Come funziona l’intelligenza artificiale nel 2022?

L’intelligenza artificiale fa già parte delle nostre vite, dagli assistenti virtuali sugli smartphone alle automobili che si guidano da sole, passando per i software per giocare a scacchi. Non si tratta di quindi di fantascienza, anche se si rifà all’intima ispirazione dell’uomo di creare delle macchine che possano imitare il comportamento umano. L’intelligenza artificiale è già qui e tutti noi, più o meno consapevolmente, la stiamo usando ogni giorno. Volete saperne di più? In questo articolo forniremo delle nozioni di base comprensibili anche ai non esperti, dal significato alle applicazioni, fino ai termini chiave più utilizzati, per capire meglio come funziona l’intelligenza artificiale.

Intelligenza artificiale: cos’è ed esempi

Quando si parla di intelligenza artificiale, è facile cadere in una spirale di interrogativi: Che cos’è? Come funziona? Come cambierà le nostre vite? In realtà a queste domande esistono risposte comprensibili che aiutano a delineare un quadro chiaro sugli scenari attuali e futuri dell’AI (Artificial Intelligence).

Il tema è vastissimo, affascinante e anche un po’ inquietante, ma nonostante i tanti studi sull’argomento, il concetto di AI resta ancora vago e difficile da comprendere e definire. Eppure, l’idea di base è molto semplice: si tratta di sviluppare delle macchine che simulino i processi cognitivi umani nell’analizzare l’ambiente, mettersi in relazione con quello che percepiscono, intraprendere azioni e risolvere problemi.

Nella pratica non è ancora possibile realizzare un computer che ragioni come un essere umano, ma l’impatto sulla nostra esistenza è notevolissimo. Pensiamo, ad esempio, all’assistente personale di Apple “Siri”, al software di guida autonoma di Tesla o ad Alexa, che ci aiuta a gestire i nostri impegni, fare acquisti online e spegnere le luci di casa. Oppure ancora ai chatbot, ai sistemi di raccomandazione di Netflix e Amazon o alle varie funzionalità di shopping virtuale che offrono consigli personalizzati ai consumatori.

Ci sono poi degli esempi che dimostrano come l’AI possa arrivare a superare le prestazioni umane, come nel caso di AlphaGo, il software che nel 2016 ha battuto il campione mondiale di Go, complicatissimo gioco da tavola cinese.

Le potenzialità dell’intelligenza artificiale sono molteplici e interessano vari campi: dalla medicina, per le diagnosi precoci delle malattie, alla guida assistita, che salva dagli incidenti, passando per l’automazione dei lavori pericolosi o pesanti.

Come funziona l’intelligenza artificiale

Di fatto, per capire come funziona l’intelligenza artificiale, dobbiamo pensare ad una tecnologia che simula l’intelligenza umana, vuoi per formulare la risposta esatta ad un quesito, vuoi per risolvere un problema specifico. Il suo funzionamento è reso possibile dagli algoritmi, tecniche matematico-probabilistiche che estraggono l’informazione che c’è nei dati e agiscono con un livello di autonomia crescente.

Un aspetto importante delle tecniche di AI è l’apprendimento, grazie al quale il computer può eseguire molte funzioni, come, per esempio, comprendere il parlato e riconoscere i volti. Non a caso, l’intelligenza artificiale è strettamente legata all’impiego del machine learning, una tecnologia che permette alla macchina di apprendere in maniera autonoma dall’esperienza, individuando correlazioni e migliorando costantemente le sue capacità predittive, in modo da adattarsi a situazioni che cambiano nel tempo.

A sua volta, il machine learning utilizza le reti neurali, che come si può intuire dal nome, si ispirano direttamente alla biologia umana. Si tratta in sostanza di reti composte da diversi neuroni artificiali, collegati fra loro per lavorare insieme, che riconoscono i modelli analizzando una serie di esempi di addestramento.

Un uso più sofisticato delle reti neurali si ha nel deep learning (apprendimento profondo o gerarchico), un sottoinsieme del machine learning in cui l’apprendimento è organizzato su livelli diversi, laddove ogni livello calcola i valori per quello successivo. Questo approccio offre alle macchine la capacità di elaborare le informazioni in maniera sempre più completa e funziona molto bene per l’analisi delle immagini di volti: ai livelli più bassi sono identificati i contorni, mentre a quelli più alti questi vengono aggregati per individuare elementi più complessi, come il naso, gli occhi e la bocca.