L’Intelligenza Artificiale (IA) è sempre stata un argomento affascinante, spesso avvolta nel mistero, alimentata dalla speculazione e arricchita dal glamour di Hollywood.

Mentre i film dipingono l’IA come entità senzienti, piene di emozioni e coscienza, viene da chiedersi se l’IA di oggi rispecchi tali rappresentazioni. È tempo di scoprire la realtà dell’IA nell’era contemporanea.

Comprendere le basi dell’IA

Per decifrare l’IA, una comprensione fondamentale è essenziale. L’Intelligenza Artificiale ruota fondamentalmente attorno alla creazione di sistemi informatici capaci di eseguire compiti che tradizionalmente richiedono intelligenza umana. Dal riconoscimento vocale al processo decisionale, questi compiti hanno un’essenza comune: eseguono piuttosto che comprendere o sentire veramente.

Esempio:

Considerate l’assistente vocale del vostro smartphone, come Siri o Google Assistant. Quando gli chiedete del meteo, recupera rapidamente le informazioni e risponde. Questo rapido recupero e risposta lo fanno sembrare intelligente.

Tuttavia, non “capisce” il meteo nel modo in cui lo capiamo noi umani; non sente il calore del sole o il freddo del vento. Invece, riconosce il vostro comando vocale, elabora i dati e fornisce le informazioni richieste in base alla sua programmazione e ai dati a cui ha accesso.

Questa è l’IA in azione: una combinazione di riconoscimento vocale e elaborazione dati che fornisce un compito che imita l’interazione simile a quella umana.

Non senziente, ma altamente efficiente

Hollywood potrebbe suggerire IA con emozioni profonde e sentimenti intricati, ma i modelli di IA odierni, come GPT-4 di OpenAI, sono strettamente computazionali. Funzionando come intricati modelli matematici, elaborano vasti set di dati a velocità incredibili. Le loro “decisioni” riguardano più i calcoli istantanei che le genuine manifestazioni emotive.

Purtroppo, il sogno di un’IA emotivamente senziente ci sfugge ancora. Per citare Wikipedia:

Artificial intelligence (AI) is the intelligence of machines or software, as opposed to the intelligence of human beings or animals. AI applications include advanced web search engines (e.g., Google Search), recommendation systems (used by YouTube, Amazon, and Netflix), understanding human speech (such as Siri and Alexa), self-driving cars (e.g., Waymo), generative or creative tools (ChatGPT and AI art), and competing at the highest level in strategic games (such as chess and Go).

Tali definizioni fanno scoppiare la bolla di avere un compagno IA conversazionale che possa risuonare con le nostre emozioni e rispecchiare autenticamente il comportamento umano.

Machine Learning: Il fondamento dell’IA moderna

L’IA moderna deve molto al Machine Learning (ML). Il ML, analizzando dati estesi, consente alle macchine di acquisire la capacità di eseguire determinati compiti senza programmazione diretta.

Tuttavia, è essenziale notare che si tratta più di riconoscere schemi statisticamente piuttosto che comprenderli veramente, il che, va ammesso, potrebbe deludere i fan dell’IA cinematografica.

Esempio:

Immaginate di navigare su una piattaforma di streaming musicale come Spotify. Col tempo, potreste notare che la piattaforma suggerisce canzoni o playlist che si allineano strettamente con i vostri gusti musicali. Questa non è magia; è il Machine Learning in azione.

Ogni volta che ascoltate una canzone, ne saltate una o ne aggiungete una alla vostra playlist, Spotify raccoglie questi dati. Gli algoritmi di ML analizzano poi le vostre preferenze e identificano schemi. Basandosi su questi schemi, la piattaforma può prevedere e raccomandare altre canzoni o generi che potrebbero piacervi.

Quindi, più usate la piattaforma, meglio diventa nel comprendere le vostre preferenze musicali, tutto grazie alla potenza del Machine Learning (ML).

Dall’IA ristretta all’AGI: Dove siamo?

Ci sono due ampie categorie di IA: IA Ristretta e IA Generale.

