L'intelligenza artificiale

L'intelligenza artificiale ( Artificial Intelligence o A.I. ) è la disciplina tecnica che si occupa di sviluppare degli algoritmi inferenziali, in grado di svolgere forme di ragionamento automatico.

Cos'è l'intelligenza artificiale?

E' un campo della scienza informatica che si occupa di realizzare delle macchine in grado di risolvere i problemi in autonomia, senza alcun bisogno dell'uomo. In inglese è conosciuta con il nome Artificial Intelligence, o nella sua forma abbreviata A.I.

L'intelligenza artificiale non crea una vita artificiale senziente, come comunemente si crede, bensì una macchina intelligente.

Esempio. Un'automobile in grado di viaggiare senza conducente al volante, un aspirapolvere robot che pulisce automaticamente il pavimento in casa, un assistente vocale sullo smartphone, sono alcuni esempi di intelligenza artificiale. Le applicazioni sono veramente infinite, sia in ambito civile che industriale.

Il settore A.I. ( Artificial Intelligence ) è molto vasto. Si va dai sistemi esperti del problem solving alla robotica industriale, dalla comprensione del linguaggio naturale alla stesura di testi automatici.

Si tratta di una disciplina molto vecchia, i primi studi risalgono agli anni '40, ma soltanto negli ultimi anni le capacità hardware hanno consentito di fare progressi.

La storia dell'intelligenza artificiale

L'intelligenza artificiale nacque con gli studi di John Turing, un matematico inglese, che nel 1936 progettò una macchina in grado di risolvere dei problemi pratici. Pochi anni dopo, negli anni '50, lo stesso Turing pubblicò il famoso articolo "Computing Machinery and Intelligence" in cui pose le basi di un test per valutare il livello di intelligenza delle macchine. Quest test è ancora oggi noto come Test di Turing. Negli anni '50 nacque anche il termine Artificial Intelligence, il primo a utilizzarlo fu John McCarthy nel 1956 durante un congegno. Negli anni '60 e '70 gli studi sull'intelligenza artificiali erano confinati all'ambito accademico. In questi anni furono sviluppate le prime reti neurali e la logica fuzzy.

Quali sono gli approcci allo studio dell'intelligenza artificiale?

Esistono due distinti approcci all'intelligenza artificiale:

  • Pensare e agire come un essere umano
    È l'approccio del test di Turing. L'agente razionale segue la stessa logica usata dagli esseri umani per valutare una situazione e prendere una decisione. In questo caso l'agente cerca di simulare il comportamento umano. Ad esempio, secondo Turing una macchina è intelligente se riesce a farci credere di essere umana.
  • Pensare e agire razionalmente
    E l'approccio della logica. L'agente applica la migliore logica possibile per risolvere un problema o prendere una decisione, non necessariamente la stessa del ragionamento umano. In questo caso, la macchina non simula l'uomo e può evolvere in molteplici direzioni anche superando l'intelligenza umana.

La differenza tra AI debole e forte

Nella definizione di intelligenza artificiale su Okpedia si distingue la A.I. in forte e debole.

  1. Si parla di A.I. debole se la macchina simula il ragionamento umano senza eguagliare le capacità intellettive umane.
  2. Si parla di A.I. forte se la macchina possiede una propria intelligenza, autonoma e indipendente, pari o superiore a quella umana.

Attualmente l'intelligenza artificiale ha raggiunto soltanto il primo livello ( IA debole ). Per la I.A. forte saranno necessari ancora molti anni, almeno altri venti o trent'anni.

Le reti neurali

Le reti neurali consentono alle macchine di apprendere tramite un modello di nodi e archi. Ogni nodo è composto da una serie di caratteristiche e proprietà, mentre gli archi consentono di mettere in relazione funzionale i nodi tra di loro. Le reti neurali ( o neuronali ) si ispirano alle reti neurali biologiche. La modularità dei collegamenti consente alla macchina di raggiungere le soluzioni ai problemi seguendo strade diverse, evitando così le situazioni di impasse e di stallo.

La logica fuzzy

Un altro campo dell'intelligenza artificiale che merita attenzione è, secondo me, la logica fuzzy. Come informatici siamo abituati a ragionare secondo una logica booleana. Ad esempio, una lampada può essere accesa o spenta, non esistono vie intermedie. La logica booleana è molto utile per sviluppare un software, non altrettanto quando si sviluppa un sistema intelligente. La realtà non è sempre zero o uno ( 0, 1 ). Ad esempio, quando il Sole sta tramontando è giorno oppure notte? Nessuna delle due. Da questo punto di vista la logica fuzzy ha risolto diversi problemi. Nella logica fuzzy non esistono soltanto lo zero e uno, ma anche infiniti status intermedi ( 0, 0.2, 0.5, ... , 0.7, 1 ).


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