Storia dell'intelligenza artificiale

L'intelligenza artificiale nasce negli anni '50 del Novecento negli USA come disciplina scientifica. Le basi dell'intelligenza artificiale sono poste nel 1950 con la pubblicazione dell'articolo "Computing Machinery and Intelligence" di Alan Turing, in cui il matematico inglese ipotizza la possibilità di realizzare una macchina intelligente e un apposito test ( test di Turing ) per individuarla. Nello stesso anno ( 1950 ) l'informatico statunitense Claude Shannon pubblica un articolo sulla programmazione di un algoritmo in grado di giocare a scacchi. La possibilità di un elaboratore di simulare il processo di apprendimento e di ragimento dell'uomo viene affrontato per la prima volta nel 1956 nel corso della conferenza al Dartmouth College di Hannover. Alla conferenza partecipano John McCarthy, Allen Newell, Herbert Simon e Marvin Minsky. Durante il convegno del 1956 viene coniata per la prima volta l'espressione "Artificial Intelligence" ( A.I. ) da John McCarthy. A Marvin Minsky è, invece, attribuita la prima definizione di intelligenza artificiale:

"l'intelligenza artificiale è la disciplina scientifica che consente la progettazione di macchine in grado di risolvere problemi che richiederebbero altrimenti il ragionamento umano" (Minsky - 1963).

La definizione di Marvin Minsky viene ripresa negli anni '80 dagli autori Barr e Feigenbaum, secondo i quali l'intelligenza artificiale è lo sviluppo della scienza dell'informazione che consente la progettazione di sistemi computerizzati caratterizzati dalle funzioni tipiche dell'intelligenza umana. Nella moderna definizione di Barr e Feigenbaum si può notare come gli autori siano ben consci del limite che separa l'informatica tradizionale dall'intelligenza artificiale. I comuni elaboratori sono in grado di effettuare calcoli matematici con estrema velocità e perizia sulla base di una programmazione iniziale, i sistemi AI (Artificial Intelligence) sono invece in grado di elaborare anche i simboli e di cambiare la loro programmazione iniziale per adeguarla alla risoluzione dei problemi.

Nelle definizioni di intelligenza artificiale merita d'essere sottolineata l'assenza di ogni richiamo a concetti come quello delle macchine "pensanti" che renderebbero ulteriormente più complesso lo studio della materia. Per intelligenza artificiale non si intende una macchina consapevole di esistere, argomento ben più ampio che coinvolge altri campi del sapere e spesso il mondo cinematografico (es. Blade Runner), bensì una macchina in grado di prendere decisioni sulla base di un processo di ragionamento e di apprendimento (esperienza) e delle informazioni a sua disposizione.

Le prime applicazioni dell'intelligenza artificiale

Gli studi pioneristici dell'intelligenza artificiale si concentrano nei giochi e nella dimostrazione dei teoremi matematici.

Una delle prime applicazioni è il gioco degli scacchi.

L'elaboratore apprende le mosse migliori dall'esperienza delle partite precedenti e migliora la propria performance di gioco.

La velocità di calcolo consente al computer di calcolare un'enorme mole di combinazioni per trovare la mossa migliore.

Un altro importante algoritmo è stato il dimostratore di teoremi di Gelernter.

Tuttavia, la velocità di calcolo non è infinita.

Alcuni problemi sono NP-complessi e non possono essere risolti soltando aumentando la capacità di memoria e di calcolo del computer.

Per affrontare la complessità dei problemi è necessario utilizzare approcci e metodi differenti.

Oggi l'intelligenza artificiale è normalmente utilizzata in ambiti diversi ( finanza, industria, ricerca, ecc. ).

Con il miglioramento della tecnologia le applicazioni si estenderanno ulteriormente in ogni campo del sapere.

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note


  • Alcuni testi individuano l'origine dell'intelligenza artificiale nella prima metà del Novecento, prima della pubblicazione dello storico articolo di Alan Turing del 1950. Già negli anni '40 Norbert Wiener fonda la cibernetica, un'apposita disciplina ingegneristica per studiare e realizzare macchine in grado di controllare e di comunicare con altre macchine. Nel 1943 Warren McCulloch e Walter Pitts progettano un sistema di autoregolazione della macchina prendendo spunto dai neuroni degli organismi viventi. Nel 1949 Donald Hebb sviluppa un algoritmo in grado di avviare un processo di apprendimento in un sistema a rete di sinapsi e neuroni.

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