Il documento presenta una panoramica storica dell'intelligenza artificiale (IA), dalle origini negli anni '50 fino all'evoluzione recente e alle sue applicazioni pratiche in vari campi. Viene esplorata la progressione delle tecnologie IA, come il machine learning e il deep learning, e le implicazioni etiche connesse all'uso di robot e IA. Inoltre, il testo menziona le Leggi della Robotica di Isaac Asimov e le rilevanti applicazioni industriali, mediche e quotidiane dell'IA.

1. INTELLIGENZA
ARTIFICIALE
YAN YING 5D
LICEO SCIENTIFICO C. D’ASCANIO
A.S. 2020/2021

2. BREVE STORIA DELL’ I.A.
• Lo studio nasce negli anni ‘50 con Alan Turing  1956 viene utilizzata per la prima volta il termine, da John McCarthy
• 1944-1955: McColloch e Pitts proposero un modello di rete neurale ispirato al funzionamento del cervello umano
 ogni neurone poteva rappresentare uno stato binario «on» o «off», e quindi era possibile implementare i blocchi
fondamentali della logica booleana (not, and, or…)
 Donald Hebb  reti in grado di apprendere
 Marvin Minsky  primo computer a rete neurale: SNARC (simula una rete di 40 neuroni)
• 1956: L’I.A. diventa disciplina scientifica  Simon e Newell  primo programma di I.A. : LOGIC THEORIST
(dimostra teoremi di matematica)
• 1952-1969:
 GENERAL PROBLEM SOLVER (GPS): Agire e manipolare oggetti all’interno della rappresentazione di una stanza
 PANDEMONIUM – Oliver Selfridge – primo programma che riconosce determinati elementi di una lettere scritta
 ADVICE TAKER – McCarthy – primo esempio di I.A. in grado di percepire la realtà esterna e interagire/ rispondere agli
stimoli con/di quest’ultimo
 MICRO-MONDI  ridurre il mondo fisico in forme geometriche che il computer può manipolare

3. BREVE STORIA DELL’ I.A.
• 1966 -1973: Weizenbaum  è morale creare l’I.A. ? 
ELIZA: psicologo
• 1969 -1986: l’I.A. se prima giungeva a soluzioni tramite
proposizioni logiche, ora si basano sulla conoscenza
 DENDRAL: compito di mappare la struttura delle
molecole – Feigenbaum
 MYCIN: strumento di aiuto per i medici
 Si comprende che l’I.A. è ottima per le applicazioni
industriali
• 1987 –oggi: grazie alla disponibilità di vastissimi database
non serve più realizzare sistemi basati sulla conoscenza o
inserire manualmente i dati necessari per un programma

4. L’INTELLIGENZAARTIFICIALE
• Abilità di un computer di apprendere e sviluppare una capacità decisionale che li consente di risolvere problemi
secondo una logica razionale
Anche completamente diversa
da quella dell’uomo
Condizionate dai sentimenti e
dall’istinto  impossibile per l’I.A.
• Strumento a servizio dell’uomo, per perseguire obiettivi prefissati  più efficaci e sicuri per alcune operazioni
• Correnti
I. A. debole  capacità intellettive < uomo
I.A. forte  propria intelligenza autonoma >= uomo
«venerare un dio artificiale»  Singolarità tecnologica (super I.A. superiore della nostra
comprensione)
• AGENTE RAZIONALE : Sistema di intelligenza in grado di elaborare gli input per tradurli in simboli logici e
rappresentare la conoscenza dell’ambiente esterno  confrontata con una conoscenza interna  per un processo di
ragionamento logico-algoritmico  obiettivo

5. MACHINE LEARNING : APPRENDIMENTO AUTOMATICO
• Permette al computer di apprendere
dall’esperienza, dagli errori e
dall’esempio dell’uomo
Risolvere problemi non previsti dalla
programmazione iniziale
• Si è arrivato a ciò grazie allo studio delle reti neurali
 come funziona il cervello  applicato alla
macchina
Deep learning
Artificial
Intelligence
Machine
learning
Deep
learning

