Qual è il tipo di IA più comune? Una ripartizione di 7 tipi

Vi siete mai sentiti come Joey quando compra una singola enciclopedia?

Parlare di IA a volte può sembrare una cosa del genere.

Tutti parlano delle ultime novità in fatto di sistemi di intelligenza artificiale, utilizzando un nuovo vocabolario, nuovi casi d'uso e tecnologie all'avanguardia, e (siamo onesti) può essere piuttosto difficile tenere il passo.

Esistono strumenti di intelligenza artificiale generativa per la creazione di contenuti;

Bot di ricerca AI che aiutano a rispondere a qualsiasi domanda e persino auto a guida autonoma che utilizzano la più recente tecnologia AI per navigare sulla strada.

Tutto ciò può lasciarvi un po' confusi (proprio come Joey in quel Gli amici episodio).

Se volete approfondire le vostre conoscenze sui tipi più comuni di intelligenza artificiale oggi in uso, continuate a leggere.

Questo blog illustra i 7 diversi tipi di IA, le loro applicazioni attuali e le possibili implicazioni per il futuro.

I 7 tipi di IA: una panoramica

In generale, esistono 7 tipi di intelligenza artificiale.

Ciascuno dei tipi rappresenta una diversa capacità o specializzazione.

Quali sono i 7 tipi di IA? Vediamo di analizzarli.

Tipo di IA	Descrizione	Esempi
AI stretta (ANI)	Specializzato in un solo compito, manca di memoria e non può adattarsi oltre i parametri preconfigurati.	Siri, il sistema di raccomandazione di Netflix, i chatbot del servizio clienti.
Intelligenza Artificiale Generale (AGI)	Ipotetica IA con intelligenza simile a quella umana, in grado di comprendere, apprendere ed eseguire compiti complessi in modo indipendente.	Non ancora sviluppato.
Superintelligenza artificiale (ASI)	Un'ipotetica IA che supera l'intelligenza umana, capace di risolvere problemi globali ma che solleva problemi etici.	Non ancora sviluppato.
Macchine reattive	IA di base che risponde ai dati in tempo reale senza capacità di memoria o di apprendimento.	L'intelligenza artificiale di Deep Blue di IBM, le porte automatiche, le luci intelligenti e le casse automatiche.
Memoria limitata AI	IA con memoria a breve termine che le permette di imparare dalle esperienze passate e di adattarsi in tempo reale.	Auto a guida autonoma, sistemi di rilevamento delle frodi, algoritmi di scoperta dei farmaci.
Teoria della mente AI	Ipotetica IA in grado di comprendere emozioni, intenzioni e convinzioni, ispirata alla psicologia umana.	Concettuale; potrebbe portare a robot sociali o consulenti AI.
IA consapevole di sé	Ipotetica IA dotata di autocoscienza, capace di pensiero critico, di comprendere le emozioni e di sollevare importanti questioni etiche.	Non ancora sviluppato (e potrebbe essere impossibile, anche se per alcuni potrebbe essere l'obiettivo finale)

1. AI stretta (Intelligenza Artificiale Stretta - ANI)

L'IA ristretta è il tipo di IA più comune in uso oggi ed è probabile che stiate già utilizzando strumenti di IA ristretta senza nemmeno saperlo.

L'IA ristretta, come Siri, il chatbot del servizio clienti, o anche l'algoritmo di raccomandazione di Netflix, è "ristretta" in quanto è davvero brava in un solo compito.

A differenza di forme più complesse di IA, che vedremo in seguito, l'intelligenza ristretta non può pensare, ragionare o adattarsi al di là di una programmazione specifica; può solo eseguire un compito entro parametri preconfigurati.

Una distinzione importante tra l'IA ristretta e i tipi più avanzati di intelligenza artificiale è la mancanza di memoria.

Gli strumenti di Intelligenza Artificiale stretta non possono immagazzinare dati e imparare da essi, né possono applicare l'apprendimento da un'attività all'altra; tutte le sue azioni devono essere preconfigurate e basate su regole.

2. Intelligenza artificiale generale (AGI)

Ora ci stiamo spostando oltre la sfera del reale, verso un potenziale tipo di IA del futuro.

L'intelligenza generale artificiale è attualmente ipotetica e significherebbe che una macchina avrebbe intelligenza umanacon la capacità di comprendere, apprendere ed eseguire una vasta gamma di compiti complessi in modo indipendente.

Ma la questione può diventare piuttosto complessa quando si parla di "intelligenza umana" in riferimento all'AGI.

In teoria, l'AGI avrebbe un'intelligenza indistinguibile da quella umana.

Tuttavia, più precisamente, l'AGI sarebbe più intelligente di un essere umano, poiché la sua capacità di elaborare grandi quantità di dati supererebbe drasticamente quella di un cervello umano.

