Intelligenza Artificiale: Comprendere la Realtà Oltre il Sensazionalismo

Oggi, l'intelligenza artificiale (IA) è al centro dell'attenzione. Dalla traduzione linguistica alla guida autonoma, si prospetta come una tecnologia potenzialmente rivoluzionaria. Ma quali saranno i settori in cui avrà un impatto a lungo termine? Questo articolo analizza cosa sia realmente l'IA, le diverse forme in cui si presenta e le sue applicazioni nel mondo reale, mettendo a confronto i suoi benefici e i suoi limiti.

Cos'è l'AI?

Forbes stima che il mercato dell’AI raggiungerà i 407 miliardi di dollari entro il 2027. Nonostante la crescente importanza di questo settore e il suo impatto sociale e culturale, un sondaggio Ipsos rivela che quasi una persona su due non è consapevole di quali prodotti e servizi facciano uso dell’AI, e oltre un terzo degli intervistati ritiene di non avere una conoscenza adeguata di cosa sia l’intelligenza artificiale.

Può quindi essere utile rivedere le basi di questo fenomeno, prima di osservarne le applicazioni.

L'intelligenza artificiale è un termine ampio che si riferisce a macchine e sistemi progettati per eseguire compiti che richiedono, tipicamente, un certo grado di flessibilità nell'applicare procedure in modo metodico. Finora, tale autonomia era prerogativa esclusiva dell'uomo, ma l’IA promette di assumere un numero crescente di mansioni, anche quelle che richiedono una maggiore capacità di gestire l'incertezza.

Probabilmente hai sentito spesso parlare di "machine learning" (ML). È importante distinguere questo concetto da altri termini correlati. Il machine learning è un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale (IA) e si concentra sull’abilitare le macchine ad apprendere e migliorare processi logici e pratici a partire dai dati, senza la necessità di una programmazione costante. In altre parole, l’obiettivo del ML è permettere alle macchine di apprendere e migliorarsi autonomamente. L’intelligenza artificiale, invece, comprende un ambito più ampio di tecnologie e finalità, che includono il riconoscimento di immagini tramite ragionamento simbolico, l’automazione di compiti manuali attraverso la robotica e l’interazione vocale mediante l’elaborazione del linguaggio naturale (Natural Language Processing, NLP).

Quest’ultimo in particolare, il NLP, è un sottoinsieme molto popolare che si concentra sull'interazione tra computer e linguaggio umano.
Gli LLM (Large Language Models) e gli SML (Small Language Models) fanno entrambi parte del campo dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), ma si distinguono per scala e applicazione. Gli LLM, come GPT, sono addestrati su enormi dataset e progettati per affrontare una vasta gamma di compiti generalisti. Gli SML, invece, sono ottimizzati per compiti specifici e utilizzano dataset più limitati.

Nonostante l’ampia portata dell’intelligenza artificiale, il dibattito pubblico tende spesso a identificare l’intero campo con i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Questa percezione è alimentata dalla visibilità e dalla versatilità di strumenti come ChatGPT, che rendono il potenziale dell’IA più accessibile e comprensibile al grande pubblico.

Tra i vari sottoinsiemi di IA ci sono infatti diverse categorie funzionali. Tra queste, stanno diventando particolarmente popolari:

1. Macchine Reattive: Sistemi di IA che operano esclusivamente basandosi sugli input attuali, senza alcuna memoria o capacità di apprendimento dal passato. Un esempio emblematico è Deep Blue, il sistema che sconfisse Kasparov negli scacchi.
2. IA a Memoria Limitata: Sistemi di intelligenza artificiale che utilizzano dati storici per migliorare le decisioni e le prestazioni nel tempo. Un esempio tipico sono i veicoli autonomi, che analizzano e apprendono da esperienze passate per navigare in modo più sicuro ed efficiente.
3. IA con Teoria della Mente: Ancora in fase teorica, questa forma di intelligenza artificiale punta a comprendere emozioni, intenzioni e dinamiche sociali per interagire in modo più empatico e umano.‍
4. IA Autocosciente: Una forma ipotetica di intelligenza artificiale dotata di consapevolezza di sé e di autocoscienza, simili a quelle degli esseri umani.

