Share This:

Intelligenza artificiale. Cos’è e cosa si intende?

L’intelligenza artificiale (o IA) è una disciplina appartenente all’informatica che studia i modelli e le metodologie che consentono la progettazione di sistemi hardware e software capaci di fornire al computer prestazioni che, a un osservatore comune, sembrerebbero essere di pertinenza esclusiva dell’intelligenza umana.

Intelligenza artificiale. Un po’ di storia

L’intelligenza artificiale è una disciplina di studio abbastanza recente, i primi studi risalgono alla metà del XX secolo.

Nel 1950 Alan Turing pubblicò uno dei primi articoli sull’intelligenza artificiale. Nel suo articolo Turing introdusse anche un metodo per verificare il grado di intelligenza di una macchina. Questo metodo è ancora oggi noto come Test di Turing.

Il termine Artificial Intelligence (A.I.), però, venne usato per la prima volta nel 1956 da John McCarthy durante una conferenza a Dartmouth.

Negli anni ’50 del Novecento comparvero i primi programmi informatici in grado di risolvere problemi complessi. Si trattava prevalentemente di giochi (puzzle, scacchi e dama) oppure di algoritmi per dimostrare i teoremi della geometria piana.

Con l’intelligenza artificiale nacquero anche i primi studi sulla realizzazione di una rete simile a quella dei neuroni biologici ma, dopo i primi studi degli anni 50 e 60, tali ricerche si interruppero fino agli anni 80.

Negli anni ’80 e ’90 i computer registrarono una notevole crescita sia nella capacità di memoria che nella potenza di calcolo computazionale. Questo consentì di sviluppare programmi sempre più complessi nel settore A.I. e superare alcune barriere degli anni precedenti. La nuova intelligenza artificiale venne applicata per risolvere problemi ancora più complessi, come l’interpretazione del linguaggio naturale, il riconoscimento visivo delle immagini e la rappresentazione generale della realtà. La miniaturizzazione dei chip e i progressi nella robotica, inoltre, ampliarono le applicazioni pratiche dell’intelligenza artificiale.

Nel 1996 il supercomputer Deep Blue dell’IBM vinse la prima partita a scacchi contro il campione mondiale russo Garry Kasparov. Questo evento conquistò un’enorme visibilità sui mass media, mostrando al mondo che l’intelligenza artificiale poteva sostituirsi all’uomo nel prendere le decisioni e risolvere anche problemi molto complessi.

Nel corso degli anni ’90 si passò dalla mera automazione ad algoritmi in grado di risolvere i primi problemi complessi. Si trattava, però, di “AI debole”. Esempi di questo tipo di tecnologia sono i robot usati per compiere azioni fisiche e i soft robot, ovvero agenti razionali che operano in un ambiente virtuale (un esempio è Internet).

La “vera” Intelligenza Artificiale è, quindi, la “IA forte”, ovvero un agente relazionale in grado di risolvere i problemi in modo autonomo, con un livello di intelligenza pari o superiore a quella umana.

L’Intelligenza Artificiale instilla fiducia

Una ricerca della Harvard Business School ha dimostrato che generalmente le persone tendono a seguire più volentieri un consiglio se gli viene detto che è stato un algoritmo a formularlo. Questo proprio perché l’idea è che l’Intelligenza Artificiale sia neutrale, super partes, oggettivamente intelligente e più capace di noi, soprattutto riguardo ad alcune tematiche.

Quello che non consideriamo mai, però, è che è stato l’uomo a creare l’Intelligenza Artificiale e che perciò non solo richiama la logica dell’uomo, ma rischia di ereditare da lui anche alcuni difetti e problematiche.

Quali problematiche ha ereditato l’Intelligenza Artificiale dall’uomo?

Il grosso rischio per quanto riguarda l’Intelligenza Artificiale è che sia soggetto a pregiudizio e faziosità.

Questo perché l’Intelligenza Artificiale è strettamente legata al machine learning, tecnologia di apprendimento automatico basata su una serie di algoritmi e su un training set definito con lo scopo di mostrare esempi al sistema, così che possa apprendere il concetto e la metodologia per poi applicarla in modo più generalista.

Il “pregiudizio” e la “faziosità” deriva proprio dal training set, che è definito “manualmente” dagli umani e non viene auto-impostato dall’AI). Il problema sorge quando si istruisce la macchina a riconoscere elementi basandosi su elementi sensibili (colore della pelle, genere, etnia, ecc) che possono portare a un comportamento discriminatorio.

Problemi di “razzismo” nella computer vision

Una recente analisi degli algoritmi utilizzati nella visione artificiale (computer vision) ha rilevato un notevole gap nella capacità di individuare volti maschili e femminili, e la distanza aumenta se una delle varianti è il colore della pelle.

Infatti, il tasso di precisione per il riconoscimento di uomini dalla pelle chiara è del 99%, mentre quello relativo alle donne dalla pelle scura è pari al 65% per cento.

Nella ricerca del lavoro l’AI aiuta più gli uomini che le donne

Nel 2015 un team di ricercatori della Carnegie Mellon, università privata di Pittsburgh, in Pennsylvania, ha dimostrato che Google tendenzialmente segnalava più agli uomini che alle donne le opportunità di lavoro più remunerative e le pubblicità di servizi di consulenza per trovare lavori ad alto reddito. (link allo studio in questione: https://content.sciendo.com/view/journals/popets/2015/1/article-p92.xml )

Gli stessi autori, però, hanno segnalato che non tutta la colpa di questa discriminazione è da attribuire al colosso di Mountain View, perché a contribuire a questa differenza di contenuti proposti, concorre anche la targhettizzazione degli annunci effettuata dagli inserzionisti.

Questo fattore, come già nel caso della discriminazione nel riconoscimento immagini, non smentisce la correlazione tra intelligenza artificiale e discriminazione di genere, semmai sposta il focus di nuovo sugli attori umani.

Articoli su tematiche simili:

Su questo sito utilizziamo strumenti nostri o di terze parti che memorizzano piccoli file (cookie) sul tuo dispositivo. I cookie sono normalmente usati per permettere al sito di funzionare correttamente (cookie tecnici), per generare statistiche di uso/navigazione (cookie statistici) e per pubblicizzare opportunamente i nostri servizi/prodotti (cookie di profilazione). Possiamo usare direttamente i cookie tecnici, ma hai il diritto di scegliere se abilitare o meno i cookie statistici e di profilazione. Abilitando questi cookie, ci aiuti ad offrirti una esperienza migliore . Scopri di più qui

Leggi articolo precedente:
Evoluzione di Instagram Checkout: dal post alla Realtà Aumentata per facilitare il mondo retail

Instagram si apre a sperimentare la realtà aumentata. Lo scopo è quello di consentire agli utenti di indossare virtualmente alcuni...

Chiudi