Secondo appuntamento con l’approfondimento dedicato all’intelligenza artificiale, con una serie di articoli di Sergio Bellucci che entrano nel merito di uno dei tempi più discussi del momento, anticipatore di grandi cambiamenti, non esente però da implicazioni etiche e morali.

Leggi il primo pezzo: “Intelligenza artificiale tra opportunità, sfide e preoccupazioni”

L’intelligenza artificiale (IA) è una disciplina che si occupa dello sviluppo di sistemi in grado di emulare o superare l’intelligenza umana nelle attività cognitive. La storia dell’IA risale a molto tempo fa, con le prime tracce di idee e concetti che affondano le radici nell’antichità.

I primi esempi dell’idea di un pensiero meccanizzato possono essere rintracciati nell’antica Grecia, dove filosofi come Aristotele e Archita di Taranto discutevano delle possibilità di simulare il pensiero umano con mezzi meccanici.

Nei primi anni del ‘900 riprese con vigore l’idea del processo di automazione del pensiero e con Turing si arrivò a definirne anche una regola per la sua misurazione (Test di Turing). Tuttavia, la nascita formale dell’IA come disciplina scientifica si può far risalire al 1956, quando si tenne la conferenza di Dartmouth College, negli Stati Uniti, che segnò l’inizio ufficiale dell’IA come campo di ricerca.

Negli anni ’50 e ’60, il campo dell’IA fu caratterizzato da un ottimismo sfrenato e da un’ampia gamma di approcci e idee. Uno dei primi sforzi significativi fu il programma di gioco degli scacchi di Allen Newell e Herbert Simon, che svilupparono il computer “Logic Theorist” in grado di dimostrare teoremi matematici.

One of Deep Blue’s processors (Foto Wikipedia)

Nel corso degli anni ’60 e ’70, l’IA si concentrò sullo sviluppo di programmi di intelligenza artificiale basati su regole (rule-based AI). Questi programmi utilizzavano un insieme di regole esplicite per prendere decisioni e risolvere problemi. Un esempio notevole fu il programma di intelligenza artificiale Dendral, creato da Edward Feigenbaum, che fu in grado di identificare la struttura chimica delle molecole organiche.

Negli anni ’80, si svilupparono nuove tecniche, tra cui l’apprendimento automatico (machine learning) e le reti neurali artificiali. L’apprendimento automatico consentiva alle macchine di apprendere dai dati e di migliorare le prestazioni nel tempo senza essere esplicitamente programmate. Uno dei primi algoritmi di apprendimento automatico di successo fu l’algoritmo ID3, sviluppato da Ross Quinlan per la costruzione di alberi decisionali.

Nello stesso periodo, si assistette anche a un interesse crescente per le reti neurali artificiali. Le reti neurali sono modelli computazionali ispirati al funzionamento del cervello umano, composti da unità di calcolo chiamate neuroni artificiali.
Attraverso l’elaborazione di dati e l’adattamento dei pesi delle connessioni, le reti neurali possono imparare e risolvere problemi complessi. Questo periodo vide anche il concetto di “rete neurale convoluzionale” (CNN), che ebbe un ruolo cruciale nel campo del riconoscimento delle immagini.

Negli anni ’90, l’IA si espanse ulteriormente con l’introduzione di nuove tecniche e approcci. Una delle innovazioni più significative fu l’avvento del data mining e dell’analisi dei dati, che permisero di estrarre conoscenze utili da grandi quantità di dati. Ciò portò a una maggiore efficienza nella scoperta di modelli e relazioni nascoste nei dati.

Deeo Blue (foto by James the photographer da Wikimedia)

Il 1997 vide un importante traguardo per l’IA, quando il supercomputer Deep Blue sviluppato da IBM sconfisse il campione del mondo di scacchi, Garry Kasparov. Questo evento sottolineò il progresso significativo raggiunto dall’IA nel dominio dei giochi e aprì la strada per ulteriori sviluppi nel campo.

Negli anni 2000, l’IA continuò a fare progressi significativi in diversi settori. Il campo dell’apprendimento automatico e delle reti neurali ha visto lo sviluppo di algoritmi più sofisticati, come le reti neurali profonde (deep neural networks) e il metodo di apprendimento automatico noto come “apprendimento profondo” (deep learning). Questi sviluppi hanno portato a miglioramenti significativi nelle prestazioni dei sistemi di riconoscimento vocale, di traduzione automatica, di riconoscimento delle immagini e di molti altri ambiti.

L’ultimo decennio ha visto una rapida espansione dell’IA in molte sfere della nostra vita quotidiana. L’IA è diventata una parte integrante di molte tecnologie, come gli assistenti virtuali, i veicoli a guida autonoma, i sistemi di raccomandazione online e molte altre applicazioni. L’IA ha anche iniziato a essere utilizzata in campo medico, per assistere nella diagnosi di malattie, individuare pattern anomali nei dati dei pazienti e aiutare nella scoperta di nuovi farmaci.

Nonostante i grandi progressi compiuti, l’IA affronta ancora molte sfide e questioni. Ci sono preoccupazioni etiche riguardo alla sicurezza dei dati personali, all’automazione del lavoro umano e all’eventuale superamento dell’intelligenza umana da parte dell’IA. È fondamentale affrontare queste questioni e sviluppare una governance responsabile per garantire un utilizzo etico e sicuro dell’intelligenza artificiale.

In conclusione, la storia dell’intelligenza artificiale è un viaggio affascinante che parte dai primi pensieri meccanici dell’antichità fino ai moderni algoritmi di apprendimento profondo. L’IA ha fatto progressi significativi in molti campi e ha il potenziale per trasformare la nostra società in molti modi.

(Sergio Bellucci)