Intelligenza Artificiale: cos’è e come funziona

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L’intelligenza artificiale la definiamo come la sotto – disciplina dell’informatica basata sullo studio di tutte le metodologie, tecniche e fondamenti teorici che consentono la progettazione di sistemi hardware e programmi software capaci di fornire all’elaboratore elettronico grandissime prestazioni.

Ad oggi è considerabile come una delle tecnologie più potenti mai sviluppate dall’essere umano, quest’ultima ha seguito diverse evoluzioni a partire dal suo arrivo negli anni ’50, e al momento possiamo affermare di aver raggiunto la sua 4° generazione: l’intuizione artificiale.

Cos’è l’intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale, come riportato nei paragrafi sopra, permette la programmazione e la progettazione di sistemi sia hardware che software che consentono alle macchine di usufruire di determinate caratteristiche come ad esempio le percezioni visive, spazio-temporali e decisionali.

Si tratta quindi non solo di un’intelligenza intesa come la “capacità di calcolo” o la “conoscenza di dati astratti“, ma anche di tutte quelle forme di intelligenza che vengono riconosciute dalla teoria di Gardner,  ovvero la teoria relativa alle “Intelligenze Multiple”, basata sul concetto che tutti gli esseri umani possiedono almeno 7 forme di “rappresentazione mentale”, ovvero 7 tipologie di intelligenze che vanno dall’intelligenza spaziale a quella sociale fino a quella cinestetica e a quella introspettiva.

Sistema intelligente

Un sistema intelligente viene realizzato cercando di ricreare una o più di queste differenti forme di intelligenza che, nonostante siano considerate per l’appunto umane, possono essere implementate o ricondotte a particolari comportamenti riproducibili dalle macchine.

Origine e storia dell’Intelligenza artificiale

l’Intelligenza Artificiale nasce con l’avvento dei computer e la sua origine viene quindi per convenzione fissata nell’anno 1956.

Al tempo si parlò infatti per la prima volta di Intelligenza artificiale durante un convegno che si tenne in America e che vide la partecipazione di alcuni dei più importanti nomi di quella che sarebbe successivamente stata definita “Intelligenza Artificiale”, ma che allora veniva indicata col termine “Sistema Intelligente”.

Durante il convegno, vennero presentati alcuni tra i primi programmi sviluppati abilitati ad effettuare alcuni ragionamenti logici, perlopiù concernenti alla matematica.

Tra questi programmi è da annoverare “Logic Theorist”, un programma sviluppato dai 2 ricercatori informatici, Allen Newell e Herbert Simon capace di dimostrare alcuni teoremi di matematica partendo da determinate informazioni.

IBM e la nascita del Lisp

Gli anni che seguirono la nascita dell’Intelligenza Artificiale, corrispondono ad un periodo di grande fermento intellettuale e sperimentale: università e aziende informatiche, tra cui in particolare l’IBM, puntarono alla ricerca e allo sviluppo di nuovi programmi e software in grado di pensare, agire e quindi operare come gli esseri umani, ma limitatamente a determinati campi e settori.

Nacquero così programmi in grado di dimostrare teoremi sempre più complessi e, soprattutto, nacque il Lisp, ossia il primo linguaggio di programmazione che per oltre 30 anni fu alla base dei software di Intelligenza Artificiale.

Intelligenza Artificiale
Logo dell’IBM
Intelligenza Artificiale
Logo del linguaggio di programmazione “Lisp”

L’intelligenza artificiale negli anni 50 e 60

Gli anni 50 – 60 furono caratterizzati da un certo ottimismo per quanto riguardava l’ambito della ricerca e delle sperimentazioni.

Gli informatici e i ricercatori riuscirono a sviluppare software sempre più sofisticati capaci di risolvere elaborazioni matematiche sempre più complesse, ma al contempo si iniziarono a vedere le prime limitazioni dell’Intelligenza Artificiale, che non sembrava poter riprodurre le capacità intuitive e di ragionamento tipiche degli esseri umani.

Durante la seconda metà degli anni 60, divenne sempre più evidente che quanto realizzato fino ad allora nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale non era più sufficiente alle nuove necessità, che erano soprattutto quelle di realizzare macchine e programmi in grado di andare oltre la soluzione di teoremi matematici più o meno complessi.

