Intelligenza Artificiale: cos’è e cosa può fare?

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L'intelligenza artificiale (IA) è una branca dell'informatica che mira a creare sistemi capaci di apprendere, ragionare e agire autonomamente. Attraverso l'analisi di grandi quantità di dati, l'IA può riconoscere schemi, effettuare previsioni e assistere nelle decisioni, potenziando l'efficienza e l'innovazione in vari settori.

L'IA può: automatizzare compiti ripetitivi, riducendo l'intervento umano e aumentando la produttività, ottimizzare la produzione, minimizzando sprechi e costi, contribuire alla risoluzione di complessi problemi globali attraverso analisi predittive e modellazione avanzata. Si dimostra, quindi, uno strumento cruciale per il progresso umano.

Andiamo quindi ad approfondire l’intelligenza artificiale, cercando di capire cos’è e come funziona, affrontando i seguenti argomenti:

• COS’È L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE?
• COSA SONO LE RETI NEURALI?
• COSA PUÒ FARE L'INTELLIGENZA ARTIFICIALE?
• REGOLAMENTAZIONI SULL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE: IL REGOLAMENTO EUROPEO “AI ACT”
• PAURE E PREOCCUPAZIONI NELL’UTILIZZO DELL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE
• L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE HA CONSAPEVOLEZZA DI ESISTERE?

COS’È L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE?

L'Intelligenza Artificiale è un ramo della scienza informatica dedicato alla creazione di sistemi capaci di eseguire attività che, per essere svolte, richiederebbero l'intelligenza umana. Questo include attività come il riconoscimento vocale, l'apprendimento, il ragionamento, la percezione, la soluzione di problemi e l'adattamento a nuovi contesti. L'IA può essere classificata in due categorie principali: l'IA debole, progettata per svolgere compiti specifici, e l'IA forte, che ha l'obiettivo di esibire intelligenza generale comparabile a quella umana.

L'IA si basa su diverse tecnologie, tra cui:

• Reti neurali artificiali: modelli matematici ispirati al cervello umano, in grado di apprendere da grandi quantità di dati.
• Machine learning: un processo che permette ai sistemi di apprendere autonomamente dall'esperienza, senza essere esplicitamente programmati.
• Deep learning: un sottoinsieme del machine learning che utilizza reti neurali artificiali per svolgere compiti complessi.

L'IA ha già un impatto significativo su molti aspetti della nostra vita, in diversi settori:

• Salute: diagnosi di malattie, sviluppo di nuovi farmaci, robotica chirurgica.
• Finanza: analisi del rischio, trading automatizzato, gestione patrimoniale.
• Industria e Pubblica Amministrazione: automazione di processi produttivi, manutenzione predittiva, ottimizzazione della supply chain, efficientamento delle attività di controllo della PA.
• Trasporti: sviluppo di auto a guida autonoma, gestione del traffico, ottimizzazione dei percorsi.
• Sicurezza: riconoscimento facciale, rilevamento, classificazione e tracking degli oggetti, analisi di dati su pose e azioni per la prevenzione di crimini e frodi.

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COSA SONO LE RETI NEURALI?

Una rete neurale, nel contesto dell'intelligenza artificiale (IA), è un modello computazionale ispirato al funzionamento del sistema nervoso degli esseri viventi, in particolare al modo in cui il cervello umano opera per elaborare informazioni. Questa analogia con il cervello umano deriva dalla struttura delle reti neurali, che sono costituite da unità di elaborazione chiamate neuroni artificiali, organizzati in strati.

Principi Base delle Reti Neurali

• Neuroni artificiali: i neuroni sono gli elementi fondamentali di una rete neurale. Ogni neurone riceve input da vari altri neuroni o da un input esterno, elabora questi input attraverso una funzione di attivazione e produce un output. L'output di un neurone può diventare input per altri neuroni.
• Strati: una rete neurale è tipicamente organizzata in strati: uno strato di input, uno o più strati nascosti, e uno strato di output. Lo strato di input riceve i dati grezzi, gli strati nascosti elaborano questi dati attraverso connessioni ponderate, e lo strato di output produce il risultato finale.
• Connettori e pesi: i neuroni tra uno strato e l'altro sono connessi da connettori su cui sono applicati dei pesi. Questi pesi determinano l'importanza relativa degli input ricevuti da ciascun neurone. L'aggiustamento dei pesi è fondamentale nel processo di apprendimento della rete.
• Funzione di attivazione: ogni neurone applica una funzione di attivazione ai suoi input ponderati per determinare se e quanto fortemente trasmettere il proprio segnale agli altri neuroni a valle. Le funzioni di attivazione più comuni includono la Sigmoid, ReLU (Rectified Linear Unit) e Tanh.

