Intelligenza artificiale

L'intelligenza artificiale è una disciplina scientifica che studia la possibilità di realizzare macchine e programmi informatici in grado di risolvere autonomamente i problemi con il ragionamento logico, razionale e intelligente. È anche indicata con il termine inglese Artificial Intelligence ( A.I. ).

Qual è l'obiettivo dell'intelligenza artificiale? L'obiettivo dell'intelligenza artificiale è realizzare un sistema in grado di analizzare le situazioni, prendere decisioni e imparare dall'esperienza senza l'aiuto dell'uomo.

Le origini dell'intelligenza artificiale

Le fondamenta dell'intelligenza artificiale ( I.A. ) sono poste dal matematico inglese Alan Turing. È considerato il padre dell'intelligenza artificiale.

Nel 1936 Turing ipotizza la possibilità di costruire una macchina ideale in grado di svolgere qualsiasi tipologia di calcolo.

Questo modello teorico è detto macchina di Turing ed è alla base dei moderni computer.

Nel 1950 Alan Turing pubblica l'articolo "Computing Machinery and Intelligence" in cui definisce un apposito test ( test di Turing ) per riconoscere una macchina intelligente.

Tuttavia, non è Alan Turing a coniare il termine intelligenza artificiale.

L'espressione Articial Intelligence ( A.I. ) viene utilizzata per la prima volta nel 1956 dall'informatico John McCarthy durante un convegno.

Con il termine intelligenza artificiale McCarthy vuole classificare tutti quelli studi che mirano a "far fare alle macchine delle azioni che richiederebbero l'intelligenza se fossero fatte dagli uomini"

L'intelligenza artificiale debole e forte

L'intelligenza artificiale nasce dal tentativo di automatizzare il ragionamento e le decisioni in una macchina.

I primi tentativi di automazione delle decisioni sono realizzati con algoritmi informatici.

Nota. I primi algoritmi sono procedure meccaniche di problem solving, applicabili solo in particolari situazioni. Non si può ancora parlare di intelligenza.

Nel tempo gli algoritmi diventano sempre più complessi e i computer sempre più potenti.

La semplice automazione evolve in intelligenza artificiale debole e forte.

la differenza tra automazione, IA debole e IA forte

Cosa significa I.A. debole e forte?

  • I.A. debole. L'intelligenza artificiale debole ipotizza la possibilità di costruire una macchina in grado di svolgere operazioni complesse simulando il comportamento umano. In base a questo approccio la macchina si limita a simulare l'intelligenza umana senza mai eguagliarla.

    Nota. Nello stadio della I.A. debole sono comprese tutte le attuali applicazioni dell'intelligenza artificiale. Ad esempio i sistemi esperti, gli assistenti vocali, i sistemi automatici di guida, ecc.

  • I.A. forte. L'intelligenza artificiale forte ipotizza la possibilità di realizzare un computer in grado di svolgere tutte le operazioni dell'uomo e di raggiungere un livello di intelligenza pari o superiore a quella umana. In base a questo approccio la macchina è un'entità intelligente autonoma e indipendente dall'uomo.

    Nota. Lo stadio della I.A. forte non è stato ancora raggiunto. Sarà realizzabile in futuro grazie al progresso tecnologico. Probabilmente nel periodo 2030-2050.

Il campo di studio dell'intelligenza artificiale

Il campo di studio dell'intelligenza artificiale è molto vasto e multidisciplinare.

Nasce come disciplina informatica ma ha forti legami con l'elettronica e la robotica.

Il campo di studio ha un legame stretto anche con le neuroscienze, la psicologia, la comprensione del linguaggio naturale, l'analisi visiva, ecc.

Si occupano di intelligenza artificiali scienziati, matematici, ingegneri e filosofi.

Gli agenti razionali, i sistemi esperti e le reti neurali

Negli anni '70 e '80 la disciplina I.A. conosce un periodo di rapida evoluzione.

In particolar modo nel settore dei sistemi esperti e delle reti neurali.

In questi anni sono sviluppati agenti razionali più flessibili e potenti.

  • Agenti razionali. Un agente razionale è un programma informatico ( algoritmo ) in grado di prendere le decisioni più razionali in condizioni di incertezza sulla base delle conoscenze e dei dati a disposizione. L'agente razionale interagisce con l'ambiente che lo circonda tramite sensori e attuatori. Sulla base di un processo inferenziale può accumulare esperienza e modificare la base di conoscenza. L'agente razionale è detto logico ( o basato sulla conoscenza ) quando è in grado di apprendere nuove formule tramite il ragionamento logico.
  • Sistemi esperti. Un sistema esperto è un software in grado di organizzare la conoscenza su un particolare ambito del sapere. Sulla base di una serie di premesse, il software esegue delle procedure di inferenza per derivare delle conclusioni logiche, al fine di risolvere problemi anche complessi. Un sistema esperto è composto da una base di conoscenza e da un motore inferenziale. Le conoscenze iniziali sono alimentate dagli esperti in materia e dagli ingegneri della conoscenza. Il sistema esperto è progettato per essere utilizzato dagli utenti e per fornire loro delle soluzioni ai problemi che possono presentarsi in un particolare ambito.
  • Reti neurali. Le reti neurali artificiali sono modelli matematici ispirati alle reti neurali biologiche. La rete è composta da nodi, ognuno dei quali ha specifiche proprietà, dati e svolge particolari funzioni. I nodi della rete sono interconnessi tra loro per controllare le funzioni superiori del sistema.




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faq

  1. Cos'è l'intelligenza artificiale? L'intelligenza artificiale studia il comportamento intelligente in un sistema artificiale. Analizza e verifica le condizioni necessarie per consentire a una macchina di effettuare procedure di apprendimento e di ragionamento al pari di un uomo o di un animale. Esistono diversi approcci all'intelligenza artificiale. In un primo approccio si cerca di ricreare nella macchina i criteri di ragionamento dell'uomo. In un secondo approccio si cerca di progettare la macchina senza tenere in conto dell'intelligenza umana.