Evoluzione dell’Intelligenza Artificiale

Dopo i primi anni, la nuova tendenza era quella di ricercare soluzioni a problematiche più vicine alla realtà dell’uomo, come la soluzione di domande e problemi le cui soluzioni potevano variare a seconda dell’evoluzione dei parametri in corso d’opera.

Una delle maggiori sfide dell’epoca divenne quindi quella di cercare di riprodurre software e macchine che potessero ragionare e prendere delle soluzioni in base all’analisi di molteplici possibilità. Ciò richiedeva la realizzazione di percorsi semantici studiati appositamente per le macchine, ossia un linguaggio che consentisse di programmare tutte le possibilità previste da un ragionamento, semplice o complesso che fosse.

La ricerca in questo settore subì un rallentamento, in quanto a causa dei pochi risultati ottenuti, tutti i finanziamenti per la ricerca furono drasticamente ridotti.

Agli inizi degli anni 80 il primo sistema di Intelligenza Artificiale fu utilizzato per scopi commerciali e, soprattutto, la ricerca sull’Intelligenza Artificiale allargò i propri ambiti geografici, interessando non solo gli Stati Uniti, ma anche il Giappone e l’Europa.

Intelligenza Artificiale

Intelligenza Artificiale e Biologia

A differenza di quanto potrebbe suggerire il senso comune, un nuovo impulso alla ricerca sull’Intelligenza Artificiale non venne dal campo informatico ma da quello biologico. Nel 1969 alcuni ricercatori del Carnegie Institute of Technology realizzarono un programma, denominato DENDRAL, che era in grado di ricostruire una molecole semplice a partire dalle informazioni ottenute dallo spettrometro di massa. Queste informazioni erano soprattutto relative alla massa molecolare dell’elemento analizzato e il risultato era basato soprattutto sulla conoscenza profonda, da parte della macchina, di determinati campi di applicazione.

La ricerca, per quanto portata avanti da esperti dei linguaggi informatici, trovò la sua prima applicazione e permise di trovare una nuova strada e un nuovo impulso verso quella che sarebbe stata in seguito la rinascita dell’Intelligenza Artificiale, basata sui così detti “sistemi esperti”.

I sistemi aperti

I sistemi esperti, a differenza di quanto realizzato prima del software del team del Carnegie Institute of Technology, grazie ad una serie di informazioni di base, erano in grado di trovare soluzioni specifiche per determinati scenari.

Nuova era dell’Intelligenza Artificiale

La nuova era dell’Intelligenza Artificiale si aprì grazie all’utilizzo di un nuovo algoritmo che, già ideato alla fine degli anni 60, non aveva trovato grande applicazione a causa delle carenze dovute ai sistemi di apprendimento dei primi programmi di Intelligenza Artificiale.

Parliamo dell’algoritmo che permetteva l’apprendimento per reti neurali, le cui sperimentazioni coprirono sia campi prettamente informatici sia psicologici. Questa doppia applicazione permise agli sviluppatori di Sistemi Intelligenti di trovare un vasto campo di applicazioni.

Deep Blue contro Kasparov: il primo successo dell’Intelligenza Artificiale

Il primo vero successo dell’Intelligenza Artificiale è stato quello che ha visto il confronto tra Deep Blue, una macchina realizzata dalla IBM abilitata a giocare a scacchi, e il campione di scacchi allora in carica Garry Kasparov. Anche se i primi incontri furono vinti da Kasparov, i continui miglioramenti apportati al sistema di apprendimento di Deep Blue permisero, in successive partite, di assicurare la vittoria alla macchina. Una vittoria che, come confermò lo stesso campione di scacchi, fu sicuramente data dal fatto che la macchina aveva raggiunto un livello di creatività così elevato che andava oltre le conoscenze del giocatore stesso.

Intelligenza Artificiale: Garry Kasparov contro Deep Blue
Lo scacchista russo Garry Kasparov contro L’AI Deep Blue

Conoscenza, coscienza e Problem solving

Fondamentalmente, le problematiche legate allo sviluppo di sistemi e programmi di Intelligenza Artificiale sono tutte legate ai 3 parametri che rappresentano i cardini del comportamento umano: una conoscenza non sterile, una coscienza che permetta di prendere decisioni non solo razionali e l’abilità di risolvere problemi in maniera differente anche a seconda dei contesti nei quali l’individuo può trovarsi.

