Nell'ottobre 1950, il tecno-visionario britannico Alan Turing pubblicò un articolo intitolato "Computing Machinery and Intelligence ", sulla rivista MIND, che sollevava quello che a quel tempo doveva essere sembrato a molti come un fantasy di fantascienza .
"Le macchine non possono compiere qualcosa che dovrebbe essere descritto come pensare ma che è molto diverso da ciò che fa un uomo?" Chiese Turing.
Turing pensava che potessero. Inoltre, credeva, era possibile creare software per un computer digitale che gli permettesse di osservare il suo ambiente e di imparare cose nuove, dal giocare a scacchi alla comprensione e al parlare una lingua umana. E pensava che le macchine alla fine avrebbero potuto sviluppare la capacità di farlo da sole, senza la guida umana. "Possiamo sperare che le macchine alla fine competeranno con gli uomini in tutti i campi puramente intellettuali", ha predetto.
Quasi 70 anni dopo, la visione apparentemente stravagante di Turing è diventata realtà. L'intelligenza artificiale, comunemente indicata come AI, offre alle macchine la capacità di apprendere dall'esperienza e svolgere compiti cognitivi, il tipo di cose che una volta solo il cervello umano sembrava in grado di fare.
L'intelligenza artificiale si sta rapidamente diffondendo in tutta la civiltà, dove ha la promessa di fare di tutto, dal consentire ai veicoli autonomi di navigare per le strade per fare previsioni più accurate degli uragani . A livello quotidiano, l'intelligenza artificiale capisce quali annunci mostrarti sul Web e alimenta quei chatbot amichevoli che compaiono quando visiti un sito di e-commerce per rispondere alle tue domande e fornire assistenza ai clienti. E gli assistenti personali basati sull'intelligenza artificiale nei dispositivi domestici intelligenti ad attivazione vocale eseguono una miriade di attività, dal controllo dei nostri televisori e campanelli alle risposte alle domande dei quiz e ci aiutano a trovare le nostre canzoni preferite.
Ma siamo solo all'inizio. Man mano che la tecnologia AI diventa più sofisticata e capace, secondo una previsione del McKinsey Global Institute , si prevede che aumenterà enormemente l'economia mondiale, creando circa 13 trilioni di dollari di attività aggiuntiva entro il 2030 .
"L'intelligenza artificiale è ancora agli inizi, ma l'adozione sta accelerando e viene utilizzata in tutti i settori", afferma Sarah Gates, stratega della piattaforma di analisi presso SAS , un'azienda globale di software e servizi che si concentra sulla trasformazione dei dati in intelligence per i clienti.
Come funziona l'intelligenza artificiale
È ancora più sorprendente, forse, che la nostra esistenza venga trasformata silenziosamente da una tecnologia che molti di noi capiscono a malapena, se non del tutto - qualcosa di così complesso che persino gli scienziati hanno difficoltà a spiegarlo.
"L'intelligenza artificiale è una famiglia di tecnologie che svolgono attività che si ritiene richiedano intelligenza se eseguite da esseri umani", spiega Vasant Honavar , professore e direttore del Laboratorio di ricerca sull'intelligenza artificiale presso la Penn State University. "Dico 'pensiero', perché nessuno è veramente sicuro di cosa sia l'intelligenza."
Honavar descrive due principali categorie di intelligenza. C'è un'intelligenza ristretta , che sta acquisendo competenza in un dominio strettamente definito, come l'analisi di immagini da raggi X e scansioni MRI in radiologia. L'intelligenza generale , al contrario, è una capacità più simile a quella umana di apprendere qualsiasi cosa e di parlarne. "Una macchina potrebbe essere brava in alcune diagnosi in radiologia, ma se le chiedi del baseball, sarebbe senza tracce", spiega Honavar. La versatilità intellettuale degli esseri umani "è ancora al di là della portata dell'IA a questo punto".
