2. • I.A. FORTE E DEBOLE
-Cos’è l’I.A.? Ramo informatica che progetta
sistemi hardware e software.
-Classificazione dell’I.A.: Intelligenza Artificiale
forte e Intelligenza Artificiale debole (nominate
da John Searle).
La loro distinzione sta nella tipologia di
ragionamento che simulano, ovvero:
• Intelligenza Artificiale debole si fonda su come
agisce e pensa il sistema, come se avesse un
cervello.
• Intelligenza Artificiale forte si fonda su una serie
di programmi per riprodurre le prestazioni e
conoscenze delle persone esperte in un
determinato campo.
3. • AREE DI APPLICAZIONE
Oggi l’Intelligenza Artificiale è entrata nella
vita quotidiana.
• Come consumatori ne abbiamo “assaggi”
grazie a Google e Facebook.
• Nel mondo del business le potenzialità
dell’IA sono applicabili in molti segmenti:
- A) Vendite: i sistemi esperti per la configurazione
delle proposte commerciali complesse;
- B) Marketing: saldo binomio.;
- C) Mondo della Sanità e dell’HealthCare: gestione
macchinari e aiuto medico;
- D) Cybercrime e gestione dei rischi: più sicurezza
in rete;
4. • UN PO’ DI STORIA
La nascita dei primi calcolatori segna l’inizio dell’interesse
verso questo argomento.
• Nel 1623, Sickhart: prima macchina in grado di fare calcoli a
sei cifre.
• Nel 1936 prime basi I.A. con Alan Turing (idea di macchina
che svolge qualsiasi calcolo): MACCHINA DI TURING.
-“Macchine calcolatrici e coscienza” introdusse il test di
Turing.
• Nel 1956 McCarthy conia il termine I.A. durante un seminario
per far realizzare alle macchine imprese d’intelligenza
umana.
• 3 obiettivi entro 10 anni:
- La dimostrazione dei teoremi matematici;
- Battere un campione di scacchi (unico raggiunto nel
foto di Alan
Turing
5. • SEI UMANO? PROVALO!
Spesso ci viene chiesto di digitare
qualche carattere prima di inserire un
contenuto su Internet (test).
• L’uomo necessita di qualche secondo
per riconoscere lettere e numeri. Turing
ideò un test per riconoscere una
macchina pensante.
• Test di Turing: CAPTCHA
(Completely Automated Public Turing
test to tell Computers and Humans
Apart).
-Cos’è?: Procedura antispam, che sfrutta la
capacità di riconoscere istantaneamente i
simboli. -Funzione:
ESEMPIO DI TESTESEMPIO DI
TEST
6. • INFORMATICA E ROBOTICA
Per parlare di ROBOTICA è necessario dividere l’I.A. in:
-NATURALE (uomo e mondo circostante);
Il computer risolve problemi matematici e logici.
-ARTIFICIALE (robot e computer);
Il robot ha intelligenza umana e interagisce con la realtà.
Entrambi operano nell'ambito dell'informazione (3 tipi):
A) Algoritmo esecuzione di algoritmi
(esecutoria)
B) Dato gestione di dati (gestionale)
C) Problema risoluzione problemi
(risolutoria/inferenziale)
I fenomeni prodotti e percepiti dal robot sono dati da 2
iterazioni: -Produzione di fenomeni
attraverso attuatori;
-Percezione di fenomeni attraverso sensori.
Elaborato da
Elaborato da
Elaborato da
7. REALTÀ O FANTASCIENZA? I
FILM CHE HANNO PARLATO
DI I.A.
L’intelligenza artificiale ha investito anche l’ambito
del cinema:
• Nel 1982 nacque l’Intelligenza Artificiale Film
(pagina dedicata ai film sull’Intelligenza
Artificiale)
• I film sull’I.A. mischiano realtà e fantasia,
determinando la FANTASCIENZA
• I film sull’I.A. introducono anche la REALTA’
VIRTUALE.
