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Intelligenza artificiale for dummies
Luca Massaron
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Intelligenza artificiale for dummies
Luca Massaron
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Intelligenza artificiale: interessante, e anche un po' inquietante. Ed Ăš giĂ fra noi. L'AI ci protegge dalle frodi, prende gli appuntamenti per le visite mediche, Ăš d'aiuto nel customer service e ci assiste nella scelta dei programmi televisivi e nella pulizia della casa. Volete saperne di piĂč? Che siate dei tecnofili o dei semplici curiosi, sarete stupiti da ciĂČ che imparerete!In questo libro troverete tutte le risposte alle vostre domande e scoprirete cos'Ăš (e cosa non Ăš) l'intelligenza artificiale, oltre a considerazioni sulle questioni etiche implicate nell'impiego dell'AI, al suo utilizzo odierno e ad alcune delle meraviglie che, in un futuro non troppo distante, sarĂ in grado di fare.
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Sujet
Informatica1
Introduzione allâintelligenza artificiale
Capitolo 1
Introduzione allâintelligenza artificiale
IN QUESTO CAPITOLO
» Definizione dellâAI e della sua storia
» Utilizzo dellâAI a fini pratici
» Al di lĂ dellâhype
» Connessione fra AI e tecnologia informatica
Lâintelligenza artificiale, o AI, dalle iniziali delle parole inglesi artificial intelligence, ha avuto, nel corso degli anni, svariate false partenze e interruzioni, in parte perchĂ© non Ăš facile capire di che cosa si tratti esattamente o, addirittura, se sia opportuno arrivare a ottenerla. Gran parte del problema Ăš dovuta al fatto che sembra che film, spettacoli TV e libri abbiano cospirato per dare delle false speranze in merito a ciĂČ che lâAI puĂČ offrirci. Inoltre, la tendenza molto umana ad antropomorfizzare (ossia ad assegnare caratteristiche umane a qualcosa) la tecnologia fa sĂŹ che sembri che con lâAI siano raggiungibili risultati ben al di lĂ delle sue effettive possibilitĂ . Il modo migliore per iniziare la lettura di questo libro, pertanto, consiste nel dare una corretta definizione di intelligenza artificiale, specificando altresĂŹ che cosa non Ăš e in che modo, oggi, Ăš collegata con il mondo dei computer.
Ovviamente, ciĂČ che ci si puĂČ aspettare dallâAI Ăš dato da una combinazione del modo in cui si definisce lâAI, della tecnologia disponibile per implementarla e degli obiettivi che ci si propone; di conseguenza, ognuno vede lâAI in modo diverso. In questo libro cercheremo di mantenere un approccio equilibrato, dando uno sguardo allâAI da piĂč punti di vista possibile, da un lato senza cedere allâhype proposto da chi la sostiene, nĂ©, dallâaltro, cedendo alla negativitĂ fatta propria dai suoi detrattori: in tal modo, potrete avere la visione migliore possibile dellâAI in quanto tecnologia. Di conseguenza, potreste scoprire che le vostre aspettative sono un poâ diverse rispetto a quelle illustrate nel testo, il che Ăš perfettamente lecito; ma Ăš dâaltro canto essenziale tener conto di ciĂČ che la tecnologia Ăš in grado di offrire realmente, piuttosto che aspettarsi qualcosa che non puĂČ fare.
Definizione del termine âintelligenza artificialeâ
Prima di utilizzare un termine in un modo appropriato e significativo, Ăš necessario avere una sua definizione: dopotutto, se non ci si accorda su un suo significato, il termine non ne assume alcuno ed Ăš soltanto una sequenza di lettere. La definizione di una locuzione idiomatica (ossia, un termine il cui significato non risulta chiaro prendendo semplicemente il risultato degli elementi che lo costituiscono) Ăš particolarmente importante quando si tratta di termini tecnici che, in diversi momenti e in vari modi, hanno ricevuto una certa copertura mediatica.
Dire che lâAI Ăš unâintelligenza artificiale non aggiunge nulla al suo significato, il che Ăš il motivo per il quale ci sono, intorno a questo termine, tante discussioni e disaccordi. Vero Ăš che potreste argomentare che ciĂČ che Ăš artificiale Ăš quanto non proviene da una fonte naturale; tuttavia, la parte riguardante lâintelligenza Ăš, come minimo, ambigua. PuĂČ darsi che non concordiate con la definizione di intelligenza artificiale riportata nei paragrafi che seguono, ma in questo libro ci atterremo a tale definizione; ricordatevela, vi renderĂ piĂč facile seguire il testo.
