L'IA è un fenomeno diffuso ovunque. E perché non dovrebbe esserlo?
Sta trasformando, se non l'ha già fatto, tutto, da come scriviamo le e-mail a come progettiamo le auto a guida autonoma.
Eppure, tra il clamore e i titoli dei giornali, molti sono ancora ignari di cosa sia l'IA in sostanza e di come funzioni.
Questo è esattamente ciò che tratta questa guida senza annegare nel gergo tecnico.
Alla fine, comprenderete il concetto e le basi di come l'IA alimenta gli strumenti che utilizzate ogni giorno.
Cominciamo.
Punti di forza
- L'IA è la scienza che si occupa di creare macchine che possono essere addestrate e svolgere compiti che di solito associamo all'intelligenza umana.
- L'IA funziona raccogliendo dati, elaborandoli attraverso algoritmi, facendo previsioni, imparando dagli errori e migliorando nel tempo.
- La maggior parte dell'IA di oggi è un'IA ristretta, costruita per compiti specifici, mentre l'IA generale, o AGI, che può eguagliare le capacità umane in tutti i campi, è ancora solo un concetto.
- L'IA generativa utilizza l'apprendimento profondo per creare nuovi testi, immagini, audio, video e persino codice in risposta a richieste.
Cosa significa AI?
AI è l'abbreviazione di intelligenza artificiale e si riferisce alla capacità di una macchina di fare cose che normalmente pensiamo richiedano un cervello umano, come ad esempio:
- Percepire
- Ragionamento
- Apprendimento
- Interagire con il mondo
- Risolvere i problemi
- Mostrare una scintilla di creatività
Probabilmente vi siete imbattuti in IA con tali capacità senza rendervene conto.
Ad esempio, quando si pongono domande a Siri o si comunica semplicemente con lui, si chiacchiera con l'intelligenza artificiale.
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O quando chattate con il chatbot di un sito web che in qualche modo sa esattamente su quale pagina siete bloccati? Anche questa è IA.
Ma cosa rende l'IA in grado di riconoscere il parlato, di identificare le immagini e di comprendere e rispondere al linguaggio umano?
Questo avviene grazie a numerosi algoritmi, modelli e a una matematica molto avanzata.
Per dare un'idea, alcuni degli elementi costitutivi dell'IA sono i seguenti:
- Apprendimento automatico
- Reti neurali
- Apprendimento profondo
- Elaborazione del linguaggio naturale
Intelligenza umana e intelligenza delle macchine
L'intelligenza artificiale sta migliorando, ma non è ancora alla nostra altezza.
Lo sappiamo perché nessuno strumento di intelligenza artificiale ha finora superato il test di Turingche è un modo per vedere se una macchina può comportarsi in modo convincente come un essere umano durante una conversazione. Oppure per capire se le macchine sono in grado di pensare.
Siamo ancora lontani da un'intelligenza artificiale che comprenda veramente il contesto, le sfumature e il significato come fanno le persone.
La maggior parte degli esperti ritiene che siamo lontani decenni dalla costruzione di un'intelligenza artificiale di questo tipo. E alcuni sostengono che potrebbe non accadere mai.
Certo, strumenti di IA generativa come ChatGPT e DALL-E possono fare cose notevoli, ma sotto il cofano sono essenzialmente macchine di predizione.
In altre parole, questi strumenti sono stati addestrati su enormi serie di dati, in base ai quali possono indovinare la risposta più probabile alla vostra richiesta con una precisione impressionante.
È utile, a volte persino inquietante, ma non è la stessa cosa dell'intelligenza umana.
Breve storia dell'intelligenza artificiale
Mentre il concetto di "macchine che pensano" può essere fatto risalire alla filosofia antica, la storia moderna dell'IA inizia a metà del XX secolo.