• Vari sono i film nella storia cinematografica:
-Blade Runner (1982)
-Terminator (1984)
-Matrix (1999-2003)
-Tron Legacy (2010) remake film 1982
• Anche alcuni cartoni e videogames trattano di
L’Intelligenza Artificiale è un ramo dell’informatica che permette la programmazione e progettazione di sistemi sia hardware che software che permettono di dotare le macchine di determinate caratteristiche che vengono considerate tipicamente umane quali, ad esempio, le percezioni visive, spazio-temporali e decisionali. Si tratta cioè, non solo di intelligenza intesa come capacità di calcolo o di conoscenza di dati astratti, ma anche e soprattutto di tutte quelle differenti forme di intelligenza che sono riconosciute dalla teoria di Gardner, e che vanno dall’intelligenza spaziale a quella sociale, da quella cinestetica a quella introspettiva. Un sistema intelligente, infatti, viene realizzato cercando di ricreare una o più di queste differenti forme di intelligenza che, anche se spesso definite come semplicemente umane, in realtà possono essere ricondotte a particolari comportamenti riproducibili da alcune macchine.
L’Intelligenza Artificiale debole si fonda sul “come se” ovvero agisce e pensa come se avesse un cervello. La meta dell’AI debole non è quella di realizzare macchine che abbiano un’intelligenza umana, quanto invece sistemi che possano agire con successo in alcune funzioni completa la masse umane, come ad esempio la traduzione automatica di testi. Il software elaborato, in questo caso, agisce come se fosse un soggetto intelligente e non ha nessuna importanza che lo sia davvero. Searle affermò in “Menti, cervelli e programmi” che l’Intelligenza Artificiale debole consente di verificare le ipotesi in maniera estremamente precisa. Alla base di questa teoria c’è la possibilità di costruire una macchina che sia in grado di simulare il comportamento umano, senza mai né eguagliarlo né superarlo. In parole povere, in un ipotetico confronto tra uomo e macchina, la mente umana mantiene la sua supremazia. La macchina non è capace di pensare in maniera autonoma, svolge egregiamente il suo compito ma ha bisogno della presenza dell’uomo. Il suo compito è semplicemente quello di realizzare un’intelligenza “simulata”. L’AI debole nasce quando l’automazione primordiale non riesce a risolvere problemi sempre più complessi e si ha la necessità di nuovi sistemi di calcolo ed elaborazione. Un esempio su tutti: cosa succede quando la macchina deve elaborare dati da fonti errate o addirittura contraddittorie? In questo momento nascono i primi software semplici che aprono una visione diversa, offrono un metodo di analisi e calcolo da una nuova prospettiva. L’intelligenza Artificiale debole opera in questo modo: indaga su casi simili, li confronta, elabora una serie di soluzioni, scegliendo quella più razionale e congrua. Qui entra in gioco la simulazione del comportamento umano. L’AI debole raccoglie esperienza, così come fa la mente umana. Non ha la pretesa di definire i processi che crea come processi mentali. Verifica in maniera empirica ipotesi o svolge in modo efficiente il compito che le viene assegnato. Nell’AI debole non esiste la necessità di comprendere totalmente i processi cognitivi dell’uomo. Essa si occupa esclusivamente del famoso problem solving, ovvero la risoluzione di problemi.
Il desiderio dell’uomo di creare una connessione indissolubile tra automazione e ragionamento. I primissimi tentativi in merito si basavano sulla presenza di algoritmi matematici che via via si sono evoluti, diventando sempre più complessi e difficili. L’automazione, sempre più articolata, ha dato vita a due teorie fondamentali: l’Intelligenza Artificiale debole e l’Intelligenza Artificiale forte, così chiamate grazie allo studioso John Searle. Prima di esplorare il terreno complesso e affascinante di queste due teorie, occorre chiarire la base dalla quale partono ovvero la visione della mente umana come un programma. Supponiamo di fornire degli stimoli al cervello umano. Questi stimoli producono un ragionamento, e il ragionamento produce un determinato comportamento. Scopo dell’Intelligenza Artificiale è avere una macchina, un calcolatore che possa simulare il ragionamento umano. La distinzione tra AI forte e AI debole parte da una domanda fondamentale: la macchina potrà eguagliare e addirittura superare il ragionamento umano oppure non sarà mai equivalente a esso?