Non preoccupatevi, però.

L'Intelligenza Artificiale è ancora piuttosto lontana e richiederebbe progressi significativi in aree come la progettazione di reti neurali, l'apprendimento automatico e la robotica per diventare realtà.

3. Superintelligenza artificiale (ASI)

Portiamo l'ipotesi ancora più in là. Un passo oltre l'AGI è la superintelligenza artificiale (ASI), ovvero un'intelligenza che supera le capacità umane ad ogni livello.

Si tratta di un'intelligenza artificiale in una delle sue forme più efficaci, in grado di svolgere compiti complessi, ragionare e risolvere problemi con un'intelligenza superiore a quella umana.

E questo fa un po' paura.

La superintelligenza artificiale non si limiterebbe a replicare le capacità umane, ma le supererebbe di gran lunga, arrivando forse alla possibilità di autocoscienza, manipolazione umana e peggio.

Le implicazioni di questo tipo di IA sugli esseri umani, sulla nostra società e sul futuro sono del tutto imprevedibili, ma è probabile che questo tipo di IA sia in grado di risolvere problemi globali come la povertà e il dissesto climatico.

La domanda è: vogliamo davvero conoscere la risposta?

Fortunatamente, i grandi dibattiti etici che circondano questo tipo di intelligenza artificiale sono del tutto fittizi... Per ora.

4. Macchine reattive

Mentre gli ultimi due sono esempi di IA ipotetica, le macchine IA reattive sono uno dei primi modelli di apprendimento automatico ad essere stati creati e sono ancora importanti pezzi di tecnologia nella nostra vita quotidiana.

Le macchine reattive sono la forma più elementare di IA.

Questi sistemi possono rispondere ai dati sul traffico in tempo reale solo sulla base di regole programmate e non possono imparare o adattarsi nel tempo.

Sono macchine a memoria limitata o del tutto prive di memoria, per cui le loro azioni sono completamente reattivo.

Un esempio di ciò è Deep Blue di IBM che ha sconfitto il grande maestro Garry Kasparov nel 1997 - una svolta nello sviluppo dell'intelligenza artificiale.

Oggi si possono vedere macchine reattive nella robotica e nell'automazione, che seguono una serie di istruzioni preconfigurate per produrre qualcosa di nuovo.

Le macchine reattive, ancora più comuni, alimentano compiti ripetitivi, come le porte automatiche, i sistemi di navigazione aerea automatizzati, i comandi vocali (come quelli di Alexa o delle luci intelligenti di casa) e persino le casse automatiche del supermercato.

5. Memoria limitata AI

Mentre le macchine reattive non hanno alcuna memoria e le IA hanno una memoria estesa per creare e formare connessioni tra gli input, i sistemi di IA a memoria limitata sono un equilibrio tra i due.

Gli strumenti di intelligenza artificiale a memoria limitata possono memorizzare i dati delle esperienze passate e imparare da essi per migliorare le proprie prestazioni.

Un esempio potrebbe essere un'auto a guida autonoma che impara dai percorsi precedenti per ottimizzare i tempi di percorrenza in diversi momenti della giornata, algoritmi avanzati per il rilevamento delle frodi, la scoperta di farmaci o persino la prevenzione delle malattie.

L'intelligenza artificiale a memoria limitata è unica perché può adattarsi a nuove situazioni utilizzando la sua memoria a breve termine, il che significa che è in grado di effettuare aggiustamenti dinamici al variare dei dati in tempo reale.

6. Teoria della mente AI

Le macchine AI con teoria della mente sono un concetto ispirato alla psicologia e si riferiscono a macchine in grado di comprendere la complessità delle emozioni, delle intenzioni e delle convinzioni umane.

Si tratta di una sfida, poiché le credenze e le sfumature del linguaggio umano non sono semplici e sono aperte all'interpretazione.

Per poter sviluppare strumenti di intelligenza artificiale per la teoria della mente, sono necessari progressi significativi nella modellazione cognitiva, nell'elaborazione del linguaggio naturale e nell'apprendimento automatico.

Tuttavia, se fosse possibile, queste macchine AI potrebbero aiutare gli esseri umani a comprendere e regolare le emozioni, lavorando come un consulente o uno psicologo.

La teoria della mente potrebbe aprire la strada a robot sociali, che potrebbero fungere da amici, assistenti o addirittura partner degli esseri umani.

7. IA consapevole di sé

Tuttavia, per alcuni l'IA autocosciente è l'obiettivo finale: un computer che sia autocosciente e consapevole della propria esistenza.

Questa super IA non solo sarebbe in grado di svolgere un compito specifico, ma sarebbe anche in grado di comprendere le emozioni e la moralità e di pensare in modo critico alle proprie azioni e ai propri scopi.

Tuttavia, è ovvio che le macchine autocoscienti sollevano complesse questioni etiche.

