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Cos'è l'intelligenza artificiale e come ha cambiato la vita delle persone

Cos’è l’intelligenza artificiale e cosa può fare per gli utenti nelle attività quotidiane e nella produttività. La guida completa per capire questo strumento

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Intelligenza artificiale Fonte foto: Anggalih Prasetya/Shutterstock

L’intelligenza artificiale è diventata una tecnologia che quotidianamente sta plasmando e ridefinendo il futuro di ogni settore dalla produttività all’intrattenimento. Stiamo assistendo a una rivoluzione tecnologica di portata epocale, che sta portando alla luce “macchine capaci di apprendere, ragionare e interagire” con l’umo in modi che fino a poco tempo fa sembravano impossibili.

Per questo motivo, uno strumento del genere, secondo molti, rappresenta il prossimo passo dell’evoluzione dell’uomo che già da oggi può contare su un’intelligenza sintetica pronta ad affiancare quella umana nei più svariati scenari d’utilizzo.

Cos’è l’intelligenza artificiale?

L’Intelligenza Artificiale è una branca dell’informatica che mira a creare sistemi hardware e software capaci di emulare le capacità cognitive umane. L’obiettivo è sviluppare macchine che possano “pensare” e “agire” in modo intelligente, talvolta indistinguibile da un essere umano.

Questo termine, però, non ha una definizione univoca, ma si basa su diversi approcci per stabilire quando il comportamento di una macchina può essere considerato “intelligente”. Un sistema è considerato AI se il risultato di un’operazione che compie non può essere distinto da quello ottenuto da un essere umano (Test di Turing).

L’AI mira a replicare i processi di pensiero umani per risolvere problemi, cercando di capire come la mente umana giunge a determinate conclusioni. Cruciale il discorso sulla logica, con un’AI che pensa razionalmente segue principi logici per arrivare alla soluzione più sensata di un problema.

L’obiettivo della macchina, quindi, è ottenere il miglior risultato possibile, sulla base delle informazioni disponibili, agendo in modo ottimale.

Questi approcci evidenziano come l’AI non si limita più alla semplice automazione, ma sta cercando di riprodurre, e in alcuni casi superare, le capacità cognitive umane.

Breve storia dell’intelligenza artificiale

L’idea di macchine capaci di calcolare risale alla notte dei tempi e, addirittura al XVII secolo, con i primi esperimenti matematici che per ovvie ragioni tecnologiche erano ben lontani dall’attuale idea di intelligenza artificiale.

Il primo modello simile ai calcolatori moderni (con tutti i limiti del caso) è la “macchina analitica” di Charles Babbage anche se il vero padre fondatore del concetto di “computabilità” e “calcolabilità” è il matematico e filosofo Alan Turing che nel 1936, con la celebre Macchina di Turing, pose le basi (teoriche) per la realizzazione di macchine capaci di eseguire qualsiasi elaborazione conosciuta dall’uomo.

La nascita ufficiale dell’idea di “intelligenza artificiale” avvenne nel 1956 al Dartmouth College del New Hampshire, dove venne coniato il termine per dare il via a un progetto di ricerca per simulare gli aspetti dell’intelligenza umana. Nonostante le grandi aspettative, lo sviluppo di questa tecnologia fu caratterizzato da molti ostacoli, principalmente dovuti e ai limiti hardware, che non permettevano di arrivare alle prestazioni necessarie per far funzionare tutto a dovere.

I primi sistemi di AI in ambito commerciale arrivarono nel 1982. Negli anni ’80, ci fu un ripensamento fondamentale degli algoritmi per l’apprendimento delle reti neurali e da allora, l’AI ha visto uno sviluppo impressionante, dando vita a branche come il Machine Learning e il Deep Learning.

Oggi, l’AI è diventata un’idea alla base di buona parte delle tecnologie di uso comune, dagli smartphone ai chatbot, e questa evoluzione è possibile grazie alla giusta evoluzione tecnologica e agli studi in materia che hanno raggiunto un livello di accuratezza tale da rendere possibile la simulazione dell’intelligenza umana.

Cosa sono intelligenza artificiale debole e forte

La ricerca e lo sviluppo dell’intelligenza artificiale si sono storicamente divisi in due grandi filoni: il primo è l’intelligenza artificiale debole che si riferisce a sistemi in grado di simulare solo alcune specifiche funzionalità cognitive ma senza raggiungere una capacità intellettuale complessiva.

È il caso di programmi matematici per il problem solving o sistemi focalizzati su un unico compito ristretto, come gli assistenti vocali ad esempio, basati su regole e algoritmi predefiniti, con una capacità di apprendimento limitata a specifici settori.

L’altro filone è l’intelligenza artificiale forte, che ambisce a creare sistemi capaci di sviluppare un’intelligenza propria e autonoma, non basata sull’emulazione delle capacità cognitive umane ma su una vera comprensione e capacità di ragionamento.  Al momento, comunque questo rimane un obiettivo di ricerca a lungo termine.

Cos’è l’intelligenza artificiale generativa

L’intelligenza artificiale generativa si concentra sulla creazione di contenuti inediti. A differenza dell’AI tradizionale che simula l’intelligenza umana per risolvere problemi predefiniti, infatti, questo tipo di tecnologia produce nuovi dati, immagini, testi o codice a partire dalle informazioni con cui è stata addestrata o da input specifici forniti dall’utente (spesso tramite prompt).

Strumenti come ChatGPT e Google Gemini sono esempi lampanti di intelligenza artificiale generativa, di cui tuttavia esistono diverse categorie. C’è la Generative Adversarial Networks (GAN), sistemi che utilizzano due reti neurali, un “generatore” che crea nuovi contenuti e un “discriminatore” che valuta la loro autenticità, migliorando progressivamente la qualità del generatore.