L’Intelligenza Artificiale forte, la macchina non è soltanto uno strumento. Può diventare essa stessa una mente, con una capacità cognitiva non distinguibile da quella umana. Un teoria forte, affascinante la cui genesi è facilmente rintracciabile nelle parole del filosofo Hobbes, quando affermava che l’intelligenza, ovvero la facoltà di ragionare, non è altro che un insieme di calcoli della mente umana. La tecnologia alla base dell’Intelligenza Artificiale forte è quella dei sistemi esperti, cioè una serie di programmi che vogliono riprodurre, attraverso una macchina, le prestazioni e le conoscenze delle persone esperte in un determinato campo. Il sistema esperto opera in 3 step distinti. Il primo riguarda la base di partenza, che consiste in regole e procedure di cui il sistema ha bisogno nel corso del suo operato. Il motore inferenziale è il secondo elemento e consiste nell’applicazione, in una determinata situazione, dei dati e delle nozioni. Infine, l’interfaccia utente ove si profila l’interazione tra la macchina e l’essere umano. È questo il cuore pulsante dell’AI forte. Se la conoscenza di un esperto in un campo può essere riversata in un calcolatore, tale macchina può sostituirsi con successo alla persona? L’Intelligenza Artificiale forte si è concentrata su alcuni punti, ritenuti fondamentali:
la logica matematica che rappresenta l’intero scibile umano;
il ragionamento e la dimostrazione automatica del problema;
l’analisi del linguaggio, elemento fondamentale per rendere semplice la comprensione delle espressioni linguistiche umane da parte della macchina;
la pianificazione, tramite gli algoritmi.
Le Over The Top come Facebook, Google, Amazon, Apple e Microsoft stanno battagliando per portare al proprio interno startup innovative nel campo dell’AI e per avviare progetti di ricerca di cui già oggi vediamo alcuni frutti (come il riconoscimento delle immagini, dei volti, le applicazioni vocali, le traduzioni linguistiche, ecc.). Oggi la maturità tecnologica ha fatto sì che l’Intelligenza Artificiale uscisse dall’alveo della ricerca per entrare di fatto nella vita quotidiana. Se come consumatori ne abbiamo importanti “assaggi” soprattutto grazie a Google e Facebook, nel mondo del business la maturità (e la disponibilità) delle soluzioni tecnologiche ha portato la potenzialità dell’AI in molti segmenti.
A) VENDITE: L’intelligenza artificiale applicata alle Vendite ha già dimostrato importanti risultati, in particolare grazie all’utilizzo di sistemi esperti [applicazioni che rientrano nella branca dell’intelligenza artificiale perché riproducono le prestazioni di una persona esperta di un determinato dominio di conoscenza o campo di attività – ndr].
Le soluzioni che al loro interno integrano sistemi esperti permettono agli utenti (anche non esperti) di risolvere problemi particolarmente complessi per i quali servirebbe necessariamente l’intervento di un essere umano esperto dello specifico settore, attività o dominio di conoscenza ove si presenta il problema.
In parole semplici, sono sistemi che permettono alle persone di trovare una soluzione ad un problema anche senza richiedere l’intervento di un esperto.
Dal punto di vista tecnologico, i sistemi esperti consentono di mettere in atto, in modo automatico, delle procedure di inferenza (ossia di logica: con un processo induttivo o deduttivo si giunge ad una conclusione a seguito dell’analisi di una serie di fatti o circostanze). In particolare i cosiddetti sistemi esperti basati su regole sfruttano i principi molto noti nell’informatica IF-THEN dove If è la condizione e Then l’azione (se si verifica una determinata condizione, allora avviene una certa azione).
