Intelligenza artificiale

AI: presente e futuro della tecnologia.

L’intelligenza artificiale, IA, è la disciplina che studia la progettazione, lo sviluppo e la realizzazione di sistemi hardware e software dotati di capacità tipicamente appartenenti all’essere umano, come il ragionamento, l’apprendimento, l’organizzazione, l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e delle immagini (image processing) e l’interazione con individui, macchine e territorio.

Questa definizione è però molto ampia, che cerca di inglobare tutti i campi di applicazione dell’Artificial Intelligence. Per ogni settore in cui l’AI viene applicata, esiste una definizione univoca e a sé stante. Tuttavia, a prescindere che essa si focalizzi sui processi interni di ragionamento o sul comportamento esterno dei sistemi, punto di vicinanza è la somiglianza o l’approssimazione al comportamento umano.

Lo studio iniziale sull’Artificial Intelligence iniziò da una ristretta cerchia di settori: questo determino una distinzione dell’AI tra l’idea dell’intelligenza artificiale forte e l’intelligenza artificiale debole, quest’ultima con limitati campi di applicazione.

L’intelligenza artificiale debole, (Weak artificial intelligence): si limita alla progettazione di sistemi in grado di simulare alcune funzionalità cognitive dell’uomo, ma inidonei o incapaci di raggiungere le tipiche capacità intellettuali umane. Si fa riferimento, quindi, all’utilizzo di programmi per studiare o risolvere particolari problemi o ragionamenti che non possono essere compresi a pieno (es. problem-solving). Un famoso esempio di Weak AI è Deep Blue, computer appositamente progettato (dall’IBM, ndr) per giocare a scacchi, ed il primo calcolatore a vincere una partita contro il campione del mondo Garry Kasparow.

Il sistema, sebbene in grado di risolvere problemi specifici (es. mosse e contromosse), non era tuttavia dotato né di auto-consapevolezza né di differenziazione di abilità cognitive, tipiche invece degli esseri umani.

L’intelligenza artificiale forte o generale, (“Artificial General Intelligence”, AGI) designa, invece, un sistema in grado di affrontare problemi mediante una risoluzione considerata strettamente approssimabile a processi mentali umani. Utilizzando la definizione di Searle circa l’intelligenza artificiale generale, diremmo dunque che una macchina AGI powered non è più solamente un mero strumento, ma una vera e propria mente, dotata di capacità cognitive non distinguibili da quelle umane.

CAMPI DI APPLICAZIONE

Se tendono a zero i limiti dell’intelligenza artificiale, così pure i campi di applicazione possono essere vastissimi. L’osservatorio AI del politecnico milanese ha classificato e mappato i vari ambiti di applicazione dell’intelligenza artificiale in Italia, che possono essere così riassunti:

1. VEICOLI AUTONOMI: tutti i mezzi a guida autonoma adibiti a ogni tipo di trasporto su strada, acqua o aria, come la self-driving car o il veicolo per le consegne dei pacchi a domicilio.
2. ROBOT AUTONOMI: robot dotati di bracci meccanici antropomorfi, in grado di muoversi, manipolare oggetti e svolgere azioni senza alcun tipo di intervento da parte di esseri umani, ottenendo informazioni dall’esterno e conformandosi ovvero adattandosi a imprevisti o eventi determinati.
3. OGGETTI INTELLIGENTI: si tratta di oggetti, dagli occhiali alla valigia, dotati di abilità di esecuzione di azioni e assunzione di decisioni senza richiesta di interventi umani, interagendo con l’ambiente esterno attraverso sensori e attuatori, apprendendo autonomamente dai comportamenti degli individui che interagiscono con loro.
4. ASSISTENTE VIRTUALE E CHATBOT : I sistemi più evoluti sono in grado di elaborare e comprendere il tono e contesto della conversazione, memorizzare e riutilizzare i dati assimilati ed avere intraprendenza nel corso del dialogo. Questi sistemi sono sempre più utilizzati come primo livello di contatto con il cliente nel per l’assistenza tramite il Customer Care aziendale.
5. RECOMMENDATION: consistono in soluzioni orientate a indirizzare le scelte, gli interessi, i gusti dell’utente, basandosi su informazioni che questi fornisce, direttamente o indirettamente. Trovano ampio utilizzo nel settore dell’eCoomerce o nei servizi di video e musica (es. Amazon, Netflix e Youtube hanno sezioni adibite ai suggerimenti in relazione alle esperienze pregresse dell’utente) e possono collocarsi, più in generale, nel processo decisionale.
6. IMAGE PROCESSING: sistemi capaci di svolgere analisi di foto o video per il riconoscimento di persone, animali e cose presenti nell’immagine, il riconoscimento biometrico e, in generale, l’estrazione di informazioni dall’immagine/video. Ad esempio, sono in uso applicazioni per il monitoraggio dei locali tecnici da parte delle utility o ancora l’offuscamento di volti e targhe al fine di preservare la privacy dei soggetti.
7. LANGUAGE PROCESSING: si tratta di abilità di elaborazione del linguaggio, al fine di comprenderne contenuto, traduzione e poter produrre in modo autonomo testi, sulla base di documenti e dati forniti in input.
8. INTELLIGENT DATA PROCESSING: insieme di soluzioni che utilizzano algoritmi di AI su dati strutturati e non per estrarre informazioni: ne sono esempio i sistemi per la rilevazione delle frodi finanziarie, la ricerca di pattern, i sistemi di monitoring e controllo, l’analisi predittiva (Predictive Analysis).