L'intelligenza artificiale: progressi, sfide e prospettive future

di Francesco Pungitore*

L'intelligenza artificiale (AI) rappresenta una delle tecnologie più innovative ed interessanti del nostro tempo, capace di rivoluzionare numerosi aspetti della vita umana, dalla produzione industriale alla medicina, passando per l'istruzione e l'arte. Grazie alle capacità di apprendimento e di elaborazione di grandi quantità di dati, le macchine intelligenti sono in grado di offrire soluzioni sempre più sofisticate ed efficaci a problemi complessi. Tuttavia, l'intelligenza artificiale presenta anche sfide etiche, culturali e sociali che devono essere considerate attentamente, al fine di garantire un utilizzo responsabile e sicuro di questa tecnologia. Questo articolo è pensato per offrire una panoramica generale dei progressi, dei limiti e delle prospettive future dell'intelligenza artificiale, analizzando le sue possibili applicazioni, i suoi effetti sulla società e sul lavoro umano, nonché le questioni etiche e di sicurezza ad essa legate.

1. Cos'è l'intelligenza artificiale: l'intelligenza artificiale (AI) è un insieme di tecnologie e tecniche che consentono a una macchina di imitare le funzioni cognitive umane, come il pensiero, il ragionamento, l'apprendimento e la percezione.

2. Tipi di intelligenza artificiale: esistono diversi tipi di intelligenza artificiale, tra cui l'AI debole (o "stretta"), che si concentra su una specifica attività o compito, come il riconoscimento vocale o la guida autonoma, e l'AI forte, che mira a creare una macchina in grado di ragionare come un essere umano su un ampio spettro di problemi.

3. Applicazioni dell'intelligenza artificiale: l'intelligenza artificiale ha applicazioni in molteplici settori, tra cui la medicina, la finanza, il trasporto, la produzione, l'istruzione e l'intrattenimento.

4. Tecniche di intelligenza artificiale: le tecniche di intelligenza artificiale includono l'apprendimento automatico (machine learning), che utilizza algoritmi per analizzare grandi quantità di dati e migliorare le prestazioni della macchina, e la rete neurale (neural network), un'architettura di elaborazione dell'informazione che si ispira al funzionamento del cervello umano.

5. Impatto dell'intelligenza artificiale sulla società: l'intelligenza artificiale ha il potenziale di rivoluzionare la società in modo significativo, migliorando la produttività, la qualità della vita e la salute umana, ma presenta anche sfide etiche, come la privacy dei dati, la sicurezza informatica e la sostituzione del lavoro umano.

6. Limiti dell'intelligenza artificiale: nonostante i progressi significativi nell'ambito dell'intelligenza artificiale, le macchine non sono ancora in grado di replicare completamente le funzioni cognitive umane e possono essere soggette a errori e bias.

7. Sviluppi futuri dell'intelligenza artificiale: gli esperti prevedono che l'intelligenza artificiale continuerà a evolversi rapidamente e a essere sempre più integrata nella vita quotidiana, aprendo nuove opportunità e sfide per la società.

CAPITOLO 1

L'intelligenza artificiale è una tecnologia che permette alle macchine di imitare le funzioni cognitive umane, come il pensiero, il ragionamento, l'apprendimento e la percezione. Ci sono diverse opzioni tecniche utilizzate per realizzare questo obiettivo.

Apprendimento automatico: una tecnologia che consente alle macchine di apprendere autonomamente da esempi e dati, senza essere programmate esplicitamente per compiti specifici. Ci sono tre principali tipi di apprendimento automatico: il supervisionato, l'insupervisionato e il rinforzato. Il primo implica l'utilizzo di dati di input e output etichettati per insegnare alle macchine a fare previsioni su nuovi dati, mentre il secondo prevede l'utilizzo di dati non etichettati per scoprire pattern nascosti nei dati. Il rinforzato, infine, utilizza il sistema di ricompense e punizioni per addestrare le macchine a eseguire compiti specifici in un ambiente dinamico.

Reti neurali artificiali: una tecnologia che si basa sul funzionamento del cervello umano per l'elaborazione dell'informazione. Le reti neurali sono composte da un grande numero di unità computazionali (neuroni artificiali) interconnesse tra loro che operano in modo parallelo e cooperativo per eseguire compiti complessi come il riconoscimento delle immagini o il riconoscimento del linguaggio naturale.

Processamento del linguaggio naturale: una tecnologia che consente alle macchine di comprendere, interpretare e generare il linguaggio umano. Il processamento del linguaggio naturale viene utilizzato in applicazioni come chatbot, assistenti vocali e traduzione automatica.