La tabella seguente riassume alcune delle tappe più importanti dello sviluppo dell'IA:
| Anno | Pietra miliare |
| 1950 | Alan Turing pubblica Macchine informatiche e intelligenza e propone il Test di Turing. |
| 1956 | John McCarthy conia il termine "intelligenza artificiale" alla conferenza di Dartmouth. Il primo programma di intelligenza artificiale, Logic Theoristviene creato. |
| 1967 | Frank Rosenblatt sviluppa il Perceptron Mark 1, una prima rete neurale che dimostra l'apprendimento automatico per tentativi ed errori. |
| 1980 | La retropropagazione viene ampiamente utilizzata per l'addestramento delle reti neurali. |
| 1997 | Deep Blue di IBM sconfigge il campione di scacchi Garry Kasparov e dimostra la possibilità che l'intelligenza artificiale superi le competenze umane in un compito complesso. |
| 2004 | John McCarthy pubblica Che cos'è l'intelligenza artificiale? Questa è una definizione di IA ampiamente citata durante l'ascesa dei big data e del cloud computing. |
| 2011 | IBM Watson vince Jeopardy! contro i migliori campioni. |
| 2015 | Il supercomputer Minwa di Baidu ottiene un riconoscimento delle immagini superiore a quello umano. |
| 2016 | AlphaGo di DeepMind sconfigge il campione di Go Lee Sedol. |
| 2022 | L'emergere di modelli linguistici di grandi dimensioni come ChatGPT, che rivoluziona le prestazioni dell'IA e amplia le applicazioni dell'IA generativa. |
| 2024 | Crescita di modelli di intelligenza artificiale multimodali e più piccoli ed efficienti. |
| 2025 | Lancio del GPT-5 con rapida adozione di sistemi di IA agici. Miliardari del settore tecnologico e governi investono miliardi in chip, infrastrutture e sviluppo dell'IA. |
Come funziona l'intelligenza artificiale
Ora che abbiamo chiarito cos'è l'IA e come si confronta con l'intelligenza umana, diamo una visione a volo d'uccello di come funziona l'IA.
Di seguito sono riportate le cinque fasi chiave del funzionamento dell'IA:
- Ingressi: Ogni sistema di intelligenza artificiale ha bisogno di dati per esistere. Questi dati possono provenire da qualsiasi luogo, come testi, audio, video, sensori IoT e così via.
- Elaborazione: Una volta resi disponibili i dati in un formato adatto all'IA, quest'ultima utilizza i suoi algoritmi programmati per identificare modelli e relazioni in essi. Questa operazione si chiama addestramento dell'IA, che la rende in grado di riconoscere modelli simili in nuovi dati.
- Risultati: Dopo aver analizzato i dati, l'IA fa le sue previsioni o classificazioni. Ad esempio, può decidere se un dato corrisponde a modelli precedenti (passa) o no (non passa).
- Regolazioni: Quando l'intelligenza artificiale sbaglia qualcosa, utilizza il fallimento come punto di apprendimento. Dopo aver imparato dal fallimento, il sistema potrebbe tornare alla fase dei risultati per ricontrollare le sue decisioni in base alle regole aggiornate. L'apprendimento può avvenire in una delle seguenti forme:
- Modificare le regole dell'algoritmo
- Cambiare l'interpretazione dei dati
- Affinare le condizioni di elaborazione degli input
- Valutazioni: Nella fase finale, l'IA valuta le sue prestazioni nel complesso. Prende in considerazione i risultati delle regolazioni precedenti, sintetizza le nuove intuizioni e le utilizza per migliorare le previsioni future.
Tipi di IA
Di seguito sono elencati i principali tipi di IA che avete visto o che dovete ancora vedere:
IA ristretta vs IA generale
Quando ci si chiede per la prima volta cosa sia un'IA, spesso si pensa alla versione che si è già vista in azione: l'IA stretta.
L'IA ristretta, detta anche IA debole, è costruita per svolgere un compito molto specifico o un insieme definito di compiti.
Si può trattare di qualsiasi cosa, dall'individuazione di transazioni fraudolente su una rete di carte di credito all'alimentazione di assistenti vocali come Siri e Alexa, fino all'elaborazione del linguaggio naturale che aiuta un chatbot a rispondere alle vostre domande.
