IA: come funziona e quali sono le sue potenzialità e i rischi

L'IA fa i compiti di matematica al posto tuo. Può rispondere alle varie domande dei colloqui di lavoro. Può persino sostituire il tuo terapeuta.

La tecnologia si sta evolvendo a una velocità senza precedenti, con diverse piattaforme digitali che competono tra loro presentando sistemi operativi nuovi e sempre più avanzati. Tra questi c'è l'intelligenza artificiale, il cui acronimo è "IA", in grado di fare tutto (o quasi) ciò che sa fare l'essere umano.

Attualmente, l'intelligenza artificiale sta svolgendo un ruolo sempre più importante all'interno delle infrastrutture pubbliche e private. Questa tecnologia conferisce alle macchine capacità simili a quelle umane, come il ragionamento, la risoluzione dei problemi e l'apprendimento. Pertanto, le macchine possono svolgere i compiti più disparati, tra cui la gestione amministrativa aziendale e il servizio clienti, inoltre, si sta affermando sempre di più in settori come la sanità e la finanza.

Che cos'è l'intelligenza artificiale?
L'intelligenza artificiale è un ramo dell'informatica che si occupa di creare sistemi in grado di svolgere mansioni che normalmente richiedono l'intelligenza umana. Ciò include compiti come il ragionamento, l'apprendimento, il riconoscimento di schemi e progetti, nonché il processo decisionale e la comprensione del linguaggio. In altre parole, l'IA è in grado di replicare le funzioni cognitive dell'uomo al fine di risolvere problemi e imparare dalle esperienze maturate.

Come funziona l'IA?
L'intelligenza artificiale svolge le sue funzioni attraverso algoritmi e modelli matematici, ispirandosi in modo particolare al funzionamento del cervello umano, i più importanti di questi includono:

1. Apprendimento supervisionato: La tecnologia di apprendimento supervisionato (Supervised Learning - SL), è in grado di elaborare grandi quantità di dati e di consentire a "macchine intelligenti" di apprendere nuovi comportamenti per raggiungere risultati. Questo modello di intelligenza artificiale consente alle organizzazioni di risolvere diversi problemi specifici in tempo reale. Ad esempio, classificare i file, comprendere e rilevare i fattori che possono portare a frodi, quantificare il numero di persone in un'immagine, creare raccomandazioni sulle piattaforme di contenuti o filtrare lo spam.
2. Apprendimento non supervisionato: La tecnologia di apprendimento non supervisionato (Unsupervised learning - UL), è un tipo di apprendimento automatico in cui un algoritmo apprende modelli e relazioni nei dati non etichettati senza ricevere una risposta predefinita. A differenza dell'apprendimento supervisionato, all'algoritmo non vengono forniti esempi di output corretti per guidare il suo apprendimento, ma si concentra per lo più sull'esplorazione dei dati per scoprire strutture, modelli e relazioni nascosti.
3. Apprendimento per rinforzo: La tecnologia di apprendimento per rinforzo (Reinforcement Learning - RL), è un tipo di apprendimento automatico in cui l'IA impara a prendere decisioni in un determinato ambiente privo di dati con risposte corrette, ricevendo feedback sotto forma di ricompense o penalità per il suo operato, che lo aiutano a capire quali azioni saranno migliori in futuro.
4. Reti neurali profonde: Le reti neurali profonde (Deep Learning - DL), sono un complesso di reti di apprendimento automatico ispirate alla struttura e al funzionamento del cervello umano. L'IA utilizza più livelli di neuroni artificiali per elaborare dati e apprendere modelli complessi. Queste reti sono in grado di estrarre caratteristiche sempre più astratte dai dati man mano che questi avanzano attraverso i livelli, consentendo loro di svolgere attività complesse come il riconoscimento delle immagini, la traduzione automatica e l'elaborazione del linguaggio.

Insomma, l'intelligenza artificiale è in grado di migliorare le proprie prestazioni accedendo a una maggiore quantità di dati. Una volta che l'IA abbia acquisito sufficiente esperienza può essere impiegata per compiti specifici finora appannaggio solo dell'uomo, come guidare un'auto, individuare erbacce in un campo, rilevare malattie, ispezionare macchinari per identificare errori e tanto altro. In poche parole, ci troviamo in un'era di opportunità senza precedenti e, grazie all'IA, possiamo raggiungere scoperte che potevamo solo sognare.

Concludendo, l'intelligenza artificiale ha un enorme potenziale per migliorare la nostra esistenza, dall'ottimizzazione dell'efficienza economica all'offerta di nuove soluzioni in medicina e istruzione. Tuttavia, come ogni tecnologia possente, l'IA può presentare dei rischi soprattutto per quanto riguardano i principi morali e la collettività, per cui deve essere gestita con molta cautela.