Secondo Honavar, ci sono due pezzi chiave dell'IA. Uno di questi è la parte ingegneristica, ovvero la costruzione di strumenti che utilizzano l'intelligenza in qualche modo. L'altra è la scienza dell'intelligenza, o meglio, come consentire a una macchina di ottenere un risultato paragonabile a quello che un cervello umano potrebbe ottenere, anche se la macchina lo raggiunge attraverso un processo molto diverso. Per usare un'analogia, "gli uccelli volano e gli aeroplani volano, ma volano in modi completamente diversi", Honavar. "Anche così, entrambi fanno uso dell'aerodinamica e della fisica. Allo stesso modo, l'intelligenza artificiale si basa sull'idea che ci sono principi generali su come si comportano i sistemi intelligenti".
L'intelligenza artificiale è "fondamentalmente il risultato del nostro tentativo di comprendere ed emulare il modo in cui funziona il cervello e l'applicazione di questo per dare funzioni simili al cervello a sistemi altrimenti autonomi (ad esempio, droni , robot e agenti)", Kurt Cagle , uno scrittore , data scientist e futurista, fondatore della società di consulenza Semantical, scrive in una e-mail. È anche editore di The Cagle Report , una newsletter quotidiana sulla tecnologia dell'informazione.
E mentre gli esseri umani non pensano davvero come i computer, che utilizzano circuiti, semiconduttori e supporti magnetici invece di cellule biologiche per memorizzare le informazioni, ci sono alcuni parallelismi interessanti. "Una cosa che stiamo iniziando a scoprire è che le reti di grafi sono davvero interessanti quando inizi a parlare di miliardi di nodi, e il cervello è essenzialmente una rete di grafi, sebbene una in cui puoi controllare i punti di forza dei processi variando la resistenza dei neuroni prima che si accenda una scintilla capacitiva ", spiega Cagle. "Un singolo neurone da solo fornisce una quantità molto limitata di informazioni, ma attivano insieme un numero sufficiente di neuroni di diversa forza e si finisce con uno schema che viene attivato solo in risposta a determinati tipi di stimoli,segnali elettrici tipicamente modulati attraverso i DSP [cioèelaborazione del segnale digitale ] che chiamiamo retina e coclea ".
"La maggior parte delle applicazioni dell'intelligenza artificiale sono state eseguite in domini con grandi quantità di dati", afferma Honavar. Per usare ancora l'esempio della radiologia, l'esistenza di grandi database di raggi X e scansioni MRI che sono stati valutati da radiologi umani, rende possibile addestrare una macchina per emulare tale attività.
L'intelligenza artificiale funziona combinando grandi quantità di dati con algoritmi intelligenti - serie di istruzioni - che consentono al software di apprendere da modelli e caratteristiche dei dati, come spiega questo primer SAS sull'intelligenza artificiale.
Nel simulare il modo in cui funziona un cervello, l'intelligenza artificiale utilizza una serie di sottocampi diversi, come osserva il primer SAS.
- L'apprendimento automatico automatizza la creazione di modelli analitici, per trovare informazioni nascoste nei dati senza essere programmato per cercare qualcosa in particolare o trarre una conclusione certa.
- Le reti neurali imitano la serie di neuroni interconnessi del cervello e trasmettono informazioni tra varie unità per trovare connessioni e ricavare significato dai dati.
- Il deep learning utilizza reti neurali molto grandi e molta potenza di calcolo per trovare schemi complessi nei dati, per applicazioni come il riconoscimento di immagini e voce.
- Il cognitive computing riguarda la creazione di una "interazione naturale, simile a quella umana", come afferma SAS, incluso l'utilizzo della capacità di interpretare il discorso e rispondere ad esso.
- La visione artificiale utilizza il riconoscimento di modelli e l'apprendimento approfondito per comprendere il contenuto di immagini e video e per consentire alle macchine di utilizzare immagini in tempo reale per dare un senso a ciò che le circonda.
