L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE

L’Intelligenza Artificiale, spesso abbreviata con l’acronimo A.I. (Artificial Intelligence), è la disciplina che studia la riproduzione mediante sistemi informatici di meccanismi relativi alle facoltà cognitive degli esseri umani.

L’obiettivo primario dell’A.I. è creare di macchine (hardware/software) in grado di pensare e agire come gli esseri umani attraverso l'individuazione di modelli, ovvero la descrizione del problema da risolvere, e degli algoritmi, ovvero la procedura effettiva per risolvere il modello.
Giá nel ‘600, il filosofo empirista inglese Thomas Hobbes diceva: “Ragionare non è nient’altro che calcolare”.

Dobbiamo peró aspettare il 1956 perché si parli propriamente di "Intelligenza Artificiale". Il termine fu coniato e usato per la prima volta dal matematico americano John McCarthy, durante un seminario svoltosi nel College di Dartmouth, nel New Hampshire.

I fondatori della nuova disciplina, John McCarty, Marvir Minsky, Allan Newell, Herbert Simon e Claude Shannon (uno dei padri della cibernetica), ritenevano possibile l’utilizzo delle machine per:
- il riconoscimento della voce
- la comprensione del linguaggio naturale
- l’identificazione degli oggetti
- il ragionamento deduttivo
- scoprire nuovi teoremi matematici



Marvin Lee Minsky a sinistra, John McCarthy a destra

Fu così adottata la seguente definizione:

Intelligenza artificiale è una disciplina che studia la possibilità di ottenere dalle macchine prestazioni che, se compiute da essere umano, sarebbero definite più intelligenti.

Uno tra i piú forti giocatori di scacchi del mondo di tutti i tempi, Garry Kasparov, sconfitto nel 1996 da Deep Blue, computer IBM, ha affermato:

“E’ la prima volta che mi capita di giocare non tanto con un computer, ma con qualcosa che possiede una certa forma d’intelligenza… Se vai a minacciare la macchina, quella contrattacca. Ma se non le crei pericoli immediati si concentra sui suoi calcoli, si apre e ti offre una chance”.

INTELLIGENZA ARTIFICIALE: MACHINE LEARNING, DEEP LEARNING, RETI NEURALI

Il campo dell’intelligenza artificiale oggi è esteso e pervade diversi settori: Giochi, Robotica, Immagini, Sistemi Linguistici, Chatbot, Sistemi Antifrode, Manutenzioni industriali, sistemi di previsione guasi, sistemi di cybersecurity.

Ma quali sono le tecniche utilizzate che vengono applicate?
L’infografica sotto riportata spiega bene il concetto. L’Intelligenza Artificiale si sta specializzando e sta avendo successo tanto piú è in grado di rispondere ai quesiti del business in aree piú definite e circoscritte. Tali implementazioni ad oggi assumono il nome di Machine Learning, Deep Learning e Reti neurali.

A.I. Timeline. Immagine tratta dal sito di NVIDIA.

Machine Learning
Con il termine Machine Learning si intende l’uso di algoritmi per analizzare dati, imparare ed elaborare previsioni relativamente a fenomeni di interesse. Le regole non sono piú definite dal programmatore preventivamente ed in modo rigido, piuttosto il programmatore definisce delle “feature” di interesse e lascia che la macchina “impari” dall’analisi dei dati (frequenza, baseline, anomalie…) ed evidenzi autonomamente il modo per raggiungere l’obbiettivo, ovvero operi classificazioni, generalizzazioni, e riformulazioni.

Le tecniche di Machine learning usano approcci ad algoritmi quali le decisioni ad albero, la programmazione logica induttiva, il clustering, il reinforcement learning, and Bayesian networks.
Una delle migliori applicazioni del Machine Learning é stata la computer vision. Partendo dal riconoscimento di parole all’interno di immagini, ad esempio STOP, passando per il riconoscimento di oggetti in movimento, si è giunti a fornire una solida base, ad esempio, per i sistemi di guida autonoma o come recentemente fatto da Huawei a ampliare la possibilità di elaborare foto di alta qualitá con ottiche di smartphone, di soggetti in movimento anche in condizioni di scarsa luminositá.

Deep Learning / Reti Neurali