Al giorno d’oggi, se apriamo una pagina di un giornale di attualitá, è molto probabile trovare uno o piú articoli che parlano di intelligenza artificiale e machine learning. Ma non è tutto,  ogni volta che utilizziamo i nostri telefoni cellulari, è possibile che stiamo utilizziamo modelli di machine learning senza neanche rendercene conto, quando, per esempio, usiamo il traduttore di google o Netflix ci suggerisce il prossimo film o serie da guardare.

Ma cosa si intende, esattamente, per intelligenza artificiale?

L’area dell’informatica che cerca di plasmare macchine, software, modelli che funzionano e reagiscono come gli esseri umani è nota come intelligenza artificiale. È il campo che dà ai computer la capacità di apprendere senza essere programmati esplicitamente, permettendogli di imparare con l’esperienza.

Ma una macchina può davvero pensare?

Anche se sembra uscito da un film di fantascienza, non è un argomento nuovo e affascina le persone da molto tempo. Il precursore di questa idea è stato Alan Turing. Sicuramente molte persone conosceranno il famoso Turing Test, dove viene testato se si parla con una persona o con un computer. È proprio Turing a suggerire che cambiando i valori di 0 e 1 di un sistema, questo poteva fare deduzioni matematiche e far ragionare una macchina. Tuttavia, fu solo diversi anni dopo che fu fatta la prima ricerca sull’intelligenza artificiale, guidata da professori di varie università come il MIT e professionisti dell’IBM che insegnavano alle macchine a giocare a dama (1956).

Sebbene questa tecnologia fosse molto promettente, ha attraversato alcuni anni noti come l’inverno dell’intelligenza artificiale, tra 1974-1980 e 1987-1993,  in cui era molto difficile ottenere soldi per la ricerca e dove c’erano molte delusioni. Non è stato fino agli ‘90, quando l’intelligenza artificiale è stata utilizzata in altri settori, come la logistica e la diagnosi clinica, che si è diffusa di nuovo e ne è stato riconosciuto il vero valore.

  • Nel 1997 il computer Deep Blue sviluppato da IBM con un sistema per giocare a scacchi è stato il primo computer a vincere una partita di scacchi contro il campione del mondo in carica.
  • Nel 2011 Watson, il sistema di IBM in grado di rispondere alle domande, che oggi chiamiamo comunemente chatbot, vince contro una persona il concorso a quiz Jeopardy.
  • Nel 2016 AlfaGo, un sistema per giocare al gioco da tavola Go, vince 4 partite su 5.
  • Nel 2017 Waymo, l’automobile autonoma di Google, effettua il primo viaggio autonomo senza conducente.
  • Il machine learning, o apprendimento automatico, è presente ovunque, ad esempio, quando Amazon ci consiglia un articolo che potrebbe interessarci in base a qualcosa che abbiamo cercato prima.  Probabilmente, l’esempio più immediato è quando cerchiamo qualcosa su Google.  Quando inseriamo una frase su Google, i modelli di machine learning determinano cosa mostrare tra i primi risultati, a seconda del nostro profilo. Mostrerá, dunque, risultati diversi se intuisce che tu sia un programmatore o un esperto di caffè.

L’intelligenza artificiale ha una moltitudine di applicazioni:

  • Riconoscere le immagini. L’esempio classico è la distinzione tra un cane e un gatto, anche se i modelli più elaborati possono arrivare a riconoscere e distinguere i volti delle persone.
  • Riconoscere un testo e riassumere i contenuti principali.
  • Intercettare una frode, quando ad esempio si fa un acquisto online con una carta di credito.
  • Raccomandare e personalizzare prodotti e contenuti in base al profilo dell’utente.

E si applica a una vasta gamma di campi:

  • Medicina, ad esempio nella diagnosi di immagini cliniche. Durante la pandemia da COVID-19, molte aziende e startup hanno sviluppato sistemi per riconoscere la presenza del virus mediante la radiografia polmonare. Tra i casi più famosi c’è Alibaba.
  • Logistica, per migliorare e ottimizzare l’approvvigionamento e le vendite, automatizzare i processi e ridurre i costi. Ad esempio, il sistema raccomanda dove posizionare le nuove scorte in arrivo e qual è il percorso migliore per ridurre i tempi e le spese.
  • Trasporti, classico esempio è dato dalle vetture autonome, in grado di condurre senza conducente.
  • Finanza, per il rilevamento di frodi, o per suggerire i migliori investimenti. Ad esempio, sono in voga i robo-advisor, robot che aiutano anche chi è alle prime armi a cercare l’investimento più redditizio.

L’intelligenza artificiale, seppure ha anni ed anni di storia, ha ancora davanti a sé tante possibilitá di espansione in molti settori, per aumentarne l’efficienza. E c’è anche chi pensa che intelligenza artificiale e umana arriveranno a fondersi. È l’idea di Elon Musk, con la sua azienda di neuroscienza Neuralink, che ha l’obiettivo a lungo termine di facilitare la simbiosi tra esseri umani e intelligenza artificiale. “Puntiamo a portare sul mercato qualcosa che aiuti con alcune gravi lesioni cerebrali (ictus, lesioni tumorali, congenite) in circa quattro anni “, dice Musk.

Il dispositivo che sta sviluppando utilizza minuscoli “fili”, circa un terzo delle dimensioni di sottili capelli umani, che vengono cuciti nel cervello da un robot “simile a una macchina da cucire”. Elon lo ha descritto come un “Fitbit nel tuo cranio con piccoli fili”. Come di solito accade con Elon, non è così inverosimile come sembra. Matt Nagle, una persona con paralisi del midollo spinale, ha ricevuto un impianto cerebrale nel 2006 che gli ha permesso di giocare a pong usando solo la sua mente. Da allora, i ricercatori hanno continuato a esplorare i modi in cui i computer potrebbero migliorare la funzione cerebrale. Musk sta pensando a tutto, dai tetraplegici che giocano ai videogiochi all’apertura di una Tesla con la mente (ha detto che c’è una probabilità del 100% che ciò accada). Ma i primi usi sono ancora di natura medica. “Sono fiducioso che a lungo termine sarà possibile ripristinare il movimento completo del corpo di qualcuno”, ha detto.

L’intelligenza artificiale è sicuramente qualcosa di affascinante e sorprendente, ci aiuta a fare cose che mai avremmo immaginato. Ovviamente c’è tutto il tema etico a cui prestare attenzione. Ma lo tratteremo un’altra volta.

 a cura di Elena Molinaro

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