È moralmente corretto mettere al mondo la vita e poi usare questi esseri superintelligenti per compiti ripetitivi? Una macchina può soffrire? Quanto sono diverse le emozioni delle macchine da quelle umane?

Sono tutte domande a cui è impossibile rispondere, ma che potrebbero avere implicazioni significative per il futuro della ricerca sull'IA.

Perché l'IA stretta è oggi il tipo più diffuso

Quindi, con tutti questi diversi tipi di IA, qual è il tipo più comune?

La risposta è chiara: il tipo di intelligenza artificiale più comunemente utilizzato oggi è AI stretta.

Questo perché è adattabile, scalabile e pratico, il che significa che può essere implementato in un'ampia gamma di settori piuttosto facilmente.

Sebbene non sia in grado di risolvere problemi complessi, può eliminare compiti ripetitivi o amministrativi e può essere scalato facilmente.

Inoltre, la tecnologia è oggi accessibile e conveniente, il che significa che è già all'opera per trasformare il panorama di molti settori, tra cui l'assistenza sanitaria, la finanza, la produzione, la vendita al dettaglio e l'intrattenimento.

Esempi di IA stretta nella vita quotidiana

È probabile che, mentre parliamo, abbiate accesso ad alcuni strumenti di intelligence ristretta.

Ecco un paio di esempi delle forme più comuni che si incontrano nella vita quotidiana.

In primo luogo, quelli chatbot come ChatGPT o il chatbot del servizio clienti del vostro fornitore di servizi, sono tutti esempi di IA ristretta.

Utilizzano algoritmi di intelligenza artificiale programmati per rispondere alle vostre richieste, aiutandovi a trovare le risposte, a elaborare i dati e a semplificare la vostra quotidianità.

Come i chatbot, assistenti virtuali come Siri, Alexa e Google Assistant rispondono ai comandi vocali per aiutarvi a svolgere attività ripetitive o banali, creare una playlist, chiamare un amico o persino inviare un messaggio di testo.

Anche i motori di raccomandazione che alimentano i vostri account Netflix e YouTube sono esempi di IA ristretta.

Aiutano ad aggregare i vostri dati e poi utilizzano modelli di intelligenza artificiale per suggerirvi cosa vi piacerà in seguito.

Questo tipo di modelli non si usa solo in casa, ma aiuta anche le aziende ad analizzare ed elaborare i dati relativi al comportamento dei clienti, aiutandole a fornire un'esperienza ottimale a lungo termine.

Infine, alcuni degli strumenti su cui avete fatto affidamento (come ad esempio Non rilevabile.ai's Scrittore AI SEO, Scrittore di saggi AI e Dattilografo umano) fanno uso di modelli di intelligenza artificiale ristretti.

Anche se scrivono contenuti umanizzati indistinguibili da quelli reali.

Questi strumenti sono "stretti" perché fanno una cosa eccezionalmente bene: scrivere contenuti per le aziende che si affidano alle pratiche di content marketing.

Tecnologie chiave alla base dell'intelligenza artificiale ristretta

Ma come funzionano questi strumenti? Qual è la tecnologia nascosta dietro l'IA stretta che le permette di essere così versatile nelle sue applicazioni?

Apprendimento automatico (ML)

L'apprendimento automatico, con elementi come l'apprendimento profondo, è la capacità dei sistemi di intelligenza artificiale di imparare dai dati e migliorare le prestazioni nel tempo.

Questa è una caratteristica fondamentale dell'IA stretta, che non può essere programmata per rispondere direttamente a ogni possibile richiesta o input, ma deve piuttosto essere in grado di elaborare i dati e utilizzarli per creare connessioni e sintetizzare nuove conclusioni.

Elaborazione del linguaggio naturale (NLP)

In poche parole, la PNL è la tecnologia che consente alle macchine di comprendere, interpretare e generare il linguaggio umano.

È ciò che permette all'intelligenza artificiale di comunicare efficacemente con gli utenti in modo naturale.

Pensate al prompt di ChatGPT che risponde alle vostre richieste in una lingua e con un tono di voce comprensibili o allo strumento di umanizzazione Undetectable AI, che va oltre l'analisi del linguaggio per creare un testo unico e dal suono umano.

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Visione artificiale

Infine, la computer vision aiuta l'intelligenza artificiale a "vedere" le informazioni visive del mondo, come il riconoscimento facciale o l'analisi delle immagini.

A tal fine, i modelli di intelligenza artificiale analizzano i dati visivi scomponendoli in pixel e identificando schemi o caratteristiche (come bordi, colori e forme), quindi creano collegamenti per trovare oggetti specifici che possono riconoscere.

I vantaggi dell'utilizzo dell'IA stretta oggi

L'Intelligenza Artificiale stretta è ovunque, e rende silenziosamente la vita più semplice e il lavoro più efficiente.

