Algoritmo, cos'è?

di Francesco Pungitore*

Gli algoritmi rappresentano il nucleo fondante di ogni tecnologia contemporanea e costituiscono il fulcro delle moderne infrastrutture informatiche. Con l'avvento dell'Intelligenza Artificiale, il concetto di algoritmo ha conosciuto un'espansione che ne ha ridefinito il significato e le applicazioni, segnando un cambiamento paradigmatico nella scienza computazionale. Gli algoritmi tradizionali si caratterizzano per seguire sequenze rigide e immutabili, mentre gli algoritmi di IA, con la loro capacità di apprendimento e adattamento, incarnano una visione dinamica e adattiva dell'informatica. 

Definizione di algoritmo

Un algoritmo può essere definito come una sequenza finita di istruzioni ben definite, progettata per risolvere un problema specifico o eseguire un compito in modo sistematico. Gli algoritmi rappresentano procedure di calcolo che, partendo da dati di input, applicano una serie di passaggi determinati per generare un output. Questa nozione, apparentemente semplice, è alla base di ogni sviluppo computazionale e si estende ben oltre la programmazione, trovando applicazione nelle scienze ingegneristiche, nella biologia computazionale, e persino nella psicologia cognitiva.

Gli algoritmi tradizionali sono essenzialmente deterministici: date le stesse condizioni iniziali, il risultato sarà sempre identico. Tali algoritmi rispondono a specifiche esigenze computazionali, come l'ordinamento di dati o il calcolo di soluzioni ottimali in contesti definiti, ma mancano della flessibilità necessaria per affrontare situazioni dinamiche o ambigue, come quelle che caratterizzano l'apprendimento umano. È proprio in questo contesto che emerge l'importanza degli algoritmi di IA, in grado di affrontare e modellare la complessità della realtà con un approccio più simile ai processi cognitivi umani.

Origini del termine “algoritmo”

Il termine “algoritmo” ha origine dal nome del matematico persiano Muhammad ibn Musa al-Khwarizmi, vissuto nel IX secolo. Al-Khwarizmi è noto per i suoi contributi fondamentali all'algebra e all'aritmetica, le cui opere tradotte in latino influenzarono profondamente il pensiero matematico medievale europeo. La formalizzazione delle sue procedure di calcolo portò alla nascita del termine “algoritmo”, che venne utilizzato per descrivere processi metodici e sistematici.

Sin dai tempi antichi, l'idea di un insieme strutturato di istruzioni era implicita nelle pratiche matematiche. Le procedure matematiche dell'antico Egitto e le tecniche di calcolo dei Babilonesi sono esempi rudimentali di algoritmi. Tuttavia, fu solo con al-Khwarizmi che il concetto divenne sistematico e si diffuse, gettando le basi per la matematica algoritmica moderna. Nel corso dei secoli, l'idea di algoritmi si è evoluta fino a diventare un elemento essenziale dell'informatica teorica e applicata, rappresentando il fondamento della computazione automatica.

Algoritmi tradizionali

Gli algoritmi tradizionali sono caratterizzati da una rigidità intrinseca. Una volta definiti e implementati, la loro esecuzione è invariabile e non è influenzata dai dati che trattano in maniera dinamica. Ad esempio, un algoritmo di ordinamento, come l'algoritmo di ordinamento rapido (quicksort), applicherà la stessa logica per riordinare qualsiasi insieme di dati, mentre un algoritmo per il calcolo del massimo comune divisore seguirà sempre le stesse regole matematiche indipendentemente dagli input specifici. Questa prevedibilità è sia la forza che la debolezza degli algoritmi tradizionali: garantisce affidabilità e ripetibilità, ma limita la capacità dell'algoritmo di adattarsi a condizioni variabili o di gestire situazioni incerte.

Le applicazioni degli algoritmi tradizionali sono numerose e trasversali. Nel campo della crittografia, per esempio, gli algoritmi tradizionali sono utilizzati per cifrare e decifrare informazioni, garantendo la sicurezza dei dati. Nel settore finanziario, essi sono impiegati per elaborare transazioni, calcolare interessi e gestire strumenti complessi come derivati e mutui. Questi algoritmi forniscono soluzioni ottimali per problemi specifici, ma non possono gestire la variabilità del contesto o apprendere da nuove informazioni. La loro rilevanza resta comunque elevata, specialmente in ambiti che richiedono precisione e consistenza.

Algoritmi di Intelligenza Artificiale

Con l'avvento dell'Intelligenza Artificiale, il concetto di algoritmo è stato ampliato per includere la capacità di apprendimento e adattamento. Gli algoritmi di IA, infatti, non si limitano a eseguire una serie di istruzioni prestabilite, ma si evolvono grazie all'esperienza. Questa capacità di apprendere è resa possibile dalle tecniche di apprendimento automatico (machine learning), che consentono all'algoritmo di riconoscere pattern nei dati, costruire modelli predittivi e migliorare le proprie prestazioni nel tempo.

Gli algoritmi di apprendimento automatico possono essere classificati in tre principali categorie: apprendimento supervisionato, apprendimento non supervisionato e apprendimento per rinforzo. Nell'apprendimento supervisionato, l'algoritmo viene addestrato utilizzando dataset etichettati, ovvero insiemi di dati in cui ogni input è associato a un output corretto. L'algoritmo impara a generare previsioni sulla base di questi esempi e a correggere i propri errori attraverso la retroazione. Nell'apprendimento non supervisionato, l'algoritmo esplora dati non etichettati per identificare pattern nascosti e raggruppamenti significativi. L'apprendimento per rinforzo, invece, prevede l'interazione con un ambiente, in cui l'algoritmo riceve ricompense o penalità in base alle azioni compiute, migliorando il proprio comportamento in modo iterativo.

