Quando pensiamo all’intelligenza artificiale (IA), ci vengono in mente i robot dei film di fantascienza che parlano e si comportano come esseri umani. Ora, l’IA non è solo roba da cinema, è una realtà che fa parte della nostra vita di tutti i giorni. Ma cosa significa davvero “intelligenza artificiale”?
In termini semplici, l’intelligenza artificiale si riferisce alla capacità di un computer o di una macchina di eseguire compiti che normalmente richiedono l’intelligenza umana. Questo può includere cose come comprendere il linguaggio naturale, riconoscere immagini, prendere decisioni e apprendere dall’esperienza.
Come funziona l’intelligenza artificiale? Invece di essere programmate per compiere uno specifico compito passo dopo passo, le IA sono spesso dotate di algoritmi che possono apprendere da dati e esperienze passate. Questo è chiamato “apprendimento automatico” o machine learning, ed è il vero motore dell’IA moderna.
Uno degli aspetti più interessanti del machine learning è l’apprendimento profondo, o deep learning. Questa tecnica si ispira al modo in cui funzionano i neuroni nel cervello umano. Nelle reti neurali artificiali, ci sono strati di nodi (che somigliano ai neuroni) interconnessi che possono elaborare e trasmettere informazioni in maniera complessa.
Ad esempio, se stai cercando di insegnare a un’intelligenza artificiale a riconoscere le foto di gatti, le fornirai un gran numero di immagini, alcune con gatti e altre senza. L’IA passerà attraverso queste immagini e cercherà modelli ricorrenti (ad esempio, la forma delle orecchie, gli occhi, ecc.) che indichino la presenza di un gatto. Inizialmente, potrebbe commettere molti errori – magari scambiando un cane per un gatto – ma col tempo, imparerà dai suoi errori fino a diventare molto brava nel riconoscere gatti.
Un’altra applicazione dell’IA è ciò che si chiama “elaborazione del linguaggio naturale” (NLP), che permette ai computer di capire e rispondere al linguaggio umano scritto e parlato. È grazie all’NLP se possiamo parlare con assistenti virtuali come Siri, Alexa o l’Assistente Google e ricevere risposte coerenti e utili.
L’NLP è estremamente complesso perché il linguaggio umano è pieno di sfumature, doppi sensi e regole eccezionali. Per capire il linguaggio, l’IA deve analizzare grandi quantità di testo per imparare come usiamo le parole in contesti diversi. Solitamente si fa uso di grandi database di linguaggio detti corpora e si impiegano algoritmi complessi che possono discernere le strutture e il significato dietro le frasi che diciamo o scriviamo.
Un punto chiave da capire è che l’intelligenza artificiale, come la conosciamo oggi, è specializzata. Ci sono IA che possono giocare a scacchi meglio di qualsiasi umano ma che non sanno fare nient’altro. Allo stesso modo, ci sono IA che possono riconoscere gatti in foto, ma non saprebbero giocare a scacchi né fare comandi vocali come Siri.
L’IA ha anche bisogno di dati per apprendere – e tanto più i dati sono completi e diversificati, tanto meglio l’IA può imparare. Ecco perché le aziende che sviluppano tecnologie IA sono sempre alla ricerca di enormi quantità di dati da analizzare.
In sintesi, l’intelligenza artificiale non è un’entità onnisciente simile a un cervello umano; è piuttosto un insieme di tecnologie specializzate che migliorano costantemente grazie all’analisi di dati, alla sperimentazione e all’apprendimento dai propri errori. I progressi nell’IA stanno cambiando il mondo in modi che stiamo solo cominciando a capire, e chissà quali meraviglie ci riserverà il futuro!
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