AI e Machine Learning: un’intelligenza sempre meno artificiale

10 aprile 2017

Oggi sempre di più sentiamo quotidianamente parlare di Intelligenza Artificiale, o AI (Artificial Intelligence); sappiamo che molto di ciò che ci circonda ne fa uso e che molti dei vantaggi che la nostra epoca vanta sono dovuti a questa tecnologia. Ma, in definitiva, cos’è un intelligenza artificiale?

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Da dizionario l’Intelligenza Artificiale è la disciplina che studia se e in che modo si possano riprodurre i processi mentali più complessi mediante l’uso di un computer; seppur semanticamente perfetta è una definizione che resta però incompleta rispetto alle illimitate applicazioni che porta con sé.

Il concetto spielberghiano di Intelligenza Artificiale, banalmente associato ad un ‘’robot vivo’’, ci trasporta immancabilmente in un futuro indefinito; in realtà già dagli inizi degli anni ’50 l’AI era presente nei laboratori informatici, fin da quando furono azionati i primi computer dotati di reti informatiche ‘’neurali’’, capaci di effettuare calcoli ed eseguire algoritmi.

L’idea di base, cresciuta ed evoluta nel tempo, era quella appunto di simulare unità singole (corrispondenti ai nostri neuroni) e di collegarle poi tra loro attraverso delle ‘’sinapsi’’ digitali.  

Divisi in fasce i neuroni, ai quali viene lanciato un input, lo scompongono e ne analizzano alcune caratteristiche, delegando il resto ad altre unità. L’input (un’immagine, un pixel ecc.) viene così scomposto e ricomposto fino a diventare, attraverso il processo di elaborazione, un output. Ci dice per esempio che l’immagine che gli abbiamo dato era quella di un gatto.

Questo processo, alla base dell’Intelligenza Artificiale, è poi cresciuto e si è sviluppato fino a parlare oggi non più solo di AI ma di come e quanto poter far crescere questa intelligenza; come? Attraverso il cosiddetto Machine Learning.

Alunni meccanici

La domanda qui sorge spontanea: come si insegna alle macchine ad imparare?

Partendo da un insieme di dati e accompagnandoli con le relative risposte giuste, il cervello artificiale è in grado di migliorare progressivamente le proprie prestazioni fino ad imparare quali risposte, in base all’input dato, siano corrette e quali no arrivando a creare un vero e proprio database di nuovi dati. Proprio come farebbe un cervello umano.

Grazie a questa crescente conoscenza possiamo addestrare i computer per i più svariati compiti con l’obiettivo di sostituirci in alcuni di essi. In fin dei conti, in alcuni campi, un’Intelligenza Artificiale ben costruita può essere utile e può sicuramente facilitare la nostra vita e aiutarci nella risoluzione di alcuni problemi.

Oggi sono molti i settori in cui questa straordinaria tecnologia viene impiegata:

  • In campo medico si sta insegnando a un robot a riconoscere i sintomi comuni al tumore alla mammella, facendogli vedere vecchie mammografie. Superfluo soffermarsi sull’utilità e l’importanza che questo traguardo avrebbe sulla vita di milioni di donne in tutto il mondo.
  • Nel New Mexico si sta lavorando alla previsione dei terremoti tramite il Machine Learning; facendo analizzare alla macchina numerosi dati si sono scoperti fattori, come frequenza delle onde, comuni a tutti i terremoti; l’AI, si spera, in futuro sarà in grado di prevedere quando questa alterazione sismica si presenta, avvisandoci in tempo.
  • Guardando più alla quotidianità: se potessimo sfruttare le ore che ogni giorno sprechiamo nel traffico per dedicare del tempo a noi stessi? Le auto a guida autonoma non sono ancora realtà ma, grazie anche a colossi del calibro di Google e Uber, il giorno in cui potremo aspettare di essere portati al lavoro si avvicina sempre più.

Lo sviluppo di un’intelligenza Artificiale che, grazie al Machine Learning, cresce ed impara è una risorsa fondamentale che potrà migliorare sensibilmente molti aspetti della nostra vita.

Oltre l’intelligenza artificiale

Ma quale il futuro dell’AI?

Google Brain forse ha la risposta.

Il team interno a Google lavora su un progetto, derivante da una startup acquisita da Big G nel 2014, chiamato Deep Learning che sembra essere, se non un passo successivo al Machine Learning, quantomeno una sua versione più approfondita.

Il dream team di esperti informatici cerca, in estrema sintesi, di aggiungere il tassello successivo nel percorso di apprendimento, ovvero, come succede nella vita reale, far susseguire ad ogni risposta data dal computer una conseguenza positiva o negativa a seconda della decisione presa. Questo aprirebbe le porte ad una sorta di ‘’consapevolezza artificiale’’ in grado di avvicinare il modo di ragionare dell’AI al pensiero umano.

 

Grandi vantaggi? Sicuramente. Dubbi etici che, seppur infatuati della tecnologia, sorgono spontanei? Altrettanto certo.

Molte domande e molte questioni entrano in gioco quando alla parola “pensiero” accostiamo un’accezione non umana. Ciò su cui non ci sono dubbi è che, se ben indirizzata, è una freccia che può essere molto utile al nostro arco; ed in fin dei conti siamo noi stessi a lanciarla quindi… beh, sta a noi colpire la mela e non invece la testa che la sorregge.

 

 


 

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