Intelligenza Artificiale e ambiti applicativi

L’intelligenza artificiale (IA) è definibile come l’abilità di un computer a svolgere funzioni e ragionamenti tipici della mente umana.

Potrebbe affermarsi che si tratta di una disciplina appartenente all’informatica, che comprende l’insieme di studi e tecniche che tendono alla realizzazione di macchine, specialmente calcolatori elettronici (hardware e software), in grado di risolvere problemi e di riprodurre attività proprie dell’intelligenza umana.

Più precisamente, si tratta di quelle teorie in grado si sviluppare algoritmi che consentano alle macchine (in particolare ai calcolatori) di mostrare attività intelligente, in specifici ambiti applicativi.

La rapida evoluzione delle tecnologie ha avuto un profondo impatto sulla nostra società e sulle nostre vite.

L’intelligenza artificiale si diffonde rapidamente: quando parliamo di Intelligenza Artificiale, pertanto, ci riferiamo a un ampio concetto di macchine che sono in grado di imitare funzioni cognitive. Compiere azioni come classificazione, rilevazione di anomalie, o raggruppamento di campioni per risolvere un problema in modo efficace in modo molto simile a come farebbe un essere umano.

Tuttavia, l’interesse della comunità scientifica per l’Intelligenza Artificiale è iniziato già da tempo: il primo vero progetto di Artificial Intelligence, risale al 1943 quando i due ricercatori Warren McCulloch e Walter Pitt proposero al mondo scientifico il primo neurone artificiale cui seguì poi nel 1949 il libro di Donald Olding Hebb, psicologo canadese, grazie al quale vennero analizzati in dettaglio i collegamenti tra i neuroni artificiali ed i modelli complessi del cervello umano.

I primi prototipi funzionanti di reti neurali arrivarono verso la fine degli anni ’50 e l’interesse crebbe quando il giovane Alan Turing iniziò a studiare come un computer potesse comportarsi come un essere umano.

Il termine Artificial Intelligence inizia a comparire nel 1956, grazie al matematico statunitense John McCarthy, con il quale si lanciano i primi linguaggi di programmazione (Lisp e Prolog) specifici per l’AI.

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Classificazione dell’Intelligenza Artificiale

Se con tali meccanismi si tenta di riprodurre il funzionamento del cervello uomo, una Intelligenza Artificiale dovrebbe saper:

• agire umanamente, cioè in modo indistinto rispetto ad un essere umano;
• pensare umanamente, risolvendo un problema con funzioni cognitive;
• pensare razionalmente, cioè sfruttando la logica come fa un essere umano;
• agire razionalmente, avviando un processo per ottenere il miglior risultato atteso in base alle informazioni a disposizione.

Questo ha permesso alla comunità scientifica di classificare l’AI in due grandi filoni di indagine/ricerca/sviluppo:

Intelligenza Artificiale debole (weak AI)

Identifica sistemi tecnologici in grado di simulare alcune funzionalità cognitive dell’uomo senza però raggiungere le reali capacità intellettuali tipiche dell’uomo (sono programmi matematici con cui si premette la risoluzione dei problemi o si consente alle macchine di prendere decisioni);

Intelligenza Artificiale forte (strong AI)

In questo caso si parla di sistemi sapienti, che possono quindi sviluppare una propria intelligenza senza emulare processi di pensiero o capacità cognitive simili all’uomo ma sviluppandone una propria in modo autonomo.

Machine Learning e Deep Learning

Grazie alla definizione di Intelligenza Artificiale e alla distinzione AI debole e AI forte, possiamo dire che ciò che caratterizza l’Intelligenza Artificiale, da un punto di vista tecnologico e metodologico, è il modello di apprendimento con cui l’intelligenza diventa abile in un compito o azione.

Questi modelli di apprendimento sono ciò che distinguono il “Machine Learning” e il “Deep Learning”.

Machine Learning

Si tratta di algoritmi matematici attraverso i quali si permette alle macchine di apprendere in modo che possano poi svolgere un compito o una attività senza che siano preventivamente programmati. Si tratta di una sorta di allenamento per l’AI in modo che imparando, correggendo gli errori, possa poi svolgere autonomamente un determinato compito.

Il Machine Learning è quindi caratterizzato da un modello di apprendimento, in base al quale si può fare una sorta di classificazione degli algoritmi:

• con supervisione didattica: apprendimento mediante esempi di input e di output;
• senza supervisione didattica: apprendimento mediante analisi dei risultati;
• reinforcement learning: apprendimento meritocratico, l’AI viene premiata quando raggiunge gli obiettivi, i risultati, esegue un’azione, ecc.