B) Marketing e Intelligenza Artificiale, saldo binomio
Assistenti vocali/virtuali (chatbot, Siri di Apple, Cortana di Microsoft, Alexa di Amazon) che sfruttano l’Intelligenza Artificiale sia per il riconoscimento del linguaggio naturale sia per l’apprendimento e l’analisi delle abitudini e dei comportamenti degli utenti; analisi in real-time di grandi moli di dati per la comprensione del “sentiment” e delle esigenze delle persone per migliorare customer care, user experience, servizi di assistenza e supporto ma anche per creare e perfezionare sofisticati meccanismi di ingaggio con attività che si spingono fino alla previsione dei comportamenti di acquisto da cui derivare strategie di comunicazione e/o proposta di servizi. L’AI nel Marketing sta mostrando da un paio d’anni tutta la sua massima potenza e l’area di impiego maggiore è sicuramente quella della gestione della relazione con gli utenti.
C) L’Intelligenza Artificiale applicata al mondo della Sanità e dell’HealthCare
L’AI ha avuto il pregio di migliorare molti sistemi tecnologici già in uso da persone con disabilità (per esempio i sistemi vocali sono migliorati al punto da permettere una relazione/comunicazione del tutto naturale anche a chi non è in grado di parlare) ma è sul fronte della diagnosi e cura di tumori e malattie rare che si potranno vedere le nuove capacità dell’AI. Già oggi sono disponibili sul mercato sistemi cognitivi in grado di attingere, analizzare e apprendere da un bacino infinito di dati (pubblicazioni scientifiche, ricerca, cartelle cliniche, dati sui farmaci, ecc.) ad una velocità inimmaginabile per l’uomo, accelerando processi di diagnosi spesso molto critici per le malattie rare o suggerendo percorsi di cura ottimali in caso di tumori o malattie particolari. Non solo, gli assistenti virtuali basati su AI iniziando a vedersi con maggiore frequenza nelle sale operatorie, a supporto del personale di accoglienza o di chi offre servizi di primo soccorso.
D) Cybercrime e gestione dei rischi hanno bisogno dell’IA
La prevenzione delle frodi è una delle applicazioni più mature dove l’Intelligenza Artificiale si concretizza con quelli che tecnicamente vengono chiamati “advanced analytics”, analisi molto sofisticate che correlano dati, eventi, comportamenti ed abitudini per capire in anticipo eventuali attività fraudolente (come la clonazione di una carta di credito o l’esecuzione di una transazione non autorizzata); questi sistemi possono in realtà trovare applicazione anche all’interno di altri contesti aziendali, per esempio per la mitigazione dei rischi, la protezione delle informazioni e dei dati, la lotta al cybercrime.
F) L’Intelligenza Artificiale a beneficio della Pubblica Sicurezza
La capacità di analizzare grandissime quantità di dati in tempo reale e di “dedurre” attraverso correlazioni di eventi, abitudini, comportamenti, attitudini, sistemi e dati di geo-localizzazione e monitoraggio degli spostamenti di cose e persone offre un potenziale enorme per il miglioramento dell’efficienza e dell’efficacia della sicurezza pubblica, per esempio per la sicurezza e la prevenzione dei crimini in aeroporti, stazioni ferroviarie e città metropolitane oppure per la prevenzione e la gestione della crisi in casi di calamità naturali come terremoti e tsunami.
Un po’ di storia
La nascita dei primi calcolatori segna l’inizio dell’interesse verso questo argomento. Nel 1623, Sickhart elaborò una macchina in grado di fare, con l’aiuto dell’uomo, calcoli a sei cifre. Da questo momento in poi, l’interesse degli studiosi, a partire da Blaise Pascal fino a Shannon nel 1937, ruotò intorno alla possibilità di creare macchine in grado di poter effettuare operazioni quali la somma, la sottrazione e addirittura la moltiplicazione, utilizzando il riporto automatico.
