ottimali. Inoltre, gli assistenti virtuali basati sull’ artificial intelligence iniziano a vedersi con maggiore frequenza nelle sale operatorie, a supporto del personale di accoglienza o di chi offre servizi di primo soccorso.

Tra le innovazioni più recenti citiamo quella della la New York University (Nyu), che assieme ai laboratori di Facebook che si occupano di intelligenza artificiale ha sviluppato un algoritmo che riuscirebbe a ottenere la stessa precisione di una risonanza magnetica usando solo un quarto dei dati e abbattendo di conseguenza del 75 per cento i minuti necessari per compiere l’analisi.

Anche in una situazione di crisi mai sperimentata prima d’ora come quella della pandemia da Coronavirus, l’intelligenza artificiale sta iniziando a dimostrarsi decisiva. Il Politecnico di Milano ha sperimentato un robot svizzero chiamato YuMi in grado di raddoppiare la capacità di analisi dei test sierologici per il Covid-19, con un aumento che può arrivare al 60 per cento rispetto a quanto avviene oggi. Già a luglio, invece, L’Ospedale di Vimercate aveva installato, per primo in Europa, una nuova tecnologia che permette di fare referti in velocità. Mai come in quei mesi essere affiancati da sistemi di intelligenza artificiale ha fatto la differenza, non solo per precisione e numeri di diagnosi, ma anche per alleviare lavoro e stress del personale medico e sanitario.

I rischi dell’intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale è una disciplina molto dibattuta tra scienziati e filosofi poiché manifesta aspetti etici oltre che teorici e pratici: dotare la tecnologia della capacità non solo di risolvere problemi, ma anche di prendere decisioni proprio come fanno gli esseri umani, può essere rischioso, perché potrebbe comportare la perdita del controllo sulla tecnologia stessa, come se questa acquisisse una propria volontà, autonoma da chi glielo ha permesso.

Pensiamo all’ apprendimento automatico, al machine learning, ovvero la capacità delle macchine di imparare: cosa succederebbe se iniziassero a migliorarsi da sole, ma scegliendo in modo indipendente in che direzione muoversi, verso quali obiettivi orientare le loro azioni?

Entra in gioco il tema della coscienza etica, o morale, che le reti neurali artificiali, per quanto avanzate, non possiedono, o forse potrebbero sviluppare, in un certo senso, in modo assolutamente imprevedibile. Stephen Hawking nel 2014 ha messo in guardia riguardo ai pericoli dell’intelligenza artificiale, considerandola addirittura una minaccia per la sopravvivenza dell’umanità. Una questione tutta da approfondire, tutt’altro che fantascientifica.

Anche l’Unione Europea è intervenuta operativamente nel dibattito, elaborando nell’aprile del 2019 un codice etico con le linee guida sull’utilizzo e lo sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale. Il documento, predisposto da un gruppo di 52 esperti (informatici, ingegneri, giuristi, filosofi, industriali, matematici) si fonda sul principio che l’intelligenza artificiale debba avere l’uomo al centro ed essere al servizio del bene comune. Le linee guida toccano temi quali la necessità della supervisione umana, la privacy, la sicurezza informatica, la trasparenza, l’accessibilità e l’assenza di discriminazioni, il benessere sociale e ambientale e la responsabilità.

Infine, c’è la questione legata al mondo del lavoro: l’intelligenza artificiale rappresenta un valido aiuto, come abbiamo visto ad esempio per il campo medico, o un potenziale flagello per l’occupazione? Verremo tutti sostituiti da robot in grado di svolgere ogni tipo di compito al pari o meglio di noi, con maggiore precisione e minore margine di errore? Anche in questo caso lo scenario è variabile e imprevedibile, e dipenderà in gran parte dell’uso che verrà fatto, da parte dell’uomo, di questa straordinaria innovazione tecnologica.