Intelligenza artificiale (AI)

Cos'è l'intelligenza artificiale?

Il termine intelligenza artificiale (AI) si riferisce alle operazioni di intelligenza eseguite da macchine progettate per riprodurre le capacità del cervello umano attraverso combinazioni di algoritmi.

Più specificamente, l'intelligenza artificiale è quella che consente a determinate macchine di percepire l'ambiente circostante e di rispondervi in ​​modo simile al cervello umano. Ciò implica la capacità di svolgere funzioni come il ragionamento, la percezione, l'apprendimento e la risoluzione dei problemi.

Informatica, logica, filosofia e robotica hanno contribuito alla creazione e progettazione di macchine in grado di risolvere problemi utilizzando il modello dell'intelligenza artificiale.

John MacCarthy, Marvin Minsky e Claude Shannon hanno coniato per la prima volta il termine intelligenza artificiale nel 1956. Lo hanno definito come "la scienza e l'ingegnosità di creare macchine intelligenti, in particolare programmi per computer intelligenti".

Tuttavia, le prime indagini risalgono ai greci. Aristotele fu il primo, infatti, a descrivere il funzionamento del pensiero umano e le regole con cui esso è in grado di giungere a conclusioni razionali.

Esempi di intelligenza artificiale

L'intelligenza artificiale è presente in gran parte della tecnologia odierna, specialmente in smartphone, tablet, computer e tutti i tipi di dispositivi con sistemi elettronici integrati.

Come esempio di intelligenza artificiale nella vita quotidiana possiamo fare riferimento:

  • domotica (climatizzazione intelligente, programmazione accensione e spegnimento luci ed elettrodomestici, ecc.);
  • veicoli autonomi;
  • assistenti vocali come Google Assistant, Siri (Apple) o Alexa (Amazon Echo), tra gli altri;
  • Dizionario predittivo di Google;
  • software di riconoscimento di immagini;
  • Software per la sicurezza e il controllo delle frodi;
  • software di analisi delle abitudini;
  • previsioni per il marketing digitale;
  • previsioni e suggerimenti per la fruizione di notizie, musica, film, serie, ecc.

Tipi di intelligenza artificiale

Da un punto di vista teorico, oggi ci sono quattro diversi tipi di intelligenza artificiale, secondo il ricercatore Arend Hintze. Vediamo.

Macchine reattive

Si riferisce a quelle macchine progettate per valutare le informazioni disponibili nell'ambiente e risolvere un problema immediato sulla base di tali informazioni. Questo tipo di intelligenza artificiale non memorizza o memorizza e quindi non apprende. Il tuo compito è analizzare le informazioni di un determinato momento, costruire possibili soluzioni e scegliere quella più efficiente.

Nel 1990, IBM ha creato un sistema con questa capacità chiamato Deep Blue, responsabile di aver vinto una partita contro il campione di scacchi Garry Kasparov. Oggi, l'intelligenza artificiale reattiva viene utilizzata, ad esempio, nelle auto a guida autonoma.

Macchine con memoria limitata

Si riferisce alla tecnologia che utilizza le informazioni ottenute da un database e che, inoltre, può registrare informazioni di base sull'ambiente e imparare da esso. È il caso, ad esempio, della tecnologia GPS.

Macchine con teoria della mente

È un tipo di intelligenza artificiale ancora in fase di sviluppo. Si prevede che in futuro alcune macchine saranno in grado di comprendere sia il pensiero che i sentimenti umani e prendere decisioni da esso. Si tratta quindi di interazione sociale. Un esempio di indagine su questo tipo di IA è il robot Sophia, creato nel 2016.

Macchine con autocoscienza

Le macchine con autocoscienza sarebbero quelle capaci di avere percezioni, pensieri e atteggiamenti autocoscienti, cioè macchine capaci di percepire, ragionare e agire come esseri umani.

Caratteristiche dell'intelligenza artificiale

  • Capacità di reagire alle informazioni disponibili nell'ambiente;
  • Memoria e apprendimento da esperienze specifiche;
  • Capacità di risolvere problemi specifici;
  • Adattabilità;
  • Capacità di percezione sensoriale (uditiva, visiva, tattile);
  • Capacità di gestire, cioè, un'infrastruttura coerente e chiara per la sua applicazione;
  • Resilienza, cioè capacità di ottimizzazione;
  • Buone prestazioni, ovvero la capacità di gestire in modo efficiente grandi quantità di informazioni;
  • Carattere misurabile per quantificare le prestazioni e fare investimenti futuri.
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