Definizione e funzionamento di base dell'Intelligenza Artificiale

di Francesco Pungitore*

L'intelligenza artificiale (IA) può essere definita come una branca della scienza informatica che si concentra sullo sviluppo di algoritmi e sistemi in grado di replicare o simulare aspetti dell'intelligenza umana. Ciò può includere l'apprendimento (la capacità di acquisire e applicare nuove conoscenze), il ragionamento (l'abilità di risolvere problemi e prendere decisioni), la percezione (la capacità di interpretare input sensoriali), il riconoscimento del linguaggio naturale, e persino la creatività.

Imparare dai dati

Il funzionamento di base dell'IA si basa su due concetti chiave: l'apprendimento automatico (machine learning) e il deep learning. L'apprendimento automatico è una tecnica attraverso la quale un sistema di IA può imparare da un insieme di dati, migliorando le proprie prestazioni attraverso l'esperienza. Gli algoritmi di apprendimento automatico sono addestrati su grandi volumi di dati e utilizzano questa formazione per fare previsioni o decisioni senza essere esplicitamente programmati per farlo.

Il deep learning è un sottocampo dell'apprendimento automatico che utilizza reti neurali artificiali, strutturate in modo da imitare il funzionamento del cervello umano. Queste reti neurali sono composte da vari strati di “neuroni” artificiali che possono elaborare informazioni, consentendo alla rete di apprendere da grandi quantità di dati non strutturati. Questo rende il deep learning particolarmente efficace per compiti come il riconoscimento delle immagini, la traduzione automatica, e il riconoscimento vocale.

Entrambe queste tecniche permettono all'IA di apprendere, adattarsi e migliorare le proprie prestazioni nel tempo. Tuttavia, vale la pena sottolineare che nonostante questi progressi, l'IA attuale è ancora lontana dall'essere in grado di replicare l'intelligenza umana in tutta la sua complessità e flessibilità. La cosiddetta “Intelligenza Artificiale Generale” (AGI), capace di eseguire qualsiasi compito intellettuale che un essere umano può fare, rimane al momento un obiettivo a lungo termine e teorico.

ChatGPT e il modello Transformer

Per fare un esempio concreto di machine learning e deep learning, possiamo considerare il famoso modello linguistico di OpenAI, ChatGPT. ChatGPT è un esempio di una classe di modelli di deep learning chiamati Transformer, che sono particolarmente potenti nel comprendere il linguaggio naturale.

Il processo di formazione di ChatGPT è basato sul machine learning: il modello viene alimentato con una vasta quantità di testi provenienti dal web e impara a prevedere la parola successiva in una frase data una serie di parole precedenti. In altre parole, ChatGPT impara la struttura del linguaggio analizzando milioni di esempi di frasi e utilizzando queste informazioni per generare risposte che suonano naturali e coerenti.

Il processo di apprendimento di ChatGPT, tuttavia, va oltre il semplice machine learning e si avvale del deep learning. Utilizza una struttura di rete neurale profonda (da qui il termine “deep” in deep learning) per gestire e processare le informazioni. Questa rete neurale è composta da diversi strati di neuroni artificiali, ognuno dei quali contribuisce a interpretare e a comprendere le complesse sfumature del linguaggio. Questo permette a ChatGPT di gestire il contesto su lunghe distanze nel testo, e di generare risposte che tengano conto di tutte le informazioni presenti nella conversazione.

In conclusione, ChatGPT è un esempio di come le tecniche di machine learning e deep learning possono essere utilizzate per creare sistemi di intelligenza artificiale avanzati e sofisticati, capaci di affrontare problemi complessi come la comprensione e la generazione del linguaggio naturale.

Psicologia e neuroscienze

La ricerca sul deep learning e sul machine learning, i pilastri dell'intelligenza artificiale moderna, trae molta della sua ispirazione dagli studi di psicologia e neuroscienze. Questi campi offrono infatti intuizioni fondamentali sulla struttura e il funzionamento del cervello umano, che possono essere utilizzate per sviluppare modelli di apprendimento automatico più avanzati ed efficienti.

Ad esempio, la nozione di una rete neurale artificiale, la base del deep learning, è direttamente ispirata alla struttura e al funzionamento del cervello umano. Nel cervello, i neuroni si collegano tra loro per formare una vasta rete di interconnessioni, e la forza di queste connessioni cambia nel tempo a seconda dell'esperienza, un processo noto come plasticità sinaptica. Questa capacità di adattamento e apprendimento è stata modellata nelle reti neurali artificiali, che utilizzano unità di elaborazione interconnesse (analoghe ai neuroni) e aggiustano le forze di queste connessioni (i “pesi”) durante il processo di apprendimento.

Anche concetti fondamentali della psicologia, come il rinforzo e l'apprendimento supervisionato, sono stati integrati nei modelli di machine learning. L'apprendimento per rinforzo, ad esempio, prende spunto dalla psicologia comportamentale e modella il modo in cui gli agenti possono imparare da un ambiente attraverso il principio di prova ed errore, mentre l'apprendimento supervisionato imita il processo di apprendimento guidato in cui un “insegnante” fornisce feedback correttivi.

Inoltre, le tecniche di apprendimento automatico vengono anche utilizzate per migliorare la nostra comprensione del cervello. Ad esempio, l'apprendimento non supervisionato, che permette ai modelli di trovare strutture nascoste nei dati senza ricevere un feedback esplicito, è utilizzato per analizzare grandi set di dati neuroscientifici e scoprire nuovi pattern nelle attività cerebrali.

Quindi, la relazione tra intelligenza artificiale, psicologia e neuroscienze è molto forte e reciproca. L'IA trae ispirazione dal cervello e dalle teorie psicologiche per migliorare i suoi modelli, mentre la psicologia e le neuroscienze utilizzano l'IA come strumento per sondare e comprendere meglio il cervello e la mente umana.

*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