Cos’è l’intelligenza artificiale (IA)?
L’intelligenza artificiale è, per definizione, un ramo dell’informatica il cui obiettivo è creare un equivalente tecnico dell’intelligenza umana. Tuttavia, cosa si intenda per “intelligenza” e come questa possa essere riprodotta tecnicamente sono argomenti su cui esistono molte teorie e approcci metodologici. A causa della complessità del concetto stesso di intelligenza, risulta quindi difficile fornire una definizione precisa e univoca di intelligenza artificiale.
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Le varie definizioni di intelligenza artificiale
L’intelligenza artificiale viene sviluppata soprattutto per le sfere di competenza tecniche. In questo senso, non è importante che l’IA padroneggi la comunicazione umana, ma piuttosto che svolga in maniera efficiente compiti altamente specializzati. Per queste tecnologie si utilizza il test di Turing ristretto: se relativamente a un ambito specifico un sistema tecnico dispone delle stesse capacità di un essere umano, come ad esempio per quanto riguarda una diagnosi medica o una partita a scacchi, allora si parla di un sistema artificialmente intelligente. Di conseguenza, esistono rispettivamente due definizioni di intelligenza artificiale: una “forte” e una “debole”.
Intelligenza artificiale forte: la visione
La definizione “forte” di IA si riferisce a un tipo di intelligenza in grado di soppiantare l’essere umano nella sua interezza, incluse tutte le sue molteplici abilità. Ci sono diverse dimensioni di intelligenza che appartengono all’IA forte: l’intelligenza cognitiva, quella sensomotoria, quella emozionale e, infine, quella sociale. Gli utilizzi attuali più frequenti dell’intelligenza artificiale riguardano l’ambito dell’intelligenza cognitiva, quindi la logica, la pianificazione, la soluzione dei problemi, l’autonomia e la prospettiva individuale.
Intelligenza artificiale debole: la realtà
La definizione “debole” di IA si riferisce invece all’evoluzione e all’utilizzo dell’intelligenza artificiale in campi di applicazione ben specifici. Qui entra in gioco la ricerca moderna sull’IA. Quasi tutti gli ambiti attuali di utilizzo dei robot appartengono al settore dell’IA “debole”, seppur oltremodo specializzata; si tratta ad esempio dello sviluppo di automobili a guida autonoma, di diagnostica medica o di algoritmi di ricerca e automazione intelligenti.
Nell’ambito dell’IA debole, negli ultimi anni la ricerca ha ottenuto risultati clamorosi. Rispetto alla ricerca su un’intelligenza suprema, l’evoluzione di sistemi intelligenti nei singoli settori si è dimostrata non solo come decisamente praticabile, ma anche priva di difficoltà da un punto di vista etico.
Come funziona l’intelligenza artificiale?
Dunque, come possiamo descrivere il funzionamento dell’intelligenza artificiale? Un’IA è da considerarsi efficace se lo è la sua rappresentazione della conoscenza tecnologica. A questo proposito esistono due approcci metodologici:
- Nell’approccio simbolico l’informazione richiesta viene rappresentata tramite simboli; in questo caso l’IA opera per mezzo della cosiddetta manipolazione dei simboli. L’intelligenza artificiale simbolica esegue l’elaborazione di informazioni “dall’alto” e opera usando simboli, connessioni astratte e chiavi logiche.
- Nell’approccio neurale la conoscenza da recuperare viene rappresentata tramite i neuroni e le loro connessioni. L’intelligenza artificiale neurale affronta l’elaborazione di informazioni “dal basso” e simula singoli neuroni artificiali, i quali si organizzano in gruppi più grandi che insieme vanno a costituire una rete neurale.
Intelligenza artificiale simbolica
L’intelligenza artificiale simbolica è ritenuta l’approccio classico dell’intelligenza artificiale. Questo approccio, detto anche “approccio top-down”, si basa sull’idea che il pensiero umano sia ricostruibile a partire da un piano logico e concettuale, a prescindere dai valori concreti dell’esperienza. Di conseguenza, il sapere viene rappresentato con simboli astratti, ai quali appartengono anche il linguaggio scritto e quello fonetico. I robot imparano a riconoscere, comprendere e utilizzare questi simboli sulla base di algoritmi. Il sistema intelligente estrae le sue informazioni da cosiddetti sistemi esperti.
Gli usi classici dell’IA simbolica sono l’elaborazione di testi e il riconoscimento linguistico, ma anche altre discipline logiche come il gioco degli scacchi. L’IA simbolica funziona secondo regole fisse ed è in grado di risolvere problemi sempre più complessi con l’aumentare della potenza di calcolo dei computer. Così Deep Blue di IBM vinse nel 1996 la partita di scacchi contro l’allora campione mondiale Garri Kasparow grazie all’aiuto dell’IA simbolica.