Deep Learning

Si tratta di modelli di apprendimento ispirati alla struttura ed al funzionamento della mente umana. Mentre il Machine Learning è il modello algoritmico che allena l’AI, il Deep Learning è l’algoritmo che permette di imitare la mente dell’uomo.

In questo caso, però, il modello matematico da solo non basta, il Deep Learning necessita anche di reti neurali artificiali progettate ad hoc e di una capacità computazionale molto avanzata.

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Come funziona l’Intelligenza Artificiale

Il funzionamento di una AI si sostanzia principalmente attraverso quattro differenti livelli funzionali:

1. comprensione: attraverso la simulazione di capacità cognitive di correlazione dati ed eventi l’AI è in grado di riconoscere testi, immagini, tabelle, video, voce ed estrapolarne informazioni;
2. ragionamento: mediante la logica i sistemi riescono a collegare le molteplici informazioni raccolte;
3. apprendimento: in questo caso parliamo di sistemi con funzionalità specifiche per l’analisi degli input di dati e per la loro corretta restituzione in output;
4. interazione: ci si riferisce alle modalità di funzionamento dell’AI in relazione alla sua interazione con l’uomo.

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Intelligenza Artificiale e Agenda Digitale

L’Intelligenza Artificiale è uno dei temi ampiamente dibattuti e studiati nell’ambito dell’Agenda Digitale Italiana per comprendere come la diffusione di nuovi strumenti e tecnologie di IA possa incidere nella costruzione di un nuovo rapporto tra Stato e cittadini e analizzare le conseguenti implicazioni sociali relative alla creazione di ulteriori possibilità di semplificazione, informazione e interazione.

Per questo, è stata creata in Italia una Task Force, all’interno di AgID, i cui componenti hanno il compito di:

• studiare e analizzare le principali applicazioni relative alla creazione di nuovi servizi al cittadino, definendo le strategie di gestione delle opportunità per la Pubblica Amministrazione.
• mappare a livello italiano i principali centri che operano nel settore dell’Intelligenza Artificiale con riferimento all’applicazione operativa nei servizi al cittadino.
• mappare il lavoro già avviato da alcune amministrazioni centrali e locali proponendo azioni da intraprendere per l’elaborazione di policy strategiche.
• evidenziare e studiare le implicazioni sociali legate all’introduzione delle tecnologie di Intelligenza Artificiale nei servizi pubblici.

Intelligenza Artificiale: ambiti applicativi in Italia e nel mondo

Lo sviluppo tecnologica ha fatto sì che l’Intelligenza Artificiale non fosse più relegata all’ambito della ricerca, ma entrasse di fatto nella vita quotidiana.

A) Marketing e Intelligenza Artificiale

L’AI è sempre più sviluppata nel Marketing e il maggior impiego sicuramente quella della gestione della relazione con gli utenti: assistenti vocali (Siri di Apple, Cortana di Microsoft) che sfruttano l’Intelligenza Artificiale sia per il riconoscimento del linguaggio naturale sia per analizzare le abitudini e i comportamenti degli utenti; analisi in real-time di grandi moli di dati per comprendere le esigenze delle persone.

L’Artificial Intelligence Marketing (AIM), è una branca del Marketing che sfrutta le più moderne tecnologie che rientrano nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale, integrandole a tecniche matematiche/statistiche e di Marketing comportamentale. Vengono utilizzati gli algoritmi di Intelligenza Artificiale e Machine Learning al fine di persuadere le persone a compiere un’azione, acquistare un prodotto o accedere ad un servizio.

B) Intelligenza Artificiale e Sanità

Grazie agli strumenti di AI si è potuto migliorare di molto i sistemi tecnologici già in uso da persone con disabilità, ma soprattutto si sono incrementate le tecnologie di diagnosi e cura di tumori e malattie rare.

Sono disponibili sul mercato sistemi cognitivi in grado di attingere, analizzare e apprendere da una moltitudine di dati ad una velocità impossibile per l’uomo, rendendo più veloci i processi di diagnosi spesso molto critici per le malattie rare o suggerendo percorsi di cura migliori in caso di tumori o malattie particolari.

