Iniziamo dicendo che l’Intelligenza Artificiale rende possibile una delle principali ambizioni dell’essere umano: la costruzione di una macchina in grado di pensare ed agire come lui.
Le macchine dotate di AI, infatti, dimostrano di avere le capacità umane quali il ragionamento, l’apprendimento, la pianificazione e la creatività e di apprendere in maniera autonoma e versatile le situazioni che si presentano.
Si tratta quindi di un’intelligenza che, oltre ad avere un’enorme capacità di calcolo e di conoscenza di dati astratti, assume anche forme differenti di intelligenza – riconosciute dalla teoria di Gardner – che vanno dall’intelligenza spaziale a quella sociale, da quella cinestetica a quella introspettiva.
Che cosa è l’AI? Che cosa signfica?
Non esiste una definizione univoca di AI, tanto che possiamo trovarla scritta in molti modi differenti: Intelligenza Artificiale o IA (o anche I.A.) secondo la pronuncia italiana, oppure Artificial Intelligence o AI (o anche A.I.) secondo la pronuncia inglese.
Secondo l’enciclopedia Treccani, però, l’intelligenza artificiale è la capacità di progettare sistemi hardware e software “atti a fornire all’elaboratore elettronico prestazioni che, a un osservatore comune, sembrerebbero essere di pertinenza esclusiva dell’intelligenza umana”.
La macchina, in questo modo, riesce a fornire prestazioni equivalenti nella qualità, ma notevolmente superiori nella quantità, alle capacità umane: l’Intelligenza Artificiale non è confinata ad un aspetto dell’informatica specifico, ma al contrario, sta guadagnando sempre più spazio all’interno dei processi tecnologici.
Che cosa fa l’intelligenza artificiale?
L’AI rappresenta la sfida principale nel campo dell’informatica, presenta un gran numero di opportunità applicative in tutti i settori economici e le teorie su cui si basa derivano soprattutto da principi di tipo matematico e statistico, come l’inferenza statistica e la logica.
Con l’inferenza statistica, infatti, è possibile generalizzare dei risultati che sono stati ottenuti tramite una rilevazione parziale (utilizzando dei “campioni”), sulla base delle ipotesi più plausibili: l’Intelligenza Artificiale sfrutta questo processo per apprendere automaticamente ed adattarsi, chiamandolo “machine learning” .
Il machine learning, a sua volta, viene suddiviso in due tipologie, a seconda di come il sistema apprende i dati sul quale procedere a fare le previsioni.
La prima tipologia prevede una supervisione da parte di un “data scientist” (colui che studia i Big data) che aiuta la macchina ad identificare gli oggetti, ad assegnare loro una label e memorizzarli.
La seconda tipologia, detta invece “non supervisionata”, assegna alla macchina il compito di cercare le somiglianze tra gli oggetti, la divisione in gruppi di affinità e l’assegnazione delle etichette.
La logica, infine, rende possibile l’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale imitando il ragionamento e la cognizione umana, applicando nello specifico la “logica fuzzy”: dato che il linguaggio naturale non si può tradurre semplicemente negli stati 0 e 1 propri dell’informatica, con questa logica sono stati introdotti infiniti stati intermedi con il quale anche una macchina artificiale riesce a comprendere il mondo ed il linguaggio naturale stesso.
Nel prossimo articolo scopriremo quali sono le origini dell’Intelligenza Artificiale.
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