Che tu ci creda o no, quel robot intelligente che vedi nei film esiste davvero. Anche se sembra fantascienza, gli scienziati hanno lavorato per anni per svilupparlo in modo avanzato intelligenza artificiale (AI). E oggi le cose sembrano molto promettenti: l'intelligenza artificiale sta diventando una realtà attraverso algoritmi e tecniche di apprendimento automatico. Funziona per diagnosticare malattie e comprendere le immagini. Prima di parlare dell'IA più avanzata che abbiamo oggi, diamo un'occhiata a come siamo arrivati qui.
L'ascesa dell'apprendimento automatico
L'apprendimento automatico è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale. Il termine "apprendimento automatico" è stato coniato nel 1959, ma il concetto risale a prima dell'invenzione dei computer, quando gli scienziati cercavano di costruire macchine in grado di prendere decisioni ed eseguire attività senza essere esplicitamente programmate.
I ricercatori lavorano sull'apprendimento automatico da decenni; oggi è uno dei campi più caldi dell'IA. Gli algoritmi di machine learning possono imparare dall'esperienza e migliorare le prestazioni nel tempo senza bisogno che qualcuno dica loro come farlo.
Algoritmi di Machine Learning che funzionano come modelli predittivi
Aziende come Amazon utilizzano algoritmi di apprendimento automatico, Netflix o Google per prevedere il comportamento degli utenti in base alle azioni passate (e quindi fornire consigli). Questi algoritmi hanno anche risolto problemi complessi come il riconoscimento delle immagini, la traduzione automatica o il gioco.
IA e robotica
AI e Robotica sono due cose diverse. L'intelligenza artificiale è l'intelligenza di un computer, mentre la robotica è l'uso dei computer per costruire macchine. AI si riferisce a sistemi di intelligenza artificiale virtuale e fisica che possono pensare e agire come esseri umani.
Il robot è un automa controllato da sensori, istruzioni programmate o dispositivi di controllo remoto che eseguono automaticamente attività o funzioni simili a quelle umane. L'idea di creare robot intelligenti esiste fin dalla mitologia greca (Atlante). Tuttavia, i moderni tentativi di costruirli iniziarono alla fine degli anni '50 con il finanziamento del governo degli Stati Uniti come parte del "Progetto Cybersyn" durante l'amministrazione del presidente Nixon con l'obiettivo di applicazioni militari come i sistemi di armi senza pilota.
L'intelligenza artificiale è diventata un argomento popolare nei media, con molte notizie su come utilizzare l'intelligenza artificiale per creare robot più intelligenti degli umani. Sebbene ciò sia certamente possibile, la maggior parte della tecnologia attualmente utilizzata per le applicazioni di intelligenza artificiale si concentra sul rendere i computer più efficienti nell'esecuzione delle attività piuttosto che creare qualcosa che possa pensare come noi.
L'ascesa del deep learning
Il deep learning è una forma di apprendimento automatico, ovvero la capacità dei sistemi informatici di apprendere senza essere esplicitamente programmati. Il suo viaggio iniziò negli anni '50 quando l'informatico John McCarthy pubblicò un documento su come insegnare ai computer a giocare a scacchi. Nel 1958, Arthur Samuel creò uno dei primi programmi di autoapprendimento combinando le sue conoscenze con l'apprendimento per rinforzo, in cui un algoritmo apprende attraverso tentativi ed errori.
Nel 1959, Marvin Minsky e Seymour Papert fondarono il loro laboratorio di intelligenza artificiale al MIT (Massachusetts Institute of Technology). Hanno lavorato a due progetti: bracci robotici controllati da reti neurali e programmi progettati per risolvere problemi utilizzando il ragionamento logico. Il laboratorio ha prodotto molti altri progetti innovativi, tra cui Shakey, un robot mobile in grado di pensare da solo utilizzando tecniche di intelligenza artificiale come la pianificazione del percorso (decidendo dove dovrebbe muoversi) e il riconoscimento degli oggetti (identificando gli oggetti intorno ad esso). Questo è stato un passo avanti verso la creazione di macchine che potessero vedere come gli umani!
