Che cos'è l'intelligenza artificiale? Un glossario

Che cosa occorre a una macchina per essere in grado di ‘pensare come gli essere umani’

Artificial intelligence, machine learning, deep learning... I termini sono sulla bocca di tutti, hanno un alto potenziale di marketing, sono il discriminante tra la tecnologia di oggi e quella di domani, tra l'essere in e out in numerosi settore di business. Ma che cosa significano in concreto? Sono parole usate a sproposito o in maniera corretta? Proviamo a stilare una sorta di glossario per fare un po' di chiarezza.

Cominciamo con l'intelligenza artificiale, il macro insieme che contiene tutti gli altri. La nozione di AI si è evoluta nel corso del tempo e, per i non addetti ai lavori, è inevitabilmente condizionata della fantascienza: l’HAL di Odissea nello Spazio di Stanley Kubrick, o più recentemente Data in Star Trek: The Next Generation. L’idea hollywoodiana di una macchina senziente, intelligente al punto da rappresentare una minaccia per l'uomo non è interamente fuori luogo, ma è fuori tempo, e non va nel segno della chiarezza. Se dobbiamo dare una definizione iniziale - che si adatti sia a scienza che a fantascienza - potremmo dire che l’intelligenza artificiale è l’idea di costruire macchine che siano in grado di pensare come gli esseri umani.

Attenzione che la parola chiave in questa definizione è 'pensare'. Per le macchine che sostituiscono l'attività degli esseri umani in ambito industriale ed intellettuale eseguendo compiti pur complessissimi ma che non richiedono la simulazione del pensiero, non parliamo di intelligenza artificiale ma di semplice automazione.

Il confine? Per essere in grado di ‘pensare come gli essere umani’ una macchina deve essere in grado di conoscere e interpretare la realtà che ci circonda ed avere la facoltà di evolvere sulla base dell’esperienza. E’ del resto questa una definizione che si adatta anche per descrivere l’intelligenza tout court, non soltanto quella artificiale. Scendendo ancora di più nel particolare chi lavora all’intelligenza artificiale vuole simulare la capacità del pensiero astratto, creativo e deduttivo degli essere umani mettendo in grado un computer - dove ogni processo deve essere ricondotto al codice binario - di apprendere in maniera indipendente.

Questa è una definizione complessiva, ma l’intelligenza artificiale contiene molti ambiti di lavoro distinti. Ai fini di mettere a punto un glossario operativo, escluso l'ambito dell'automazione per quanto avveniristica, dobbiamo quindi tracciare una prima linea di demarcazione tra due grossi sottoinsiemi dell'interlligenza artificiale: machine learning e data mining. Poi cercheremo di chiarire cosa sia un algoritmo e che rapporto abbia con l'intelligenza artificiale. Infine daremo definizioni per alcuni altri termini iper inflazionati del settore, da deep learning a chatbot.

Artificial Intelligence

L’intelligenza Artificiale è lo studio di strumenti in grado di percepire il mondo che li circonda, capaci di pianificare comportamenti, prendere decisioni finalizzate al raggiungimento di un obiettivo. L’intelligenza artificiale ha le sue fondamenta nella matematica, nella logica, nella filosofia, nella scienza probabilistica, nella linguistica, nella neuroscienza e nella teoria decisionale. Molti altri ambiti possono essere ricondotti all’intelligenza artificiale, tra questi computer vision, robotica, machine learning, o natural language processing.

Machine Learning

Machine learning è un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale. Si pone l’obiettivo di analizzare grandi quantità di dati per poi fare previsioni, che diventano sempre più precise con l’analisi di ulteriori campioni di dati. L’obiettivo è quello di insegnare ai computer ad apprendere in maniera autonoma. Gli algoritmi utilizzati nell’ambito del machine learning permettono di identificare pattern in un campione di dati, di costruire modelli per spiegare il mondo e di fare previsioni sulla base dell’esperienza senza avere a disposizione regole e modelli preconfigurati

Data Mining

Per Data mining, un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale, facciamo riferimento ai processi attraverso i quali i computer sono in grado di riconoscere pattern analizzando grandi quantità di dati non strutturati. Il risultato del data mining può essere poi utilizzato come base per decisioni di marketing o d’indirizzo in vari settori, ma queste decisioni non sono prese dalle macchine, sono lasciate agli esseri umani.

Algoritmo

Una formula matematica o una serie di comandi di programmazione che consentono a un computer di risolvere problemi. Gli algoritmi - il termine deriva dal latino medievale algorismus mediato da al-Khuwārizmī, del matematico arabo Muḥammad ibn Mūsa del nono secolo. - sono procedimenti matematici di calcolo e non sono una prerogativa dell'informatica e tantomeno dell'intelligenza artificiale. Nei linguaggi di programmazione per algoritmi intendiamo una serie di istruzioni - di computazione matematica o logica - finalizzati alla risoluzione di un problema. L'intelligenza, artificiale e non, serve per creare un algoritmo mentre applicare un algoritmo e tutt'altro che intelligente. Quindi se usiamo un algoritmo per programmare l'ntelligenza ce la mettiamo noi, se riesciamo invece a fornire alla macchina solo il problema senza suggerire un algoritmo e la macchina risolve il problema, allora ho ottenuto l'intelligenza artificiale

Deep Learning

Quando parliamo di Deep Learning ci riferiamo a un sottoinsieme ultra avanzato del Machine Learning. Si pone l’obiettivo di riconoscere pattern complessi in campioni di dati utilizzando molteplici livelli di correlazioni. Per cercare di rendere l’idea con un paragone, nel deep learning si cerca di imitare la maniera in cui i neuroni sono organizzati nel nostro cervello. Per questo le applicazioni di questo tipo vengono definite ‘reti neurali’.

Bot

Per bot o chatbot intendiamo un software finalizzato alla comunicazione in linguaggio naturale con esseri umani e con il fine di automatizzare particolari compiti o reperire informazioni da banche dati. Un bot può vivere all’interno di un’altra applicazione, ad esempio Facebook Messenger o Whatsapp, può essere utilizzato per gestire un primo livello di operazioni di call center o help desk e integrato in siti e applicazioni, oppure può automatizzare il dialogo via email ed sms per una particolare azienda o per assistenza a un prodotto. Sono chiamati bot anche quei software in grado di gestire in maniera autonoma un profilo su Twitter o Facebook arrivando ad avere una vita propria sui social media. Secondo alcuni i bot non rientrerebbero a pieno titolo nel campo dell’intelligenza artificiale, visto che le loro risposte sono in grande misura preconfezionate e non aperte, ma la comprensione del linguaggio naturale è una delle applicazioni base dell’intelligenza artificiale.