Le Variational Autoencoder (VAE) che generano output inediti a partire da un input, mappando lo spazio dei dati in uno spazio latente da cui vengono generate nuove istanze.

E i Modelli Transformer, che si distinguono per l’addestramento su grandissimi set di dati, eccellendo nella gestione del linguaggio e nella generazione di testi coerenti e contestualizzati.

Le applicazioni dell’AI generativa sono molteplici, dalla creazione artistica alla redazione di contenuti, ma presentano anche rischi, in particolare legati ai deepfake utilizzati per diffondere fake news o disinformazione.

Che cos’è l’intelligenza artificiale multimodale e a cosa serve?

L’Intelligenza Artificiale Multimodale è una tipologia di AI capace di interagire con diverse tipologie di informazioni fornite dall’utente e di generare a sua volta diverse tipologie di output.

Le potenzialità di questa tecnologia sono impressionanti e tra le più comuni ci sono, ad esempio, gli assistenti virtuali avanzati che sfruttando sensori, fotocamere e altro hardware esterno potrebbero essere in grado di eseguire moltissime richieste ben più complesse rispetto a quelle attuali.

Oltre a questo l’AI multimodale è estremamente versatile e può essere utilizzata in ambiti estremamente variegati sia per l’intrattenimento che per la produttività come già accade, ad esempio, con le versioni più avanzate di ChatGPT (come GPT-4) o Google Gemini che partendo da un semplice prompt testuale possono fornire informazioni attraverso immagini, testo, audio e video.

Che significa Machine Learning e Deep Learning

Altro argomento interessante quando si parla di intelligenza artificiale è la differenza tra Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL). Il Machine Learning (chiamato anche Apprendimento automatico) si occupa di sviluppare modelli analitici per consentire alle macchine di imparare da dati senza essere esplicitamente programmate.

L’obiettivo finale è che la macchina, attraverso l’analisi dei dati, riesca a prendere decisioni o fare previsioni, adattandosi autonomamente a nuovi set di dati fino a risolvere problemi sempre più complessi.

Deep Learning (o Apprendimento profondo) è un campo specifico del Machine Learning basato sulle reti neurali artificiali. Queste tecniche, ispirate alla struttura e alle funzioni del cervello umano, permettono un’elaborazione più completa e approfondita delle informazioni.

Il Deep Learning, infatti, mira a far apprendere alle macchine autonomamente e in modo più profondo, avvicinandosi il più possibile all’idea di intelligenza artificiale forte.

Come funzionano i Large Language Models (LLM)

I Large Language Models (LLM) chiamati anche modelli linguistici di grandi dimensioni costituiscono l’ossatura di tool come ChatGPT, Gemini e Copilot e il loro scopo è istruire il sistema alla comprensione del linguaggio naturale.

Gli LLM vengono alimentati con enormi quantità di informazioni (testi, immagini, ecc.), che vengono frazionate in piccole unità chiamate token. L’intelligenza artificiale non “comprende” le informazioni come un essere umano, ma analizza la disposizione dei token e la confronta con il suo database per elaborare previsioni e fornire una risposta statisticamente in linea con la richiesta dell’utente.

Cos’è il Natural Language Processing (NLP)

Il Natural Language Processing (NLP), o elaborazione del linguaggio naturale, è una branca dell’intelligenza artificiale che si concentra sulla realizzazione di algoritmi per permettere ai tool AI di processare il linguaggio naturale umano. Il NLP è generalmente suddiviso in tre filoni principali: Natural Language Understanding (NLU), che si occupa della comprensione del testo scritto o parlato dall’utente, cogliendo il significato, le intenzioni e le sfumature.

Il Natural Language Generation (NLG) che, invece, riguarda la creazione di testi in linguaggio naturale coerenti e grammaticalmente corretti.

E Analisi del Sentiment che si concentra sull’identificazione delle emozioni (positive, negative o neutre) correlate a un determinato testo.

L’evoluzione del NLP ha permesso ai chatbot AI di comprendere sempre meglio le richieste degli utenti, anche cogliendo le sfumature inespresse. È importante distinguere il NLP dall’intelligenza artificiale semantica (SAI): mentre il NLP si concentra sulla struttura del linguaggio (grammatica e sintassi), la SAI si basa su semantica e inferenza logica per entrare nel merito di un significato più ampio.

Entrambe collaborano alla “costruzione” delle AI conversazionali, che utilizzano anche del Machine Learning per migliorare la loro comprensione del linguaggio naturale interazione dopo interazione.

Utilizzi dell’intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale è entrata ormai all’interno di numerosi settori della vita quotidiana e professionale. Tra gli esempi più comuni troviamo tool AI nel segmento di vendite e marketing dove vengono sempre più utilizzati algoritmi AI per analizzare il comportamento degli utenti e guidarli verso l’acquisto di prodotti o servizi.

Idem per i prodotti legati alla customer assistant, dove l’AI viene utilizzata attraverso chatbot in grado di aiutare gli utenti in diversi scenari.

Stesso discorso per la cybersecurity dove le applicazioni di Intelligent Data Processing impiegano algoritmi per l’analisi predittiva e il rilevamento di anomalie o frodi. E un discorso simile si applica anche alla sanita dove strumenti del genere vengono utilizzati per analizzare enormi quantità di dati e aiutare i dottori nelle diagnosi e nel settore della ricerca.

Infine, per quanto riguarda la vita quotidiana, strumenti di traduzione simultanea e assistenti vocali smart (Gemini, Alexa ecc) sono parte integrante della nostra routine e proprio grazie all’intelligenza artificiale sono diventati molto più smart e ancora più vicini alle esigenze degli utenti.