Uno spritz con l’A.I.
Capitolo#1: le basi dell’AI e la sua evoluzione storica.
Che cos’è l’intelligenza artificiale?
L’Intelligenza Artificiale (AI) è un ramo di informatica, che permette ai computer di eseguire compiti che normalmente richiederebbero il pensiero umano, come imparare, capire il linguaggio, riconoscere immagini o prendere decisioni.
L’AI impara dai dati, si adatta alle situazioni e aiuta persone e aziende a svolgere attività in modo più efficiente. All’interno dell’AI ci sono vari rami come Machine Learning e Deep Learning che favoriscono lo sviluppo delle macchine a guida autonoma.
Il Background Storico dell’AI.
L’AI è un termine sempre più ricorrente nei social media, nelle conversazioni e in televisione.
Sebbene possa sembrare recente, l’evoluzione dell’AI risale a molti anni fa ed è diventata parte della nostra vita quotidiana.
Vediamo un breve excursus storico di come si è sviluppata l’AI:
🧠 1. Le macchine possono pensare? (1940–1950)
Nel 1950 Alan Turing chiese “Le macchine possono pensare?”. Questa riflessione segnò l’inizio della ricerca e dello sviluppo dell’Intelligenza Artificiale. Il termine AI (Artificial Intelligence) non era ancora stato coniato; fu introdotto per la prima volta nel 1956 da John McCarthy, Marvin Minsky e Claude Shannon durante la Conferenza di Dartmouth. Questo evento è riconosciuto come l’origine dell’AI come disciplina scientifica.
🧠 2. Machine Learning (1958)
Il termine ‘Machine Learning’, ovvero apprendimento automatico, è stato introdotto per la prima volta nel 1959 da Arthur Samuel, ricercatore IBM e pioniere nel campo dell’Intelligenza Artificiale.
Il concetto di Machine Learning fu concretizzato nel 1958, quando lo psicologo Frank Rosenblatt inventò una macchina capace di riconoscere le lettere dell’alfabeto. Il Machine Learning ha l’obiettivo di permettere alle macchine di apprendere e migliorare le proprie prestazioni attraverso l’analisi di grandi quantità di dati, senza la necessità di una programmazione esplicita.
🧠 3. ELIZA - Il primo Chatbot (1960)
Oggi esistono molti sistemi di Intelligenza Artificiale e Chatbot come ChatGPT, Microsoft Copilot e DeepSeek, che sono molto avanzati nel loro sviluppo per rispondere alle esigenze dell’utente.
Questa informazione potrebbe non essere nuova per alcuni, tuttavia è interessante notare che il primo chatbot, chiamato “ELIZA”, fu sviluppato negli anni ’60 presso il MIT. ELIZA era progettato per imitare il comportamento di uno psicologo e simulava conversazioni con un terapeuta, rispondendo alle affermazioni degli utenti con domande. L’ottimismo era elevato, ma le limitazioni in termini di potenza di calcolo e dati portarono al primo inverno dell’IA negli anni ’70.
🧠 4. AI Winter - l'inverno dell'AI (anni '70–'80)
Gli anni ’70 e ’80 sono stati riconosciuti come il periodo del cosiddetto “AI Winter” nell’ambito dell’intelligenza artificiale. Questo termine si riferisce a un periodo caratterizzato da una significativa riduzione dei finanziamenti e dell’interesse per la ricerca sull’AI, causato dalle aspettative non soddisfatte e dalle difficoltà tecniche nel mettere a punto sistemi di intelligenza artificiale avanzati.
🧠 5. Deep Learning e macchine a guida autonoma (anni 2000)
Il Deep Learning rappresenta un segmento avanzato dell’Intelligenza Artificiale applicato nello sviluppo di veicoli autonomi. Tale tecnologia consente al mezzo di percepire e interpretare in tempo reale l’ambiente circostante. Il concetto di Deep Learning viene applicato alle macchine a guida autonoma. Questo concetto risale agli anni ’40, con i primi studi sulle reti neurali ispirate al cervello umano. La vera svolta arriva negli anni 2000 con le reti neurali profonde (Deep Neural Networks) grazie ai GPU e ai big data.
🧠 6. GenAI - Intelligenza Artificiale Generativa (anni 2020)
Oggi l’Intelligenza Artificiale Generativa (GenAI) è ampiamente diffusa. Si tratta di una tecnologia avanzata che consente la creazione di contenuti originali, come testi, immagini, video, audio e altro, attraverso strumenti come ChatGPT e Microsoft Copilot. GenAI si basa su modelli di deep learning capaci di riconoscere schemi nei dati e generare nuove istanze coerenti e realistiche.
Il futuro dell’AI
Nei prossimi anni, l’Intelligenza Artificiale sarà protagonista di un cambiamento radicale.
Il progresso nell’intelligenza artificiale porterà diverse sfide, tra cui la privacy e la sicurezza dei dati, l’efficienza energetica e le infrastrutture, e rischi legati a deepfake, campagne di disinformazione, manipolazione politica e frodi finanziarie, che possono influenzare individui e organizzazioni.
Dal lato positivo, l’intelligenza artificiale diventerà un alleato insostituibile in sanità, apprendimento, scienza e creatività, alimentando nuove opportunità e sollevando questioni etiche sempre più rilevanti per la società globale.
Autore dell’articolo: Prince Barpaga
– IT Cyber Security Specialist