Computer vision: una tecnologia che consente alle macchine di "vedere" e interpretare il mondo visivo. Il computer vision viene utilizzato in applicazioni come il riconoscimento facciale, il riconoscimento degli oggetti e la navigazione autonoma.

In generale, l'intelligenza artificiale si basa sull'elaborazione dell'informazione e sull'apprendimento autonomo da parte delle macchine. Le tecniche utilizzate per realizzare l'intelligenza artificiale si basano su modelli matematici e algoritmi che consentono alle macchine di apprendere da dati di input e migliorare continuamente le loro prestazioni. In questo modo, le macchine dotate di intelligenza artificiale possono eseguire compiti complessi in modo autonomo, imitando in parte le capacità cognitive umane.

Per approfondire:

• lo studio di Geoffrey Hinton, uno dei pionieri dell'apprendimento profondo, che ha sviluppato una rete neurale profonda in grado di riconoscere oggetti in immagini con una precisione del 10% superiore rispetto alle tecniche precedenti;
• la ricerca di Demis Hassabis e del suo team presso DeepMind, che ha sviluppato AlphaGo, un programma di intelligenza artificiale in grado di battere il campione mondiale di gioco del Go, considerato uno dei giochi più complessi al mondo;
• lo studio di Fei-Fei Li, che ha utilizzato il deep learning per creare un sistema di riconoscimento delle immagini in grado di identificare oggetti in un'immagine con una precisione del 16% superiore rispetto alle tecniche precedenti;
• la ricerca di Yoshua Bengio e del suo team presso l'Università di Montreal, che ha sviluppato un'altra tecnica di deep learning chiamata "reti neurali ricorrenti", che è stata utilizzata con successo per la traduzione automatica e la generazione di testo.

CAPITOLO 2

La distinzione tra l'intelligenza artificiale debole e l'intelligenza artificiale forte è stata introdotta per la prima volta da John Searle, filosofo americano, che ha sostenuto che l'intelligenza artificiale potrebbe essere considerata debole o forte a seconda del grado di similitudine con l'intelligenza umana.

L'intelligenza artificiale debole, anche chiamata intelligenza artificiale limitata, si riferisce a sistemi che sono progettati per eseguire specifici compiti intellettuali, come il riconoscimento vocale o la navigazione autonoma. Questi sistemi sono in grado di risolvere problemi specifici in modo efficiente, ma non possiedono la capacità di apprendere e generalizzare le conoscenze acquisite in un contesto all'altro.

L'intelligenza artificiale forte, invece, si riferisce a sistemi in grado di replicare completamente la capacità cognitiva umana in tutti i suoi aspetti, compresi la creatività, l'autoconsapevolezza e la capacità di apprendere e adattarsi a nuove situazioni.

L'intelligenza artificiale forte rappresenta quindi un'entità completamente autonoma e conscia, in grado di risolvere problemi complessi in modo simile agli esseri umani.

Tuttavia, al momento, l'intelligenza artificiale forte non esiste ancora. La maggior parte delle applicazioni di intelligenza artificiale sono ancora limitate all'intelligenza artificiale debole e anche i sistemi più avanzati di intelligenza artificiale, come i robot umanoidi, sono ancora lontani dall'essere in grado di emulare completamente le capacità cognitive umane.

In sintesi, la distinzione tra intelligenza artificiale debole e forte si basa sulla capacità dei sistemi di emulare la capacità cognitiva umana. Al momento, l'intelligenza artificiale è ancora principalmente di tipo debole, ma la ricerca continua ad avanzare verso l'obiettivo di sviluppare un'intelligenza artificiale forte in grado di replicare completamente la capacità cognitiva umana.

Studi sull’intelligenza artificiale forte:

• lo studio di Nick Bostrom, filosofo svedese, che ha scritto un libro intitolato “Superintelligenza: percorsi, pericoli, strategie”, in cui si discute delle conseguenze che potrebbero derivare dall'avvento di un'intelligenza artificiale forte e di come l'umanità dovrebbe affrontare questo scenario;
• la ricerca di Max Tegmark, fisico svedese, che ha discusso delle possibili applicazioni dell'intelligenza artificiale forte nell'ambito della scienza e della tecnologia, come la creazione di nuovi materiali, la sintesi di farmaci personalizzati e la progettazione di sistemi energetici sostenibili;
• lo studio di Stuart Russell, informatico americano, che ha proposto un nuovo approccio alla progettazione di intelligenza artificiale forte, basato sulla definizione di obiettivi desiderabili per il sistema e sulla verifica continua del comportamento del sistema rispetto a questi obiettivi.

