Nascita e sviluppo dell’Intelligenza Artificiale: dal test di Turing ai giorni nostri

La storia dell'Intelligenza Artificiale

L’Intelligenza Artificiale si è diffusa rapidamente nei più disparati settori industriali, ma la utilizziamo quotidianamente anche nella vita di tutti i giorni. Si tratta di un settore potenzialmente inesplorato in varie aree ed ha ancora straordinari margini di crescita.

Oggi l’Intelligenza Artificiale, nota anche come AI (Artificial Intelligence), trova ampia applicazione nel settore dei trasporti, medico, finanziario, retail, automotive ecc. e ha dato vita ad assistenti virtuali sui dispositivi mobile come Alexa e Siri. Se vuoi sapere quali sono gli strumenti di Intelligenza Artificiale più indicati per la tua azienda, ti basta contattare noi di Humable. Grazie al nostro supporto puoi sfruttare al massimo il potenziale della tua attività, ottimizzando i processi e ottenendo un risparmio notevole in termini di tempo e di denaro.

L’evoluzione dell’AI: le origini AI tempi moderni

Automazione intelligente

L’AI affonda le radici negli anni ’50, un periodo di grande fermento da un punto di vista scientifico. La pietra miliare dell’Intelligenza Artificiale può essere considerata il convegno del 1956 a Darmouth College, nel New Hampshire, in cui si riunirono i principali luminari dell’informatica. L’obiettivo era creare una macchina capace di imitare e simulare perfettamente l’apprendimento ed il comportamento umano. In quel contesto fu coniato per la prima volta il termine “Intelligenza Artificiale”.

Tra i padri fondatori dell’informatica moderna c’è Alan Turing, che già nel 1936 aveva gettato le basi per i concetti di calcolabilità e computabilità. Fu ideatore del cosiddetto test di Turing, secondo il quale un macchina poteva essere considerata intelligente se il suo comportamento fosse identico in tutto e per tutto a quello di una persona, indistinguibile agli occhi di un essere umano.

La prima tappa dell’evoluzione dell’AI fu LISP nel 1958, un linguaggio di programmazione scientifico per risolvere problemi di intelligenza artificiale. A seguire fu sviluppato ELIZA nel 1965, programma capace di simulare l’interazione tra un paziente ed un psicoterapeuta. Nel 1976 vide la luce MYCIN, sistema in grado di diagnosticare malattie ematiche.

Negli anni ’80 l’Intelligenza Artificiale fece il suo approdo nel mondo industriale con R1, sistema capace di configurare ordini per nuovi computer. Da allora fino AI giorni nostri si sono sviluppate tecnologie sempre più moderne ed all’avanguardia, entrate a far parte stabilmente nella nostra quotidianità. Basti pensare a Siri, Alexa, Ok Google e tutti gli altri assistenti virtuali in grado di fornire utili indicazioni nelle scelte di tutti i giorni: dalla musica da ascoltare, agli abiti da indossare fino alle strade più indicate per evitare il traffico ed arrivare prima alla meta.

Intelligenza Artificiale forte e debole: le differenze

Le aspettative sull’Intelligenza Artificiale crebbero sempre di più, ma i tempi evidentemente non erano ancora maturi. A cavallo tra gli anni ’50 e ’60 i macchinari, a differenza di quanto era stato previsto, non erano ancora in grado di compiere ed apprendere alla perfezione comportamenti umani. Ne nacque quindi una frammentazione della stessa Intelligenza artificiale tra forte e debole.

Secondo la teoria dell’Intelligenza Artificiale forte, le macchine sono in grado di sviluppare una coscienza autonoma, capace di replicare perfettamente l’intelligenza umana. Buona parte della comunità scientifica ritiene però che l’intelligenza umana sia troppo complessa per essere imitata alla perfezione.

La teoria dell’Intelligenza Artificiale debole sostiene invece che le macchine siano in grado di risolvere problemi anche piuttosto complicati, senza però avere una coscienza propria paragonabile a quella umana. Ad esempio una macchina di AI debole, pur non avendo le stesse abilità cognitive di un essere umano, può comunque sostenere e magari anche vincere una partita di scacchi tramite elaborati algoritmi.

Le tecnologie a disposizione delle aziende

L’AI ha dato vita ad una serie di tecnologie che le aziende possono utilizzare secondo le loro specifiche esigenze.

Uno dei concetti strettamente collegati all’Intelligenza Artificiale è il cosiddetto Machine Learning, capace di progettare, sviluppare ed addestrare modelli di applicazioni ed altre macchine. Le piattaforme di Machine Learning sono estremamente utili quando bisogna processare una grande mole di dati. Un concetto ancora più approfondito del Machine Learning è il Deep Learning, un algoritmo in grado di riconoscere oggetti all’interno di immagini, convertire il testo parlato in testo scritto o processare il linguaggio e tradurlo nel formato più adeguato.

Altro strumento preziosissimo per i processi aziendali è l’RPA (Robotic Process Automation), che prevede l’uso di software per automatizzare le attività ripetitive per risparmiare tempo e denaro. Le risorse umane possono essere riallocate più velocemente secondo le loro specifiche competenze, a tutto beneficio della produttività dell’azienda.

Un ramo dell’AI che ricopre un ruolo sempre più importante è il Natural Language Processing, capace di analizzare i dati ed estrarre parole chiave, concetti, categorie e tutti i contenuti principali comprendendo alla perfezione il linguaggio naturale. Ne sono un esempio gli assistenti virtuali, i traduttori automatici ed i chatbot, capaci di sostituire in tutto e per tutto un operatore umano e di sostenere senza problemi una conversazione via chat.

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