Le basi del concetto di Intelligenza Artificiale nascono nel 1936, anno in cui il padre dell’informatica moderna, Alan Turing, formulò l’ipotesi di una macchina in grado di svolgere qualsiasi tipo di calcolo. Tale macchina, detta macchina di Turing, rappresenta la genesi del pc moderno. Lo scienziato inglese andò oltre il “semplice” concetto di macchina, arrivando a porsi un interrogativo fondamentale: esiste la facoltà di pensiero nelle macchine? Lo studioso si interrogò a lungo circa il significato di macchina pensante, arrivando a formulare il teorema secondo il quale una macchina pensante riesce a fornire una sequenza logica, una concatenazione efficace ed empirica delle idee, arrivando addirittura ad esprimerle. In “Macchine calcolatrici e coscienza” Turing introdusse un famoso test, passato alla storia come test di Turing, che consisteva in un esperimento per riconoscere la presenza di una macchina intelligente. Il test è molto semplice ed è tuttora il metodo più efficace per capire se siamo in presenza di un modello pensante. A rigor di verità, occorre affermare che nessuna macchina finora ha mai superato il test. Non fu però Turing a coniare il termine Intelligenza Artificiale ma un giovane e sconosciuto professore di matematica, John McCarthy, nel 1956, durante uno storico seminario che ruotava incontro alla possibilità di far realizzare alle macchine imprese dove era necessaria l’intelligenza umana. Questo seminario si pose degli obiettivi da raggiungere in un arco temporale di massimo dieci anni:
La dimostrazione dei teoremi matematici;
Battere un campione di scacchi;
Spiegare i comportamenti umani.
Sono passati quasi cinquanta anni e l’unico obiettivo raggiunto è stato quello della sconfitta del campione di scacchi Gasparov ad opera della macchina Deep Blue, costruita dall’IBM, nel 1996.
Ormai ci viene automatico e non ci facciamo più caso: molto spesso ci viene chiesto di digitare qualche carattere per poter inserire un contenuto su Internet, ricopiandoli da un’immagine.
Lettere e numeri possono essere casuali o avere un senso compiuto, ma in tutti i casi non somigliano a nessun carattere che di solito esce da un qualsiasi word-processor. Le lettere sono distorte e spesso sono presenti linee e colori fatti apposta per ostacolarne la lettura.
Di norma non è necessario più di qualche secondo perché siamo in grado di riconoscere lettere e numeri, ma quello che stiamo facendo è in realtà un vero e proprio test, nella fattispecie è una forma di Test di Turing, immaginato appunto da uno dei padri della moderna informatica: CAPTCHA, Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart. Letteralmente, Test di Turing completamente pubblico e automatico per distinguere esseri umani e computer.
Come sappiamo, si tratta di una delle più familiari procedure antispam, che sfrutta una delle peculiarità proprie del cervello umano, ovvero riconoscere istantaneamente i simboli. Se, infatti, nessuno di noi ha particolari difficoltà a leggere tanto da un libro, quanto da una pagina web o da un quaderno, lo stesso non è per un computer, che per farlo ha bisogno di un software OCR.
Questo ostacola quegli spambot che scandagliano autonomamente la Rete alla ricerca di moduli di immissione, come quello utilizzato in questo sito per l’inserimento dei commenti, che sono poi compilati fino a ottenere un messaggio pubblicitario ben visibile agli utenti (nel caso di OS invece si ricorre a un apposito filtro antispam).
L’Università di Buffalo (CUBS, Center for Unified Biometrics and Sensors) da tempo studia i CAPTCHA partendo dal presupposto che il riconoscimento dei caratteri testuali è una questione di identificazione di pattern e dal fatto che insegnare a una macchina a farlo non deve essere considerata, a priori, un’impresa disperata. Altrimenti dovremmo abbandonare seduta stante ogni studio sull’Intelligenza Artificiale: il test formulato da Turing voleva appunto essere una prova in grado di riconoscere, un giorno, una macchina pensante.