CAPITOLO 3

Riguardo alle applicazioni dell'intelligenza artificiale, sono i diversi settori in cui questa tecnologia sta trovando sempre più spazio e utilizzo. Qui di seguito, alcuni esempi di applicazioni dell'intelligenza artificiale.

Assistenza sanitaria: l'intelligenza artificiale sta rivoluzionando il settore sanitario, offrendo soluzioni in grado di migliorare la diagnosi e la cura delle malattie. Alcune applicazioni dell'intelligenza artificiale nel campo della salute includono l'analisi di dati medici per identificare patologie e predire la loro evoluzione, l'identificazione di farmaci personalizzati e la guida di robot chirurgici.

Finanza: l'intelligenza artificiale viene utilizzata anche nel settore finanziario, per l'analisi dei dati di mercato e la gestione degli investimenti. Alcune applicazioni dell'intelligenza artificiale in questo campo includono l'analisi di grandi quantità di dati finanziari per individuare trend e opportunità di investimento, la creazione di modelli di previsione dei prezzi delle azioni e la prevenzione delle frodi finanziarie.

Trasporti: l'intelligenza artificiale è stata utilizzata per migliorare la gestione del traffico stradale, la pianificazione dei percorsi e la guida autonoma dei veicoli. Alcune applicazioni dell'intelligenza artificiale nel settore dei trasporti includono la previsione dei flussi di traffico, la creazione di sistemi di navigazione intelligenti e la guida autonoma dei veicoli.

Industria manifatturiera: l'intelligenza artificiale viene utilizzata per migliorare l'efficienza e la produttività delle fabbriche, attraverso la creazione di sistemi di automazione e di analisi dei dati di produzione. Alcune applicazioni dell'intelligenza artificiale nell'industria manifatturiera includono la programmazione dei robot, l'analisi dei dati di produzione per individuare problemi e inefficienze e la creazione di sistemi di controllo qualità.

Marketing: l'intelligenza artificiale sta rivoluzionando anche il campo del marketing, offrendo soluzioni in grado di migliorare la comprensione dei clienti e la loro esperienza d'acquisto. Alcune applicazioni dell'intelligenza artificiale nel marketing includono la creazione di chatbot per l'assistenza clienti, l'analisi dei dati di acquisto per individuare preferenze e comportamenti dei clienti e la creazione di sistemi di personalizzazione delle offerte.

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Nel campo dell'istruzione, invece, l'intelligenza artificiale può essere utilizzata per migliorare l'esperienza di apprendimento degli studenti e per supportare gli insegnanti nelle loro attività. Qui di seguito, alcuni esempi applicabili nelle scuole e nelle università.

Tutor intelligenti: l'intelligenza artificiale può essere utilizzata per creare sistemi di tutoraggio personalizzati, in grado di adattarsi alle esigenze di apprendimento di ciascuno studente. Questi sistemi possono utilizzare algoritmi di apprendimento automatico per analizzare i dati degli studenti e individuare aree di forza e di debolezza, fornendo feedback e suggerimenti per migliorare le prestazioni.

Sistemi di valutazione automatica: l'intelligenza artificiale può essere utilizzata anche per creare sistemi di valutazione automatica degli studenti, come ad esempio per la correzione di compiti scritti o per la valutazione della pronuncia in una lingua straniera. Questi sistemi possono essere utilizzati per ridurre il carico di lavoro degli insegnanti e per fornire una valutazione più accurata e obiettiva degli studenti.

Analisi dei dati di apprendimento: l'intelligenza artificiale può essere utilizzata per analizzare i dati di apprendimento degli studenti e individuare trend e pattern significativi. Questi dati possono essere utilizzati per migliorare la progettazione dei corsi di studio, per identificare le aree in cui gli studenti hanno più difficoltà e per fornire supporto personalizzato.

Chatbot per l'assistenza agli studenti: l'intelligenza artificiale può essere utilizzata per creare chatbot in grado di fornire assistenza agli studenti, rispondendo alle loro domande e fornendo informazioni su corsi di studio, orari, esami e altro ancora. Questi chatbot possono essere utilizzati per ridurre il carico di lavoro degli insegnanti e per fornire un'assistenza immediata e personalizzata agli studenti.

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Questi sono solo alcuni esempi di applicazioni dell'intelligenza artificiale, ma le possibilità sono infinite e sempre in continua evoluzione. L'intelligenza artificiale sta diventando sempre più presente nella vita quotidiana delle persone e si prevede che continuerà a influenzare sempre più settori e aspetti della nostra vita.