Progressi nell'elaborazione del linguaggio naturale
L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è la capacità di una macchina di comprendere il linguaggio umano ed è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale. La PNL avanzata si ottiene attraverso il deep learning, che consente a un computer di apprendere dai dati e prendere decisioni autonomamente.
Il deep learning ha fatto progredire immensamente il campo della PNL sin dal suo inizio nel 2014 con il programma AlphaGo di Google che ha sconfitto Lee Sedol a Go, un antico gioco da tavolo cinese. Al giorno d'oggi, puoi usare il tuo telefono come interprete facendogli tradurre lingue straniere o inviare messaggi vocali su WhatsApp utilizzando la tecnologia di riconoscimento vocale.
Inoltre, grazie al deep learning, disponiamo di macchine in grado di prevedere il tempo meglio dei meteorologi. Aiuta le persone cieche a vedere di nuovo e assiste nella lettura di documenti di ricerca per studenti laureati, tutte cose che una volta erano ritenute irrealizzabili senza l'intervento umano!
Progressi nella visione artificiale
I progressi nella visione artificiale sono stati enormi. La visione artificiale è la scienza e la tecnologia delle macchine che vedono. Viene utilizzato nella robotica, nelle auto senza conducente e in molte altre applicazioni. Anche se questo campo esiste da quasi quanto i computer, non ha iniziato a fare grandi progressi fino a poco tempo fa, grazie al deep learning e alle reti neurali convoluzionali (CNN).
La prima svolta è stata lo sviluppo di CNN da parte di Yann LeCun nel 1998 per attività di riconoscimento della grafia. Queste reti erano molto più efficaci dei metodi precedenti nell'identificare le cifre scritte a mano. Poiché potevano generalizzare meglio che limitarsi a guardare un esempio specifico alla volta, hanno imparato come appariva tutto sulla base di esempi precedenti che avevano visto, anche se quelle immagini non erano esattamente uguali! Ciò ha dato alle persone la speranza che i computer potessero essere addestrati utilizzando principi simili a come gli umani imparano cose nuove: attraverso l'esperienza nel tempo con molti esempi diversi piuttosto che solo la memorizzazione meccanica da una fonte.
Progressi nei modelli generativi
I modelli generativi sono algoritmi di apprendimento automatico che si concentrano sulla creazione di nuovi dati da dati esistenti. Essendo uno dei tipi più semplici di modelli generativi, puoi usarli per creare nuove immagini, suoni o persino testo. Ad esempio, se si desidera creare un'immagine che assomigli all'immagine di qualcun altro ma non ne sia una copia (ad esempio, se si desidera generare un'immagine che assomigli a un dipinto). Quindi potresti utilizzare un modello generativo per addestrare il modello su immagini generate casualmente e quindi utilizzare tali informazioni per generarne di più realistiche.
Lo stesso vale per la generazione di altri tipi di media: se vuoi la tua canzone senza che qualcun altro la registri prima (o senza pagare loro i diritti d'autore!). Quindi tutto ciò che devi fare è addestrare il tuo sistema di intelligenza artificiale sui brani esistenti in modo che sappia come suonano quando vengono suonati insieme e individualmente, quindi voilà! Ora hai invece una melodia originale composta dall'intelligenza artificiale.
L'impatto dell'IA più avanzata
L'impatto di queste IA più avanzate si fa già sentire in molti settori. L'intelligenza artificiale ci semplifica la vita automatizzando attività e processi, ma sta anche cambiando il modo in cui viviamo e lavoriamo. Diamo un'occhiata ad alcuni esempi:
- Le auto a guida autonoma fanno notizia da tempo, ma sapevi che sono già disponibili? Waymo di Google gestisce attualmente taxi a guida autonoma in Arizona. Immagina di poter leggere o guardare la TV mentre vai al lavoro!
- Anche la diagnostica medica è in aumento grazie agli algoritmi di apprendimento automatico in grado di prevedere le malattie in base ai sintomi e ai dati genetici. Ciò potrebbe significare la diagnosi precoce del cancro e di altre malattie, salvando vite in tutto il mondo.