Usi dell'IA

L'IA ha indubbiamente rivoluzionato la produttività in vari settori. Di seguito sono riportate alcune delle applicazioni più impattanti, con un focus sui casi d'uso più significativi:

1. Sanità: L'IA sta trasformando la diagnostica, la scoperta di farmaci e la creazione di piani di trattamento personalizzati. Strumenti come AlphaFold di DeepMind hanno notevolmente migliorato la previsione delle strutture proteiche, accelerando la ricerca biomedica. Inoltre, applicazioni come Babylon Health utilizzano la sintesi di dati clinici e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per offrire consigli medici preliminari.
2. Manifattura: I sistemi di manutenzione predittiva, alimentati dall'IA, aiutano le aziende a prevedere i guasti delle apparecchiature, riducendo i tempi di inattività e i costi. Inoltre, l'uso di robot collaborativi ("cobot") in ambito produttivo aumenta la flessibilità e la precisione, lavorando in sinergia con gli operatori umani.
3. Servizio Clienti: I chatbot basati su LLM offrono supporto 24/7, semplificando le operazioni aziendali e migliorando l'esperienza dell'utente. Aziende come Zendesk sfruttano l'IA per analizzare le richieste dei clienti e automatizzare le risposte alle domande più frequenti.
4. Istruzione: Piattaforme basate sull'IA, come Duolingo, personalizzano l'esperienza di apprendimento adattandosi alle esigenze degli studenti. Inoltre, strumenti come Gradescope utilizzano l'IA per velocizzare la correzione degli esami, offrendo un feedback più rapido agli studenti.
5. Creazione di Contenuti: L'IA assiste nella generazione di contenuti scritti, visivi e audio. Ad esempio, strumenti come la funzione IA di Canva consentono una rapida progettazione grafica per non professionisti. Nel settore cinematografico, applicazioni come Runway ML semplificano il montaggio video automatizzato.
6. Agricoltura:I sistemi basati sull'IA analizzano dati meteorologici, del suolo e delle colture per ottimizzare la resa agricola. Ad esempio, piattaforme come Climate FieldView supportano gli agricoltori nelle decisioni basate sui dati, migliorando l'efficienza delle operazioni agricole.
7. Commercio al Dettaglio: L'IA alimenta i sistemi di raccomandazione su piattaforme di e-commerce come Amazon e Netflix, migliorando l'esperienza personalizzata per gli utenti. Inoltre, la visione artificiale viene impiegata nei negozi senza casse, come Amazon Go, per automatizzare il processo di acquisto.

Sebbene queste applicazioni evidenzino la versatilità dell’IA, è essenziale adottare un approccio realistico. Una dipendenza eccessiva dall’IA, in particolare dai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), può comportare rischi significativi e un pericoloso distacco dalla realtà. Ad esempio, un LLM potrebbe fornire con apparente sicurezza consigli medici errati se utilizzato senza una supervisione umana adeguata. Inoltre, esiste il rischio di un uso improprio, specialmente in ambiti sensibili come l’elaborazione dei dati personali.

Conclusione

L'intelligenza artificiale è senza dubbio una forza trasformativa, capace di rimodellare le industrie e migliorare la produttività. Tuttavia, è fondamentale moderare le aspettative, riconoscendo i suoi limiti accanto alle sue potenzialità. Comprendendo le sfumature dell'IA - dai suoi diversi tipi alle varie applicazioni - potremo sfruttarne al meglio il potenziale, riducendo al contempo i rischi. Proprio come Excel, l'IA promette progresso, ma il percorso verso la sua piena realizzazione richiede ottimismo misurato e un'implementazione attenta.