- L'elaborazione del linguaggio naturale implica l'analisi e la comprensione del linguaggio umano e la risposta ad esso.
Decenni di ricerca
Il concetto di intelligenza artificiale risale agli anni '40 e il termine "intelligenza artificiale" è stato introdotto in una conferenza del 1956 al Dartmouth College . Nel corso dei due decenni successivi, i ricercatori hanno sviluppato programmi che giocavano ai giochi e hanno eseguito un semplice riconoscimento di schemi e apprendimento automatico. Lo scienziato della Cornell University Frank Rosenblatt ha sviluppato Perceptron , la prima rete neurale artificiale, che girava su un computer IBM delle dimensioni di una stanza da 5 tonnellate (4,5 tonnellate metriche) alimentato con schede perforate.
Ma non è stato fino alla metà degli anni '80 che una seconda ondata di reti neurali multistrato più complesse è stata sviluppata per affrontare compiti di livello superiore, secondo Honavar. All'inizio degli anni '90, un'altra svolta ha consentito all'intelligenza artificiale di generalizzare oltre l'esperienza di formazione.
Negli anni '90 e 2000, altre innovazioni tecnologiche - il web e computer sempre più potenti - hanno contribuito ad accelerare lo sviluppo dell'IA. "Con l'avvento del Web, grandi quantità di dati sono diventate disponibili in formato digitale", afferma Honavar. " Il sequenziamento del genoma e altri progetti hanno iniziato a generare enormi quantità di dati e i progressi nell'elaborazione hanno reso possibile archiviare e accedere a questi dati. Abbiamo potuto addestrare le macchine a svolgere attività più complesse. Non avresti potuto avere un modello di apprendimento profondo 30 anni fa, perché non avevi i dati e la potenza di calcolo ".
AI e robotica
L'intelligenza artificiale è diversa, ma correlata alla robotica, in cui le macchine percepiscono il loro ambiente, eseguono calcoli e svolgono attività fisiche da sole o sotto la direzione delle persone, dal lavoro in fabbrica e dalla cucina all'atterraggio su altri pianeti. Honavar dice che i due campi si intersecano in molti modi.
"Potete immaginare la robotica senza molta intelligenza, dispositivi puramente meccanici come i telai automatizzati", afferma Honavar. "Ci sono esempi di robot che non sono intelligenti in modo significativo". Al contrario, c'è la robotica in cui l'intelligenza è parte integrante, come guidare un veicolo autonomo per strade piene di auto e pedoni a guida umana.
"È un argomento ragionevole che per realizzare l'intelligenza generale, avresti bisogno della robotica in una certa misura, perché l'interazione con il mondo, in una certa misura, è una parte importante dell'intelligenza", secondo Honavar. "Per capire cosa significa lanciare una palla, devi essere in grado di lanciare una palla".
L'intelligenza artificiale è diventata così onnipresente che si trova già in molti prodotti di consumo.
"Un numero enorme di dispositivi che rientrano nello spazio Internet of Things (IoT) utilizza prontamente una sorta di IA auto-rinforzante, anche se molto specializzata", afferma Cagle. "Il controllo della velocità di crociera era una delle prime intelligenze artificiali ed è molto più sofisticato quando funziona di quanto la maggior parte delle persone creda. Cuffie che attenuano il rumore. Tutto ciò che ha una capacità di riconoscimento vocale, come la maggior parte dei telecomandi dei televisori contemporanei. Filtri dei social media. Filtri antispam. Se si espande l'intelligenza artificiale per coprire l'apprendimento automatico, questo includerebbe anche correttori ortografici, sistemi di raccomandazione di testo, qualsiasi sistema di raccomandazione, lavatrici e asciugatrici, microonde, lavastoviglie, la maggior parte dei dispositivi elettronici domestici prodotti dopo il 2017, altoparlanti, televisori, sistemi di frenatura antibloccaggio, qualsiasi elettrico veicoli, moderne telecamere a circuito chiuso La maggior parte dei giochi utilizza reti di intelligenza artificiale a molti livelli diversi."