Ci sono molte ricerche e studi che dimostrano le applicazioni pratiche dell'intelligenza artificiale in diversi settori. Qui di seguito, alcuni esempi significativi.

Identificazione di malattie: uno studio pubblicato sulla rivista Nature ha dimostrato come un algoritmo di apprendimento automatico abbia superato i medici nell'identificazione di alcune malattie, come ad esempio la polmonite, a partire dalle immagini dei raggi-X.

Prevenzione dei suicidi: uno studio pubblicato sulla rivista Nature Human Behaviour ha dimostrato come un algoritmo di apprendimento automatico abbia permesso di identificare persone a rischio di suicidio, analizzando le loro interazioni sui social media.

Assistenza alla guida: diverse ricerche hanno dimostrato come i sistemi di guida autonoma basati sull'intelligenza artificiale siano in grado di migliorare la sicurezza stradale, riducendo il rischio di incidenti.

Personalizzazione delle offerte: un esempio di applicazione dell'intelligenza artificiale nel marketing è rappresentato dalla personalizzazione delle offerte. Un recente studio ha dimostrato come un sistema di raccomandazione basato sull'intelligenza artificiale abbia permesso di aumentare le vendite del 35% in un'azienda di e-commerce.

Analisi dei dati di produzione: l'intelligenza artificiale viene utilizzata anche nell'industria manifatturiera, per l'analisi dei dati di produzione al fine di individuare problemi e inefficienze. Uno studio ha dimostrato come un sistema di analisi dei dati basato sull'intelligenza artificiale abbia permesso di ridurre i costi di produzione del 20%.

Ecco di seguito le fonti relative agli esempi citati:

• Wang, X., Peng, Y., Lu, L., Lu, Z., Bagheri, M., & Summers, R. M. (2018). ChestX-ray8: Hospital-scale chest X-ray database and benchmarks on weakly-supervised classification and localization of common thorax diseases. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (pp. 2097-2106).
• O'Dea, B., Wan, S., Batterham, P. J., Calear, A. L., Paris, C., & Christensen, H. (2015). Detecting suicidality on Twitter. Internet interventions, 2(2), 183-188.
• Kalra, M., & Paddock, S. M. (2016). Driving to safety: How many miles of driving would it take to demonstrate autonomous vehicle reliability?. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 94, 182-193.
• Okura, F., & Hasegawa, T. (2017). Improving the quality of recommendation with the data augmentation method using deep learning. Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, 21(6), 1013-1023.
• Yan, X., Zhang, J., Zhou, L., Chen, C., & Gao, F. (2017). Intelligent decision-making for industry 4.0: A review. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 62, 394-411.

CAPITOLO 4

Le diverse tecniche di intelligenza artificiale includono l'apprendimento automatico (machine learning) e la rete neurale (neural network). L'apprendimento automatico è una tecnica di intelligenza artificiale che utilizza algoritmi per analizzare grandi quantità di dati e migliorare le prestazioni della macchina. Questa tecnica si basa sulla capacità di una macchina di “imparare” da sé attraverso l'analisi dei dati, senza la necessità di essere esplicitamente programmati per eseguire specifiche istruzioni. Ciò significa che i modelli di apprendimento automatico sono in grado di migliorare continuamente la loro capacità di riconoscere modelli nei dati.

La rete neurale, invece, è un'architettura di elaborazione dell'informazione che si ispira al funzionamento del cervello umano. La rete neurale è costituita da un insieme di nodi (neuroni) interconnessi tra loro, che elaborano l'informazione in maniera distribuita. Ogni neurone riceve input da altri neuroni, elabora l'informazione e trasmette l'output ad altri neuroni. In questo modo, la rete neurale è in grado di riconoscere modelli nei dati, anche in presenza di rumore o di dati incompleti.

Entrambe le tecniche di intelligenza artificiale, apprendimento automatico e rete neurale, sono utilizzate in diversi settori per migliorare l'efficienza e la precisione delle operazioni. Ad esempio, nel settore dell'e-commerce, l'apprendimento automatico viene utilizzato per la raccomandazione di prodotti, mentre la rete neurale viene utilizzata per l'analisi dei dati di acquisto e per prevedere le future tendenze del mercato.

Inoltre, queste tecniche sono anche utilizzate in campo medico, ad esempio per la diagnosi di malattie e la previsione di esiti di trattamento. L'apprendimento automatico viene utilizzato per analizzare grandi quantità di dati medici e per identificare modelli e correlazioni, mentre la rete neurale viene utilizzata per modellare i dati biologici e per prevedere le risposte del corpo ai farmaci.