Si occupa di compiti ripetitivi e che richiedono tempo, liberando noi umani per concentrarci su attività creative o più complesse.

In questo modo si alleggerisce il carico amministrativo e si velocizza il lavoro.

Un altro grande vantaggio è la sua scalabilità: l'IA stretta è in grado di gestire contemporaneamente enormi quantità di dati e interazioni, cosa che nessun essere umano potrebbe fare.

È anche incredibilmente preciso, in grado di cogliere dettagli che potrebbero sfuggire all'uomo, come l'individuazione di frodi nel settore bancario o di malattie allo stadio iniziale nelle scansioni mediche.

Inoltre, essendo accessibile e conveniente, non sono solo le aziende a beneficiarne.

Gli individui possono utilizzare l'IA stretta per aiutarli nella loro vita quotidiana o anche nella loro vita di coppia.

Sfide e limiti dell'IA ristretta

Ma se l'IA stretta ha certamente i suoi vantaggi, la tecnologia presenta anche alcuni svantaggi.

Il più ovvio è che questi strumenti non sono flessibili.

Ogni sistema è costruito per fare una cosa molto bene e non può adattarsi a compiti che esulano dalla sua programmazione specifica.

Ad esempio, l'intelligenza artificiale che sta dietro alle raccomandazioni di Netflix non vi aiuterà a prenotare un volo: non è stata costruita per questo, e i suoi limiti di memoria e di apprendimento profondo significano che non sarà mai in grado di farlo.

Ciò significa che usi diversi richiedono modelli di intelligenza artificiale diversi, che devono essere programmati e costruiti specificamente per quel caso d'uso.

Ciò significa potenziali duplicazioni di lavoro, costosi requisiti di programmazione e complessi stack tecnologici per eseguire più azioni come richiesto.

Un'altra questione è quella dei dati.

Per funzionare bene, l'IA ristretta ha bisogno di enormi quantità di dati di alta qualità e imparziali. Se i dati sono errati, lo saranno anche i risultati dell'IA.

Lo abbiamo già visto quando si tratta di Pregiudizio dell'intelligenza artificialee questo è un ostacolo impegnativo da superare con gravi conseguenze nel mondo reale.

Infine, ci sono le preoccupazioni etiche.

L'automazione è ottima per l'efficienza, ma può anche portare alla perdita di posti di lavoro e ad altre sfide sociali che devono essere attentamente considerate.

Se da un lato l'intelligenza artificiale può automatizzare compiti ripetitivi, dall'altro ci sono molte persone che fanno affidamento su questi compiti per il loro sostentamento.

Fino a che punto dovremmo permettere all'IA di assumere questi ruoli e ci sono abbastanza ruoli creativi e stimolanti per tutti?

L'IA generale o superintelligente prenderà il sopravvento?

Ma qualcosa che abbiamo solo sfiorato in questo articolo è il dibattito sul fatto che i super algoritmi di intelligenza artificiale stiano conquistando il mondo.

Alcuni di questi tipi di intelligenza artificiale destano serie preoccupazioni etiche, morali e legali. Cosa significherà questo dibattito per il nostro futuro?

Attualmente, l'idea di un'IA generale o di un'IA superintelligente rimane saldamente nel regno della fantascienza.

Detto questo, la prospettiva di queste forme avanzate di IA è degna di essere discussa.

Da un lato, potrebbero risolvere enormi problemi globali.

Dall'altro, sollevano seri interrogativi sul controllo, la sicurezza e l'impatto sull'umanità.

Per ora, però, siamo ancora lontani e l'IA ristretta rimane la forma di intelligenza artificiale più pratica e d'impatto in uso oggi.

Pensieri finali

Tutti i 7 tipi di IA stanno plasmando il presente.

L'Intelligenza Artificiale stretta è già presente, rendendo più fluide le attività quotidiane e più efficienti le industrie.

È nelle raccomandazioni di Netflix, nel sistema di smart home e in molti degli strumenti di creazione di contenuti che si possono usare al lavoro o nello studio.

E l'intelligenza artificiale non si fermerà qui.

Con la continua evoluzione dei diversi tipi di IA, ci aspetta un futuro entusiasmante, con nuovi tipi di intelligenza artificiale che avranno un impatto sui nostri ruoli, persino sulle nostre relazioni e sul nostro processo decisionale.

Per il momento, l'attenzione resta concentrata sul perfezionamento e sull'uso responsabile degli strumenti che abbiamo già a disposizione e che, se usati bene, possono migliorare la vita di tutti.

Nel frattempo, la prossima volta che l'argomento di conversazione si sposta su "Qual è il tipo di IA più comunemente utilizzato oggi?". sarete dotati di una risposta intelligente (Gli amici nonostante l'umorismo).