Intelligenza artificiale

L'intelligenza artificiale (IA) è la capacità di un programma per computer o di una macchina di pensare e di imparare. È anche un campo di studio che cerca di rendere i computer "intelligenti". Essi lavorano da soli senza essere codificati con comandi. John McCarthy ha inventato il nome "Intelligenza artificiale" nel 1955.

In uso generale, il termine "intelligenza artificiale" indica un programma che imita la cognizione umana. Almeno alcune delle cose che associamo ad altre menti, come l'apprendimento e la risoluzione dei problemi, possono essere fatte dai computer, anche se non nello stesso modo in cui lo facciamo noi. Andreas Kaplan e Michael Haenlein definiscono l'intelligenza artificiale come la capacità di un sistema di interpretare correttamente i dati esterni, di imparare da tali dati e di utilizzare tali apprendimenti per raggiungere obiettivi e compiti specifici attraverso un adattamento flessibile.

Una macchina ideale (perfetta) intelligente è un agente flessibile che percepisce il suo ambiente e si attiva per massimizzare le sue possibilità di successo a qualche obiettivo. Man mano che le macchine diventano sempre più capaci, le facoltà mentali che un tempo si pensava richiedessero intelligenza vengono rimosse dalla definizione. Ad esempio, il riconoscimento ottico dei caratteri non è più percepito come un esempio di "intelligenza artificiale": è solo una tecnologia di routine.

Attualmente usiamo il termine IA per comprendere con successo il linguaggio umano, competere ad alto livello in sistemi di gioco strategici (come gli scacchi e il Go), guidare le auto da soli e interpretare dati complessi. Alcuni considerano anche l'IA un pericolo per l'umanità se continua a progredire al suo ritmo attuale.

Un obiettivo estremo della ricerca sull'IA è quello di creare programmi per computer in grado di imparare, risolvere problemi e pensare in modo logico. In pratica, tuttavia, la maggior parte delle applicazioni ha scelto i problemi che i computer possono risolvere. La ricerca in banche dati e i calcoli sono cose che i computer fanno meglio delle persone. D'altra parte, "percepire il suo ambiente" in qualsiasi senso reale va ben oltre l'informatica attuale.

L'IA coinvolge molti campi diversi come l'informatica, la matematica, la linguistica, la psicologia, le neuroscienze e la filosofia. Alla fine i ricercatori sperano di creare una "intelligenza artificiale generale" che possa risolvere molti problemi invece di concentrarsi su uno solo. I ricercatori stanno anche cercando di creare un'intelligenza artificiale creativa ed emotiva che possa eventualmente empatizzare o creare arte. Sono stati provati molti approcci e strumenti.

Prendendo in prestito dalla letteratura gestionale, Kaplan e Haenlein classificano l'intelligenza artificiale in tre diversi tipi di sistemi di intelligenza artificiale: analitica, di ispirazione umana e umanizzata. L'intelligenza artificiale analitica ha solo caratteristiche coerenti con l'intelligenza cognitiva che genera una rappresentazione cognitiva del mondo e che utilizza l'apprendimento basato sull'esperienza passata per informare le decisioni future. L'IA di ispirazione umana ha elementi di intelligenza artificiale sia cognitiva che emotiva, comprendendo, oltre agli elementi cognitivi, anche le emozioni umane considerandole nel loro processo decisionale. L'IA umanizzata mostra caratteristiche di tutti i tipi di competenze (cioè l'intelligenza cognitiva, emotiva e sociale), in grado di essere consapevole e consapevole di sé nelle interazioni con gli altri.

Storia

La prima apparizione dell'intelligenza artificiale è nei miti greci, come Talos di Creta o il robot di bronzo di Efesto. I robot umanoidi sono stati costruiti da Yan Shi, Eroe di Alessandria e Al-Jazari. Le macchine senzienti sono diventate popolari nella narrativa nel corso del XIX e XX secolo con le storie di Frankenstein e dei Robot Universali della Rossum.

La logica formale è stata sviluppata dai filosofi e dai matematici dell'antica Grecia. Questo studio della logica ha prodotto l'idea di un computer nel XIX e XX secolo. La teoria del calcolo del matematico Alan Turing diceva che qualsiasi problema matematico poteva essere risolto elaborando gli 1 e gli 0. I progressi della neurologia, della teoria dell'informazione e della cibernetica hanno convinto un piccolo gruppo di ricercatori che un cervello elettronico era possibile.

La ricerca sull'IA è iniziata davvero con una conferenza al Dartmouth College nel 1956. Fu una sessione di brainstorming durata un mese alla quale parteciparono molte persone con interessi nell'IA. Alla conferenza scrissero programmi che all'epoca erano sorprendenti, battendo le persone a dama o risolvendo problemi di parole. Il Dipartimento della Difesa iniziò a dare molti soldi alla ricerca sull'IA e furono creati laboratori in tutto il mondo.

Purtroppo, i ricercatori hanno davvero sottovalutato quanto fossero difficili alcuni problemi. Gli strumenti che avevano usato non davano ancora al computer cose come le emozioni o il buon senso. Il matematico James Lighthill ha scritto un rapporto sull'IA dicendo che "in nessuna parte del campo le scoperte fatte finora hanno prodotto l'impatto maggiore che era stato poi promesso". I governi americano e britannico volevano finanziare progetti più produttivi. I finanziamenti per la ricerca sull'IA sono stati tagliati, dando inizio a un "inverno AI" in cui si è fatto poco per la ricerca.

La ricerca sull'IA è rinata negli anni '80 grazie alla popolarità dei sistemi esperti, che simulavano la conoscenza di un esperto umano. Nel 1985, 1 miliardo di dollari sono stati spesi per l'IA. Nuovi computer più veloci hanno convinto i governi americano e britannico a ricominciare a finanziare la ricerca sull'IA. Tuttavia, il mercato delle macchine Lisp è crollato nel 1987 e i finanziamenti sono stati ritirati di nuovo, dando inizio a un inverno di AI ancora più lungo.

L'IA è tornata in vita negli anni '90 e nei primi anni 2000 con il suo utilizzo nel data mining e nella diagnosi medica. Ciò è stato possibile grazie a computer più veloci e alla focalizzazione sulla soluzione di problemi più specifici. Nel 1997, Deep Blue divenne il primo programma per computer a battere il campione del mondo di scacchi Garry Kasparov. Computer più veloci, progressi nell'apprendimento profondo e l'accesso a più dati hanno reso l'IA popolare in tutto il mondo. Nel 2011 IBM Watson ha battuto i due migliori giocatori di Jeopardy! Brad Rutter e Ken Jennings, e nel 2016 l'AlphaGo di Google ha battuto il giocatore di Go Lee Sedol 4 su 5 volte.

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