  • IA Ristretta: Quello che abbiamo prevalentemente oggi. Queste IA eccellono in un compito specifico, che si tratti di tradurre lingue o giocare a un gioco. Non hanno comprensione generale o coscienza.
  • IA Generale (AGI): L’ipotetica IA futura che può superare gli umani in quasi ogni compito cognitivo. È più simile all’IA dei film, ma non siamo ancora arrivati, ed è discutibile se mai ci arriveremo.

Per illustrare la differenza:

  • IA Ristretta:

Pensate al programma di scacchi per computer, Deep Blue, che ha battuto il campione mondiale di scacchi Garry Kasparov alla fine degli anni ‘90. Deep Blue era eccezionale nel giocare a scacchi, battendo persino uno dei migliori giocatori umani, ma era tutto ciò che sapeva fare.

Chiedetegli di prepararvi una tazza di caffè o di scrivere una poesia, e sarebbe completamente perso.

  • IA Generale (AGI):

Immaginate l’IA fittizia Data da “Star Trek: The Next Generation”. Data possiede una vasta conoscenza su innumerevoli argomenti, dalla letteratura e scienza alla musica e al comportamento umano.

Può dipingere, suonare strumenti, partecipare a dibattiti filosofici e adattarsi a nuove situazioni. Questa flessibilità e adattabilità attraverso vari domini rappresentano l’idea dell’AGI.

Perché la confusione?

Hollywood e l’hype mediatico hanno involontariamente creato un’immagine amplificata dell’IA. Quando le IA assumono compiti storicamente esclusivi dell’uomo, diventa tentante antropomorfizzarle, portando a interpretazioni errate.

I ricordi d’infanzia pieni di cartoni animati e film dipingevano un futuro pieno di IA. Ma la realtà racconta una storia diversa. Le nostre priorità tecnologiche sembrano fuori posto, con l’innovazione genuina spesso messa da parte per guadagni monetari.

Il futuro dell’IA: Cosa aspettarsi

Anche con progressi monumentali nell’IA, il suo nucleo rimane computazionale. L’aspirazione (o paura) di macchine senzienti è ancora ancorata nella finzione. Eppure, la promessa dell’IA di rivoluzionare le industrie e elevare gli standard di vita resta indiscussa.

La vera evoluzione verso un’IA senziente, a mio avviso, potrebbe vedere la luce solo con l’avvento dei Computer Quantistici . Uno sviluppo degno di nota che potrebbe potenziare la progressione dell’IA è l’avvento e il perfezionamento dei Computer Quantistici.

I computer tradizionali utilizzano i bit come unità minima di dati, rappresentati da 0 o 1. I Computer Quantistici, invece, sfruttano i bit quantistici o qubit, che possono esistere simultaneamente nello stato di 0, 1 o entrambi grazie alla sovrapposizione. Questa caratteristica ne potenzia esponenzialmente la capacità computazionale.

Esempio:

Immaginate di provare a risolvere un labirinto complesso. Un computer tradizionale testerebbe ogni possibile percorso uno alla volta per trovare la soluzione. Un Computer Quantistico, al contrario, può esplorare più percorsi simultaneamente, riducendo drasticamente il tempo necessario per trovare la soluzione. Applicato all’IA, questo potrebbe significare elaborazione dati più veloce, algoritmi più sofisticati e scoperte in aree attualmente proibitive dal punto di vista computazionale.

Si ipotizza che con il Quantum Computing, l’IA potrebbe avvicinarsi al raggiungimento di imprese precedentemente considerate irraggiungibili. Alcuni esperti suggeriscono persino che la vera IA potrebbe essere realizzata solo una volta sfruttato il pieno potenziale del Quantum Computing. Sebbene siamo ancora agli inizi di questa tecnologia, le sue implicazioni per l’IA sono profonde e attese con impazienza.

Conclusione

L’IA di oggi, una meraviglia di per sé, sta alterando il tessuto stesso della nostra società. Sebbene sia lontana dalle entità senzienti raffigurate nei film, la sua capacità computazionale non può essere sottovalutata. Mentre navighiamo in quest’era di meraviglia tecnologica, comprendere e utilizzare giudiziosamente l’IA diventa fondamentale.

In un mondo pieno di disinformazione, l’IA cade spesso vittima di equivoci. È imperativo discernere le reali capacità dell’IA, evitando interpretazioni errate. Questo articolo mira a far luce sulla realtà dell’IA, le sue implicazioni e la sua traiettoria futura.