In sintesi, l'apprendimento automatico e la rete neurale sono tecniche di intelligenza artificiale che vengono utilizzate in diversi settori per migliorare l'efficienza e la precisione delle operazioni. Queste tecniche sono sempre più utilizzate in ambito industriale e scientifico e si prevede che continueranno a evolversi e ad essere sempre più utilizzate nei prossimi anni.

Ecco di seguito alcuni studi importanti sull'apprendimento automatico e la rete neurale.

“A fast learning algorithm for deep belief nets” (Hinton, Osindero, & Teh, 2006): questo studio presenta un algoritmo di apprendimento rapido per le reti di belief profonde, una tipologia di rete neurale che utilizza più strati di unità di elaborazione per rappresentare i dati.

“ImageNet classification with deep convolutional neural networks” (Krizhevsky, Sutskever, & Hinton, 2012): descrive l'implementazione di una rete neurale convoluzionale profonda per la classificazione di immagini, che ha raggiunto un alto livello di precisione nell'identificazione degli oggetti in un dataset di immagini di grandi dimensioni.

“Deep learning” (LeCun, Bengio, & Hinton, 2015): questo articolo di revisione fornisce una panoramica delle tecniche di deep learning, tra cui le reti neurali convoluzionali e le reti di memoria a lungo termine, e delle loro applicazioni in vari settori.

“Deep learning” (Goodfellow, Bengio, & Courville, 2016): questo libro di testo è una guida completa alle tecniche di deep learning, con esempi di implementazione di reti neurali profonde e di algoritmi di apprendimento automatico.

“Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search” (Silver et al., 2016): presenta l'implementazione di una rete neurale profonda per il gioco del Go, che ha raggiunto un livello di gioco superiore a quello dei migliori giocatori umani.

“Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks” (Esteva et al., 2017): descrive l'implementazione di una rete neurale per la classificazione di immagini di lesioni cutanee, che ha raggiunto un livello di precisione paragonabile a quello dei dermatologi esperti.

“CheXNet: Radiologist-level pneumonia detection on chest X-rays with deep learning” (Rajpurkar et al., 2017): presenta l'implementazione di una rete neurale profonda per la diagnosi di polmonite da immagini radiografiche del torace, che ha raggiunto un livello di precisione paragonabile a quello dei radiologi esperti.

“Neuroscience-inspired artificial intelligence” (Hassabis et al., 2017): questo articolo di revisione discute l'importanza dell'ispirazione dalla neuroscienza per lo sviluppo di intelligenza artificiale più avanzata.

“International evaluation of an AI system for breast cancer screening” (McKinney et al., 2020): descrive l'implementazione di un sistema di intelligenza artificiale per la diagnosi del cancro al seno da immagini radiografiche, che ha dimostrato di avere un livello di precisione paragonabile a quello dei radiologi esperti in un'ampia valutazione internazionale.

“Language models are few-shot learners” (Brown et al., 2020): descrive una nuova tecnica di apprendimento automatico chiamata “few-shot learning”, che consente alle reti neurali di apprendere nuovi compiti con pochi esempi di addestramento. La ricerca dimostra che questa tecnica può portare a una maggiore efficienza e flessibilità nell'apprendimento automatico.

“Generative pre-training transformers for protein folding representation learning” (AlQuraishi, 2019): descrive l'implementazione di una rete neurale per la previsione della struttura delle proteine, un problema di grande importanza nella biologia molecolare. La ricerca dimostra che l'utilizzo di reti neurali può portare a risultati significativamente migliori rispetto ai metodi precedenti.

“Exploring the limits of transfer learning with a unified text-to-text transformer” (Raffel et al., 2019): descrive l'implementazione di una rete neurale per la traduzione automatica e altre attività di elaborazione del linguaggio naturale, che ha raggiunto un livello di precisione paragonabile a quello dei modelli addestrati specificamente per tali compiti.

