Intelligenza Artificiale

Sebbene negli ultimi decenni siano emerse numerose definizioni di intelligenza artificiale (AI), John McCarthy offre la seguente definizione in questo documento del 2004 (link esterno a ibm.com): "È la scienza e l'ingegneria della creazione di macchine intelligenti, in particolare di programmi informatici intelligenti.Si tratta di un compito simile a quello di utilizzare i computer per comprendere l'intelligenza umana, ma l'AI non deve limitarsi a metodi biologicamente osservabili."

Tuttavia, decenni prima di questa definizione, il concetto di intelligenza artificiale era stato introdotto dall'opera seminale di Alan Turing, "Computing Machinery and Intelligence" (link esterno a ibm.com), pubblicata nel 1950.In questo articolo, Turing, spesso definito il "padre dell'informatica", pone la seguente domanda: "Le macchine possono pensare?" Quindi, propone un test, oggi noto come "Test di Turing", in cui un interrogatore umano cerca di distinguere la risposta testuale fornita dal computer da quella umana.Sebbene questo test sia stato sottoposto a molti controlli dopo la sua pubblicazione, rimane una parte importante della storia dell'AI, nonché un concetto attuale nel campo della filosofia, in quanto si avvale delle teorie della linguistica.

Stuart Russell e Peter Norvig hanno poi pubblicato, Artificial Intelligence: A Modern Approach (link esterno a ibm.com), diventando uno dei libri di testo più importanti nello studio dell'AI.In esso si approfondiscono quattro potenziali obiettivi o definizioni di AI, che differenziano i sistemi informatici sulla base della razionalità e del pensiero rispetto all'azione:

Approccio umano:

- Sistemi che pensano come gli esseri umani
- Sistemi che agiscono come gli esseri umani

Approccio ideale:

- Sistemi che pensano razionalmente
- Sistemi che agiscono razionalmente

La definizione di Alan Turing rientrerebbe nella categoria dei “sistemi che agiscono come gli esseri umani”.

Nella sua forma più semplice, l’intelligenza artificiale è un campo che combina informatica e robusti data set per consentire la risoluzione dei problemi.Comprende anche i sottoinsiemi dell'apprendimento automatico e dell'apprendimento profondo, che vengono spesso citati insieme all'intelligenza artificiale.Queste discipline comprendono algoritmi di AI che cercano di creare sistemi esperti che effettuano previsioni o classificazioni basate sui dati di input.

Nel corso degli anni, l'intelligenza artificiale ha attraversato molti cicli di hype, ma anche per gli scettici il rilascio di ChatGPT di OpenAI sembra segnare un punto di svolta. L'ultima volta che l'AI generativa ha avuto un'importanza così grande, i progressi sono stati compiuti nella computer vision, ma ora il salto di qualità è nell'elaborazione del linguaggio naturale.E non si tratta solo di linguaggio: i modelli generativi possono anche apprendere la grammatica del codice software, delle molecole, delle immagini naturali e di una varietà di altri tipi di dati.

Le applicazioni di questa tecnologia sono in continua crescita e abbiamo appena iniziato a esplorarne le potenzialità.Ma mentre l’hype sull’uso dell’intelligenza artificiale del mondo del business decolla,
le riflessioni in materia di etica diventano di fondamentale importanza. Per saperne di più sulla posizione di IBM riguardo il dibattito sull'etica dell'AI, leggi qui.

Da anni l’uomo si interroga sulla possibilità che la tecnologia finisca per prendere il sopravvento, e non si parla solo di film fantascientifici o distopici. Lo stesso Stephen Hawking non esitò nell’indicare nella stupidità umana e nell’intelligenza artificiale due tra i più grandi pericoli per la nostra specie. I robot sono macchine, sta a noi porre dei limiti, sociali ed etici, anche attraverso la tecnologia.

Di seguito ti indico alcuni documentari e video stimolanti:

Primo video:

Paolo Traverso è Direttore del Centro per l’Information Technology – IRST della Fondazione Bruno Kessler (FBK ICT) dal 2008. In FBK ha diretto progetti di Intelligenza Artificiale (AI) nel campo dell’Industria 4.0, della Salute e Sanità, delle Smart Cities e dei Social Media. Attualmente è membro del Consiglio Scientifico del DFKI (il Centro di ricerca tedesco in AI), del Comitato Direttivo del Laboratorio nazionale di AI. E’ stato membro del Direttivo dell’AI*IA (Associazione Italiana per l’Intelligenza Artificiale) e nel 2015 è stato nominato Fellow dell’Associazione Europea di AI (EurAI). Ha più di cento pubblicazioni nelle più importanti riviste e conferenze internazionali. E’ co-autore di due libri di testo sulle tecniche di AI per la pianificazione automatica (uno dei quali con circa 3000 citazioni e tradotto in cinese).

Il 2022 è stato l’anno dell’accelerazione dell’Intelligenza Artificiale Generativa ossia di quei software che permettono di usare un testo (prompt) per generare contenuti “sintetici” di diverso tipo (testi, immagini, video, codice). Ci riescono grazie all’utilizzo di modelli linguistici di grandi dimensioni e algoritmi che interpretando l’input iniziale, riescono, probabilisticamente, a completarlo, restituendo un output sensato.

I risultati più strabilianti, finora, si sono ottenuti con output testuali e visivi. In un precedente post avevo fatto una ricognizione dei software più interessanti per la generazione di immagini da prompt. Nel frattempo, sono nate delle applicazioni derivate che si sono concentrate su un aspetto specifico: la realizzazione di foto profilo o avatar, come vengono spesso definite. La peculiarità è che, in questo caso, all’utente viene chiesto di addestrare il modello preesistente attraverso il caricamento di una serie di foto che lo ritraggono. Una cosa che non è possibile fare con Midjourney, Stable Diffusion e Dall-E.

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