Lo stato dell’arte dell’IA. Cosa fa, ad oggi, l’intelligenza artificiale? Le principali applicazioni

Lo stato attuale dell’IA è paragonabile alla fase di giovinezza dell’essere umano. Nonostante l’incredibile evoluzione tecnologica subita dalle intelligenze artificiali negli ultimi anni, infatti, ci si trova ancora in una fase piuttosto preliminare, in cui l’emulazione della mente umana è rudimentale e imprecisa.

L’ambizioso scopo di creare macchine pensanti in maniera autonoma è dunque ancora un’utopia, ma i passi in avanti sono stati decisamente molti negli ultimi 40 anni. Si è passati dallo sviluppo di reti neurali sempre più complesse, arrivando alla creazione di nanotecnologie senzienti.

Attraverso l’implementazione di algoritmi innovativi è stato possibile dare vita a tecnologie come il cognitive computing, con macchine in grado di emulare il pensiero di un brillante studente. Quello che però ancora manca è la scintilla geniale: quell’ispirazione tipica di alcuni esseri umani unici, madre di idee e intuizioni.

IA debole e IA forte: le differenze

Questa distinzione fra IA aiuta a comprendere meglio il concetto espresso nel paragrafo precedente. L’IA debole è quell’intelligenza artificiale (anche detta aumentata) che è possibile raggiungere con le tecnologie attuali.

In pratica si tratta di programmi complessi, in grado di emulare il pensiero umano sulla base di un’elaborazione massiccia di dati privi di una vera e propria intelligenza. Si parla essenzialmente di emulazione dei processi cognitivi umani dedicati al problem solving.

Per giungere allo sviluppo di quelle che vengono definite IA forti è necessario compiere un passo in avanti piuttosto impegnativo: istruire le IA nella comprensione del senso del linguaggio. Gettando questa base sarà possibile insegnare alle intelligenze artificiali il ragionamento deduttivo o induttivo, dando a esse gli strumenti necessari per acquisire il pensiero creativo.

La sfida per raggiungere questo traguardo è ancora complessa e limitata dalla tecnologia, ma non è del tutto impossibile. Un giorno vi saranno vere intelligenze artificiali come quelle immaginate dalla fantascienza e questo potrebbe dare vita a tutta un’altra serie di problemi legati all’etica (che non verranno discussi in questa sede).

Machine Learning e Deep Learning: Come si istruiscono le IA

Insegnare a una macchina come si pensa è stata una sfida che ha affascinato i ricercatori fin dai primi anni del ‘900. Il machine learning è quell’insieme di algoritmi che permette alle IA di apprendere informazioni dall’analisi di dati e modelli preimpostati, restituendo soluzioni sempre più precise per la risoluzione di un problema.

Esistono differenti metodologie che, evolvendosi nel tempo, hanno permesso il calcolo di risultati sempre più complessi e articolati (impossibile scordare l’esempio di DeepBlue, il primo computer capace di battere un leggendario campione di scacchi).

Il deep learning può essere considerato la più recente evoluzione del metodo di pensiero delle IA. Basato sulla tecnologia delle reti neurali artificiali, permette di simulare i neuroni del cervello umano, attraverso il linguaggio binario.

Si tratta di IA decisamente più complesse rispetto a quelle basate sul machine learning, che sono in grado di restituire risultati ancora più precisi, realizzando addirittura previsioni piuttosto attendibili. In questo caso è necessario istruire l’IA attraverso esempi concreti, in modo che essa possa “imparare” a sfruttarli per generare soluzioni corrette a problemi di natura similare.

Per cosa si usano le IA oggi

Anche se le IA non sono ancora così intelligenti da potersi sostituire completamente all’uomo, trovano largo impiego in diversi settori a cui forniscono una preziosa assistenza. Vengono, infatti, utilizzate in tutti quegli ambiti che richiedono l’analisi di enormi quantità di dati:

• sono fondamentali, ad esempio, nel marketing per generare proiezioni e analizzare le tipologie di pubblico, dando all’azienda dati estremamente preziosi per le proprie strategie commerciali;
• sono impiegate in campo medico per riconoscere e catalogare eventuali nuove patologie, confrontando dati non ancora messi in correlazione;
• aiutano a presentare prodotti e servizi in maniera interattiva (anche attraverso l’impiego della realtà virtuale e aumentata).