Cos’è l’Intelligenza Artificiale e come funziona: applicazioni dell’IA, tipologie e rischi
L’intelligenza artificiale è la formula con cui ci riferiamo a un’intera famiglia di algoritmi. Sono software in grado di eseguire operazioni simili a quelle che potrebbe riprodurre il cervello umano. Apprendono, si migliorano, cambiano e soprattutto sorprendono. I software basati sull’intelligenza artificiale vengono usati per scrivere libri, per creare immagini, per girare video, per comporre canzoni e costruire presentazioni. Negli ultimi mesi sono diventati famosi programmi come ChatGPT, Copilot e Midjourney.
Negli ultimi anni l’intelligenza artificiale è stata una delle formule più usate nel mondo della tecnologia. Buona parte del suo successo si deve a ChatGPT. Nell’autunno del 2022 questo chatbot ha mostrato tutta la sua potenza.
Eppure di intelligenza artificiale si parla già da tempo, almeno dal 1956, quando al Dartmouth College nel New Hampshire si è tenuto un convegno di informatica venne introdotto per la prima volta questa formula. Uno degli obiettivi del convegno era creare una macchina in grado di simulare i processi di apprendimento della mente umana.
L’intelligenza artificiale quindi è una tecnologia composita, fatta di tanti aspetti diversi e le parole in chiave da capire in questa tecnologia sono varie. Termini come machine learning, deep learning e reti neurali entreranno sempre di più nel lessico comune. Un lessico che cercheremo di spiegarvi in questa scheda.
Cosa si intende per intelligenza artificiale, quando nasce e come si sviluppa
La formula intelligenza artificiale non si riferisce a un brevetto preciso. Non indica una tecnologia nota ma una famiglia di algoritmi che cercano di simulare i processi della mente umana. La formula nasce nel 1956 durante una convegno al Dartmouth College, in New Hampshire. I partecipanti, soprattutto matematici, avevano bisogno di una nuova definizione che chiarisse al pubblico i progetti su cui erano al lavoro. Per vedere qualcosa anche solo di simile all'idea di una macchina in grado di apprendere come un essere umano ci sarebbero voluti anni.
In qualche modo di intelligenza artificiale si era parlato anche negli anni precedenti. Uno degli articoli scientifici più importanti per la nascita di questi sistemi è stato On Computable Numbers, With An Application To The Entscheidungsproblem, pubblicato da Alan Turing nel 1936.
Un particolare gruppo di questa famiglia di algoritmi prende il nome di intelligenza artificiale generativa. Parliamo di tutti quei software in grado di creare dei contenuti a partire solo da comandi composti da poche parole. Brevi indicazioni da cui può nascere un’immagine come per Midjourney, una fiaba come per ChatGPT o direttamente un video come abbiamo visto con Sora AI.
Accanto alla formula intelligenza artificiale abbiamo imparato a conoscere anche altre definizioni negli ultimi mesi. Forse quella più nota è machine learning, una disciplina nota anche come apprendimento automatico. Anche qui non abbiamo una definizione precisa. Per machine learning si intendono una serie di tecnologie tramite cui i software imparano a processare in maniera autonoma quantitativi enormi di dati che insegnano loro a riconoscere dei pattern, dei modelli che ritornano.
Un esempio di machine learning sono le tecnologia anti-spam. I software che vengono applicati per filtrare la nostra posta elettronica sono stati addestrati attraverso il machine learning con database pieni di mail certificate come spam. Una volta individuato il pattern esatto sono stati in grado di riconoscerlo anche nelle mail che non avevano mai visto. Alcune forme di machine learning più potenti prendono il nome di deep learning: sono modelli di apprendimento che sfruttano più livelli di apprendimento all'interno della rete.
Spesso questi software hanno una struttura che cerca di simulare la struttura del cervello umano. Un modello che viene replicato grazie a una serie di nodi che si attivano quando devono processare una data informazioni. Questo tipo di modelli prendono il nome di reti neurali.