C) Cybercrime e gestione dei rischi

Potremmo dire che questo è l’ambito in cui l’AI è più specializzatasi tratta delle cd. “advanced analytics”, analisi molto sofisticate che correlano dati, eventi, comportamenti ed abitudini per capire in anticipo eventuali attività fraudolente (come la clonazione di una carta di credito o l’esecuzione di una transazione non autorizzata).

D) L’Intelligenza Artificiale per la Pubblica Sicurezza

La capacità di analizzare grandissime quantità di dati in tempo reale e di ricavare da questi comportamenti e abitudini delle persone, da la possibilità di migliorare l’efficienza e l’efficacia della sicurezza pubblica: per esempio per la sicurezza e la prevenzione dei crimini in aeroporti, stazioni ferroviarie e città metropolitane oppure per la prevenzione e la gestione della crisi in casi di calamità naturali come terremoti e tsunami.

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Lavoro e Intelligenza Artificiale

Quando le macchine prendono il posto dell’umo, ovviamente nascono anche problemi sociali come quelli legati al lavoro e all’occupazione, viste le preoccupazioni della comunità globale.

Questo perché, metà delle attività lavorative di oggi potrebbe essere automatizzata entro il 2055: si stima che circa la metà dell’attuale forza lavoro possa essere impattata dall’automazione grazie alle tecnologie già note e in uso oggi.

Tuttavia, vari studi tentano di attenuare tali timori:

• secondo lo studio di Capgemini, l’83% delle imprese intervistate conferma la creazione di nuove posizioni all’interno dell’azienda e i tre quarti delle società intervistate hanno registrato un aumento delle vendite del 10% proprio in seguito all’implementazione dell’Intelligenza Artificiale.
• un report di The Boston Consulting Group e MIT Sloan Management Review dimostra che la riduzione della forza lavoro è temuta solo da meno della metà dei manager (47%).
• una ricerca di Accenture, stima che i ricavi delle imprese potrebbero crescere del 38% entro il 2020, a patto che investano sull’Intelligenza Artificiale e su un’efficace cooperazione uomo-macchina.

I robot potranno pensare?

Uno dei temi più dibattuti riguarda le capacità di pensiero dei robot e, in generale, i confini tra Intelligenza Artificiale e coscienza umana.

Per affrontare la questione, alcuni ricercatori dell’Università della California hanno cercato di studiare come sorge la coscienza nel cervello umano, delineando tre livelli chiave della coscienza umana.

Attraverso questo studio, gli scienziati hanno notato che alcuni robot hanno raggiunto capacità pari ad un livello C2 degli uomini, potendo monitorare i loro progressi nell’apprendimento di come risolvere i problemi.

Secondo i ricercatori, “una volta che saremo in grado di chiarire in termini computazionali quali possono essere le differenze negli esseri umani tra conscio e inconscio, codificarlo nei computer non può essere così difficile”.

I rischi dell’Intelligenza Artificiale

Gli economisti si interrogano da tempo su quali strumenti mettere in campo per evitare che, l’evoluzione dell’AI e la sostituzione degli uomini con le macchine, non porti ad un impoverimento della popolazione, rendendo necessaria una redistribuizione della ricchezza considerando che la maggior parte di questa verrà prodotta dalle macchine.

Preoccupazioni anche in campo etico e sociale: ci si interroga da tempo sul potere degli algoritmi e sulla possibilità che questi segneranno la superiorità del cervello delle macchine su quello dell’uomo.

Sui gravi risvolti che potrebbe avere uno smisurato utilizzo di modelli di Intelligenza Artificiale, le parole di Stephen Hawking: “non siamo in grado di prevedere cosa riusciremo a fare quando le nostre menti saranno amplificate dall’Intelligenza Artificiale. Forse, con strumenti nuovi, riusciremo anche a rimediare a tutti i danni che stiamo provocando alla natura, e magari saremo anche in grado di trovare soluzioni definitive a povertà e malattie. Ma è anche possibile che con la distruzione di milioni di posti di lavoro venga distrutta la nostra economia e la nostra società”.

«L’intelligenza artificiale potrebbe essere il peggior evento della storia della nostra civiltà. Porta con sé pericoli, come potenti armi automatiche, nucleari o biologiche, addirittura abilita nuovi modi per permettere a pochi individui ed organizzazioni di opprimere e controllare moltitudini di uomini (e cose). Dobbiamo prepararci a gestirla per evitare che questi potenziali rischi prendano forma e diventino realtà».