{"id":2483,"date":"2020-09-08T10:28:06","date_gmt":"2020-09-08T08:28:06","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ipscloudsystem.com\/?p=2483"},"modified":"2020-09-08T10:28:06","modified_gmt":"2020-09-08T08:28:06","slug":"levoluzione-dellintelligenza-artificiale","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ipscloudsystem.com\/it\/levoluzione-dellintelligenza-artificiale\/","title":{"rendered":"L’evoluzione dell’intelligenza artificiale"},"content":{"rendered":"

Molti pensano che i calcolatori siano stati inventati dopo la scoperta dell\u2019elettricit\u00e0. In realt\u00e0 i primi erano meccanici e risalgono alla seconda met\u00e0 del 1600 ed erano gi\u00e0 in grado di svolgere operazioni di somma, sottrazione e moltiplicazione. Ma \u00e8 negli anni trenta del secolo scorso che vengono gettate le basi per il computer e l\u2019informatica come li conosciamo oggi. Claude Shannon, dell\u2019universit\u00e0 di Yale, mostra le potenzialit\u00e0 dell\u2019utilizzo del sistema binario nelle telecomunicazioni e da inizio a quella che oggi chiamiamo l\u2019era digitale, quella fatta di uno e zeri. Nello stesso periodo, Alan Turing (famoso per aver decifrato i codici creati dalla macchina tedesca Enigma durante la seconda guerra mondiale) pubblica un articolo sulla Macchina di Turing, una macchina teorica in grado di eseguire algoritmi (una procedura di istruzioni logiche) e gestire dati. Quanto definito da Turing in questo scritto \u00e8 ancora oggi alla base dei nostri computer.<\/span><\/p>\n

La macchina che imita l\u2019uomo<\/b><\/h3>\n

Gi\u00e0 negli anni quaranta del secolo scorso si parlava di intelligenza artificiale (anche se il nome \u00e8 nato negli anni cinquanta). Nascevano, almeno sulla carta, le reti di neuroni artificiali. Era stato dimostrato che qualunque problema computabile, cio\u00e8 risolvibile tramite un algoritmo, era risolvibile con una rete di neuroni. Questa rete era costituita da elementi che potevano essere \u201cspenti\u201d o \u201caccesi\u201d, e lo stato di ogni elemento era determinato dall\u2019insieme degli stimoli dei neuroni circostanti (parleremo pi\u00f9 approfonditamente delle reti neurali nel prossimo post). Nel 1950, due studenti di Harvard, basandosi sulle scoperte fatte nel decennio precedente, hanno realizzato la prima rudimentale rete neurale artificiale che chiamarono SNARC (Stochastic neural analog reinforcement calculator). Negli anni successivi, un gruppo di dieci ricercatori guidati da John McCarthy aveva colto la sfida per costruire una macchina che imitasse in tutto e per tutto l\u2019apprendimento e l\u2019intelligenza della mente umana, e il tutto in due mesi. Sicuramente starete pensando che la loro ambizione andava un po\u2019 oltre la realt\u00e0 e credo non serva che vi dica com\u2019\u00e8 andata a finire. Al contrario di loro, Allen Newell e Herbert Simon, grazie ad un obiettivo pi\u00f9 realistico, ma comunque sorprendente per l\u2019epoca, erano gi\u00e0 riusciti a costruire una macchina che era in grado di dimostrare teoremi matematici. Oltre ad aver dato vari contributi a questa materia, a McCarthy va la paternit\u00e0 del termine <\/span>intelligenza artificiale<\/span><\/i>, che dal suo primo utilizzo nel 1956, ha dato vita ufficialmente all\u2019omonima disciplina.<\/span><\/p>\n

Ambizioni e difficolt\u00e0<\/b><\/h3>\n

Potete immaginare l\u2019entusiasmo che creava questa neonata disciplina. La possibilit\u00e0 di creare delle macchine in grado di ragionare sembrava aver catapultato la fantascienza nella realt\u00e0. I primi tentativi erano molto promettenti. Si riuscivano a dimostrare teoremi di geometria anche molto complessi e nel 1966 James Slagle del MIT di Boston riusc\u00ec a realizzare un programma che risolveva gli integrali. Si tratta di un\u2019operazione non semplice e penso che tutti noi possiamo confermarlo pensando a quando eravamo alle scuole superiori o all\u2019universit\u00e0 e ci siamo trovati di fronte ad esempi che non sapevamo proprio come risolvere. Purtroppo tutta questa euforia si spense presto. I ricercatori si resero conto che in realt\u00e0 bastava aumentare anche di poco la complessit\u00e0 del sistema e i tempi di calcolo diventavano insostenibili. Per esempio, se applichiamo un sistema di risoluzione (che possono essere le reti neurali o un un altro tipo di algoritmo) per trovare il valore di una variabile e diciamo che in qualche ora di computazione si arriva al risultato, aumentando il numero di variabili questo tempo pu\u00f2 diventare pi\u00f9 grande dell’et\u00e0 dell\u2019universo. Questo pu\u00f2 dipendere sia dal tipo di algoritmo o sistema che viene usato per trovare la soluzione, sia dalla potenza di calcolo della macchina utilizzata. A volte basta anche portare il numero di variabili da una a due per rendere il sistema irrisolvibile in un tempo ragionevole. Per questo motivo durante gli anni sessanta l\u2019euforia per l\u2019intelligenza artificiale si spense e i fondi furono progressivamente tagliati.<\/span><\/p>\n

