L’intelligenza artificiale (AI) è ormai entrata a far parte del nostro quotidiano, influenzando tutto, dai nostri smartphone alle auto che guidiamo. Ma come funziona davvero l’AI? In questo articolo, lo scopriremo in 3 semplici passaggi. Prima di scoprire come funziona l’AI capiamo insieme com’è nata e come si è sviluppata.
Come nasce l’AI e come si è sviluppata
Seppur coniata nel 1956, l’intelligenza artificiale (IA) vive oggi un’epoca d’oro, trainata da un triplice fattore: l’esplosione del volume di dati, la nascita di algoritmi sempre più sofisticati e l’impennata della potenza di calcolo e archiviazione.
I pionieri dell’IA, negli anni ’50, si concentrarono sulla creazione di programmi capaci di imitare il ragionamento umano e la logica deduttiva. Negli anni ’60, il Dipartimento della Difesa degli Stati Uniti entrò in gioco, finanziando progetti che miravano a dotare i computer di abilità cognitive basilari. Tra i successi di quell’epoca, ricordiamo i progetti di mappatura stradale della Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) negli anni ’70 e gli assistenti personali intelligenti sviluppati sempre dalla DARPA nel 2003, ben prima dell’affermazione di Siri, Alexa e Cortana.
Queste prime pietre miliari hanno gettato le basi per l’automazione e il ragionamento formale che caratterizzano i computer odierni, inclusi i sistemi di supporto alle decisioni e i motori di ricerca intelligenti, progettati per integrare e potenziare le capacità umane.
Come funziona l’AI: vediamolo in 3 passaggi
Ora che abbiamo approfondito le motivazioni che hanno portato alla nascita dell’AI vediamo in che modo funziona questa intelligenza diventata così fondamentale.
1. Imparare dai dati
Alla base di ogni sistema AI c’è la capacità di imparare dai dati, e questo è dove entra in gioco il Machine Learning (ML). Il Machine Learning è un sottocampo dell’AI che permette ai sistemi di apprendere in modo autonomo, senza essere esplicitamente programmati.
I sistemi di Machine Learning vengono alimentati con grandi quantità di dati, che possono essere strutturati (come tabelle di dati) o non strutturati (come immagini o testo). Analizzando questi dati, l’AI è in grado di identificare modelli, correlazioni e schemi, imparando autonomamente a svolgere compiti complessi.
Pensa ad un algoritmo di Machine Learning addestrato per riconoscere i gatti nelle immagini. L’algoritmo riceverà migliaia di immagini, alcune con gatti e altre senza. Analizzando queste immagini, l’algoritmo imparerà a identificare le caratteristiche tipiche dei gatti, come la forma delle orecchie, degli occhi e del muso, senza bisogno di essere programmato esplicitamente per ogni singola caratteristica.
Esistono due tipi principali di Machine Learning:
- Machine Learning supervisionato: In questo tipo di apprendimento, all’algoritmo vengono forniti dei dati già etichettati, ovvero associati a un output corretto. L’algoritmo impara analizzando questi dati e trovando le relazioni tra gli input e gli output. Un esempio di Machine Learning supervisionato è il riconoscimento delle immagini: all’algoritmo vengono fornite immagini di gatti e cani già etichettate come tali, e l’algoritmo impara a distinguere tra i due animali.
- Machine Learning non supervisionato: In questo tipo di apprendimento, all’algoritmo vengono forniti dati non etichettati, ovvero senza un output associato. L’algoritmo deve quindi identificare autonomamente i modelli e le strutture all’interno dei dati. Un esempio di Machine Learning non supervisionato è il raggruppamento: all’algoritmo vengono forniti dati su clienti di un e-commerce e l’algoritmo deve identificare i segmenti di clienti con caratteristiche simili.
2. Elaborare le informazioni
Una volta che l’AI ha imparato dai dati, è in grado di elaborare le informazioni per svolgere compiti complessi. Ad esempio, un sistema AI addestrato per giocare a scacchi può analizzare la posizione attuale dei pezzi sulla scacchiera, valutare tutte le mosse possibili e scegliere quella con la maggiore probabilità di portare alla vittoria.
L’elaborazione delle informazioni da parte dell’AI avviene attraverso l’utilizzo di algoritmi complessi, che simulano il modo in cui il cervello umano processa le informazioni. Questi algoritmi sono in grado di effettuare calcoli complessi, riconoscere pattern e prendere decisioni.
3. Compiere azioni concrete
Infine, l’AI è in grado di compiere azioni concrete nel mondo reale. Ad esempio, un robot controllato da AI può muoversi in un ambiente, afferrare oggetti e svolgere compiti complessi. L’AI può anche essere utilizzata per controllare sistemi complessi, come quelli di auto a guida autonoma o di impianti industriali.
L’abilità dell’AI di compiere azioni concrete dipende dalla sua capacità di interagire con il mondo fisico. Questo avviene attraverso l’utilizzo di sensori, che permettono all’AI di percepire l’ambiente circostante, e di attuatori, che permettono all’AI di agire su di esso.
L’intelligenza artificiale è un campo complesso e in continua evoluzione, ma i principi base del suo funzionamento possono essere riassunti in questi 3 semplici passaggi: imparare dai dati, elaborare le informazioni e compiere azioni concrete.
L’AI ha il potenziale di rivoluzionare molti aspetti della nostra vita, ed è importante comprenderne il funzionamento per poterla utilizzare al meglio e per essere consapevoli delle sue implicazioni.
Se sei interessato a questo tema ti proponiamo altri articoli in cui spieghiamo la recente norma relativa alla regolamentazione dell’i in Europa, clicca qui.
