Breakfast Tech di Ludovico Bonora |

Ultima modifica: 11 Marzo 2020 10:49

Intelligenza artificiale: fantascienza o realtà?

Aosta - Secondo appuntamento con la nostra rubrica dedicata alle nuove tecnologie, ai social media e a tutto il mondo digitale nel suo insieme: oggi tocca a Ludovico Bonora che si alterna alla tastiera, ogni due mercoledì, con Nicolò Balzani.

Macchine a guida autonoma, assistenti vocali e robot aspirapolvere. Questi sono 3 semplici esempi di intelligenza artificiale con cui veniamo a contatto quotidianamente e che, fino a poco tempo fa, potevamo solo vedere in qualche film o telefilm di fantascienza. Come funziona un’intelligenza artificiale? A che punto siamo arrivati? 

Intelligenza artificiale
Intelligenza artificiale

Che cos’è l’intelligenza artificiale?

“L’Intelligenza Artificiale (AI) è un insieme di risorse hardware e software capaci di fornire ad un elaboratore elettronico prestazioni che, ad un osservatore comune, sembrerebbero essere di pertinenza all’intelligenza umana” (Wikipedia)

Per essere considerata tale, un’intelligenza artificiale deve:

  • Agire e pensare umanamente
  • Agire e pensare razionalmente

 

info ai Tavola disegno
info ai Tavola disegno

Per determinare se una macchina è in grado di pensare si applica un criterio apparso nel 1950 sulla rivista Mind, il famoso Test di turing. Questa prova prende spunto da un gioco, il gioco dell’imitazione e viene svolta con 3 partecipanti: un uomo A, una donna B ed una terza persona C. Il terzo individuo C è tenuto separato dagli altri due e, tramite una serie di domande, deve stabilire chi sia l’uomo A e la donna B. A deve ingannare C, mentre B deve aiutarlo nella scelta. Il test di Turing consiste nel sostituire un calcolatore ad A e, se non si riesce a notare la differenza rispetto al precedente interlocutore umano A, la macchina è considerata intelligente.

 

Come funziona un’intelligenza artificiale? 

L’intelligenza artificiale di base sul concetto di rete neurale, ovvero un modello matematico che simula in maniera semplificata il funzionamento del cervello umano o meglio, quello che conosciamo del cervello umano.

La vera sfida degli scienziati non è cercare di arrivare ad un’elevata potenza di calcolo, ma quella di “insegnare” ad una macchina a svolgere le azioni in maniera autonoma, come ad esempio saper riconoscere e catalogare un set di fotografie o immagini, azioni che una qualsiasi persona riesce a svolgere in maniera semplice e spontanea.

 Esistono diversi modelli di apprendimento di un’intelligenza artificiale:

 

Apprendimento con rinforzo con questo metodo l’intelligenza artificiale non conosce il problema che deve risolvere. Per capire meglio questo metodo vediamo un esempio: mettiamo caso di dover far giocare una macchina al gioco Super Mario. Inizialmente il calcolatore può anche non conoscere i tasti da premere. I dati che ha da analizzare sono la posizione di Mario e gli ostacoli. La soluzione che deve produrre è la combinazione di tasti da premere per permettere a Mario di finire il livello senza incorrere negli ostacoli. Ovviamente la soluzione non è unica e, soprattutto, come è capitato a chiunque abbia giocato a questo gioco, ci vogliono diverse prove prima di riuscire a trovare la combinazione di tasti per finire il livello.

Apprendimento supervisionato il Machine Learning è uno degli esempi di questo modello e viene utilizzato quando si devono classificare degli elementi. In questo metodo la macchina deve avere a disposizione una grande quantità di elementi già classificati, in modo tale da poter classificare un nuovo elemento non presente nel database.

Alcuni esempi di applicazione possono essere la classificazione dei contenuti potenzialmente dannosi pubblicati su un social network, la classificazione delle immagini ed anche il riconoscimento facciale.

 

Un nuovo modo di affrontare i problemi

L’intelligenza artificiale ci pone davanti ad una nuova prospettiva di affrontare i problemi anche dal punto di vista tecnologico: si passa dall’essere dei puri matematici ad essere degli scienziati. Si fanno osservazioni di un mondo sconosciuto, facendo esperimenti, usando la statistica e non semplicemente applicando modelli matematici in cui si arriva un risultato certo.

Torniamo all’esempio precedente. Esiste un modello matematico e logico in grado di stabilire se una data fotografia contiene un gatto, un cane o entrambi gli animali?

In questo caso solo con un modello di apprendimento supervisionato (machine learning) che si basa sull’osservazione di immagini precedentemente catalogate posso risolvere il problema.

 

A che punto siamo arrivati?

Anche se l’intelligenza artificiale ha fatto passi da gigante negli ultimi anni la vera sfida rimane sempre la stessa: come è possibile creare un cervello artificiale in modo che agisca e prenda decisioni non solo in base alla logica, ma anche tenendo conto della sensibilità e dell’esperienza umana? Qualsiasi calcolatore può venire in contatto con miliardi di dati attraverso le banche dati e internet in pochi secondi, ma in che modo può apprendere come interpretarli allo stesso modo in cui una persona media ci impiega anni di apprendimento inconscio?


Macchine a guida autonoma

interior of byton m byte concept self driving car
interior of byton m byte concept self driving car – Pic by Marco Verch

Nonostante famosi film fantascientifici ci mostravano un nuovo millennio in cui le macchine sono in grado di volare e muoversi in totale autonomia senza la conduzione umana, la guida autonoma intesa come una vettura che è in grado muoversi autonomamente su ogni tipo di terreno o tracciato è ancora lontana.

Attualmente le due case automobilistiche all’avanguardia in questo campo sono Tesla e Audi. Entrambe hanno dotato alcuni veicoli di sensori in grado di garantire un livello di guida autonoma in cui il guidatore può far percorrere alla macchina un tratto semplice o lungo, come ad esempio un’autostrada, senza prestare particolarmente attenzione alla carreggiata, ma deve comunque essere in grado di intervenire in caso di imminente pericolo.


Assistenti vocali

Smart speakers
Smart speakers

Nella vita quotidiana siamo continuamente a contatto con un assistente vocale: in casa, sul nostro smartphone o sui nostri pc facciamo domande a Siri, Alexa, Cortana o all’assistente Google. Tutti questi assistenti vocali hanno abilità diverse e, se li utilizziamo per gli scopi preposti dal produttore, come ad esempio effettuare una ricerca su internet o riprodurre il nostro brano preferito, sono in grado di aiutarci. Quando invece andiamo “fuori copione” e gli chiediamo di eseguire un’operazione per cui non sono stati programmati, non sono ancora in grado di aiutarci.


Robot

La robotica ha fatto passi da gigante negli ultimi anni sia dal punto di vista dell’automazione, sia dal punto di vista degli androidi. Uno degli androidi più famosi al mondo è l’androide Sofia, un robot creato nel 2016 che non solo è in grado di sostenere una conversazione con un interlocutore umano, ma è anche in grado di riprodurre le espressioni facciali mentre lo fa.

Nonostante la scienza stia facendo passi da gigante nel campo dell’intelligenza artificiale, nei prossimi anni possiamo aspettarci migliorie nelle tecnologie con cui siamo già a contatto, come ad esempio gli assistenti vocali. Per quel che riguarda invece il ricreare una macchina in grado di pensare ed agire autonomamente come una persona umana, la strada è ancora in salita.

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