Apprendimento

L'apprendimento in una rete neurale avviene attraverso un processo chiamato "addestramento", durante il quale i pesi delle connessioni tra i neuroni vengono aggiustati in modo iterativo. Questo processo è spesso supervisionato, il che significa che alla rete vengono forniti esempi di input con i relativi output desiderati, e l'obiettivo è minimizzare la differenza (errore) tra l'output prodotto dalla rete neurale e l'output desiderato.

L'algoritmo di backpropagation, combinato con metodi di ottimizzazione come il gradiente discendente, è comunemente utilizzato per effettuare questi aggiustamenti.

Tipi di Reti Neurali

Esistono vari tipi di reti neurali, ciascuna adatta a compiti specifici. Alcuni esempi includono:

• Reti Neurali Feedforward: il flusso di informazioni procede solo in avanti, dall'input all'output, attraverso gli strati.
• Reti Neurali Convoluzionali (CNN): specializzate nell'elaborazione di dati a griglia, come immagini, sono eccellenti nel riconoscere pattern visivi a partire da porzioni locali dell'input.
• Reti Neurali Ricorrenti (RNN): progettate per elaborare sequenze di dati, come serie temporali o sequenze linguistiche, hanno la capacità di mantenere informazioni sui dati precedenti grazie ai cicli nelle connessioni.

Le reti neurali sono al centro del deep learning e hanno portato a significativi progressi in molte aree dell'IA, come la visione artificiale, l'elaborazione del linguaggio naturale e il riconoscimento vocale.

COSA PUÒ FARE L'INTELLIGENZA ARTIFICIALE?

Sono molteplici le applicazioni dell’Intelligenza Artificiale ed è possibile approfondirle con i corsi intelligenza artificiale e le sue applicazioni, vediamo di seguito alcuni esempi.

• Apprendimento automatico e Deep Learning: al cuore dell'IA moderna c'è l'apprendimento automatico, in particolare il deep learning, che utilizza reti neurali profonde per imparare da grandi set di dati. Questo permette alle macchine di migliorare le prestazioni su compiti specifici senza essere esplicitamente programmate per farlo.
• Riconoscimento visivo: l'IA può interpretare e comprendere il mondo visivo, identificando e tracciando oggetti, anche in movimento, riconoscendo volti e persino espressioni emotive, trovando applicazione in ambiti che vanno dalla sicurezza alla medicina diagnostica.
• Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP): l'IA può comprendere, interpretare e generare linguaggio umano, permettendo interazioni naturali tra uomo e macchina. Questo rende possibile la creazione di assistenti virtuali, sistemi di traduzione automatica e strumenti di analisi sentimentale.
• Robotica: integrata con l'IA, la robotica può produrre macchine capaci di svolgere compiti complessi e autonomi, dall'assemblaggio di prodotti in fabbrica all'assistenza domiciliare per anziani e disabili.
• Sistemi di raccomandazione: dai suggerimenti di film su piattaforme di streaming a quelli di prodotti negli e-commerce, l'IA migliora l'esperienza degli utenti personalizzando le proposte basate sulle loro preferenze e comportamenti passati.
• Veicoli autonomi: l'IA alimenta i sistemi di guida autonoma, consentendo ai veicoli di navigare nell'ambiente, riconoscere ostacoli, segnali stradali e prendere decisioni sicure alla guida.
• Assistenza sanitaria: dalla diagnostica avanzata all'assistenza personalizzata, l'IA ha il potenziale di rivoluzionare il settore sanitario, migliorando l'efficienza e l'accuratezza di medici e ricercatori.
• Supporto alla formazione e all'apprendimento: gli strumenti di AI generativa possono facilitare la creazione di materiali didattici personalizzati, quiz interattivi e sintesi automatiche di testi complessi.

