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Intelligenza artificiale: cos'è, come funziona e quali sono le sue applicazioni
08/01/2023

L'intelligenza artificiale è in continua evoluzione e sta rivoluzionando il modo in cui le aziende operano. Ma cosa vuol dire “intelligenza artificiale”? Come e quando è nata? Come è avvenuto lo sviluppo dell’intelligenza artificiale o di un sistema ai?

In questo articolo scopriremo insieme cos’è realmente l’artificial intelligence, come si è sviluppata ed evoluta, quali sono gli ambiti di ricerca e i diversi tipi di ai; approfondiremo inoltre la definizione di intelligenza artificiale, le sue applicazioni in ambiti aziendali, le implicazioni normative e i suoi prossimi sviluppi.  

Definizione di intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale (in inglese “ai – artificial intelligence”) è una disciplina informatica che studia i processi attraverso cui le macchine e i sistemi informatici simulano i processi di intelligenza umana, ovvero come possono essere riprodotti i processi mentali attraverso le macchine e i computer. Il significato del termine “intelligenza artificiale – ai” risiede nel fatto che questo particolare campo dell’informatica mette in pratica i processi derivanti da una vera e propria mente artificiale che ha però caratteristiche che sono considerate tipicamente umane, come le percezioni visive, spazio-temporali e decisionali. Si occupa quindi dello sviluppo di sistemi informatici capaci di eseguire compiti che vengono attuati dalla mente umana (come l’attività di risolvere problemi, quella di apprendimento o di ragionamento o la creatività), basati su regole, algoritmi e processi di apprendimento automatico.  

Il risultato del lavoro dell'intelligenza artificiale, se sono stati applicati correttamente tutti i principi fondamentali che vedremo in seguito, non deve essere facilmente distinguibile dal lavoro svolto da un’intelligenze umana.  


Storia dell'intelligenza artificiale

Per come viene definita al giorno d’oggi, l’intelligenza artificiale nasce nel 1956, grazie all’avvento dei primi computer, ma la sua storia ha origini ben più profonde risalenti a diversi secoli antecedenti a questa data, quando già diversi matematici, filosofi e scienziati (come Schickard, Pascal Leibniz, Shannon) si erano interessati alla creazione di macchine in grado di effettuare calcoli matematici. Un grande passo avanti nella storia dell’ai è rappresentato dalla pubblicazione dell’articolo “On Computable Numbers, With An Application To The Entscheidungsproblem”, redatto da Alan Turing, considerato uno dei padri fondatori dell’IA, nel 1936, in cui vengono poste le basi per valutare l’intelligenza di una macchina. Tuttavia, è nel 1956 che si parlò per la prima volta di intelligenza artificiale, definita all’epoca “Sistema Intelligente”, in occasione di un convegno tenutosi negli Stati Uniti al Dartmouth College, durante il quale fu presentato il programma Logic Theorist, sviluppato da due ricercatori informatici, Allen Newell e Herbert Simon, in grado di dimostrare alcuni teoremi di matematica partendo da determinate informazioni. Nello stesso anno fu fondato il laboratorio di IA presso il MIT. Un altro passo importante verso la realizzazione di sistemi intelligenti in grado di interagire con il mondo reale avvenne nel 1966 quando fu progettato, presso il laboratorio di ricerca di Stanford, Shakey, uno dei primi robot mobili dotati di intelligenza artificiale.  

Negli anni ’70 il progresso dell’AI subì un brusco rallentamento derivante da un periodo di scetticismo, disillusione e basso ritorno degli investimenti derivante da analisi che evidenziavano le limitazioni dell’AI. Gli anni ’80 sono stati caratterizzati da una ripresa nella ricerca e nello sviluppo dell’AI, legata in particolare ai cosiddetti sistemi esperti, strumenti sviluppati per risolvere problemi complessi sfruttando la logica “if-then”.  

Dopo un’altra battuta di arresto negli anni ’90, gli anni 2000 hanno visto una notevole rinascita dell’AI grazie al machine-learning, il quale si concentra sullo sviluppo di algoritmi e modelli che consentono ai computer di apprendere dai dati senza essere esplicitamente programmati per farlo, e al deep-learning, ovvero l’apprendimento automatico che utilizza reti neurali artificiali con molteplici strati per l'elaborazione dei dati. 


