L’intelligenza artificiale (AI Artificial Intelligence) è l’abilità di una macchina di mostrare capacità umane quali il ragionamento, l’apprendimento, la pianificazione e la creatività.

Permette ai sistemi di capire il proprio ambiente, mettersi in relazione con quello che percepisce e risolvere problemi, agire verso un obiettivo specifico. Il computer riceve i dati (già preparati o raccolti tramite sensori, come una videocamera), li processa e risponde.

I sistemi di AI sono capaci di adattare il proprio comportamento imparando dall'esperienza, analizzando gli effetti delle azioni precedenti e lavorando in autonomia.

Le prime ricerche effettuate sull'intelligenza artificiale, negli anni '50, si focalizzarono sulla creazione di programmi capaci di imitare il ragionamento umano e le deduzioni logiche. Negli anni '60, il Dipartimento della Difesa degli Stati Uniti si interessò a questo tipo di lavoro e iniziò a programmare i computer per imitare il ragionamento umano di base, aprendo la strada all'automazione e al ragionamento formale che vediamo oggi nei computer, compresi i sistemi di supporto alle decisioni e i sistemi di ricerca intelligenti, progettati per integrare e aumentare le capacità umane. Tale evoluzione è stata possibile anche grazie ai progressi fatti nella potenza dei computer, nella disponibilità di enormi quantità di dati e nello sviluppo di nuovi algoritmi. Il termine AI diventa popolare quando OpenAI lancia nel 2020 la versione beta dell'applicazione ChatGPT, uno strumento di elaborazione del linguaggio naturale, ad oggi la chatbot più sofisticata.

L'AI funziona combinando grandi quantità di dati con un'elaborazione veloce e iterativa e algoritmi intelligenti, consentendo al software di imparare automaticamente dai modelli o dalle caratteristiche dei dati. L'AI è un campo di studio molto ampio che comprende diverse teorie, metodi e tecnologie, ed altrettante tecnologie abilitanti e di supporto:

Il Machine Learning automatizza la costruzione di modelli analitici. Utilizza metodi provenienti da reti neurali, statistiche, ricerca operativa e fisica per trovare informazioni nascoste nei dati senza essere stato esplicitamente programmato su dove guardare o a quali conclusioni giungere.

Le reti neurali sono un tipo di machine learning costituito da unità interconnesse (come i neuroni) che elabora le informazioni rispondendo agli input esterni e trasmettendo le informazioni tra ogni unità. Il processo richiede ai dati più passaggi per trovare le connessioni e ricavare significato dai dati non definiti.

Il Deep Learning utilizza enormi reti neurali con molti livelli di unità di elaborazione. Sfrutta i progressi nella potenza di calcolo e le migliorate tecniche di apprendimento per imparare i modelli complessi presenti nella grandi quantità di dati. Le applicazioni più comuni includono il riconoscimento di immagini e voce.

Il Computer vision si basa sul riconoscimento dei modelli e sul deep learning per riconoscere ciò che c'è in un'immagine o in un video. Quando le macchine sono in grado di elaborare, analizzare e comprendere il contenuto, possono catturare immagini o video in tempo reale e interpretare l'ambiente circostante.

Il Natural language processing (NLP) è la capacità dei computer di analizzare, comprendere e generare il linguaggio umano, compreso il parlato. La fase successiva dell'NLP è l'interazione linguistica naturale, che consente agli esseri umani di comunicare con i computer utilizzando un linguaggio normale e quotidiano per svolgere le loro attività.

Le Graphical processing units sono fondamentali per l'intelligenza artificiale perché forniscono la potenza di calcolo necessaria per l'elaborazione iterativa. L'apprendimento delle reti neurali richiede grandi dati e potenza di calcolo elevata.

Internet of Things genera enormi quantità di dati dai dispositivi connessi, la maggior parte dei quali non analizzati. L'automazione dei modelli con l'AI ci permetterà di utilizzarne di più.