Intelligenza artificiale neurale
Il merito della rinascita della ricerca sull’IA neurale e con essa del campo di ricerca più ampio dell’intelligenza artificiale va dato a Geoffrey Hinton e a due suoi colleghi. Nel 1986 hanno gettato insieme le fondamenta del deep learning, sviluppando l’algoritmo di propagazione, con il quale oggi lavora quasi ogni IA. Grazie a questo algoritmo di apprendimento le reti neurali profonde hanno la capacità di imparare sempre nuove informazioni e di intraprendere un percorso di crescita autonomo.
Analogamente al cervello umano, l’intelligenza artificiale neurale segmenta la conoscenza in piccole unità funzionali, i neuroni artificiali, che si collegano in gruppi sempre più grandi (approccio bottom-up). Il risultato è una rete di neuroni artificiali multiforme e ramificata. A differenza dell’IA simbolica, la rete neurale viene “addestrata”, ad esempio in robotica, con dati sensomotori. Servendosi dell’apprendimento automatico, l’IA genera la sua conoscenza in costante crescita partendo da queste esperienze. È qui che risiede la grande innovazione: sebbene l’addestramento richieda un tempo relativamente lungo, il sistema è in grado di apprendere autonomamente.
Intelligenza artificiale: esempi per applicazioni e progetti
Che si tratti di riconoscimento facciale, assistenza vocale, riconoscimento delle immagini o software di traduzione, l’intelligenza artificiale è entrata da tempo a far parte della nostra vita quotidiana. Anche se si evitano consapevolmente questi strumenti, è difficile sfuggire all’influenza dell’intelligenza artificiale nell’ambito digitale. Ad esempio, dietro ai suggerimenti di prodotti nei negozi online o ai consigliati per te su YouTube, Netflix e simili, ci sono sistemi di intelligenza artificiale che si occupano di fornire raccomandazioni sempre più precise.
Di seguito elenchiamo una serie di esempi di utilizzo dell’intelligenza artificiale:
- ChatGPT: ChatGPT è un chatbot sviluppato da OpenAI. Il modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) comprende gli input testuali in linguaggio naturale, può rispondere a domande e creare, parafrasare e tradurre testi.
- RankBrain: RankBrain è un algoritmo di intelligenza artificiale di Google, originariamente sviluppato per comprendere meglio le query di ricerca più lunghe e ancora sconosciute. Nel 2015, Google ha annunciato che RankBrain è il terzo fattore più importante su oltre 200 fattori di ranking nella ricerca di Google, insieme a link e contenuti. Questo algoritmo ha quindi una grande influenza sulla SEO.
- DeepMind: DeepMind è un’azienda acquisita da Google nel 2014 che ha creato numerose tecnologie innovative di IA, come AlphaGo, il programma informatico che padroneggia alla perfezione il gioco da tavolo “Go”. Nell’aprile 2023, Google ha annunciato la fusione con la sua divisione IA interna Google Brain. Una delle particolarità della ricerca sull’IA di DeepMind è che l’azienda aggiunge la memoria a breve termine all’intelligenza artificiale.
- DALL-E: il sistema IA DALL-E crea in pochi secondi immagini 2D o 3D uniche e di grande effetto a partire da input scritti. La versione beta aperta del software di OpenAI è disponibile da settembre 2022. Secondo il team di sviluppatori e sviluppatrici, ogni giorno vengono create oltre due milioni di immagini con l’applicazione.
- Alexa di Amazon e Siri di Apple: gli assistenti basati su intelligenza artificiale Alexa e Siri utilizzano il controllo vocale per aiutare l’utente con attività quotidiane, come il reperimento di informazioni. Grazie alla sintesi vocale sono in grado di fornire risposte in linguaggio naturale.
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Opportunità e rischi dell’IA
Le previsioni per il futuro di queste tecnologie e sul come cambieranno la nostra vita sono ambivalenti: le ipotesi sono infatti sia positive che negative. Di seguito abbiamo riassunto i principali vantaggi, opportunità, rischi e svantaggi dell’IA.
Vantaggi e opportunità dell’intelligenza artificiale
L’intelligenza artificiale offre tutta una serie di vantaggi e di opportunità. I vantaggi più importanti della tecnologia riguardano il mondo del lavoro, l’elevata performance e le nuove prospettive economiche che si apriranno.
Nuovi posti di lavoro e alleggerimento delle mansioni
L‘IA potrebbe procurare nuovi posti di lavoro, preziosi perché in generale comporterebbero una crescita economica. Tutti gli esperti e le esperte sono d’accordo sul fatto che la tecnologia avrà effetti incisivi sul mercato del lavoro. Le semplificazioni garantite grazie all’IA offrono fondamentalmente l’opportunità di avere più tempo libero.