La maggior parte dell'IA con cui si interagisce oggi è un'IA ristretta.
Dall'altro lato, abbiamo l'Intelligenza Artificiale Generale (AGI), chiamata IA forte o semplicemente IA generale.
Questo tipo di IA apprende e applica le conoscenze in un'ampia gamma di compiti, eguagliando o superando le capacità umane nell'esecuzione di tali compiti.
Al momento, l'intelligenza artificiale è ancora teorica, poiché nessun sistema di intelligenza artificiale ha raggiunto questo livello.
IA agenziale
Se avete sentito questo termine e vi state chiedendo cosa sia l'IA agenziale, il modo più semplice per dirlo è che si tratta di un sistema costruito da agenti di IA.
Gli agenti di intelligenza artificiale sono programmi autonomi che eseguono compiti e prendono decisioni senza bisogno di alcuna assistenza umana. Il termine "agente" nel loro nome si riferisce alla capacità di questi strumenti di agire.
L'IA agenziale si basa su questo coordinando più agenti IA per lavorare insieme verso un obiettivo più grande che nessun singolo agente potrebbe raggiungere da solo.
Macchine reattive, memoria limitata, teoria della mente
I tipi di IA che abbiamo già trattato differiscono per portata e autonomia.
C'è un altro modo di classificare le IA, basato sulla capacità di conservare o meno le informazioni e sul modo in cui interpretano l'ambiente circostante.
Questa prospettiva divide l'IA in tre categorie principali:
- Macchine reattive: Sono la forma più elementare di IA. Rispondono solo agli input che ricevono, senza memorizzare ciò che è accaduto in precedenza. Il loro limite principale è che operano senza uno stato interno o una rappresentazione dell'ambiente. Dopo aver elaborato un input, ne scartano la memoria e passano all'input successivo con una memoria vuota.
- Macchine a memoria limitata: Le macchine a memoria limitata immagazzinano internamente i dati passati per essere in grado di riconoscere gli schemi e le correlazioni nel loro ambiente nel corso del tempo e utilizzare questa comprensione per migliorare le loro risposte in condizioni dinamiche.
- Teoria della mente: Si tratta di un'IA in grado di comprendere l'esistenza di altri agenti, siano essi umani o altre macchine, e di dedurre i loro stati interni. Questa forma di IA non è attualmente possibile perché il raggiungimento di Teoria della mente richiede la capacità di riconoscere che le azioni hanno spesso cause invisibili, che possono essere influenzate da intenzioni, convinzioni o emozioni.
Esempi di IA
Abbiamo parlato dei diversi tipi di IA e del modo in cui elaborano le informazioni, quindi vale la pena di vedere come tutto questo si svolge nel mondo reale.
Veicoli autonomi
Le auto a guida autonoma si basano in larga misura sull'apprendimento automatico addestrato su enormi serie di dati che includono qualsiasi cosa, dai modelli di traffico al riconoscimento dei segnali stradali.
Gli sviluppatori utilizzano spesso simulazioni artificiali per valutare le prestazioni prima che i veicoli entrino in circolazione.
In questo caso sono comuni i test black-box, un metodo in cui i tester non hanno accesso diretto al funzionamento interno del sistema, ma ne sondano il comportamento per identificare i punti deboli.
Editor di testo o correzione automatica
Se avete mai usato Grammarly per controllare un saggio o vi siete affidati alla correzione automatica mentre scrivevate un messaggio, avete interagito con l'intelligenza artificiale.
Proprio come avete imparato regole grammaticali a scuola, gli algoritmi di intelligenza artificiale sono addestrati a riconoscere l'uso corretto della lingua e a individuare le deviazioni.
Quando si usa male una virgola o si sceglie la parola sbagliata, l'editor può segnalarlo e suggerire una correzione appropriata.
Assistenti virtuali
Assistenti virtuali come Amazon Alexa, Google Assistant e Siri di Apple aiutano a svolgere le attività quotidiane.
