Intelligenza artificiale cos’è, come nasce e quali sono le tipologie
Iniziamo con questo primo appuntamento una serie di articoli che hanno l’obbiettivo di forniti gli strumenti giusti per potere affrontare il tema dell’AI marketing, ovvero dell’intelligenza artificiale applicata alle tue strategie di marketing B2B.
Prima però di affrontare in dettaglio come e perché dovresti, almeno, iniziare a porti la domanda se integrare o meno l’Ai marketing nel tuo processo lavorativo sviluppiamo tre punti fondamentali:
- che cos’è l’intelligenza artificiale,
- da dove viene, ovvero qual è il suo percorso nella nostra storia,
- quali e quante tipologie di “intelligenza artificiale” ci sono
Ritengo sia necessario partire da qui per non ridurre l’intelligenza artificiale a “ChatGpt che scrive gli articoli”.
AI, cos’è l’intelligenza artificiale
L’intelligenza artificiale (IA) è un campo dell’informatica che si occupa dello sviluppo di sistemi e macchine in grado di simulare i processi dell’intelligenza umana. L’obiettivo dell’IA è creare sistemi che possano apprendere, ragionare, risolvere problemi e adattarsi in modo simile a come lo farebbe una mente umana.
In altre parole questa branca dell’informatica si occupa di sviluppare algoritmi e modelli matematici che consentono alle macchine di analizzare dati, trarre conclusioni e prendere azioni in base a ciò che hanno imparato.
Per far questo l’AI emula alcune capacità prettamente umane come il ragionamento logico, l’apprendimento, la comprensione del linguaggio naturale, la percezione visiva, la risoluzione dei problemi, la pianificazione e la presa di decisioni.
Breve storia dell’intelligenza artificiale
Sebbene possa sembrare che l’intelligenza artificiale sia cosa dei giorni nostri, la sua evoluzione inizia già qualche decennio fa. Ecco in sintesi le tappe più significative della storia dell’intelligenza artificiale
I primi passi metà del XX secolo
Le prime idee relative all’IA risalgono a molto tempo prima dell’avvento del computer moderno. Matematici e filosofi come Alan Turing iniziarono a discutere delle capacità delle macchine di pensare e risolvere problemi simili a quelli umani.
Nel 1950, Turing propose il “test di Turing” come un modo per valutare se una macchina può dimostrare comportamenti intelligenti indistinguibili da quelli umani.
Nel 1956 il matematico statunitense John McCarthy utilizza per primo Il termine Artificial Intelligence.
L’era degli algoritmi e delle regole (anni ’50 e ’60)
Negli anni ’50 e ’60, i ricercatori si concentrarono sulla creazione di programmi basati su algoritmi e regole per risolvere problemi specifici. Ad esempio, il programma Logic Theorist sviluppato da Allen Newell e Herbert A. Simon poteva dimostrare teoremi matematici utilizzando regole logiche.
Il programma Logic Theorist è riconosciuto come il primo programma di intelligenza artificiale della storia.
Durante questo periodo, gli studiosi tentarono di creare intelligenza artificiale utilizzando rappresentazioni simboliche e regole di inferenza. Uno dei progetti più noti fu “DENDRAL”, che utilizzava regole per identificare strutture chimiche complesse.
L’inverno dell’AI ‘70
Gli anni ‘70 sono considerati il periodo più buio nella storia dell’intelligenza artificiale. Di fatto è conosciuto come Ai winter, l’inverno dell’AI. Le molte aspettative degli inizi furono disilluse dalle difficoltà tecniche che portò a una riduzione drastica dei finanziamenti dei progetti di ricerca sull’intelligenza artificiale.
Rinascita dell’AI primi anni ‘80
Nei primi anni ’80 l’arrivo dei sistemi esperti rivitalizzò la ricerca sull’intelligenza artificiale. Un sistema esperto è un programma che risponde a domande o risolve problemi su uno specifico dominio di conoscenza, utilizzando regole logiche derivate dalla conoscenza di esperti.
I sistemi esperti erano limitati a un piccolo dominio di conoscenza specifica (evitando così il problema della conoscenza del senso comune) e il loro design semplice ha reso relativamente facile la creazione e la modifica dei programmi una volta che erano stati implementati. In pratica sono stati in grado di dare delle risposte che a quel punto l’intelligenza artificiale non era ancor riuscita a fare. Ma dopo un periodo di entusiasmo la storia dell’intelligenza artificiale conosce un secondo “inverno” verso la fine del decennio.
