Parte 2 Storia AI Cosa è AI e come usarla bene?
Cosa è AI e come usarla bene? - Parte 2:
Un Breve Viaggio nella Storia dell'Intelligenza Artificiale
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| seconda Parte Cosa è AI e come usarla bene |
Ben ritrovati! Nella prima parte del nostro corso, abbiamo esplorato cosa sia l'Intelligenza Artificiale e visto alcuni esempi di come la incontriamo nella nostra vita quotidiana. Ora, per comprendere meglio il suo presente e immaginarne il futuro, intraprendiamo un affascinante viaggio nel tempo, alla scoperta delle tappe fondamentali che hanno plasmato l'AI come la conosciamo oggi.
Le Origini: Sogni di Macchine Pensanti (Antichità - Metà del XX Secolo)
L'idea di macchine capaci di pensare e agire autonomamente non è
una novità del nostro tempo. Già nell'antichità troviamo miti e
leggende di automi e creature artificiali. Pensiamo al mito di Talos
nella mitologia greca o alle prime invenzioni meccaniche descritte da
Erone di Alessandria. e di EOLIPILA (la prima macchina a vapore )
Prima Macchina aVapore
Tuttavia, è con l'avvento della logica formale e della matematica che si iniziano a gettare le basi concettuali per l'AI. Figure come George Boole con la sua algebra booleana (fondamentale per l'informatica moderna) e Alan Turing, con il suo concetto di "macchina di Turing" (un modello teorico di calcolatore universale) e il famoso "test di Turing" (un criterio per valutare se una macchina può esibire un comportamento intelligente indistinguibile da quello umano), sono stati pionieri cruciali.
La Nascita dell'AI come Disciplina (Anni '50 - '70)
Gli anni '50 sono considerati l'alba ufficiale dell'Intelligenza Artificiale come campo di ricerca. Il termine "Intelligenza Artificiale" fu coniato durante una conferenza Dartmouth nel 1956, organizzata da figure chiave come John McCarthy, Marvin Minsky, Claude Shannon e Nathaniel Rochester.
Questo periodo fu caratterizzato da un grande ottimismo e dalla convinzione che macchine veramente intelligenti fossero dietro l'angolo. Furono sviluppati i primi programmi di AI capaci di risolvere problemi logici, giocare a scacchi e comprendere (in modo limitato) il linguaggio naturale. Programmi come Logic Theorist e General Problem Solver incarnavano questa prima ondata di entusiasmo.
Tuttavia, le aspettative iniziali si scontrarono presto con la complessità reale dei problemi legati all'intelligenza umana. Le limitazioni hardware e le difficoltà nel gestire l'incertezza e la conoscenza del mondo reale portarono a un periodo di rallentamento nella ricerca, spesso definito il "primo inverno dell'AI".
La Rinascita e i Sistemi Esperti (Anni '80)
Gli anni '80 videro una nuova ondata di interesse nell'AI, grazie soprattutto allo sviluppo dei sistemi esperti. Questi programmi erano progettati per imitare le capacità decisionali di un esperto umano in specifici domini, come la medicina o la finanza. Sistemi come MYCIN (per la diagnosi di infezioni del sangue) e DENDRAL (per la deduzione della struttura molecolare) ebbero un certo successo e dimostrarono il potenziale pratico dell'AI in settori specializzati.
Tuttavia, anche i sistemi esperti presentavano limiti, in particolare la difficoltà di acquisire e rappresentare la conoscenza in modo completo e flessibile.
L'Era del Machine Learning e del Deep Learning (Fine XX Secolo - Oggi)
La fine del XX secolo e l'inizio del XXI secolo hanno segnato una svolta fondamentale nella storia dell'AI con l'affermazione del Machine Learning (Apprendimento Automatico). Invece di essere esplicitamente programmati, i sistemi di Machine Learning imparano dai dati, identificando pattern e migliorando le proprie prestazioni nel tempo.
Questa evoluzione è stata resa possibile da diversi fattori, tra cui la crescente disponibilità di grandi quantità di dati (i cosiddetti "Big Data"), l'aumento della potenza di calcolo e lo sviluppo di algoritmi più sofisticati.
Negli ultimi anni, abbiamo assistito all'esplosione del Deep Learning, una sottocategoria del Machine Learning che utilizza reti neurali artificiali con molteplici strati (da cui il termine "deep"). Il Deep Learning ha ottenuto risultati straordinari in una vasta gamma di applicazioni, dal riconoscimento di immagini e vocale alla traduzione automatica e alla guida autonoma.
Il Presente e il Futuro dell'AI
Oggi, l'AI è una forza trasformativa che sta plasmando la nostra società in modi profondi. La troviamo integrata in sempre più aspetti della nostra vita, dalle app che usiamo quotidianamente ai sistemi complessi che guidano le industrie.
Il futuro dell'AI è ricco di promesse e sfide. Continui progressi nel Machine Learning, nel Deep Learning e in altre aree dell'AI ci porteranno probabilmente a sistemi ancora più intelligenti e capaci. Allo stesso tempo, è fondamentale affrontare le questioni etiche, sociali ed economiche che l'AI solleva, per garantire che questa potente tecnologia sia utilizzata in modo responsabile e a beneficio di tutta l'umanità.
Nel prossimo articolo, ci addentreremo nel cuore dell'AI, esplorando i suoi "Fondamentali" e cercando di rispondere alla domanda che in email , mi hanno scritto e cioè: "Cos'è esattamente l'Intelligenza Artificiale?". Restate sintonizzati!
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