L'evoluzione dell'Intelligenza Artificiale: un viaggio dalle origini al presente

Quando si parla di Intelligenza Artificiale (IA), si immaginano spesso scenari futuristici, robot avanzati e un mondo dove uomini e macchine convivono. Tuttavia, l’IA è già parte integrante della nostra realtà quotidiana, anche se in modi meno invasivi rispetto a quanto suggerito dai film di fantascienza. Ma cosa si intende davvero per Intelligenza Artificiale e come si è sviluppata nel tempo?

Che cos'è l'Intelligenza Artificiale?

L’IA è un ramo dell’informatica dedicato alla creazione di sistemi, sia hardware che software, in grado di simulare caratteristiche considerate tipicamente umane, come la percezione visiva, il ragionamento spaziale e le decisioni. Non si tratta solo di calcoli complessi, ma anche di intelligenze multiple, come quelle teorizzate da Gardner, che comprendono abilità spaziali, sociali, cinestetiche e introspettive. L'obiettivo è riprodurre queste capacità umane attraverso comportamenti programmabili nelle macchine.

Le origini: come è nata l'Intelligenza Artificiale?

L’IA, come la intendiamo oggi, ha preso forma nel 1956 durante una conferenza negli Stati Uniti, dove venne coniato il termine. Uno dei primi programmi, il Logic Theorist, dimostrò alcuni teoremi matematici, segnando l’inizio di un’epoca di grande entusiasmo per la ricerca. Negli anni successivi, università e aziende come IBM svilupparono linguaggi di programmazione come il Lisp, utilizzato per decenni nell’IA. Nonostante i progressi, si iniziò presto a comprendere i limiti dell’IA, soprattutto nella riproduzione di intuizione e ragionamento umano.

Un nuovo impulso: l’IA e la biologia

Negli anni '60, un cambio di prospettiva arrivò dalla biologia. Il programma DENDRAL, sviluppato al Carnegie Institute of Technology, dimostrò come l’IA potesse applicarsi alla chimica, analizzando dati per ricostruire molecole. Questa svolta portò alla nascita dei sistemi esperti, in grado di trovare soluzioni specifiche per problemi complessi. Negli anni '80, i primi sistemi di IA vennero utilizzati in ambito commerciale, aprendo la strada a una diffusione globale, dagli Stati Uniti al Giappone e all’Europa.

Le reti neurali e la rinascita dell’IA

Una delle innovazioni più significative fu l’introduzione degli algoritmi per reti neurali, capaci di apprendere e migliorare attraverso l’esperienza. Un esempio iconico fu la sfida tra Deep Blue di IBM e il campione di scacchi Garry Kasparov: dopo alcuni incontri persi, la macchina imparò a tal punto da superare l’abilità del campione umano. Oggi, tecnologie come le auto a guida autonoma dimostrano l’evoluzione di queste applicazioni, grazie a sensori e telecamere che replicano le percezioni umane per garantire sicurezza e decisioni rapide.

Coscienza e problem solving: i pilastri dell'IA

Alla base dello sviluppo dell’IA ci sono tre elementi fondamentali: conoscenza, coscienza e capacità di risolvere problemi. Gli algoritmi moderni si adattano ai contesti ambientali, analizzando dati e prendendo decisioni sulla base di scenari variabili. Ad esempio, un’auto senza conducente può scegliere tra frenare o sterzare in base alle informazioni ricevute dai sensori.

Tipi di intelligenza artificiale: AI debole e AI forte

L'AI debole, detta anche AI ristretta o intelligenza artificiale ristretta (ANI), è un'AI addestrata e orientata a eseguire attività specifiche. L'AI debole è alla base della maggior parte dell'AI che ci circonda oggi. "Ristretta" potrebbe essere un termine più preciso per descrivere questo tipo di AI, in quanto è tutt'altro che debole; abilita alcune applicazioni molto robuste, come Siri di Apple, Alexa di Amazon, IBM watsonx e i veicoli autonomi.

