LE ORIGINI DELL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE: UN VIAGGIO ATTRAVERSO LA STORIA E LE INNOVAZIONI

Francesco Pintaldi

L’evoluzione dell’IA ha percorso una lunga strada, dalle prime teorie e modelli alle sofisticate applicazioni odierne. Tuttavia, con i progressi arrivano anche nuove sfide e questioni etiche. Man mano che l’IA continua a evolversi e a integrarsi nella nostra vita quotidiana, è essenziale affrontare queste sfide con attenzione e considerazione, per garantire che l’IA contribuisca positivamente al nostro futuro. L’intelligenza artificiale (IA) ha fatto enormi passi avanti dal suo inizio, evolvendosi dalle prime reti neurali fino alla rivoluzione del deep learning. Tuttavia, lungo questo percorso, abbiamo dovuto affrontare numerose sfide e questioni etiche, mentre l’IA continua a cambiare il nostro mondo in modi sia inaspettati che affascinanti.

Gli Inizi: Anni ’40 e ’50

Negli anni ’40 e ’50, i pionieri dell’informatica e della neuroscienza hanno gettato le fondamenta di quello che oggi conosciamo come intelligenza artificiale. Nel 1943, Warren McCulloch e Walter Pitts pubblicarono un articolo che descriveva il primo modello matematico di una rete neurale artificiale. Questo modello tentava di replicare il modo in cui il cervello umano elabora le informazioni, un passo cruciale nella comprensione della cognizione umana e nella creazione di macchine intelligenti. Nel 1950, Alan Turing, uno dei padri dell’informatica moderna, propose il famoso “Test di Turing”. Questo test è un metodo per valutare se una macchina può pensare e comportarsi in modo indistinguibile da un essere umano durante una conversazione. Se un interrogatore non riesce a distinguere tra una macchina e un uomo solo tramite testo scritto, allora la macchina può essere considerata intelligente. Nel 1956, la Conferenza di Dartmouth segnò un punto di svolta decisivo. Organizzata da John McCarthy e altri ricercatori, questa conferenza è considerata l’inizio ufficiale del campo dell’IA. Durante l’evento, McCarthy coniò il termine “intelligenza artificiale”, avviando così un nuovo campo di studio dedicato alla creazione di macchine intelligenti. John McCarthy è un nome chiave nella storia dell’IA. Non solo coniò il termine “intelligenza artificiale”, ma sviluppò anche il linguaggio di programmazione LISP, progettato per lavorare con dati simbolici.

Il Test di Turing e la Conferenza di Dartmouth

Il Test di Turing rimane una pietra miliare nella discussione sull’intelligenza delle macchine. L’idea centrale è che se una macchina può imitare il comportamento umano in una conversazione, allora ha raggiunto un livello di intelligenza significativo. La Conferenza di Dartmouth, d’altro canto, è stata cruciale per il consolidamento dell’IA come campo di ricerca. Riunendo i principali esperti del settore, l’incontro ha definito gli obiettivi della ricerca sull’IA e ha avuto un impatto duraturo sullo sviluppo della disciplina.

Le Reti Neurali Artificiali

In modo estremamente sintetico si può dire che le reti neurali artificiali sono modelli matematici ispirati al cervello umano che aiutano le macchine a riconoscere schemi e fare previsioni. In queste strutture le unità che elaborano le informazioni corrispondono ai Neuroni (detti in gergo informatico anche Nodi), mentre le connessioni dei neuroni corrispondono alle sinapsi artificiali e regolano l’importanza  dati in ingresso. Il processo di addestramento delle reti neurali consiste nell’attività di riduzione degli errori di valutazione attraverso un approccio matematico probabilistico.

Crescita e Sfide: Anni ’60 e ’70

Negli anni ’60 e ’70, l’IA ha vissuto un periodo di crescita e sfide. Joseph Weizenbaum sviluppò ELIZA, uno dei primi programmi di elaborazione del linguaggio naturale, mentre le reti neurali furono messe in discussione da “Perceptrons” di Minsky e Papert, che evidenziarono i limiti delle reti neurali dell’epoca. MYCIN, un sistema esperto per la diagnosi di infezioni, dimostrò sia le potenzialità che le limitazioni dei sistemi basati su regole.

Progresso e Innovazione

Negli anni ’90, il computer battezzato IBM Deep Blue batté il campione di scacchi Garry Kasparov, mostrando la potenza dell’IA. Con l’inizio del nuovo millennio, il 2006 segnò l’inizio di una metodica detta   deep learning (reti neurali profonde), grazie ai lavori di Geoffrey Hinton. Le reti neurali profonde, in grado di apprendere rappresentazioni complesse dei dati, trovarono applicazione in vari campi.

L’IA diventa diventa una tecnologia di massa e parte centrale della vita quotidiana

Nel 2011, IBM Watson vinse il quiz Jeopardy!, dimostrando avanzate capacità di elaborazione del linguaggio. Nel 2012, un algoritmo di deep learning vinse il concorso ImageNet, portando a una crescente adozione di queste tecnologie. AlphaGo, nel 2016, batté il campione mondiale di Go, dimostrando l’abilità dell’IA in compiti complessi. Oggi, modelli come GPT-3 e GPT-4 di OpenAI stanno trasformando l’IA conversazionale, con applicazioni che spaziano dalla sanità alla guida autonoma.

Passi di macchina,

menti che evolvono,

sfide all’orizzonte.

Siamo giunti ad un punto di non ritorno, la rivoluzione, in tantissimi settori, è compiuta.