Per pattern, in questo caso, si intendono degli “oggetti” standardizzati che in numero discreto e opportunamente combinati possono essere tradotti in un significato.
1) Informatica e robotica
Per descrivere l'IA bisogna partire dalla sua suddivisione in:
naturale: si intende la parte di IA costituita dall'uomo e dal mondo circostante;
artificiale: si intende la parte di IA costituita dal robot, nel campo della robotica e dal computer, nel campo dell'informatica.
L'uomo costruisce il computer (o qualsiasi macchina simile) con l'unico scopo di rappresentare in esso la capacità dell'intelligenza umana nel risolvere problemi matematici e logici.
Il robot, invece, viene costruito con lo scopo di rappresentare oltre alla facoltà dell'intelligenza umana che riflettono sul reale, anche la facoltà di interagire con la realtà.
2) Elaborazione dell'Informazione
Computer e robot operano nell'ambito dell'informazione intesa come l'entità oggetto di attività di elaborazione. Possiamo distinguere tre tipi di informazione:
algoritmo
dato
problema
Di conseguenza, logicamente, si possono identificare i tre tipi di elaborazione dell'informazione:
l'esecuzione di algoritmi (esecutoria)
la gestione di dati (gestionale)
la risoluzione di problemi (risolutoria o inferenziale)
Nel caso della robotica occorre aggiungere:
il modello dei fenomeni prodotti dal robot
il modello dei fenomeni percepiti dal robot
Sono identificati anche due tipi di interazione con il mondo:
la produzione di fenomeni conformi a un loro appropriato modello (l'informazione) posseduto e contollato dal robot, che compie questa attività attraverso il sistema degli attuatori
la percezione di fenomeni descritti da un loro appropriato modello formulato dal robot, che compie questa attività attraverso il sistema dei sensori.
4) Robotica
Nel caso della robotica occorre aggiungere:
il modello dei fenomeni prodotti dal robot
il modello dei fenomeni percepiti dal robot
Sono identificati anche due tipi di interazione con il mondo:
la produzione di fenomeni conformi a un loro appropriato modello (l'informazione) posseduto e contollato dal robot, che compie questa attività attraverso il sistema degli attuatori
la percezione di fenomeni descritti da un loro appropriato modello formulato dal robot, che compie questa attività attraverso il sistema dei sensori.
5) Attuatori e Sensori
Sistema degli Attuatori: interfaccia di interazione in uscita dal robot verso il mondo
Sistema dei Sensori: interfaccia di interazione in entrata nel robot dal mondo
6) Robotica intelligente
La parte della robotica che è oggetto di interessa per l'IA prende il nome di robotica intelligente.
Nata in concomitanza con l’uscita al cinema di Blade Runner 2049, sequel del leggendario Blade Runner diretto nel 1982 da Ridley Scott, Intelligenza Artificiale Film è una pagina dedicata ai film sull’Intelligenza Artificiale – partita con una prima selezione di film che si sta periodicamente arricchendo e allungando per scoprire cosa il cinema ci ha voluto raccontare fino ad oggi, cosa ha anticipato e cosa invece non è ancora accaduto nella realtà
La fantascienza è un genere di narrativa popolare di successo sviluppatosi nel Novecento, che ha le sue radici nel romanzo scientifico. Dalla letteratura la fantascienza si è massicciamente estesa agli altri mass media, anzitutto il cinema, quindi i fumetti, la televisione e i videogiochi.[1]
La fantascienza ha come tema fondamentale l'impatto di una scienza e/o una tecnologia – reale o immaginaria – sulla società e sull'individuo. I personaggi, oltre che esseri umani, possono essere alieni, robot, cyborg, mostri o mutanti; la storia può essere ambientata nel passato, nel presente o, più frequentemente, nel futuro.
Il termine è usato, in senso più generale, in riferimento a qualsiasi tipo di letteratura di fantasia che includa un fattore scientifico, comprendendo a volte ogni genere di racconto fantastico; un certo grado di plausibilità scientifica rimane tuttavia un requisito essenziale