Distinguere lâintelligenza
Ci sono molti modi in cui viene definita lâintelligenza, ma nel complesso potremmo dire che in essa sono coinvolte determinate attivitĂ mentali cosĂŹ costituite:
» Apprendere: saper ottenere ed elaborare nuove informazioni.
» Ragionare: essere in grado di manipolare le informazioni in modi diversi.
» Comprendere: tenere in considerazione il risultato della manipolazione delle informazioni.
» Afferrare la verità : stabilire la validità delle informazioni manipolate.
» Vedere le relazioni: capire in che modo i dati validati interagiscono con gli altri dati.
» Tenere in considerazione i significati: applicare le verità a situazioni particolari in modo coerente con le loro relazioni.
» Separare i fatti dalle convinzioni: stabilire se i dati sono adeguatamente supportati da fonti probabili di cui si possa dimostrare la coerenza e la validità .
Lâelenco potrebbe diventare molto lungo, ma anche essere comunque passibile di interpretazioni da chiunque lo consideri accettabile. Tuttavia, da questo elenco si puĂČ intuire come lâintelligenza segua un processo che puĂČ essere imitato da un sistema informatico come parte di una simulazione, seguendo questo schema:
1. Impostare un obiettivo in base a necessitĂ o desideri.
2. Valutare il valore di qualsiasi informazione attualmente conosciuta a supporto dellâobiettivo.
3. Raccogliere altre informazioni che possano supportare lâobiettivo.
4. Manipolare i dati in modo che raggiungano una forma coerente con le informazioni esistenti.
5. Definire le relazioni e i valori di veritĂ fra informazioni esistenti e informazioni nuove.
6. Stabilire se lâobiettivo Ăš stato raggiunto.
7. Modificare lâobiettivo alla luce dei nuovi dati e dei loro effetti sulla probabilitĂ di successo.
8. Ripetere i passaggi da 2 a 7 fino a che lâobiettivo non Ăš stato raggiunto (Ăš vero) o le possibilitĂ di raggiungerlo non sono esaurite (Ăš falso).
Anche se Ăš possibile creare degli algoritmi e fornire accesso a dati che supportano questo processo allâinterno di un computer, la capacitĂ posseduta da un sistema informatico di raggiungere lâintelligenza, come lâabbiamo descritta, Ăš fortemente limitata. Per esempio, un computer non Ăš in grado di comprendere alcunchĂ© perchĂ©, per manipolare i dati, si basa su processi macchina utilizzando la matematica pura in maniera rigorosamente meccanica. Analogamente, non Ăš facile per un computer separare la veritĂ dalla non-veritĂ (come si vedrĂ nel Capitolo 2). In effetti, nessun computer Ăš in grado di implementare nessuna delle attivitĂ mentali descritte nellâelenco riportato in precedenza.
Anche suddividere lâintelligenza in categorie puĂČ tornare utile per decidere che cosa costituisce veramente lâintelligenza. Gli esseri umani non impiegano un unico tipo di intelligenza; per svolgere delle attivitĂ , fanno uso di diversi tipi di intelligenza. Howard Gardner, dellâuniversitĂ di Harvard, ha definito questi tipi di intelligenza (vedere
http://www.pz.harvard.edu/projects/multiple-intelligences
per maggiori informazioni). Conoscerli puĂČ aiutarvi a metterli in relazione con le attivitĂ che possono essere simulate con un computer per riprodurre lâintelligenza (si veda la Tabella 1.1 per una versione modificata di questi tipi di intelligenza, con descrizioni aggiuntive).Quattro modi per definire lâintelligenza artificiale
Come abbiamo visto nel paragrafo precedente, il primo concetto da capire Ăš che unâAI non ha niente a che fare con lâintelligenza umana. Alcune AI, Ăš vero, sono modellate in modo da simularla, ma, appunto, si tratta di simulazioni. Quando si pensa allâAI, câĂš una sinergia fra ricerca degli obiettivi, elaborazione dei dati necessari a raggiungere tali obiettivi e acquisizione dei dati utilizzati per meglio capire gli obiettivi medesimi.