I principali ambiti di ricerca dell'intelligenza artificiale 

L’AI, o intelligenza virtuale, è un campo in continua evoluzione, con diversi ambiti di ricerca. Alcuni dei principali ambiti di ricerca in intelligenza artificiale includono il machine learning e il deep learning, le reti neurali artificiali, la visione artificiale e la robotica. Il machine learning si concentra sull’apprendimento automatico grazie allo sviluppo di algoritmi e modelli che consentono ai computer di imparare dai dati e migliorare le prestazioni compiendo previsioni o decisioni senza essere esplicitamente programmati per farlo; legato a quest’ultimo ambito di ricerca sono anche le reti neurali artificiali, intelligenze artificiali ispirate al sistema nervoso umano, utilizzate per l’apprendimento automatico per l’elaborazione del linguaggio naturale e il riconoscimento delle immagini. Il Deep Learning è una sottocategoria del machine learning e si basa su reti neurali artificiali organizzate in diversi strati dove ogni strato calcola i valori dello strato successivo, in modo che l’informazione sia elaborata in maniera sempre più completa. La visione artificiale è programmata per interpretare il contenuto delle immagini e dei video, includendo il rilevamento degli oggetti, il movimento e il riconoscimento facciale. La robotica, infine, comprende lo sviluppo di sistemi robotici in grado di percepire l'ambiente circostante, prendere decisioni e compiere azioni in base a queste percezioni. 

Come funziona l'intelligenza artificiale

Il funzionamento dell’ai si basa su una precisa combinazione di algoritmi, modelli e dati, i computer riescono ad emulare le capacità umane (come l’apprendimento, la visione, il ragionamento, la risoluzione dei problemi). In particolare, a partire dalla raccolta, preparazione ed elaborazione dei dati, viene scelto un modello di AI adatto alla risoluzione del problema: seguendo questo modello, adeguatamente adattato al contesto, esso è in grado di imparare dai dati e cerca quindi di identificare relazioni che vengono utilizzate per fare previsioni o prendere decisioni. Il modello viene quindi valutato, ottimizzato ed implementato.    


I diversi tipi di intelligenza artificiale 

Esistono tre tipologie di intelligenza artificiale: ANI (Artificial Narrow Intelligence), AGI (Artificial General Intelligence) e ASI (Artificial Super Intelligence). Ogni tipologia ha proprie caratteristiche, applicazioni e limiti e si distingue dall’altra per come emula le peculiarità umane. L’intelligenza artificiale ristretta (ANI) è un tipo di AI specializzata in una specifica attività o compito, senza essere in grado di affrontare problemi al di fuori del suo ambito di competenza, per questo motivo spesso è chiamata intelligenza artificiale debole. Alcuni esempi possono essere i software di riconoscimento dell’immagine, le auto a guida autonoma, i contenuti di intrattenimento consigliati in base al comportamento di acquisto, i filtri antispam, gli assistenti virtuali. L’intelligenza artificiale generale (AGI) consente alle macchine di pensare e prendere decisioni come gli esseri umani. Conosciuta anche come AI forte, la macchina imita l’intelligenza dei comportamenti umani con la capacità di apprendere e applicare la sua intelligenza per risolvere problemi. Attualmente non esiste un’AI forte ma le basi dell’AGI potrebbero essere costruite a partire da tecnologie avanzate come i supercomputer, l’hardware quantistico e i modelli di Intelligenza Artificiale Generativa come ChatGPT. Infine, la Superintelligenza artificiale (ASI) è il grado più elevato di intelligenza artificiale, capace di superare l’intelligenza umane in tutte le sfere cognitive.  