Differenze principali tra algoritmi tradizionali e algoritmi di IA

La differenza fondamentale tra algoritmi tradizionali e algoritmi di IA risiede nella capacità di adattamento e apprendimento. Gli algoritmi tradizionali sono deterministici e seguono procedure predefinite, mentre gli algoritmi di IA sono progettati per evolversi e adattarsi in base ai dati. Un esempio classico di questa differenza può essere osservato nel campo del riconoscimento delle immagini: mentre un algoritmo tradizionale potrebbe applicare semplici filtri per elaborare un'immagine, un algoritmo di IA, come una rete neurale convoluzionale, può apprendere autonomamente a identificare caratteristiche visive rilevanti attraverso l'esposizione ripetuta a migliaia di esempi. Questo processo di apprendimento rende l'algoritmo di IA estremamente flessibile e capace di affrontare situazioni non previste in fase di progettazione.

Nel campo dell'elaborazione del linguaggio naturale, la differenza è altrettanto marcata. Gli algoritmi tradizionali operano basandosi su regole grammaticali prestabilite, mentre un algoritmo di IA, come i modelli linguistici di grandi dimensioni, può apprendere la semantica e la pragmatica del linguaggio, rispondendo a domande complesse, traducendo testi e persino generando contenuti originali. L'approccio adattivo consente agli algoritmi di IA di gestire un'incredibile varietà di scenari e contesti, rendendoli strumenti estremamente potenti e versatili.

Algoritmi di IA: un passo verso il modello umano

Gli algoritmi di IA rappresentano un tentativo sofisticato di imitare i processi di apprendimento umano. Attraverso il machine learning e il deep learning, essi acquisiscono conoscenza dal contesto e migliorano progressivamente le loro capacità decisionali. Questo approccio differisce radicalmente dagli algoritmi tradizionali, che rimangono statici e privi di meccanismi di miglioramento adattativo. Gli algoritmi di IA, invece, sono capaci di modificare la propria struttura interna in risposta agli errori e alle esperienze accumulate, in un processo che ricorda la plasticità cerebrale umana.

Questa somiglianza con l'apprendimento umano rende gli algoritmi di IA particolarmente interessanti per la ricerca psicologica e neuroscientifica. Le reti neurali artificiali, ispirate all'architettura neurale del cervello umano, sono esempi paradigmatici di questo tentativo di emulazione. Ogni neurone artificiale è collegato ad altri, e la rete apprende modificando il peso delle connessioni, in modo simile a quanto avviene nel cervello attraverso il rafforzamento sinaptico. Questo rende gli algoritmi di IA non solo utili per la risoluzione di problemi pratici, ma anche un modello per studiare e comprendere i processi cognitivi e di apprendimento nell'uomo.

Applicazioni pratiche degli algoritmi di IA

Gli algoritmi di IA sono ormai integrati in numerosi aspetti della vita quotidiana e rappresentano il motore di molte tecnologie avanzate. Nei motori di ricerca, per esempio, gli algoritmi di IA ottimizzano i risultati sulla base delle preferenze e delle ricerche passate degli utenti, migliorando continuamente la qualità delle risposte fornite. Nei sistemi di raccomandazione, come quelli utilizzati dalle piattaforme di streaming, gli algoritmi analizzano i comportamenti degli utenti per suggerire contenuti personalizzati. Questi sistemi adattativi sono progettati per ottimizzare l'esperienza dell'utente e rispondere in maniera dinamica ai cambiamenti nelle preferenze.

Nel settore sanitario, gli algoritmi di IA sono utilizzati per diagnosticare malattie, analizzare immagini mediche e predire l'andamento di alcune condizioni cliniche. Ad esempio, gli algoritmi di deep learning sono in grado di rilevare anomalie nelle scansioni mediche con un'accuratezza spesso superiore a quella umana, supportando i medici nella diagnosi e migliorando l'efficacia dei trattamenti. L'introduzione degli algoritmi di IA nella medicina rappresenta un cambiamento fondamentale, introducendo un livello di precisione e personalizzazione dei trattamenti che prima era inimmaginabile.

Conclusioni

La distinzione tra algoritmi tradizionali e algoritmi di Intelligenza Artificiale rappresenta una delle trasformazioni più rilevanti nella scienza computazionale contemporanea. Gli algoritmi tradizionali, con la loro prevedibilità e precisione, rimangono strumenti essenziali per risolvere problemi strutturati e ben definiti. Tuttavia, gli algoritmi di IA, con la loro capacità di apprendere e adattarsi, si sono dimostrati fondamentali per affrontare problemi complessi e in continua evoluzione. Questa capacità di adattamento li rende strumenti insostituibili in molte applicazioni moderne, dalla medicina all'elaborazione del linguaggio naturale.

Gli algoritmi di IA rappresentano, in definitiva, un punto di incontro tra la logica computazionale e la capacità di adattamento umano. La loro evoluzione ha implicazioni profonde non solo per la tecnologia, ma anche per la nostra comprensione dell'intelligenza e del comportamento.

*giornalista professionista, docente di Filosofia, Storia, Scienze Umane, Psicologia e Tecniche di Comunicazione con Perfezionamento post-laurea in Tecnologie per l’Insegnamento e Master in Comunicazione Digitale. Direttore tecnico dell’Osservatorio Nazionale Minori e Intelligenza Artificiale