- Il riconoscimento vocale è migliorato enormemente negli ultimi dieci anni grazie ai progressi nei modelli di deep learning come le reti neurali, utilizzate da Google Assistant (e Siri). La velocità con cui questa tecnologia migliora forse anche più velocemente di quanto abbiamo visto con il riconoscimento delle immagini!
- I chatbot sono un altro esempio di IA in azione. Hanno permesso alle aziende di raggiungere i propri clienti in modo più semplice ed efficiente tramite app di messaggistica come Facebook Messenger e WhatsApp. Stiamo anche assistendo all'ascesa di assistenti personali basati su chatbot come Alexa (Amazon Echo), Siri (Apple HomePod) e Google Assistant.
Questi sono solo alcuni esempi di come l'IA ha migliorato le nostre vite negli ultimi dieci anni. Come puoi vedere, sta già migliorando le cose e aiutando le persone a risparmiare tempo, denaro e fatica.
Le sfide dell'IA
L'intelligenza artificiale non è una panacea. Ci sono stati alcuni entusiasmanti progressi nell'IA, ma devono essere affrontate anche serie sfide. L'IA non è perfetta e può essere usata per il bene o per il male.
L'intelligenza artificiale può essere prevenuta: abbiamo visto come i sistemi di intelligenza artificiale hanno appreso pregiudizi razzisti dai loro creatori umani e i dipartimenti di polizia stanno utilizzando questi stessi sistemi per prevedere chi commetterà crimini in futuro. Supponiamo che un sistema sia programmato con un insieme di valori (come quelli associati al razzismo). In tal caso, potrebbe condurci su un percorso molto pericoloso in cui creiamo una società autoritaria in cui le persone che non rientrano in questa ristretta visione del mondo vengono emarginate e discriminate in base alla loro razza o etnia percepita.
L'intelligenza artificiale può essere violata: proprio come qualsiasi altro programma per computer, qualcuno potrebbe provare ad hackerare il tuo sistema di intelligenza artificiale per fargli fare qualcosa di non intenzionale, come impersonarti! Immagina se qualcuno potesse hackerare uno dei tuoi assistenti e convincere chiunque li abbia chiamati al telefono. Stavano parlando direttamente con te invece che solo con un altro operatore di call center presso un fornitore di servizi di terze parti (sai fin troppo bene quanto sarebbe fastidiosa quell'esperienza!).
Il futuro dell'intelligenza artificiale
L'intelligenza artificiale è ancora nelle sue fasi iniziali, ma sta già influenzando le nostre vite. Mentre continuiamo a sviluppare nuove tecniche per costruire l'intelligenza artificiale e incorporarle in più aree della nostra vita, possiamo aspettarci di vedere ancora più modi in cui la tecnologia cambierà il modo in cui viviamo e lavoriamo.
In futuro, l'intelligenza artificiale potrebbe diventare sempre più importante sia nella vita personale che professionale. Per esempio:
- Potresti essere in grado di utilizzare i tuoi occhiali intelligenti per guardare il menu di un ristorante o una brochure di viaggio mentre pranzi con un amico senza che sia necessario che lo stampino prima in modo che possano leggerlo (o se non vogliono le loro copie cartacee).
- La tua auto potrebbe guidare da sola durante la guida sulle autostrade nelle ore di punta in modo che tutti si muovano nel traffico nel modo più efficiente possibile.
- Il tuo frigorifero può ordinare generi alimentari per te prima di esaurire gli alimenti freschi quando fare la spesa non è conveniente.
Conclusione
Potresti chiederti se i sistemi di intelligenza artificiale più avanzati raggiungeranno la vera intelligenza. Sebbene questa sia ancora una questione aperta, sembra certamente che i ricercatori abbiano fatto passi da gigante negli ultimi anni.
La rivoluzione dell'IA è tutt'altro che finita. Sebbene l'intelligenza artificiale abbia fatto passi da gigante, c'è ancora molto da fare se vogliamo che questi sistemi corrispondano veramente alla mente umana. Questa rivoluzione è appena iniziata e resta da vedere fino a che punto andrà questo campo. Ma una cosa sembra già certa: siamo sull'orlo di un futuro basato sull'intelligenza artificiale e tu non vuoi essere lasciato indietro.