I principi fondamentali dell'intelligenza artificiale 

I principi fondamentali che pongono le basi di come l'IA funziona sono molteplici, possiamo elencarne alcuni come l’apprendimento automatico attraverso l’esperienza e l’esposizione ai dati (i sistemi AI grazie all’apprendimento migliorano le proprie performance), la capacità di problem solving (attività che coinvolge la logica formale, la pianificazione e l’ottimizzazione), l’interazione uomo-macchina, l’apprendimento profondo e reti neurali (i sistemi di AI si basano su questo principio per comprendere elementi multimediali), l’adattabilità e la probabilità attraverso cui l’AI è in grado di percepire l’incertezza e adattarsi a situazioni già “vissute” precedentemente.  

Applicazioni aziendali dell’intelligenza artificiale

Le applicazioni dell’intelligenza artificiale sono molteplici e possono coinvolgere diversi ambiti aziendali, al fine di ridurre costi e incrementare i ricavi, aumentare l’efficienza e migliorare l’esperienza del cliente.  


Evoluzione del sistema di automazione 

Nel raggiungere l’obiettivo appena presentato ovvero quello di migliorare l’efficienza riducendo i costi e migliorando la produttività, l’evoluzione dell’automazione ha svolto un ruolo molto importante grazie ai continui progressi che si sono verificati dall’inizio del XVIII secolo ad oggi. Le tappe fondamentali dell’evoluzione del sistema di automazione risalgono alla prima rivoluzione industriale durante la quale la meccanizzazione dei processi di produzione e l'invenzione del motore a vapore hanno portato alla creazione delle prime macchine automatizzate. Nel XIX secolo e soprattutto durante il XX secolo i progressi avvenuti nel processo produttivo come l’invenzione delle nuove macchine (ad esempio lo Steam Hammer e il Bessemer Converter) e l’introduzione della catena di montaggio, hanno rivoluzionato la storia dell’automazione, migliorandone efficienza e produttività. Nella seconda metà del XX secolo, l’invenzione dei controller programmabili e gli sviluppi nell’informatica e nell’elettronica hanno portato all’automatizzazione delle attività più ripetitive. Tra la fine del ‘900 e l’inizio degli anni 2000 sono stati la robotica e l’intelligenza artificiale a permettere alle macchine di svolgere azioni più complesse, dando vita a fabbriche intelligenze, completamente connesse ed automatizzate.  

L'intelligenza artificiale per automatizzare attività ripetitive 

L'intelligenza artificiale può essere estremamente utile per automatizzare attività ripetitive in svariati settori ed attività, in particolare nell’automazione dei processi aziendali (compilazione dei report, elaborazione dei dati, gestione file), nell’assistenza clienti (si pensi ad esempio alle chatbot predisposte per le domande più frequenti), nell’automazione della produzione (nei settori manufatturieri si può utilizzare per ottimizzare i processi e prevedere i guasti alle macchine), nell’automazione dei processi decisionali in base a criteri prestabiliti.  

L'intelligenza artificiale per migliorare la qualità e la precisione delle attività automatizzate 

L’intelligenza artificiale può essere utilizzata per migliore qualità e precisione delle attività automatizzate, per esempio, grazie all’apprendimento automatico, possono essere impostati processi aziendali basati su dati storici per identificare e correggere gli errori o prevedere i risultati futuri (analisi predittiva) consentendo di migliore le prestazioni e la qualità nel tempo.  

 Personalizzazione delle attività automatizzate 

Al fine di personalizzare le attività automatizzate, è importante seguire un approccio strategico che coinvolga diverse fasi come la segmentazione del pubblico (quindi il destinatario di tali attività), la raccolta e l'analisi dei dati (attraverso l’utilizzo dei cookie per esempio), l'utilizzo di contenuti dinamici, l'automazione basata su trigger, le fasi di testi e di ottimizzazione.  

Altre applicazioni dell'intelligenza artificiale

La versatilità e capacità di apprendimento continuo rendono l’intelligenza artificiale una tecnologia sempre più utilizzata nella trasformazione digitale di molte industrie. Vediamo di seguito alcuni esempi.  