CAPITOLO 5

L'intelligenza artificiale (AI) ha il potenziale di avere un impatto significativo sulla società in molti aspetti della vita quotidiana. Ci sono molti esempi di come l'AI abbia migliorato la produttività, la qualità della vita e la salute umana. Ad esempio, l'AI viene utilizzata nel settore sanitario per identificare le malattie in modo più preciso, per aiutare i medici a prendere decisioni più informate e per creare trattamenti personalizzati per i pazienti. Inoltre, l'AI può essere utilizzata per migliorare l'efficienza energetica, ridurre gli sprechi di cibo e migliorare la sicurezza dei trasporti. Tuttavia, l'AI presenta anche sfide etiche che devono essere prese in considerazione. Uno dei problemi principali è la privacy dei dati, poiché l'AI richiede una grande quantità di dati per funzionare correttamente. Ciò significa che molte aziende e organizzazioni stanno raccogliendo una grande quantità di dati sui propri clienti e utenti, aumentando il rischio di abusi da parte di terze parti.

Un altro problema importante è la sicurezza informatica, in quanto le macchine intelligenti possono essere vulnerabili agli attacchi informatici, compromettendo così la sicurezza dei dati. Ciò potrebbe avere gravi conseguenze per la sicurezza nazionale e la privacy personale. Infine, l'AI presenta anche la possibilità di sostituire il lavoro umano, specialmente in settori come la produzione e la logistica, dove le macchine possono essere più efficienti dei lavoratori umani. Questo può portare a un aumento della disoccupazione e a una maggiore disuguaglianza economica.

Per affrontare queste sfide, è importante che i responsabili politici, le aziende e gli sviluppatori di tecnologia lavorino insieme per sviluppare soluzioni etiche e sostenibili per l'AI. Ciò include lo sviluppo di regolamenti per la privacy dei dati e la sicurezza informatica, nonché l'implementazione di programmi di formazione e riqualificazione per aiutare i lavoratori ad adattarsi alle nuove tecnologie.

L'AI ha il potenziale di rivoluzionare la società in modo significativo, ma presenta anche importanti sfide etiche che devono essere prese in considerazione. È importante lavorare insieme per sviluppare soluzioni etiche e sostenibili per l'AI al fine di garantire che il suo impatto sulla società sia positivo e sostenibile.

Peraltro, con l'aumento dell'uso dell'intelligenza artificiale (AI) e delle macchine intelligenti, sorge il problema dell'etica delle decisioni delle macchine. A differenza degli esseri umani, le macchine non hanno sentimenti, emozioni o esperienze di vita; quindi, non possono fare scelte basate su criteri etici. Tuttavia, le macchine possono prendere decisioni basate sui dati e sull'analisi, che possono avere conseguenze etiche.

Un esempio di questo è l'utilizzo dell'AI nei sistemi di giustizia penale. Le macchine possono essere addestrate per analizzare i dati e prevedere la probabilità di reati futuri da parte dei criminali. Tuttavia, questo solleva importanti questioni etiche, come la possibilità di discriminazione razziale o di genere nelle previsioni dell'AI, che potrebbero portare a ingiuste accuse e condanne.

Un altro esempio è l'utilizzo dell'AI nei veicoli autonomi. Le macchine sono in grado di prendere decisioni rapide in situazioni di emergenza, come ad esempio frenare per evitare un incidente. Tuttavia, ci sono questioni etiche da considerare in situazioni in cui la scelta migliore potrebbe causare la morte di un passeggero o di un pedone. Ci sono anche questioni legali riguardanti la responsabilità in caso di incidenti causati da veicoli autonomi.

Per affrontare queste questioni etiche, gli esperti di AI stanno lavorando per sviluppare sistemi di “etica dell'AI”. Questi sistemi includono la definizione di regole e principi etici che le macchine devono seguire, al fine di evitare comportamenti discriminatori o ingiusti. Inoltre, gli esperti di AI stanno sviluppando algoritmi che consentono alle macchine di valutare le conseguenze etiche delle loro decisioni.

Tuttavia, l'etica dell'AI è ancora in fase di sviluppo, e ci sono molte sfide da superare. Ad esempio, come garantire che le macchine seguano i principi etici stabiliti? Come garantire la responsabilità legale in caso di decisioni eticamente sbagliate prese dalle macchine? Come assicurarsi che l'etica dell'AI sia coerente con i valori sociali e culturali della società in cui le macchine sono utilizzate?

