rivista di opinione, ricerca e studi filosofici
rivista di opinione, ricerca e studi filosofici

La storia dell'intelligenza artificiale: dai primi passi ai progressi recenti

Da Turing alla storica vittoria di Deep Blue contro il campione di scacchi Garry Kasparov, fino ad arrivare alla rivoluzione odierna

di Francesco Pungitore*

 

L'intelligenza artificiale (IA) ha compiuto un lungo cammino dalla sua nascita come concetto teorico fino a diventare una forza trainante della società contemporanea. Di fatto, sta rivoluzionando il modo in cui viviamo, lavoriamo e interagiamo con la tecnologia. Dai suoi albori, fino agli sviluppi più recenti che stanno plasmando il nostro futuro, i passi fatti sono stati tanti e vale la pena ricordare alcune tra le tappe più significative.

Gli albori dell'IA: i primi teorici e pionieri

Alan Turing, un matematico britannico, è considerato uno dei padri fondatori dell'IA. Nel 1950, propose il “test di Turing”, un criterio per determinare se una macchina può pensare come un essere umano. La nascita dell'IA come campo di ricerca avvenne nel 1956, quando John McCarthy coniò il termine “intelligenza artificiale” durante una conferenza al Dartmouth College. In questi anni, furono sviluppati i primi linguaggi di programmazione, come LISP, e macchine in grado di apprendere, come il “perceptron” di Frank Rosenblatt.

 

La “primavera” dell'IA: entusiasmo e finanziamenti

Negli anni '60 e '70, la ricerca sull'IA ricevette un notevole sostegno finanziario da parte di governi e università. Questo periodo vide la nascita di programmi come ELIZA di Joseph Weizenbaum, che simulava un terapeuta, e SHRDLU di Terry Winograd, un programma in grado di interagire con un ambiente virtuale di blocchi. L'approccio basato sulla conoscenza divenne popolare, con sistemi esperti come MYCIN, che forniva diagnosi mediche basate su regole e conoscenze predefinite.

 

L'inverno dell'IA: scetticismo e riduzione dei finanziamenti

Tuttavia, gli anni '70 e '80 portarono anche critiche e limitazioni dei metodi basati sulla conoscenza. I sistemi esperti si dimostrarono inflessibili e incapaci di gestire situazioni non previste. Il rapporto Lighthill del 1973, commissionato dal governo britannico, evidenziò queste limitazioni, portando a una riduzione dei finanziamenti per la ricerca sull'IA. In risposta, la comunità scientifica iniziò a esplorare nuovi approcci, come l'apprendimento automatico.

 

La rinascita dell'IA: apprendimento profondo e reti neurali

L'apprendimento profondo, basato su reti neurali, si rivelò particolarmente promettente nel riconoscimento di immagini e suoni. Gli anni '90 e 2000 videro un'esplosione di progressi in questo campo, supportata dall'aumento della potenza di calcolo e dalla disponibilità di Big Data. Eventi storici come la vittoria di Deep Blue, un computer IBM, contro il campione di scacchi Garry Kasparov nel 1997, e AlphaGo di DeepMind contro il campione di Go Lee Sedol nel 2016, dimostrarono il potenziale delle reti neurali e dell'apprendimento profondo.

 

La vittoria di Deep Blue contro Garry Kasparov (1997)

Deep Blue era un supercomputer sviluppato da IBM, progettato specificamente per giocare a scacchi contro avversari umani. L'obiettivo principale di Deep Blue era quello di dimostrare che un computer potesse battere un campione mondiale di scacchi, mettendo in luce i progressi dell'intelligenza artificiale e della potenza di calcolo.

Nel maggio 1997, Deep Blue affrontò il campione mondiale di scacchi Garry Kasparov in un match storico, composto da sei partite. Il match si svolse a New York e fu seguito da milioni di persone in tutto il mondo. Deep Blue vinse il match con un punteggio finale di 3,5 a 2,5 (due vittorie per Deep Blue, una per Kasparov e tre pareggi).

La vittoria di Deep Blue fu un momento cruciale nella storia dell'IA, poiché dimostrò che un computer poteva battere uno dei più grandi giocatori di scacchi di tutti i tempi. Deep Blue utilizzava un approccio combinato di ricerca esaustiva delle mosse possibili e di valutazione delle posizioni scacchistiche tramite algoritmi euristici. Il successo di Deep Blue aprì la strada a ulteriori ricerche e applicazioni dell'IA in diversi campi.

 

AlphaGo di DeepMind contro Lee Sedol (2016)

AlphaGo è un programma di intelligenza artificiale sviluppato da DeepMind, una società di ricerca sull'IA acquisita da Google nel 2014. A differenza di Deep Blue, AlphaGo utilizza l'apprendimento profondo e le reti neurali per imparare a giocare a Go, un antico gioco da tavolo cinese noto per la sua complessità e profondità strategica.

Nel marzo 2016, AlphaGo affrontò Lee Sedol, uno dei più forti giocatori di Go al mondo, in un match di cinque partite a Seul, Corea del Sud. AlphaGo stupì il mondo vincendo il match con un punteggio di 4-1. La vittoria di AlphaGo fu un risultato sorprendente, poiché molti esperti ritenevano che l'IA avrebbe impiegato ancora molti anni per raggiungere un livello tale da competere con i migliori giocatori umani.