Applicazioni domestiche 

L’intelligenza artificiale ha una crescente gamma di applicazioni per l'uso domestico, rendendo la vita quotidiana più comoda, sicura ed efficiente, ad esempio nell’utilizzo di assistenti virtuali domestici per controllare luci, termostati, riprodurre musica, impostare promemoria, fare liste della spesa e molto altro ancora, attraverso comandi vocali; un altro utilizzo è diffuso nei Sistemi di Sicurezza grazie a telecamere di sicurezza intelligenti con funzionalità di rilevamento del movimento e riconoscimento facciale, le quali possono monitorare le abitazioni e inviare notifiche agli utenti in caso di attività sospette. Alcuni sistemi possono anche integrare l'IA per distinguere tra eventi normali e minacce reali; esistono inoltre Elettrodomestici Intelligenti come frigoriferi, lavatrici, lavastoviglie, robot di pulizia e altri elettrodomestici dotati di connettività Internet e funzionalità intelligenti in grado di essere monitorati e controllati da remoto attraverso app. Alcuni di essi possono anche imparare le abitudini degli utenti e ottimizzare le impostazioni di conseguenza. Infine, quotidianamente ci interfacciamo con piattaforme di intrattenimento che utilizzano l'IA per analizzare le preferenze degli utenti e suggerire contenuti rilevanti. Alcuni televisori intelligenti utilizzano anche l'IA per migliorare la qualità dell'immagine e ottimizzare l'audio. 

Applicazioni industriali e aziendali 

L'intelligenza artificiale (IA) ha una vasta gamma di applicazioni nell'ambito industriale: dalla manutenzione predittiva in cui è impiegata per monitorare lo stato delle attrezzature industriali utilizzando dati sensoriali in tempo reale e algoritmi di machine learning per prevedere i guasti imminenti, all’ottimizzazione dei processi di produzione tramite algoritmi in grado di analizzare grandi quantità di dati provenienti dai sistemi di produzione, ottimizzando parametri come velocità, temperatura e pressione per massimizzare l'efficienza e ridurre gli sprechi. L'IA viene impiegata anche per verificare la qualità, ispezionando visivamente i prodotti durante il processo di produzione, rilevando difetti o anomalie che potrebbero compromettere la qualità o nella logistica e gestione della Catena di Approvvigionamento, migliorando la pianificazione della produzione, la gestione degli stock e la distribuzione dei prodotti o ancora nell’automazione industriale, grazie all’utilizzo  

di sistemi robotici autonomi e collaborativi per svolgere compiti ripetitivi nelle catene di produzione. I robot intelligenti possono adattarsi a situazioni variabili e interagire in modo sicuro con gli esseri umani. 

Applicazioni mediche 

L'intelligenza artificiale (IA) ha un'enorme portata di applicazioni nel settore medico, rivoluzionando la diagnosi, il trattamento e la gestione delle malattie grazie a sistemi di AI in grado di effettuare diagnosi precoci, radiografie, monitoraggio dei pazienti e assistenza clinica personalizzata (tramite dispositivi indossabili e sensori intelligenti possono raccogliere costantemente dati vitali come il battito cardiaco, la pressione sanguigna e la glicemia dai pazienti). L’AI è utilizzata anche nella ricerca clinica, nello sviluppo farmaceutico (grazie all’analisi di enormi quantità di dati), in ambito di assistenza robotica in chirurgia e nella gestione delle informazioni sanitarie.  

Applicazioni militari 

Le applicazioni militari dell'intelligenza artificiale (IA) sono svariate e in continuo sviluppo e riguardano ad esempio i sistemi di sorveglianza e rilevamento (grazie all’analisi di grandi quantità di dati provenienti da sensori come droni, satelliti e sistemi di sorveglianza terrestri); i sistemi autonomi come veicoli aerei, terrestri e marini autonomi, capaci di compiere missioni senza intervento umano diretto o i sistemi di combattimento autonomi, le simulazioni e addestramento, l’analisi dei dati di intelligence, la cybersecurity, la logistica.  

Applicazioni sociali 

L'intelligenza artificiale (IA) ha un vasto potenziale per influenzare e migliorare molti aspetti della società e delle interazioni umane ed è applicata soprattutto per quanto riguarda l’assistenza sanitaria, l’assistenza agli anziani e disabili, la ricerca scientifica e il soccorso (grazie all’utilizzo di immagini satellitari e dati provenienti da sensori). L’AI è utilizzata anche per l’assistenza ai clienti, la gestione delle risorse disponibili in natura, la promozione della diversità e dell’inclusione.

