Intelligenza Artificiale: dalle Origini ai Giorni Nostri
Abbiamo scritto molto sulla Intelligenza Artificiale, dopo aver ascoltato alcuni esperti come il Professor Baronti. Abbiamo dato la definizione di Intelligenza Artificiale e le sue mille sfaccettature e applicazioni, lo abbiamo fatto in questo articolo: “Intelligenza Artificiale: definizione, applicazione pratica e altre notizie”
Oggi cerchiamo di dare una brevissimo panoramica sulla storia dell’intelligenza artificiale, che è segnata da periodi di grande entusiasmo e profonde delusioni, noti come “primavera” e “inverno” dell’IA.
Alan Turing, nel 1943, mentre lavorava sui sistemi di crittografia e poneva le basi del pensiero computazionale moderno, si interrogava già sulla possibilità di un pensiero meccanico. Questi interrogativi portarono alla creazione dell’Imitation Game, un metodo proposto per valutare l’intelligenza di una macchina e predire gli attacchi dei Nazisti durante la seconda guerra mondiale, oltre ad essere un bel film da vedere.
Nel 1956, durante il congresso di Dartmouth, John McCarthy coniò il termine “intelligenza artificiale”, preferendolo a “cibernetica” di Norbert Wiener, per descrivere questo nuovo campo di studio che si stava delineando con chiarezza. Quindi una scelta fatta quasi per dispetto che con un significato profondo.
Ma una scelta felice perchè fu adottata in maniera ampia dagli studiosi.
L’evoluzione delle Reti Neurali
Frank Rosenblatt, sempre negli anni ’50, sviluppò il Perceptron, una delle prime reti neurali capaci di apprendere e riconoscere pattern visivi. Tuttavia, nel 1969, Marvin Minsky e Seymour Papert dimostrarono le limitazioni di queste reti, che potevano gestire solo compiti semplici con un singolo strato neurale.
Questo portò a un declino temporaneo nell’interesse verso le reti neurali, con una rinascita solo decenni dopo, grazie ai progressi nella potenza di calcolo e alla disponibilità di grandi quantità di dati.
Negli anni 80 una nuova primavera la sospinsero gli studiosi che facenvano capo al MIT
L’Importanza Crescente della Potenza di Calcolo
Il rinnovato interesse per le reti neurali e altri modelli complessi di intelligenza artificiale è in parte dovuto all’aumento esponenziale della potenza di calcolo disponibile. Oggi, dispositivi come i computer Apple con processori M3 possono eseguire modelli linguistici avanzati che un tempo richiedevano supercomputer.
Questo ha reso l’IA più accessibile e potente, permettendo di affrontare problemi che un tempo erano irrisolvibili, ma soprattutto ha dimostrato come le vere rivoluzioni non sono quando una tecnologia o uno strumento nasce, ma quando questi diventano di dominio pubblico.
Sviluppi Storici e Futuri nell’IA
Stiamo soltanto iniziando a comprendere le complessità del cervello e le sue funzioni, che cerchiamo di replicare nelle macchine. Una macchina oggi può creare musica nello stile di Bach o trasformare visivamente una foto di Firenze nello stile di Kandinsky. Questo mostra non solo le capacità creative delle IA, ma anche la loro capacità di apprendimento e adattamento in vari campi.
Il futuro è da Studiare.