L'intelligenza artificiale può già superare gli umani in alcuni domini ristretti, proprio come "gli aeroplani possono volare su distanze maggiori e trasportare più persone di quanto potrebbe fare un uccello", dice Honavar. L'intelligenza artificiale, ad esempio, è in grado di elaborare milioni di interazioni di rete sui social media e ottenere informazioni che possono influenzare il comportamento degli utenti, un'abilità che l'esperto di intelligenza artificiale teme potrebbe avere "conseguenze non così buone".
È particolarmente bravo a dare un senso a enormi quantità di informazioni che potrebbero sopraffare un cervello umano. Questa capacità consente alle società di Internet, ad esempio, di analizzare le montagne di dati che raccolgono sugli utenti e utilizzare le informazioni in vari modi per influenzare il nostro comportamento.
Ma l'intelligenza artificiale non ha fatto molti progressi finora nel replicare la creatività umana, osserva Honavar, sebbene la tecnologia sia già utilizzata per comporre musica e scrivere articoli di notizie sulla base dei dati dei rapporti finanziari e dei rendimenti elettorali.
Come l'IA potrebbe trasformare l'economia
Dato il potenziale dell'IA di svolgere compiti che prima richiedevano gli umani, è facile temere che la sua diffusione possa mettere la maggior parte di noi senza lavoro. Ma alcuni esperti prevedono che, sebbene la combinazione di intelligenza artificiale e robotica possa eliminare alcune posizioni, creerà ancora più nuovi posti di lavoro per i lavoratori esperti di tecnologia.
"Le persone più a rischio sono quelle che svolgono attività di routine e ripetitive nel settore della vendita al dettaglio, della finanza e della produzione", Darrell West, vicepresidente e direttore fondatore del Center for Technology Innovationalla Brookings Institution, un'organizzazione di politica pubblica con sede a Washington, spiega in una e-mail. "Ma anche i posti di lavoro dei colletti bianchi nell'assistenza sanitaria saranno influenzati e ci sarà un aumento dell'abbandono del lavoro con le persone che si spostano più frequentemente da un lavoro all'altro. Verranno creati nuovi posti di lavoro ma molte persone non avranno le competenze necessarie per quelle posizioni. Quindi il rischio è un disallineamento del lavoro che lascia le persone indietro nella transizione verso un'economia digitale. I paesi dovranno investire più soldi nella riqualificazione del lavoro e nello sviluppo della forza lavoro man mano che la tecnologia si diffonde. Sarà necessario l'apprendimento permanente in modo che le persone possano aggiornare regolarmente il proprio competenze professionali."
E invece di sostituire i lavoratori umani, l'intelligenza artificiale può essere utilizzata per migliorare le loro capacità intellettuali. L'inventore e futurista Ray Kurzweil ha previsto che entro il 2030 l'IA avrà raggiunto livelli di intelligenza umana e che sarà possibile avere un'IA che entra nel cervello umano per aumentare la memoria, trasformando gli utenti in ibridi uomo-macchina. Come l'ha descritto Kurzweil, "Ampliamo le nostre menti e esemplificheremo queste qualità artistiche che apprezziamo".
Ora è interessante
Cagle ha partecipato a un panel a un convegno di fantascienza diversi anni fa con l'autore David Brin , che ha scritto sul concetto di sollevamento, in cui l'intelligenza artificiale sarebbe stata utilizzata per migliorare le capacità intellettuali della vita non umana senziente come i delfini e le scimmie a livello umano . "Siamo eticamente preparati a guidare una nuova specie intelligente nell'universo?" Chiede Cagle. "Siamo abbastanza a nostro agio con la nostra stessa esistenza per creare altri che ameremo, discuteremo, impareremo e insegneremo?"
