Scienza, tecnologia e invenzioni
Con intelligenza artificiale si indica un insieme di tecniche informatiche che permettono a una macchina di svolgere compiti che, fatti da una persona, richiederebbero intelligenza: riconoscere un volto in una foto, tradurre una frase, giocare a scacchi, scrivere un testo. Non è una mente né un soggetto autonomo: sono programmi progettati, addestrati e usati da persone e aziende. La sua storia è più vecchia di quanto si pensi, e procede a ondate di entusiasmo e delusione.
Può una macchina pensare? Turing e Dartmouth
Nel 1950 Alan Turing pubblicò un articolo che si apriva con una domanda: “Le macchine possono pensare?”. Invece di rispondere direttamente propose un gioco, oggi chiamato test di Turing: se una persona, conversando per iscritto, non riesce a capire se dall’altra parte c’è un uomo o un computer, allora possiamo dire che la macchina si comporta in modo intelligente.
L’espressione “artificial intelligence” nacque pochi anni dopo. Nell’estate del 1956 John McCarthy, Marvin Minsky e altri ricercatori si riunirono al Dartmouth College, nel New Hampshire, convinti di poter fare grandi progressi in pochi mesi. Erano molto ottimisti. Nel 1958 Frank Rosenblatt costruì il perceptron, una macchina ispirata ai neuroni che imparava a riconoscere semplici forme.
Gli “inverni” dell’intelligenza artificiale
Le promesse si rivelarono esagerate. I computer erano lenti e la memoria scarsa; tradurre automaticamente dal russo all’inglese, un obiettivo molto finanziato durante la Guerra fredda, si dimostrò difficilissimo. Negli anni Settanta e poi verso la fine degli Ottanta i finanziamenti calarono: gli studiosi parlano di “inverni dell’IA”. In mezzo ebbero successo i “sistemi esperti”, programmi che applicavano migliaia di regole scritte da specialisti, per esempio per aiutare i medici a scegliere un antibiotico.
Dagli scacchi all’apprendimento automatico
Nel maggio 1997 il computer Deep Blue dell’IBM batté il campione del mondo di scacchi Garry Kasparov in una sfida di sei partite a New York. Fu una notizia mondiale, anche se Deep Blue vinceva soprattutto grazie alla forza bruta: valutava milioni di posizioni al secondo.
La vera svolta arrivò con l’apprendimento automatico (machine learning): invece di scrivere tutte le regole, si fa “imparare” il programma da enormi quantità di esempi. Le reti neurali, già pensate negli anni Cinquanta, tornarono al centro grazie a computer molto più potenti e ai dati raccolti da internet. Nel 2012 una rete neurale chiamata AlexNet vinse con grande distacco una gara internazionale di riconoscimento di immagini. Nel marzo 2016 il programma AlphaGo, sviluppato da DeepMind, sconfisse a Seul il campione sudcoreano Lee Sedol nel gioco del go, considerato molto più difficile degli scacchi per una macchina.
Molti la usano ogni giorno senza accorgersene. Il filtro che sposta la pubblicità nella cartella dello spam, il navigatore che calcola il percorso evitando il traffico, la piattaforma che suggerisce il prossimo video, il telefono che si sblocca riconoscendo il volto: dietro ci sono tecniche di apprendimento automatico. In medicina vengono sperimentati sistemi che aiutano a leggere radiografie e mammografie, sempre sotto il controllo di un medico. Non si tratta di robot dei film di fantascienza, ma di programmi specializzati, bravissimi in un compito preciso e del tutto incapaci fuori da quello. Un programma che batte chiunque a go non sa allacciarsi una scarpa, né capire una barzelletta.
L’IA generativa e le regole
Nel novembre 2022 l’azienda OpenAI rese pubblico ChatGPT, un programma capace di rispondere in linguaggio naturale. Secondo le stime riportate dalla stampa, raggiunse cento milioni di utenti in circa due mesi. Questi sistemi, detti generativi, producono testi, immagini e suoni a partire da modelli addestrati su grandi quantità di dati.
Con la diffusione sono cresciute anche le discussioni: errori presentati come fatti, diritti d’autore sui dati usati per l’addestramento, consumi di energia, effetti sul lavoro e sulla scuola. L’Unione europea ha approvato nel 2024 un regolamento, l’AI Act, che classifica gli usi dell’intelligenza artificiale in base al rischio. È un tema aperto, sul quale esperti, governi e aziende hanno posizioni diverse.
Uno sguardo storico
Chi studia storia riconosce uno schema già visto. Anche la stampa nel Quattrocento e l’elettricità nell’Ottocento suscitarono speranze enormi e paure altrettanto grandi, e i loro effetti si capirono davvero solo dopo decenni. Per l’intelligenza artificiale siamo ancora dentro la storia: per questo conviene distinguere ciò che queste tecniche fanno oggi da ciò che si promette o si teme che faranno domani.
Domande frequenti
Chi ha inventato l’intelligenza artificiale? Non c’è un unico inventore. Turing ne pose le basi nel 1950; il nome fu proposto da John McCarthy per il convegno di Dartmouth del 1956.
Che cos’è il test di Turing? Una prova in cui una persona conversa per iscritto senza sapere se parla con un essere umano o con una macchina.
Fonti per approfondire
Voce Intelligenza artificiale nell’Enciclopedia dei ragazzi Treccani.