6. MACHINE LEARNING : APPRENDIMENTO AUTOMATICO
• Tecniche di
apprendimento
Supervisionato  esempi con input e risultato  elabora i dati e cerca una regola generale
Non supervisionato  la macchina impara dai propri errori, non conosce il giusto o il sbaglio
Per rinforzo  basato su ricompense e punizioni  conosce l’obiettivo  valuta i feedback delle
azioni per costruire un comportamento che massimizza il rinforzo (premio)
• Fasi : -Pre-processing: analizzare i dati del dataset per individuare le informazioni ridondanti o i rumori
-Apprendimento: l’algoritmo apprende dai dati presenti per elaborare un modello previsionale
-Valutazione: provo il modello previsionale su un dataset di testo, fisso una percentuale T di risposte esatte se
 T>= R (risposte esatte della macchina)  promosso
T<R  bocciato si ritorna al pre-processing
- Predizione: il modello preventivo è usato con dati reali per risolvere problemi pratici

7. UN COMPUTER PUÒ PENSARE? QUANTO È INTELLIGENTE?
• Si  capacità di ragionamento per schemi
• No  consapevolezza di esistenza
• TEST DI TURING
1fase: un interlocutore pone delle domande ad un uomo e una
donna che si trovano in due stanze separate  in base alle risposte
(uno dei due mente) deve capire il sesso
2 fase: un interlocutore pone delle domande ad un essere umano e
una macchina  in base alle risposte indovinare quale delle due è
una macchina
Tasso di errore:
X/N
(Ripetuto
N volte,
sbagliato X
o Z volte)
Z/N
Test superato se X/N ≈ Z/N
AGGIORNATO Multimodal Turin test : l’I.A. deve apparire come un essere umano
Muoversi in
modo naturale
Simulare
realisticamente
il linguaggio
Esprimere
realisticamente le
emozioni al mondo
Robot umanoide
 Superato nel 2014, l’I.A. si e finto un
13enne ucraino con scarse abilità
linguistiche inglesi ritenuto umano
 2016 un algoritrmo aggiunge suoni
credibili a un video

8. CAPTCHA - RECAPTCHA
• «Test di Turing completamente pubblico e automatico per distinguere un essere umano e un
computer»
Ostacola i spambot, poiché privi di un software OCR Sistema di riconoscimento ottico
dei caratteri
• reCAPTCHA
Due parole da trascrivere, di cui una che
l’OCR non può decifrare
Audio di vecchie registrazioni radio,
non restaurabili
• Il linguaggio del corpo?  per manipolare oggetti virtuali e per la progettazione delle SMART ROOM

9. ROBOTICA
• ISAAC ASIMOV  «profeta della robotica»  robot umanoidi - automi - cervello artificiale…
• TRE LEGGI DELLA ROBOTICA : i robot non sono una minaccia  uso etico dei robot
Prima Legge: “Un robot non può recar danno a un essere umano né può permettere che a causa del proprio
mancato intervento un essere umano riceva danno”.
Seconda legge: “Un robot deve obbedire agli ordini impartiti dagli esseri umani purché tali ordini non
contravvengano alla prima legge”.
Terza legge: “Un robot deve proteggere la propria esistenza purché questo non contrasti con la prima e la
seconda legge”.
legge zero: “Un robot non può recar danno all’umanità e non può permettere che, a causa di un suo mancato
intervento, l’umanità riceva danno”.
• LEGGE SUI ROBOT DELL’UE : necessità di un codice che regoli i rapporti tra uomo e androide
Di chi sarà la responsabilità se un robot
causa un danno?

10. APPLICAZIONI
• Bancario operazioni finanziarie
• Medico assistenza virtuale – prendere appuntamenti
• Industriale Robot
• Trasporto aereo  maggior confort
• Gaming  supera l’uomo – sviluppa strategie elevate
• Chatbot  capace di creare un dialogo
• Computer vision riprodurre artificialmente la vista umana
• Decision making aiuta a prendere decisioni migliori in meno tempo
• Riconoscimento facciale e vocale trascrive e traduce il linguaggio parlato
• Elaborazione di un linguaggio naturale Siri – Alexa – Assistant Google …
• Supercomputer contro il coronavirus consente di testare virtualmente le molecole farmaceutiche
• Protesi  si adattano all’uomo e ai suoi movimenti
• Lenti a contatto intelligenti  videocamera + circuito di controllo + sensore di immagini, in grado di eseguire
comandi vocali
• Cobot  robot collaborativi  es: iCub, cucciolo di robot, l’umanoide più completo