L’utilizzo degli Algoritmi

L’utilizzo delle reti neurali e di algoritmi in grado di riprodurre ragionamenti tipici degli esseri umani nelle differenti situazioni, hanno consentito ai sistemi intelligenti di apportare significativi miglioramenti relativi alle diverse capacità di comportamento.

L’algoritmo è una strategia utilizzata per risolvere un problema ed è costituito da una sequenza finita di operazioni, dette anche istruzioni, che consente di risolvere tutti i quesiti e problemi appartenenti ad una determinata classe.

La ricerca non si è concentrata esclusivamente sullo sviluppo di nuovi algoritmi, ma soprattutto su algoritmi sempre più numerosi, che potessero imitare i diversi comportamenti a seconda delle condizioni e degli stimoli esterni.

Gli algoritmi complessi, inseriti all’interno di sistemi intelligenti, sono quindi in grado di “compiere decisioni” a seconda dei contesti in cui si trovano.

Esempio: nel caso degli algoritmi connessi ai sistemi intelligenti dei veicoli, un’automobile senza conducente può decidere, in caso di pericolo, se sterzare o frenare a seconda della situazione, ossia a seconda che le informazioni inviate dai vari sensori permettano di calcolare una maggiore percentuale di sicurezza per il conducente e i passeggeri con una frenata o con una sterzata.

Albero di decisione nell'Intelligenza Artificiale

Le decisioni di ogni tipo, sia quelle prese da un’auto senza pilota che da altri sistemi di Intelligenza Artificiale, sono prese grazie alla realizzazione di determinati algoritmi, che permettono di definire una conoscenza di base e una conoscenza allargata, ossia creata tramite l’esperienza.

Al fine di realizzare algoritmi sempre più precisi e complessi, si è affermato un vero e proprio settore specifico, definito come “rappresentazione della conoscenza“, il quale studia tutte le possibilità di ragionamento dell’uomo e, soprattutto, tutte le possibilità di rendere tale conoscenza comprensibile alle macchine tramite un linguaggio e dei comandi sempre più precisi e dettagliati.

Trasferimento delle informazioni alle macchine

Quando si parla di conoscenza dell’uomo e di trasferimento di tale conoscenza alla macchina, non si parla solo ed esclusivamente di conoscenza sterile, ovvero di nozioni apprese da libri o altri strumenti di studio, ma anche di esperienza e possibilità di comprendere nuove informazioni tramite quelle già esistenti nel sistema iniziale.

Queste informazioni possono essere fornite alla macchina tramite diverse modalità, le più importanti delle quali sono quelle che si basano sulla Teoria dei Linguaggi Formali e sulla Teoria delle Decisioni.

Teoria dei Linguaggi formali


Quando si utilizza la Teoria dei Linguaggi Formali, si sceglie di utilizzare diversi approcci derivanti per certi aspetti dalle teorie delle Stringhe e dai loro utilizzi.

Le stringhe rappresentano infatti dei veri e propri linguaggi formali le cui proprietà variano proprio a seconda dell’approccio utilizzato. Possiamo quindi decidere di puntare su un determinato approccio o sull’altro a seconda dei risultati che si intende ottenere, ossia a seconda del tipo di risposta che si vuole ottenere dalla macchina nelle differenti situazioni.

Teoria delle Decisioni


La Teoria delle Decisioni, invece, si basa su un albero di decisione, che permette di valutare per ogni azione / decisione le possibili conseguenze prendendo quindi poi la decisione più conveniente.
L’utilizzo della Teoria delle Decisioni viene sfruttata soprattutto in tutti quei sistemi intelligenti utilizzati nel quotidiano.

Come funzione un albero di decisione?

Un albero di decisione si basa su modelli predittivi a partire da una serie di informazioni iniziali e dati di partenza. Questi dati possono essere ripartiti in maniera tale da definire sia la struttura, ovvero il tipo di previsioni possibili, sia l’accuratezza delle stesse. L’accuratezza dei dati permette di ottenere dei sistemi intelligenti che si differenziano tra di loro per le risposte in grado di dare a seconda non tanto del numero di dati sul quale si basano le decisioni, ma a seconda della precisione degli stessi.

L’intelligenza artificiale nella vita di tutti i giorni

Numerose sono le persone che ritengono “inarivvabile” l’utilizzo di sistemi intelligenti, la concezione comune si basa infatti sull’idea che le Intelligenze artificiali possano essere sfruttare solamente da “gruppi informatici”.