Normative e regolamentazioni 

Differenti da Paese a Paese e ancora in fase di sviluppo in molti contesti, le normative e regolamentazioni in ambito AI si concentrano soprattutto sull’etica e la trasparenza, tanto che molte organizzazioni e istituzioni stanno sviluppando linee guida per l'uso dell'IA, che spesso si traducono in raccomandazioni per i governi e le imprese. In alcuni settori specifici, come l'assistenza sanitaria, l'automotive e la finanza, esistono regolamenti che riguardano l'uso dell'IA. Ad esempio, nell'UE, il Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati (GDPR) stabilisce linee guida per l'uso responsabile dei dati, che influenzano indirettamente anche l'IA. Alcuni Paesi stanno inoltre esplorando modi per valutare e mitigare l'impatto sociale dell'IA, compresi i suoi effetti sull'occupazione, sull'equità, sulla sicurezza e sulla privacy e sulla distribuzione delle risorse. 


Il dibattito e la filosofia sull’AI 

Il dibattito filosofico sull'intelligenza artificiale (IA) è ampio, complesso e in divenire, alimentato dalle nuove scoperte scientifiche, dalle innovazioni tecnologiche e dalle riflessioni etiche e filosofiche in corso., coinvolgendo molteplici prospettive e questioni etiche e sociali. Alcuni dei principali temi di discussione includono domande su cosa intendiamo per “intelligenza” in ambito AI, se sia possibile replicare l’intelligenza umana in una macchina, se un sistema AI possa sviluppare l’autocoscienza e coscienza. Il dibattito solleva questioni riguardanti la responsabilità morale e legale delle azioni delle macchine intelligenti, l’impatto sociale ed economico, il controllo nella società, il rapporto tra il ruolo dell’uomo e della sua identità nell’era dell’AI.  


Prospettive future dell'intelligenza artificiale 

In questo ultimo paragrafo illustreremo quali sono le prospettive future dell’AI, dai suoi potenziali progressi in molteplici settori, ai rischi e benefici che accompagnano questa rapida evoluzione tecnologica all’interno della società.  

I rischi e i benefici dell'intelligenza artificiale 

L'intelligenza artificiale (IA) offre una vasta gamma di benefici potenziali, ma comporta anche una serie di rischi e sfide. Tra i benefici si possono enunciare, come già presentato in precedenza: il miglioramento dell’efficienza e della precisione in ambito industriale, la riduzione degli errori e la personalizzazione dei servizi, gli avanzamenti scientifici e medici, gli sviluppi in ambito di sicurezza e prevenzione (a livello digitale e fisico), il miglioramento dell’assistenza sanitaria. Tuttavia, i rischi sono diversi impattando fortemente sulla società a partire dalla perdita di occupazione all’impatto sulla privacy, dalla sorveglianza in modo invasivo sulle persone alle minacce alla sicurezza (per esempio i rischi informatici).  

Il futuro dell'intelligenza artificiale 

Il futuro dell'intelligenza artificiale (IA) promette una serie di sviluppi entusiasmanti e innovazioni che potrebbero trasformare radicalmente la società. Si prevede infatti che ci saranno notevoli progressi nell’apprendimento automatico al fine di garantire sistemi più autonomi, più sofisticati e capaci di apprendere da dati più complessi ed eterogenei. Le tecnologie di elaborazione del linguaggio naturale e di generazione di testo potrebbero migliorare notevolmente, consentendo agli assistenti virtuali e alle chatbot di interagire in modo più naturale e complesso con gli esseri umani. L'integrazione tra IA e robotica potrebbe portare a robot più versatili, capaci di svolgere una vasta gamma di compiti in ambienti complessi e dinamici. Infine, l’AI potrebbe essere impiegata per affrontare sfide ambientali complesse, come la gestione delle risorse naturali, il monitoraggio e la prevenzione delle catastrofi ambientali e lo sviluppo di tecnologie sostenibili. 

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