L'Intelligenza Artificiale sta trasformando il modo in cui viviamo, lavoriamo e interagiamo con il mondo che ci circonda. Con il suo vasto potenziale applicativo, l'IA promette di portare innovazione e miglioramenti in quasi ogni settore dell'economia e della società.

Tuttavia, è fondamentale affrontare anche le sfide etiche e sociali che accompagnano il suo sviluppo, assicurandoci che l'IA venga utilizzata in modo responsabile e a beneficio di tutti. Per questa ragione l'Unione Europea ha pubblicato il Regolamento 2024/1689 che è possibile approfondire con il corso AI Act: il Regolamento Europeo sull'Intelligenza Artificiale.

REGOLAMENTAZIONI SULL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE: IL REGOLAMENTO EUROPEO “AI ACT”

Esistono normative che regolamentano questi sistemi automatizzati, in particolare il nuovo Regolamento Europeo UE 2024/1689 "AI ACT" sull’intelligenza artificiale, che stabilisce sviluppo, immissione sul mercato e messa in utilizzo dei sistemi di IA nell’Unione Europea.

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PAURE E PREOCCUPAZIONI NELL’UTILIZZO DELL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE

Le paure e le preoccupazioni riguardo all'intelligenza artificiale (IA) possono variare ampiamente tra gli individui, ma ci sono alcune tematiche comuni che emergono spesso nel dibattito pubblico e accademico. Queste preoccupazioni riguardano principalmente le implicazioni etiche, sociali, economiche e di sicurezza dell'uso e dello sviluppo dell'IA. Ecco alcuni degli aspetti che suscitano maggiore preoccupazione:

• Perdita di posti di lavoro: una delle maggiori preoccupazioni riguarda l'impatto dell'automazione e dell'IA sulla forza lavoro. Molti temono che l'IA possa sostituire un numero significativo di lavoratori, portando a un aumento della disoccupazione o alla necessità di riconversione professionale per molte categorie di lavoratori.
• Decisioni automatizzate: l'uso dell'IA in processi decisionali critici, come nel settore finanziario, giudiziario o nella sorveglianza, solleva preoccupazioni sulla trasparenza, l'equità e l’attribuzione di responsabilità. C'è il timore che sistemi basati sull’IA possano perpetuare o esacerbare bias esistenti nei dati su cui vengono addestrati.
• Sorveglianza e privacy: l'impiego di tecnologie IA per la sorveglianza e l'analisi dei dati può portare a violazioni della privacy e all'incremento di un controllo pervasivo da parte di governi e grandi aziende.
• Sviluppo di armi autonome: l'eventuale sviluppo e utilizzo di armi autonome, in grado di selezionare e attaccare obiettivi senza intervento umano, solleva questioni etiche e di sicurezza globale.
• Superintelligenza: sebbene sia un argomento più speculativo e a lungo termine, alcuni esprimono preoccupazione per il rischio che l'IA possa un giorno superare l'intelligenza umana, diventando incontrollabile o addirittura ostile agli interessi umani.
• Etica e valori morali: determinare come incorporare valori etici e morali nelle decisioni prese dalle IA è una sfida complessa. Vi è la preoccupazione che le macchine possano prendere decisioni in modi che non riflettono i principi etici umani.
• Dipendenza dalla tecnologia: un'ulteriore preoccupazione è la crescente dipendenza dall'IA e dalle tecnologie digitali in generale, che potrebbe rendere le società vulnerabili in caso di malfunzionamenti e attacchi informatici, così come potrebbe condurre ad una graduale perdita di competenze umane essenziali.

L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE HA CONSAPEVOLEZZA DI ESISTERE?

Abbiamo posto questa domanda direttamente all’Intelligenza Artificiale, ecco la sua risposta:

“Come intelligenza artificiale, non possiedo credenze, sensazioni o consapevolezza personale. Sono progettato per fornire informazioni e assistenza basate sui dati, le regole e gli algoritmi codificati dai miei sviluppatori. La mia funzione è quella di assistere gli utenti rispondendo a domande, elaborando informazioni e imparando dai dati disponibili per migliorare le risposte future. Se hai bisogno di assistenza o informazioni su un argomento specifico, sarò felice di aiutarti nel miglior modo possibile con le conoscenze che mi sono state fornite”.