Comfort
I promotori e le promotrici dell’IA vedono vantaggi anche nel considerevole comfort che comporta ogni innovazione tecnologica per la vita quotidiana delle persone. Ciò si riferisce sia alle automobili a guida automatica che ai software di traduzione: tali sviluppi comportano un notevole alleggerimento nello svolgimento dei compiti per chi li utilizza.
Livelli di performance eccezionali
Anche per le mansioni di uso comune l’IA mostra vantaggi considerevoli. Le macchine hanno un tasso di errore più basso rispetto agli esseri umani e la loro capacità in termini di performance è enorme. In particolare, nel settore della sanità e della giustizia la poliedricità delle macchine intelligenti è ritenuta molto promettente. Sebbene gli esperti e le esperte non si aspettano che i giudici in futuro vengano sostituiti completamente dall’IA, questa può comunque venire in aiuto nel riconoscere più rapidamente gli schemi dei procedimenti, giungendo a conclusioni oggettive.
Vantaggi economici
Naturalmente, la tecnologia dell’IA generativa promette importanti benefici economici per i settori coinvolti, in ambiti come il marketing, la creazione di contenuti e l‘assistenza clienti. Secondo le stime relative al mercato italiano, il valore complessivo dell’intelligenza artificiale nel 2023 ha raggiunto i 760 milioni di euro, registrando una crescita del 52% rispetto all’anno precedente.
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Progetti futuristici
Non da ultimo, l’intelligenza artificiale risveglia lo stimolo naturale di scoprire dell’essere umano; per questo motivo si lavora al suo sviluppo per l’esplorazione di pozzi di petrolio e per la guida di robot destinati a operare su Marte. Si presume che con il progresso della tecnologia aumenteranno di pari passo anche i campi di applicazione.
Rischi e svantaggi dell’intelligenza artificiale
Tuttavia, anche esperti ed esperte di spicco avvertono sui rischi che cela l’intelligenza artificiale, nonostante le loro attività nel settore. Queste voci critiche sono supportate da grandi iniziative: ad esempio l’organizzazione di ricerca e lobby Future of Life Institute (FLI) mobilita regolarmente critici rinomati per invitare ad avere un rapporto responsabile con la tecnologia.
Inferiorità dell’essere umano
Un ipotetico rischio che molti temono (e che è già stato frequentemente oggetto di storie fantascientifiche) è lo sviluppo di una cosiddetta “super intelligenza”: con questo termine si intende una tecnologia che si ottimizza autonomamente fino a diventare indipendente dall’umanità che l’ha creata. L’ipotesi di un’IA deliberatamente malvagia viene pressoché esclusa dai ricercatori e dalle ricercatrici. Tuttavia, molti vedono un rischio reale in un’intelligenza artificiale così competente da rendere autonome le sue attività.
Dipendenza dalla tecnologia
Anche una crescente dipendenza dell’essere umano da sistemi tecnologici rientra tra gli scenari temuti. Ad esempio, nell’ambito delle forniture mediche, dove si sta già testando l’utilizzo di robot di assistenza, l’essere umano sta diventando sempre più un oggetto sorvegliato da sistemi tecnologici. La persona corre infatti il rischio di dover rinunciare alla propria privacy e all’autodeterminazione.
Privacy e diffusione del potere
Gli algoritmi intelligenti sono in grado di elaborare i dati in maniera sempre più efficiente: una buona notizia soprattutto per il commercio su internet. Ma secondo le critiche, lo sviluppo nell’elaborazione dei dati tramite tecnologie di intelligenza artificiale è sempre più difficile da comprendere e da sorvegliare per i consumatori e le consumatrici.
Bolla di filtraggio e percezione selettiva
L’attivista della rete Eli Pariser cita le cosiddette “bolle di filtraggio o di informazione” come un altro rischio dell’intelligenza artificiale. La preoccupazione è che, se gli algoritmi deviano i contenuti che propongono agli utenti, portando le persone a cambiare comportamenti tramite i cosiddetti “contenuti personalizzati”, allora la visione del mondo degli esseri umani è destinata a restringersi sempre di più. Le tecnologie di intelligenza artificiale potrebbero promuovere una percezione selettiva e quindi rafforzare una crescente “distanza ideologica tra gli individui”.
Influenza e formazione dell’opinione personale
Oltre a ciò, le tecnologie IA potrebbero manovrare miratamente le opinioni pubbliche. Queste preoccupazioni sono sollevate da quelle tecnologie che conoscono gli utenti fin nel più piccolo dettaglio nonché dall’utilizzo di bot sociali che influenzano gli atteggiamenti pubblici.
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