Algoritmi avanzati sono stati sviluppati e combinati in nuovi modi per analizzare più dati più velocemente e a più livelli. Questa elaborazione intelligente è fondamentale per identificare e prevedere eventi rari, comprendere sistemi complessi e ottimizzare gli scenari.

Le API, ovvero le interfacce per la programmazione delle applicazioni, sono pacchetti di codice che consentono di aggiungere funzionalità di IA a prodotti e pacchetti software esistenti Possono aggiungere funzionalità di riconoscimento delle immagini ai sistemi di sicurezza domestica e funzionalità di Q&A che descrivono dati, creano didascalie e titoli o richiamano modelli e informazioni sui dati.

L’AI è nella vita di tutti i giorni, ci sono applicazioni che utilizzano l’AI nello shopping in rete, nelle pubblicità, nelle ricerche online, nelle traduzioni automatiche, nei veicoli, .... Esistono intrastrutture intelligenti nelle città (ad esempio per migliorare la viabilità e ridurre gli ingorghi), nelle nostre case (ad esempio i termostati intelligenti imparano i nostri comportamenti per ottimizzare energia).

L’AI potrà trasformare praticamente tutti gli aspetti della vita quotidiana e dell’economia:

Sanità Alcuni ricercatori stanno studiando come usare l’intelligenza artificiale per analizzare grandi quantità di dati medici e scoprire corrispondenze e modelli per migliorare le diagnosi e la prevenzione.

Trasporti L’AI potrebbe migliorare la sicurezza, la velocità e l’efficienza del traffico ferroviario, anche grazie all’uso della guida autonoma.

Fabbriche L’utilizzo dei robot potrebbe aiutare a riportare le fabbriche in Europa. Inoltre, l’AI può essere usata per pianificare i canali di vendita o le manutenzioni e migliorare l'efficienza.

Filiera agricola e alimentare Minimizzando l’uso di fertilizzanti, pesticidi e irrigazione, aiutando la produttività e riducendo l’impatto ambientale, l’AI può aiutare a produrre cibo più sano. Ad esempio, i robot possono essere usati per rimuovere le erbacce infestanti, riducendo così l’uso di diserbanti.

Amministrazione pubblica e servizi Usando i dati per elaborare modelli, l’AI può fornire un sistema di allerta per i disastri naturali, riconoscendone i primi segni sulla base di esperienze passate. Permetterebbe così di prevenire e preparare la risposta al disastro.

L’AI può fare una grande differenza nella nostra vita, in positivo o in negativo.

Per i cittadini potrebbe significare una migliore assistenza sanitaria, automobili e altri sistemi di trasporto più sicuri e anche prodotti e servizi su misura, più economici e più resistenti. Può anche facilitare l’accesso all’informazione, all’istruzione e alla formazione.

Per le imprese può consentire lo sviluppo di una nuova generazione di prodotti e servizi, anche in settori in cui le aziende europee sono già in una posizione di forza come l’economia circolare, l’agricoltura, la sanità, la moda e il turismo. Può infatti offrire percorsi di vendita più fluidi e ottimizzati, migliorare la manutenzione dei macchinari, aumentare sia la produzione che la qualità, migliorare il servizio al cliente e risparmiare energia.

Applicata ai servizi pubblici può ridurre i costi e offrire nuove opzioni nel trasporto pubblico, nell’istruzione, nella gestione dell’energia e dei rifiuti e migliorare la sostenibilità dei prodotti. Per questo motivo, contribuirebbe a raggiungere gli obiettivi del Green Deal europeo

L'AI può contribuire a rafforzare la democrazia, attraverso verifiche basate sui dati, prevenzione della disinformazione e degli attacchi informatici. Sosterrebbe anche la diversità e l’uguaglianza di opportunità, ad esempio attenuando i pregiudizi in materia di assunzione attraverso l’uso di dati analitici.