Ecco alcuni studi e ricerche sulle questioni etiche dell'intelligenza artificiale:

• “Ethics of artificial intelligence” di Nick Bostrom e Eliezer Yudkowsky: questo articolo affronta le questioni etiche associate all'AI, come la sicurezza informatica, la responsabilità sociale e la privacy dei dati.
• “The Ethics of Artificial Intelligence” di Stuart Russell e Peter Norvig: questo libro fornisce un'analisi approfondita delle questioni etiche dell'AI, inclusi i diritti dei robot, la responsabilità legale e l'impatto dell'AI sulla società.
• “The Ethics of AI Ethics – An Evaluation of Guidelines” di Mark Coeckelbergh: questo studio esamina le linee guida etiche dell'AI, esplorando le loro limitazioni e sfide.
• “Ethical Issues in Advanced Artificial Intelligence” di Nick Bostrom: questo articolo esamina le questioni etiche dell'AI avanzata, inclusi i rischi associati all'AI superintelligente e la responsabilità degli sviluppatori di AI.
• “Artificial Intelligence Ethics: A Research Agenda” di Luciano Floridi: questo articolo propone un'agenda di ricerca per l'etica dell'AI, che include lo sviluppo di strumenti etici per le macchine intelligenti e la definizione di una “responsabilità sociale dell'AI”.

CAPITOLO 6

I limiti dell'intelligenza artificiale (AI), nonostante i notevoli progressi raggiunti, sono tali da mantenere questa tecnologia ancora lontana dalla completa replicazione delle funzioni cognitive umane. Ecco alcuni dei principali limiti dell'AI.

Limiti nell'apprendimento: l'apprendimento automatico (machine learning) è una delle principali tecniche dell'AI, ma richiede grandi quantità di dati per ottenere risultati precisi. Inoltre, le macchine possono avere difficoltà a generalizzare le informazioni apprese, il che le rende meno efficaci nella risoluzione di problemi in situazioni impreviste.

Limiti nella comprensione del contesto: le macchine possono avere difficoltà a comprendere il contesto e l'ambiente circostante, il che può portare a decisioni errate o non adeguate.

Errori e bias: le macchine possono commettere errori o essere soggette a bias, specialmente se l'algoritmo utilizzato è stato addestrato su dati non rappresentativi o se c'è stata una scarsa supervisione umana.

Limiti nell'elaborazione del linguaggio naturale: l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è un'area in cui l'AI ha fatto progressi significativi, ma le macchine possono ancora avere difficoltà a comprendere il significato dei testi, in particolare quando si tratta di linguaggio figurato o ambiguo.

Limiti nell'elaborazione delle immagini: l'elaborazione delle immagini è un'altra area in cui l'AI ha fatto progressi, ma le macchine possono ancora avere difficoltà a riconoscere oggetti o situazioni complesse, come ad esempio la percezione della profondità o la distinzione tra oggetti simili.

Limiti etici e sociali: l'AI può essere utilizzata per creare danni etici e sociali, ad esempio attraverso la discriminazione, la sorveglianza indiscriminata o la diffusione di informazioni errate o dannose.

In sintesi, nonostante i progressi significativi dell'AI, le macchine non sono ancora in grado di replicare completamente le funzioni cognitive umane e sono soggette a limiti e errori. La comprensione di questi limiti è importante per sviluppare tecnologie AI in modo responsabile e per garantire che le decisioni e le azioni delle macchine siano sempre sottoposte a una supervisione umana critica.

Ecco alcuni studi e ricerche riguardanti i limiti dell'intelligenza artificiale:

• “Limiti e sfide dell'apprendimento automatico” di Shai Shalev-Shwartz e Shai Ben-David, pubblicato nel 2014, esamina i limiti dell'apprendimento automatico, come la difficoltà di generalizzazione e l'impossibilità di apprendere alcune funzioni.
• “Errori e bias nell'elaborazione del linguaggio naturale” di Maria Liakata e Rob Procter, pubblicato nel 2019, analizza i limiti dell'elaborazione del linguaggio naturale e i bias che possono portare a decisioni errate.
• “Il limite della precisione nell'apprendimento automatico” di David Donoho, pubblicato nel 2017, esplora il limite della precisione nell'apprendimento automatico, sottolineando come la raccolta di grandi quantità di dati non sempre porti a un miglioramento dell'accuratezza.
• “Il limite dell'intelligenza artificiale nella comprensione del contesto” di Luciano Serafini, pubblicato nel 2018, analizza le difficoltà delle macchine nell'elaborazione e comprensione del contesto e dell'ambiente circostante.
• “Limiti etici dell'intelligenza artificiale” di Nicholas Agar, pubblicato nel 2019, esamina i limiti etici dell'intelligenza artificiale, sottolineando il rischio di discriminazione, la mancanza di responsabilità e la mancanza di trasparenza nelle decisioni delle macchine.

Questi sono solo alcuni esempi di studi e ricerche che esplorano i limiti dell'intelligenza artificiale, evidenziando le sfide che gli sviluppatori e gli utilizzatori devono affrontare per garantire una tecnologia AI responsabile e sicura.