Imparano dai modelli di utilizzo specifici dell'utente e si adattano alle sue preferenze, oltre a migliorare la capacità di anticipare le sue esigenze nel tempo.
Algoritmi di ricerca e raccomandazione
Quando si naviga in un servizio di streaming e si trova una fila di suggerimenti di film che sembrano sorprendentemente azzeccati, o quando un negozio online mostra prodotti che corrispondono alle ricerche effettuate di recente, si sta vedendo Sistemi di raccomandazione guidati dall'intelligenza artificiale al lavoro.
Questi sistemi tengono traccia delle interazioni dell'utente nel corso del tempo e le analizzano utilizzando modelli di machine learning e deep learning per prevedere ciò che l'utente vorrà in seguito.
Che cos'è l'IA generativa?
Esiste una particolare categoria di IA che si è guadagnata una notevole attenzione per la sua capacità di creare contenuti completamente nuovi su richiesta. Questi sistemi vengono chiamati IA generativa.
Vediamo più da vicino cos'è l'IA generativa.
L'IA generativa o IA gen si riferisce a modelli di apprendimento profondo che producono output originali in risposta alle richieste dell'utente.
Questi sistemi possono creare:
- Testo lungo
- Immagini di alta qualità
- Video realistico
- Audio realistico
- Codice funzionale
I più recenti modelli di IA generativa possono persino creare simulazioni interattive di una serie di applicazioni direttamente nella chat.
La qualità dei risultati dell'IA generativa dipende dal livello di sofisticazione del modello e dall'aderenza del prompt al suo addestramento.
Ad esempio, ChatGPT è in grado di produrre in pochi secondi un saggio chiaro e ben strutturato sulle teorie del nazionalismo, mentre sistemi basati sulle immagini come DALL-E 2 possono creare composizioni insolite ma di grande impatto visivo, come un dipinto in stile rinascimentale di una Madonna e un bambino che mangiano una pizza.
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Domande frequenti sull'intelligenza artificiale
L'IA è la stessa cosa dell'apprendimento automatico?
No, AI e apprendimento automatico non sono la stessa cosa.
L'IA è l'ampio campo della creazione di macchine che imitano l'intelligenza umana, mentre l'apprendimento automatico è un sottoinsieme dell'IA che insegna alle macchine a imparare dai dati senza bisogno di una programmazione diretta.
Qual è la differenza tra IA e automazione?
L'intelligenza artificiale e l'automazione utilizzano entrambe la tecnologia per svolgere attività, ma sono diverse.
L'automazione segue regole preimpostate per eseguire lavori ripetitivi, mentre l'intelligenza artificiale può imparare dai dati, prendere decisioni e adattarsi nel tempo.
In breve, l'automazione svolge le attività sempre allo stesso modo, ma l'intelligenza artificiale può migliorare e cambiare in base all'esperienza.
L'intelligenza artificiale può pensare come gli esseri umani?
L'intelligenza artificiale è in grado di simulare alcuni aspetti del pensiero umano, come riconoscere schemi, fare previsioni e risolvere problemi.
Tuttavia, non pensa e non sente come gli esseri umani. Elabora le informazioni in base ad algoritmi e dati, non alle emozioni o alla coscienza.
L'intelligenza artificiale sostituirà il lavoro umano?
L'intelligenza artificiale sostituirà alcuni lavori ripetitivi o di routine ma ne creerà anche di nuovi. Mentre alcuni ruoli potrebbero scomparire, l'IA sta generando una domanda di posizioni come data scientist, ingegneri dell'IA e specialisti di etica dell'IA.
Il cambiamento consiste più nel modificare la natura del lavoro che nell'eliminarlo del tutto.
Pensieri finali
Ora che sapete cos'è l'IA e come funziona, potete individuarla ovunque.
Quanto più la si conosce, tanto più si è attrezzati per coglierne i vantaggi ed evitarne le insidie.
E quando avete bisogno di strumenti di IA che lavorino per voi, gli strumenti di scrittura e rilevamento di Undetectable AI vi coprono.
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