Dagli anni 80 ad oggi<\/b><\/h3>\n

Negli anni ottanta ci fu una riaccensione di questa disciplina, la scintilla scocc\u00f2 grazie al passaggio dal mondo accademico a quello industriale. Nel 1982 fu utilizzato il primo software intelligente a scopo commerciale. Si trattava di un sistema per gestire le vendite dei computer, in grado di riconoscere se in un ordine c\u2019erano componenti mancanti. Per fare questo doveva comprendere e analizzare le relazioni che c\u2019erano tra i vari componenti e gestire eventuali errori o mancanze. Questo \u201cgiocattolo\u201d faceva risparmiare all\u2019azienda ben 40 milioni di dollari l\u2019anno. Non ci volle molto prima che la maggior parte delle grandi aziende introdussero dei sistemi intelligenti che gestivano i processi pi\u00f9 svariati.<\/span><\/p>\n

Dal 1986 ci fu anche un ritorno delle reti neurali, rimaste un po\u2019 in disparte dopo i limiti riscontrati negli anni sessanta. Vennero applicati approcci nuovi che portarono a risultati promettenti. Inoltre nel 1996 ci fu la famosa vittoria a scacchi del computer <\/span>Deep Blue<\/span><\/i> (costruito dall\u2019IBM) contro l\u2019allora campione del mondo Kasparov. Anche se questa macchina non utilizzava le reti neurali, fu comunque un\u2019enorme pubblicit\u00e0 nei confronti della macchina che imita e supera l\u2019uomo. Un anno dopo i sistemi intelligenti approdarono alla NASA, che li utilizz\u00f2 per gestire vari aspetti delle missioni spaziali.<\/span><\/p>\n

Oggi i software intelligenti stanno entrando un po\u2019 in tutti i settori. Pensate alle auto con guida autonoma o ai sistemi per i pronostici delle vendite. Dalle previsioni meteo alle predizioni dei guasti nell\u2019industria, passando per la finanza. Tutto si sta trasformando e diventando smart. L\u2019loT (internet delle cose) sta portando alla connessione di sempre pi\u00f9 oggetti alla rete, quindi sempre pi\u00f9 dati da interpretare e sfruttare per migliorare l\u2019efficienza, piuttosto che la possibilit\u00e0 di controllare tutto da remoto. I sistemi intelligenti portano ad una svolta nella gestione di quelli che vengono chiamati <\/span>Big Data<\/span><\/i> e permettono di sostituire parzialmente l\u2019uomo nel fare previsioni, piuttosto che nell\u2019ottimizzare sistemi complessi.<\/span><\/p>\n

Dove porter\u00e0 il futuro?<\/b><\/h3>\n

Oggi l\u2019intelligenza artificiale \u00e8 in grado ad esempio di riconoscere il volto di una persona o il linguaggio parlato, ma \u00e8 ancora lontana da molte altre caratteristiche proprie della mente umana. Questo non rende meno sorprendente o meno efficace ci\u00f2 che riesce a fare, come vedremo meglio nei prossimi post, ma se la domanda \u00e8 quanto \u00e8 vicina alla mente di un essere umano, la risposta \u00e8 non molto. In tanti hanno speculato su dove potr\u00e0 arrivare la ricerca in questo campo e in che tempi, ma ovviamente non c\u2019\u00e8 nessuna certezza. Guardando l\u2019evoluzione del processo tecnologico nei secoli, vediamo un andamento esponenziale. Ci sono voluti 150.000 anni all\u2019homo sapiens per arrivare all\u2019agricoltura con i relativi insediamenti stabili, solo 7.000 per costruire i primi imperi e la scienza come la conosciamo oggi \u00e8 nata appena 500 anni fa. Come abbiamo visto all\u2019inizio del post, l\u2019era dell\u2019informatica ha circa cent\u2019anni e solo negli ultimi 40 ha avuto un\u2019evoluzione vertiginosa. Guardando questo trend verrebbe da pensare che se continua in questo modo non sarebbe cos\u00ec strano fra un centinaio d\u2019anni assistere (per i nostri posteri) a macchine capaci di replicare tutte o quasi le capacit\u00e0 della mente umana. E se si arrivasse a quel punto, magari si potrebbe andare anche oltre, con macchine molto pi\u00f9 intelligenti dell\u2019uomo. Questo da un lato affascina, ma da un altro spaventa. Con uno scenario del genere l\u2019uomo sarebbe ancora al vertice della piramide sul nostro pianeta? A questa domanda lasciamo rispondere la fantascienza, che ha gi\u00e0 dato sfogo a molte fantasie con gli scenari pi\u00f9 disparati.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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