L'AI forte è composta da intelligenza artificiale generale (AGI) e superintelligenza artificiale (ASI). L'AGI, o AI generale, è una forma teorica di AI secondo la quale una macchina avrebbe un'intelligenza pari a quella umana, una coscienza autoconsapevole con la capacità di risolvere problemi, imparare e pianificare il futuro. L'ASI, nota anche come superintelligenza, supererebbe l'intelligenza e le capacità del cervello umano. Sebbene l'AI forte sia ancora del tutto teorica e non vi siano esempi pratici in uso oggi, ciò non significa che i ricercatori di AI non ne stiano esplorando gli sviluppi. Nel frattempo, i migliori esempi di ASI potrebbero essere tratti dalla fantascienza, come HAL, il supercomputer malvagio in 2001: Odissea nello spazio.

Machine Learning: l’apprendimento automatico

Il Machine Learning rappresenta uno dei progressi più importanti dell’IA. Grazie ad algoritmi capaci di apprendere dall’esperienza, le macchine possono migliorare il loro comportamento anche in situazioni non previste dai programmatori. Esistono tre approcci principali:

• Apprendimento supervisionato: la macchina impara da esempi forniti.

• Apprendimento non supervisionato: apprende senza indicazioni iniziali, basandosi sugli errori.

• Apprendimento per rinforzo: opera in ambienti dinamici e apprende dai risultati ottenuti.

Le reti neurali artificiali, ispirate ai neuroni biologici, sono alla base di questo processo, permettendo alle macchine di adattarsi e risolvere problemi complessi attraverso modelli matematici interconnessi.

L'ascesa dei modelli generativi

L'AI generativa si riferisce a modelli di apprendimento profondo che possono prendere dati non elaborati (ad esempio, tutta Wikipedia o le opere raccolte di Rembrandt) e "imparare" a generare risultati statisticamente probabili quando richiesto. Ad un livello superiore, i modelli generativi codificano una rappresentazione semplificata dei dati di addestramento e ne attingono per creare un risultato simile, ma non identico, ai dati originali.

I modelli generativi sono stati utilizzati per anni in statistica per analizzare i dati numerici. L’ascesa dell'apprendimento profondo, tuttavia, ha reso possibile l'estensione a immagini, parlato e altri tipi di dati complessi. Tra la prima classe di modelli AI che hanno raggiunto questa impresa trasversale ci sono gli autoencoder variazionali, o VAE, introdotti nel 2013. I VAE sono stati i primi modelli di apprendimento profondo ad essere ampiamente utilizzati per generare immagini e discorsi realistici.

"I VAE hanno aperto le porte alla modellazione generativa profonda rendendo i modelli più facili da scalare", ha dichiarato Akash Srivastava, esperto di AI generativa presso il MIT-IBM Watson AI Lab. "Gran parte di ciò che oggi consideriamo AI generativa è iniziata da qui".

I primi esempi di modelli, fra cui GPT-3, BERT o DALL-E 2, hanno dimostrato cosa sia possibile fare. Il futuro è rappresentato da modelli che verranno addestrati su un ampio insieme di dati non etichettati che possono essere utilizzati per attività diverse, con una ottimizzazione minima. I sistemi che eseguono attività specifiche in un singolo dominio lasciano posto a sistemi AI più ampi, che apprendono in modo più generale e operano su più domini e problemi. I modelli di fondazione, addestrati su dataset di grandi dimensioni non etichettati e ottimizzati per una serie di applicazioni, stanno guidando questo cambiamento.

Per quanto riguarda il futuro dell'AI, quando si parla dell'AI generativa, si prevede che i modelli di fondazione accelereranno drasticamente l'adozione dell'IA nelle aziende. La riduzione dei requisiti di etichettatura renderà molto più facile per le aziende lanciarsi in questa impresa e l'automazione altamente accurata ed efficiente guidata dall'IA che essi consentono di realizzare significherà consentirà a un numero molto maggiore di aziende di impiegare l'AI in una gamma più ampia di situazioni mission-critical. Per IBM, la speranza è che la potenza di elaborazione dei modelli di fondazione possa essere portata a tutte le aziende in un ambiente cloud ibrido senza precedenti.