L’Intelligenza Artificiale viene invece utilizzata soprattutto nel quotidiano, i vari strumenti di riconoscimento vocale che vengono regolarmente utilizzati, dagli smartphone ai sistemi di sicurezza, si basano su algoritmi tipici dell’Intelligenza Artificiale, in particolare quelli relativi all’apprendimento automatico.

Molto noto, nel panorama dell’apprendimento automatico e dell’Intelligenza Artificiale, è l’utilizzo che si fa di questo strumento nel settore automobilistico. I veicoli in grado di muoversi nel traffico anche senza pilota sono oggi qualcosa che va oltre la sperimentazione, anche se il loro utilizzo è limitato solo a determinati settori e situazioni. Molto sfruttate, invece, tutte quelle applicazioni che fanno uso della logica Fuzzy, che permettono di realizzare sistemi di cambi di velocità in auto a guida semi-autonoma.


Molti progetti di intelligenza Artificiale sono utilizzati soprattutto nell’ambito della programmazione di giochi, dagli scacchi al backgammon. Questi 2 particolari giochi hanno dato un importante contributo allo sviluppo degli algoritmi di apprendimento.


Ulteriori settori in cui l’Intelligenza Artificiale viene utilizzata in maniera regolare sono il mercato azionario, la medicina e la robotica. Inoltre, i sistemi intelligenti sono utilizzati anche per migliorare ulteriormente molti settori dell’informatica stessa. In ambito medico, infine, l’Intelligenza Artificiale fa soprattutto uso delle reti neurali, soprattutto nelle analisi del battito cardiaco, nelle diagnosi di alcune forme tumorali e nella realizzazione di robot di accompagnamento.
Infine, anche molti moderni smartphone e dispositivi mobili presentano piattaforme basate su sistemi di Intelligenza Artificiale, che permettono una vera e propria interazione tra il telefono e il suo proprietario, fondamentale per numerosissime funzioni.

Il Futuro dell’Intelligenza Artificiale

Negli anni passati, il problema di tutti gli scienziati coinvolti nella ricerca relativa all’Intelligenza Artificiale era quello di poter dimostrare la realistica possibilità di utilizzare sistemi intelligenti per usi comuni, ma oggi che questo obiettivo è ampiamente raggiunto, quale potrà mai essere il futuro dell’Intelligenza Artificiale?

Il progresso è tuttora indispnesabile per l’avanzamento e lo sviluppo della disciplina, ma la consapevolezza che l’Intelligenza Artificiale oggi rappresenta una realtà e non più un’ipotesi, rappresenta un importantissimo traguardo raggiunto.

Non mancano ovviamente i dubbi, perlopiù relativi alle diverse possibilità di utilizzo dei sistemi intelligenti e al loro impatto sul tessuto sociale ed economico, ma l’entusiasmo per l’evoluzione tecnologica non mancherà mai.

Da una prospettiva più fantascientifica / distopica, la paura che a breve le macchine possano sostituire del tutto l’uomo è una costante che da decenni influenza la comunità scientifica, ma parliamo ancora di un futuro piuttosto remoto.

L’evoluzione tecnologica già in passato ha portato a sostituire la mano d’opera umana con macchine e computer che, in maniera più rapida, efficiente e soprattutto più economica, sono stati utilizzati in diversi settori riportando risultati straordinari.

Ormai è dato per certo che insieme all’uso sempre più generalizzato dell’Intelligenza Artificiale sarà inevitabile perdere ulteriori posti di lavoro, ma è anche vero che si apriranno sempre più strade per la realizzazione di nuove tipologie di figure professionali.

Contrasto tra uomo e macchina

Il contrasto tra uomo e macchina è un dibattito sempre più trattato e di gran lunga più vasto rispetto a molti altri, in quanto non è solo relativo all’evoluzione dell’Intelligenza Artificiale e dei sistemi intelligenti, ma anche alla morale e all’etica lavorativa e al corretto utilizzo delle macchine nel rispetto e salvaguardia dell’uomo.

Il futuro non è scritto, non possiamo affermare con certezza assoluta quale direzione prenderà il progresso tecnologico, ma è ormai sempre più diffusa la convinzione che esso comporterà ad una nuova rivoluzione culturale e industriale.

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