L'intelligenza artificiale (IA) è ormai parte integrante della nostra vita quotidiana. Hai mai chiesto a Siri di impostare una sveglia? O lasciato che Netflix ti suggerisse cosa guardare? Forse hai usato Google Translate per capire un menu in una lingua straniera? Se hai fatto una di queste cose, hai già avuto un assaggio delle applicazioni pratiche dell'IA nella vita di tutti i giorni. Ma cos’è esattamente l'intelligenza artificiale e quali sono le sue applicazioni?

Che cos’è l’intelligenza artificiale: le basi

L'intelligenza artificiale è la chiave per far sì che le macchine eseguano compiti che, fino a poco tempo fa, erano riservati agli esseri umani. Che si tratti di riconoscere volti, comprendere il linguaggio o prendere decisioni, l'IA cerca non solo di imitare, ma di superare le capacità cognitive umane, come risolvere problemi e apprendere dall'esperienza. Non si limita a seguire istruzioni, ma impara, si adatta e "pensa".

IA vs programmi tradizionali: che differenza c’è?

Per capire meglio l'intelligenza artificiale, è utile paragonarla ai programmi normali che vengono usati dal secolo scorso.

I programmi tradizionali funzionano seguendo istruzioni dettagliate scritte dai programmatori. Ad esempio, per programmare un’app che funzioni da convertitore di unità di misura, bisogna scrivere codice che rappresenti regole precise sulle operazioni da effettuare. 

L'IA, invece, non segue semplicemente istruzioni predefinite, ma impara dai dati. Per esempio, un’IA che identifica i soggetti nelle immagini non è stata programmata per associare ai vari colori dei pixel un determinato soggetto, ma ha imparato a riconoscere i vari soggetti dopo aver analizzato miliardi di foto diverse.

Un programma tradizionale è come un cuoco che segue sempre le ricette, senza mai sgarrare; tuttavia, se si presenta un imprevisto, come un ingrediente mancante, il cuoco va subito in crisi e non sa cosa fare. Un’IA, invece, è simile a un cuoco che, dopo aver osservato altri cuochi e cucinato ricette diverse per molti anni, è in grado di preparare piatti senza l’aiuto di un ricettario; questo cuoco è anche in grado di adattarsi a imprevisti e situazioni che non ha mai incontrato, come la sostituzione di un ingrediente o un nuovo tipo di farina.

Machine learning: come impara l’intelligenza artificiale?

Un’IA è un insieme di codice e di moltissimi parametri numerici regolabili. Per produrre risultati “intelligenti”, l’IA deve analizzare i dati che le vengono forniti, e da questi dedurre quali valori dei parametri corrispondono al comportamento atteso. Questo processo è detto addestramento.

Ecco un’analogia utile per capire meglio. A un volontario con un ottimo orecchio ma che non ha mai suonato la chitarra viene data una chitarra completamente scordata. La chitarra scordata corrisponde a un’IA con i parametri numerici impostati a caso, e girare le chiavi corrisponde a modificare i parametri. 

Invece di spiegare al volontario come accordare la chitarra, gli si forniscono soltanto delle informazioni sugli accordi: per molti accordi diversi, gli viene detto quali corde vanno suonate e gli viene fornita una registrazione di come deve risultare il suono dell’accordo. Queste informazioni corrispondono ai dati con cui l’IA viene addestrata: invece di ricevere istruzioni esplicite su come svolgere un compito, le vengono mostrati esempi dei risultati che dovrebbe raggiungere.

Come può fare il volontario ad accordare la chitarra con le informazioni in suo possesso? Può provare a girare gradualmente le chiavi in modi diversi, finché non troverà le combinazioni delle rotazioni delle chiavi che forniscono i suoni desiderati per ogni accordo. Alla fine di questo processo, avrà una chitarra accordata. Allo stesso modo, un’IA in addestramento modifica gradualmente i suoi parametri fino a trovare la combinazione che produce il risultato richiesto dai programmatori. Può sembrare un processo lungo per una persona, ma non è un problema per una macchina, che può eseguire migliaia di operazioni al secondo.

Seguendo un procedimento simile, IA con miliardi di parametri imparano a riconoscere gatti analizzando moltissime foto di gatti, a scrivere poesie analizzando moltissime poesie, e molto altro.

Applicazioni in cui l'IA eccelle: dal riconoscimento di immagini alle previsioni finanziarie

L'intelligenza artificiale brilla in compiti che per gli umani sono facili ma difficili da spiegare a un computer. Ecco alcuni esempi.

• L'IA può identificare oggetti, persone o animali in una foto con grande precisione. Questo è utile in molti campi, dalla diagnostica medica (analizzando radiografie) alla sicurezza (riconoscendo volti nelle telecamere di sorveglianza).
• L’IA può capire e generare testo, tradurre tra lingue o rispondere alle domande. Pensa agli assistenti virtuali come Siri o Alexa, o ai sistemi di traduzione automatica.
• L’IA può analizzare dati e fare previsioni sul futuro, come le previsioni meteo o l'andamento del mercato azionario. L'IA è particolarmente brava a trovare pattern in grandi quantità di dati che sfuggirebbero all'occhio umano.
• L'IA può anche essere creativa! Può generare arte, scrivere storie o comporre musica in stili specifici.

I programmi tradizionali, invece, sono migliori in compiti con regole chiare e ben definite, come calcolare le tasse, gestire le transazioni di un negozio online o eseguire operazioni matematiche complesse.

Ricapitolando

In sintesi, l'intelligenza artificiale è una tecnologia che permette alle macchine di imparare, adattarsi e "pensare" in modo simile agli esseri umani. A differenza dei programmi tradizionali che seguono istruzioni fisse, i sistemi di IA si basano sull'analisi di dati per apprendere e migliorare le proprie prestazioni. Questa capacità li rende particolarmente efficaci in compiti come il riconoscimento di oggetti e persone, la generazione di testi e la creazione di previsioni. 

La maggior parte dei più moderni sistemi di IA si basa sulle cosiddette reti neurali. Abbiamo approfondito questo argomento in questo articolo.