Seconda rinascita dell’IA e apprendimento profondo anni 2000
L’ascesa dei big data, il miglioramento della potenza di calcolo e l’innovazione nell’apprendimento profondo (deep learning) hanno catalizzato la rinascita dell’IA. L’apprendimento profondo utilizza reti neurali artificiali con molti strati (deep neural networks) per analizzare dati complessi come immagini, testo e suoni. Questa tecnica ha portato a progressi significativi in ambiti come il riconoscimento vocale, la visione artificiale e il trattamento del linguaggio naturale.
IA generale (forte) e sfide attuali
Negli anni più recenti, l’attenzione si è spostata verso l’obiettivo dell’IA generale, cioè creare un’intelligenza artificiale che possa svolgere una vasta gamma di attività cognitive in modo simile a un essere umano. Tuttavia, ci sono ancora molte sfide da affrontare, come la comprensione del contesto, il senso comune (Ai commonsense knowledge), l’etica e la responsabilità dell’IA.
Tipologie di intelligenza artificiale
Per poter elaborare una classificazione dell’intelligenza artificiale occorre per prima cosa parlare dei due filoni di ricerca principali: Intelligenza Artificiale Debole e Intelligenza Artificiale Forte (o generale).
AI debole (o ristretta)
Questo tipo di IA è progettata per svolgere specifiche attività o compiti ben definiti. Non possiede una vera comprensione o consapevolezza, ma è ottimizzata per eseguire operazioni ripetitive e ristrette. Un esempio comune di AI debole è un sistema di riconoscimento vocale o un algoritmo di gioco degli scacchi.
AI forte (o generale)
Questo tipo di intelligenza artificiale è in grado di comprendere, apprendere e svolgere una vasta gamma di compiti in modo simile all’intelligenza umana. Possiede la capacità di ragionare, apprendere dall’esperienza, adattarsi a nuove situazioni e risolvere problemi complessi. Al momento, l’IA forte non esiste ancora in modo pienamente sviluppato.
Da questa prima classificazione discende quella successiva :
Apprendimento automatico (Machine Learning, ML)
Questa è una sottocategoria dell’IA che si basa sull’idea di far imparare alle macchine dai dati, anziché programmarle in modo esplicito. Include diverse tecniche:
- apprendimento supervisionato: dove un algoritmo impara da esempi di input e output;
- apprendimento non supervisionato: dove l’algoritmo impara mappando i risultati di determinate azioni e compiti che saranno chiamati a svolgere i software,
- l’apprendimento per rinforzo: dove l’algoritmo impara attraverso feedback positivi o negativi in un ambiente di simulazione.
Reti neurali artificiali (Deep learning)
Le reti neurali sono modelli matematici ispirati al funzionamento del cervello umano. Queste reti sono utilizzate in molte applicazioni di apprendimento automatico, come il riconoscimento delle immagini e del linguaggio naturale. Le reti neurali profonde (Deep Learning) sono una forma avanzata che necessita di reti neurali artificiali progettate ad hoc e di una capacità computazionale molto potente, capace di “reggere” differenti strati di calcolo e analisi (analogamente a quanto accade con le connessioni neurali del cervello umano).
Elaborazione del linguaggio naturale (Natural Language Processing, NLP)
L’NLP riguarda l’interazione tra computer e linguaggio umano. Le applicazioni includono la traduzione automatica, l’elaborazione del testo, i chatbot e l’analisi del sentiment. L’NLP sfrutta algoritmi di apprendimento automatico per comprendere e generare testo in modo coerente.
Visione artificiale
Questo campo si concentra sulla capacità delle macchine di interpretare e comprendere le immagini e i video. Le applicazioni includono il riconoscimento facciale, il rilevamento di oggetti, la classificazione delle immagini e la guida autonoma.
Robotica intelligente
L’IA è utilizzata per sviluppare robot che possono compiere azioni complesse e adattarsi a vari ambienti. Questo campo è cruciale per la realizzazione di robot autonomi e sistemi di automazione industriale.
Sistemi esperti
Sono programmi informatici che utilizzano regole e logica per risolvere problemi specifici in un specifico dominio. Possono essere utilizzati per prendere decisioni diagnostiche o offrire consulenza in ambiti come la medicina o l’ingegneria.
Questo è solo il primo dei 5 articoli che dedichiamo all’utilizzo dell’intelligenza artificiale nel marketing B2B. Iscriviti alla newsletter per rimanere aggiornato sull’uscita dei prossimi articoli.
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