L’AI potrà essere usata nella prevenzione dei reati e come ausilio nella giustizia penale, perché premetterebbe di elaborare più velocemente grandi volumi di dati, valutare con più accuratezza i rischi di fuga dei detenuti, prevedere e prevenire crimini e attacchi terroristici. Viene già usata dalle piatteforme online per individuare e rispondere a pratiche illegali o inappropriate in rete.

In campo militare, l’AI potrebbe essere usata per la difesa e le strategie di attacco in caso di crimini informatici o per attaccare obiettivi chiave nella lotta informatica.

L’uso crescente di sistemi di AI comporta anche dei rischi, come ad esempio l'abuso e il sottoutilizzo. Non usare l’AI in tutto il suo potenziale è un rischio: scarsa attuazione di programmi importanti, come il Green deal europeo, perdita del vantaggio competitivo rispetto ad altre regioni del mondo, stagnazione economica e meno opportunità per tutti. Il sottoutilizzo ha diverse cause, a partire dalla diffidenza del pubblico e delle imprese, fino a infrastrutture carenti, mancanza di iniziativa imprenditoriale, investimenti bassi, frammentazione dei mercati digitali. Ma anche l’abuso è un problema, non deve essere usata per problemi per cui non è adatta, ad esempio per spiegare o risolvere complesse questioni sociali.

Una sfida importante è determinare chi sia responsabile per i danni causati da un dispositivo o servizio azionato dall’intelligenza artificiale: in un incidente in cui è coinvolta un’auto a guida autonoma, i danni devono essere ripagati dal proprietario, dal costruttore o dal programmatore? Se il produttore fosse privo di responsabilità potrebbero non esserci incentivi sufficienti a fornire un prodotto sicuro ed efficiente. Il pubblico potrebbe avere meno fiducia nella tecnologia. Ma allo stesso tempo delle norme troppo severe potrebbero soffocare i tentativi di innovazione.

I risultati prodotti dall’AI dipendono da come viene progettata e da quali dati vengono immessi. Questo processo può essere influenzato intenzionalmente o meno. Ad esempio, alcuni aspetti importanti potrebbero non essere programmati nell’algoritmo o potrebbero essere programmati per riflettere e perpetuare delle distorsioni strutturali. Inoltre, l’uso dei dati e dei numeri per rappresentare una realtà complessa fa sembrare l’IA fattuale, precisa e indipendente anche quando non lo è (il cosiddetto “math-washing”). Tale aspetto si traduce in una minaccia ai diritti fondamentali ed alla democrazia.

L’AI può anche minacciare la protezione dei dati e il diritto alla vita privata. Può essere usata, ad esempio, in dispositivi per il riconoscimento facciale o per la profilazione online. Inoltre, è capace di mettere insieme le informazioni che acquisisce su una persona senza che questa ne sia a conoscenza.

Può anche essere usata per creare immagini, video e audio falsi ma estremamente realistici, noti come deepfake, che possono essere usati per truffare, rovinare la reputazione e mettere in dubbio la fiducia nei processi decisionali. Tutto questo rischia di condurre alla polarizzazione del dibattito pubblico ed alla manipolazione delle elezioni.

L’uso dell’AI potrebbe portare alla scomparsa di molti posti di lavoro. Anche se ne verranno creati altri e migliori, è cruciale che ci sia l’adeguata formazione affinché i disoccupati possano accedervi e affinché ci sia una forza lavoro qualificata a lungo termine.

L’accumulo di informazioni potrebbe anche portare a una distorsione della concorrenza, in quanto le parti con maggiori informazioni potrebbero ottenere un vantaggio e cercare di eliminare i concorrenti.

In sintesi, l'obiettivo dell'AI è quello di fornire un software che possa ragionare sugli input e spiegare sugli output, fornirà interazioni simili a quelle umane con il software e offrirà un supporto decisionale per compiti specifici. Non sostituisce gli esseri umani e non è previsto che lo faccia in futuro.

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