CAPITOLO 7

Gli sviluppi futuri dell'intelligenza artificiale sono evidenti e si prevede che avranno un impatto sempre maggiore sulla società. Di seguito sono riportati alcuni dei principali sviluppi futuri dell'AI.

Intelligenza artificiale su larga scala: gli sviluppatori stanno lavorando per migliorare l'efficienza e l'accuratezza delle macchine, in modo da gestire e analizzare enormi quantità di dati. Ciò potrebbe consentire di utilizzare l'AI per compiti come la diagnosi medica, l'analisi dei mercati finanziari e la gestione delle reti energetiche.

Intelligenza artificiale in tempo reale: la capacità di analizzare i dati in tempo reale potrebbe migliorare la precisione delle macchine e consentire loro di prendere decisioni più rapide e accurate. Ciò potrebbe essere utile in settori come l'automazione industriale e il controllo del traffico aereo.

Intelligenza artificiale basata sulle emozioni: gli sviluppatori stanno lavorando per creare macchine in grado di rilevare e rispondere alle emozioni umane, aprendo nuove opportunità per l'interazione tra le persone e le macchine.

Intelligenza artificiale basata sul linguaggio naturale: gli sviluppatori stanno lavorando per migliorare la capacità delle macchine di comprendere e utilizzare il linguaggio naturale. Ciò potrebbe consentire di utilizzare l'AI per compiti come l'assistenza virtuale e l'analisi dei dati del social media.

Intelligenza artificiale umana: alcuni esperti prevedono che, nel lungo periodo, le macchine potrebbero superare le capacità cognitive umane, aprendo la strada a una nuova era di intelligenza artificiale “umana”. Una delle principali preoccupazioni riguarda la possibilità che le macchine dotate di intelligenza artificiale umana possano diventare troppo intelligenti e autonome per essere controllate dagli esseri umani. Questo potrebbe portare a conseguenze imprevedibili e indesiderate, come la perdita di controllo sull'AI o la decisione di non obbedire ai comandi degli umani. Questi rischi hanno portato molti esperti di tecnologia, tra cui il fisico teorico Stephen Hawking e l'imprenditore Elon Musk, a esprimere preoccupazione riguardo alla possibilità di creare un'intelligenza artificiale che potrebbe diventare pericolosa per l'umanità. Un'altra preoccupazione riguarda l'etica dell'utilizzo dell'intelligenza artificiale umana. Se le macchine diventassero più intelligenti degli esseri umani, sarebbe giusto utilizzarle per compiti che richiedono empatia o comprensione del contesto umano? Questo solleva importanti questioni riguardo alla moralità dell'automazione di lavori che richiedono interazione umana, come l'assistenza sanitaria o l'istruzione.

In conclusione, l'intelligenza artificiale continuerà ad evolversi e ad essere sempre più integrata nella vita quotidiana, aprendo nuove opportunità e sfide per l'umanità. Gli sviluppatori e gli utilizzatori devono assicurarsi che la tecnologia AI sia utilizzata in modo responsabile e sicuro, rispettando le norme etiche e di privacy.

Alcuni degli studi rilevanti riguardo al capitolo 7 includono:

• “The Future of Employment: How Susceptible Are Jobs to Computerisation?” di Carl Benedikt Frey e Michael A. Osborne, che esamina il potenziale impatto dell'AI sul mercato del lavoro e prevede che fino al 47% dei posti di lavoro negli Stati Uniti potrebbe essere automatizzato nei prossimi decenni.
• “Artificial Intelligence and Economic Growth” di Philippe Aghion et al., che esamina il potenziale dell'AI per aumentare la produttività e lo sviluppo economico.
• “The Ethics of Artificial Intelligence” di Nick Bostrom e Eliezer Yudkowsky, che esplora le implicazioni etiche dell'AI e le possibili conseguenze di una futura “superintelligenza” artificiale.
• “The Rise of Artificial Intelligence: Future Outlook and Emerging Risks” di Marko Karppinen, che esamina i rischi e le opportunità dell'AI e fornisce raccomandazioni per il futuro sviluppo della tecnologia.
• “The Future of AI in Education: Opportunities and Challenges” di Shabnam Bahar e Chris Dede, che esamina le potenzialità dell'AI nel settore dell'istruzione e le sfide che devono essere affrontate per realizzare pienamente il suo potenziale.

*giornalista professionista, docente di Filosofia, Storia, Scienze Umane e Tecniche della Comunicazione con perfezionamento post-laurea in Tecnologie per l’Insegnamento e Master in Comunicazione digitale