Cosa può fare l’IA: applicazioni ed utilizzi
Come abbiamo visto, la definizione di intelligenza artificiale è molto larga. E così sono larghi anche gli usi che se ne possono fare. Qui vi lasciamo un breve e sicuramente non esaustivo elenco, corredato da qualche esempio:
– Chatbot. I chatbot creati con l’intelligenza artificiale sono uno dei modi più semplici per capire le potenzialità di questa tecnologia. Si tratta di software che in varie misure simulano una conversazione con un essere umano. Nel loro uso più comune sono una versione migliorata dei motori di ricerca. Invece di rispondere a una domanda con una serie di link sono in grado di articolare meglio un discorso e fornire una risposta completa. Esistono diversi tipi di chatbot, uno di quelli più performanti al momento è Gemini di Google.
– Testi. I software di intelligenza artificiale sono ottimi per la creazione di testi. In questa definizione c’è di tutto. Un testo può essere un racconto, qui trovate un esperimento con un racconto dell’orrore. Ma un testo sul essere anche un codice informatico in grado di creare un software o il riassunto per punti di un testo più complesso. Per questa funzione ChatGPT è uno strumento molto consigliato.
– Immagini. Le immagini sono forse la rappresentazione più immediata delle potenzialità che ha l’intelligenza artificiale generativa. Basta una striscia di comandi, in gergo un prompt, e davanti a noi nascono immagini di qualsiasi tipo. Immagini che a volte si distinguono a fatica da quelle reali. Noi di Fanpage.it abbiamo sviluppato una serie di quiz per capire se gli utenti sono in grado di riconoscere i volti, i paesaggi o gli animali creati con l’intelligenza artificiale. Ve lo anticipiamo. Sbagliare è facilissimo.
– Video. La creazione di video con l’intelligenza artificiale generativa è forse il livello più complesso a cui possono arrivare queste tecnologie. Per creare un video infatti è necessario mettere insieme una serie di frame diversi. Ogni immagine non solo deve essere verosimile ma deve anche essere coerente con l’immagine prima e l’immagine dopo. Non è possibile sbagliare, almeno non di troppo. Qui l’intelligenza artificiale ha sempre fallito. Almeno fino all’avvento di Sora AI, un software che riesce a creare corti animati perfettamente convincenti.
– Robotica. Il passo successivo nel percorso di sviluppo dell’intelligenza artificiale è quello di integrare questi modelli con la robotica, sviluppando macchine che possono reagire in modo sempre più autonomo agli stimoli esterni. Un esempio di integrazione tra intelligenza artificiale e robotica lo abbiamo visto con Figure 01, il robot della startup Figure che si muove grazie all’intelligenza artificiale di OpenAi, la società che sviluppa ChatGPT.
I rischi dell'intelligenza artificiale e i dubbi sul suo utilizzo
Come è facile intuire, con tutto questo potenziale l’intelligenza artificiale può diventare anche pericolosa. Generalmente possiamo dividere due aree di rischio per l’intelligenza artificiale. La prima area di rischio è quella che riguarda l’uso dell’intelligenza artificiale per commettere reati. Questi software possono essere usati per creare malware, per costruire deepfake, per creare fake news da rilanciare sui social o per clonare la voce di qualcuno e farle ripetere tutto quello che vogliamo.
La seconda area di rischio riguarda invece l’uso legittimo dell’intelligenza artificiale. Qui il problema è l’impatto sul lavoro di queste tecnologie. Quanti lavori resisteranno all’impatto? Quanti verranno distrutti? Quanti cambieranno completamente? Il rischio è alto e su Fanpage.it abbiamo pubblicato diversi interventi. Vi lasciamo qui l’intervista Maurizio Del Conte, Professore ordinario di diritto del lavoro all’Università Bocconi di Milano.