TABELLA 1.1Comprendere i tipi di intelligenza
LâAI si basa su algoritmi per raggiungere un risultato che potrebbe avere a che fare, oppure no, con le finalitĂ o i metodi impiegati dagli esseri umani per raggiungere tali obiettivi. Tenendo a mente quanto detto, ci sono quattro possibili categorie in cui ricade lâintelligenza artificiale:
» Comportamento simile a quello degli esseri umani: quando un computer si comporta come un essere umano, riesce a passare il test di Turing, nel quale il computer ha successo se non Ú possibile distinguere fra computer ed essere umano (si veda
http://www.turing.org.uk/scrapbook/test
. html per maggiori informazioni). Questa categoria contiene anche tutto ciĂČ che i media vorrebbero far credere che sia lâintelligenza artificiale. La si puĂČ trovare impiegata per tecnologie come lâelaborazione del linguaggio naturale, la rappresentazione della conoscenza, il ragionamento automatico e il machine learning. Per passare il test, devono essere presenti tutte e quattro queste tecnologie o lâAI deve utilizzare delle valide alternative, come fa Mitsuku (https://www.pandorabots.com/mitsuku/), un chatbot che ha vinto per cinque volte il Loebner Prize per lâintelligenza artificiale, utilizzando un sistema esperto al posto del machine learning.Il test di Turing originale non prevedeva alcun contatto fisico, mentre nella piĂč recente nuova versione, detta Turing test totale, si prevede un test di manipolazione degli oggetti e una verifica delle abilitĂ percettive dellâAI: per riuscire, il computer deve sapere anche usare la visione artificiale e la robotica. Fra le tecniche utilizzate oggi va per la maggiore lâidea di mettere alla prova lâAI nel raggiungere un obiettivo, invece di valutarlo nei suoi tentativi di imitare completamente il comportamento umano. Per analogia, considerate come i fratelli Wright non sono riusciti a creare un aeroplano copiando con esattezza il volo degli uccelli; questi hanno semplicemente rappresentato lo spunto iniziale, che ha poi condotto allo sviluppo dellâaerodinamica che ha, alla fine, portato al volo umano. Lâobiettivo Ăš volare; sia gli occelli sia gli uomini riescono a raggiungerlo, sebbene utilizzando approcci diversi.
» CapacitĂ di pensiero simile a quella umana: quando un computer pensa come un essere umano, svolge compiti che richiedono, per avere successo, lâintelligenza (e non semplici operazioni ripetitive) di un essere umano, come guidare unâauto. Per stabilire se un programma sta pensando come un essere umano, bisogna avere un qualche modo per determinare in che modo pensano gli esseri umani, definito dallâapproccio della modellazione cognitiva. Il modello Ăš basato su tre tecniche:
âą Introspezione: rilevare e documentare le tecniche utilizzate per raggiungere un obiettivo osservando i processi mentali di qualcuno.
âą Test psicologico: osservare il comportamento di una persona e aggiungerlo a un database di comportamenti simili riscontrati in altre persone, in presenza di un insieme simile di circostanze, obiettivi, risorse e condizioni ambientali (fra le altre cose).
âą Imaging del cervello: monitorare lâattivitĂ cerebrale direttamente per mezzo di diversi mezzi meccanici, come la tomografia assiale computerizzata (TAC), la tomografia a emissione di positroni (PET), lâimaging a risonanza magnetica (RMI) e la magnetoencefalografia (MEG).
Dopo aver creato un modello, si puĂČ scrivere un programma che lo simuli. Data la quantitĂ di variabilitĂ fra i processi mentali degli esseri umani e la difficoltĂ insita nel cercare di rappresentarli come parte di un programma, i risultati sono, quando va bene, di livello sperimentale. La categoria relativa alla capacitĂ di pensiero simile a quella umana viene spesso impiegata in psicologia e in altri campi, nei quali Ăš essenziale la modellazione dei processi mentali umani per creare simulazioni realistiche.
» Pensiero razionale: studiare come pensano gli esseri umani utilizzando determinati standard consente di stabilire delle linee guida che descrivono i tipici comportamenti umani. Una persona viene considerata razionale quando segue tali comportamenti, entro certi limiti di deviazione. Un computer che pensa in modo razionale si basa su comportamenti registrati e crea in tal modo una guida su come interagire con lâambiente circostante basandosi sui dati che ha a disposizione. Lo scopo di questo approccio Ăš risolvere i problemi logicamente, qualora sia possibile. In molti casi, questo approccio puĂČ consentire la creazione teorica di una tecnica per la soluzione di un problema, che puĂČ quindi essere modificata in modo ...