Il successo di AlphaGo è dovuto in gran parte all'utilizzo di una combinazione di reti neurali convoluzionali e apprendimento per rinforzo. AlphaGo ha imparato a giocare a Go studiando migliaia di partite giocate da esperti umani e affinando le proprie strategie giocando contro se stesso innumerevoli volte.

Il trionfo di AlphaGo segna un altro passo significativo nella storia dell'intelligenza artificiale, dimostrando che l'apprendimento profondo e le reti neurali possono affrontare problemi complessi e sfidanti. Questo evento ha ulteriormente stimolato la ricerca nell'IA e le sue applicazioni in una vasta gamma di settori.

L'IA oggi: innovazione e integrazione nella vita quotidiana

Oggi, l'intelligenza artificiale è integrata in molte sfere della nostra vita quotidiana, dai motori di ricerca ai programmi di grafica e generazione di contenuti. Gli assistenti virtuali, come Siri, Alexa e Google Assistant, ci aiutano a gestire le nostre attività quotidiane e a ottenere informazioni in tempo reale. I veicoli autonomi stanno rivoluzionando il settore dei trasporti, mentre sistemi di consegna automatizzati, come droni e robot, stanno cambiando il modo in cui riceviamo beni e servizi.

L'IA ha anche un impatto significativo in settori come l'assistenza sanitaria, dove aiuta nella diagnosi e nel monitoraggio delle malattie, e nell'educazione, con l'elaborazione di dati per personalizzare l'apprendimento degli studenti. Nelle industrie creative, l'IA è utilizzata per generare musica, arte e testi, aprendo nuovi orizzonti di espressione.

 

Il futuro dell'IA: sfide etiche e sociali

Nonostante i notevoli progressi, l'intelligenza artificiale solleva anche importanti questioni etiche e sociali. La privacy, la sicurezza dei dati e la discriminazione algoritmica sono preoccupazioni crescenti in un mondo sempre più interconnesso. L'automazione e l'IA potrebbero anche avere un impatto significativo sull'occupazione e sul mercato del lavoro, con alcune previsioni che suggeriscono la potenziale perdita di numerosi posti di lavoro.

Per affrontare queste sfide, è fondamentale incoraggiare un dibattito pubblico aperto e inclusivo e sviluppare politiche di regolamentazione adeguate. La cooperazione tra governi, aziende, istituzioni accademiche e organizzazioni della società civile sarà essenziale per garantire che i benefici dell'IA siano condivisi equamente e che le preoccupazioni etiche e sociali siano adeguatamente affrontate.

 

Conclusioni

La storia dell'intelligenza artificiale è un viaggio affascinante che ci mostra il progresso della nostra comprensione e delle nostre capacità tecnologiche. Mentre continuiamo a spingere i limiti dell'IA, è fondamentale affrontare le sfide etiche e sociali che emergono, garantendo al contempo che i benefici di questa tecnologia rivoluzionaria siano condivisi da tutti.

Inoltre, è ormai essenziale iniziare a discutere dell'intelligenza artificiale nel contesto educativo, integrando l'argomento nei programmi scolastici. Le scuole dovrebbero promuovere un'educazione che tenga conto dell'importanza della consapevolezza d'uso delle tecnologie basate sull'IA. Insegnare ai giovani come interagire in modo responsabile e sicuro con l'intelligenza artificiale e le tecnologie emergenti li preparerà per un futuro in cui l'IA sarà sempre più presente nella vita quotidiana.

Incorporare l'educazione sull'IA nelle scuole significa anche incoraggiare gli studenti a riflettere sulle implicazioni etiche e sociali delle nuove tecnologie. Promuovendo il pensiero critico e la comprensione delle sfide poste dall'intelligenza artificiale, i futuri leader e cittadini saranno meglio equipaggiati per affrontare le questioni complesse che emergono dall'integrazione dell'IA nella società.

Infine, l'inclusione dell'IA nell'educazione contribuirà a colmare il divario tra le competenze digitali e le professioni del futuro. Preparando gli studenti a lavorare con le tecnologie basate sull'intelligenza artificiale, si assicura che le nuove generazioni siano pronte a cogliere le opportunità offerte da queste innovazioni e a contribuire alla loro evoluzione responsabile.

In conclusione, il viaggio dell'intelligenza artificiale è un percorso che coinvolge non solo gli scienziati e i tecnici, ma anche la società nel suo complesso. Integrare l'IA nell'educazione e promuovere la consapevolezza d'uso sono passi fondamentali per garantire un futuro in cui l'intelligenza artificiale possa essere utilizzata in modo responsabile e sostenibile, portando benefici a tutti.

 

*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

Stampa | Mappa del sito
© 2015 - Essere & Pensiero - Testata giornalistica online ai sensi dell'art. 3-bis del d.l. 63/2012 sull'editoria convertito in legge n. 103/2012 - Direttore Responsabile: Francesco Pungitore