Intelligenza artificiale

L'intelligenza artificiale è uno dei numerosi campi di dibattito teorico tra scienziati e filosofi. Per intelligenza artificiale, spesso abbreviata in AI, si intende generalmente la possibilità di far svolgere ad un calcolatore alcune funzioni e alcuni ragionamenti tipici della mente umana. Nel suo aspetto puramente informatico, comprende la teoria e la pratica dello sviluppo di algoritmi che rendano le macchine (tipicamente i calcolatori) capaci di mostrare un'abilità e/o attività intelligente anche se in domini molto specifici.

Tali attività e capacità comprendono:

• l'apprendimento automatico (machine learning), utile in contesti quale il gioco degli scacchi
• la rappresentazione della conoscenza e il ragionamento automatico in maniera simile a quanto fatto dalla mente umana
• la pianificazione (planning)
• la cooperazione tra agenti intelligenti, sia software sia hardware (robot)
• l'elaborazione del linguaggio naturale (Natural Language Processing)
• la simulazione della visione e dell'interpretazione di immagini, come nel caso dell'OCR

La domanda al centro del dibattito sull'intelligenza artificiale è fondamentalmente una sola: "I computer possono pensare?".

Le risposte sono varie e discordi, ma perché abbiano un senso bisogna prima determinare cosa significhi pensare; proprio a causa di ciò, esistono due principali branche in cui è suddiviso lo studio dell'AI:

• la prima, detta intelligenza artificiale forte, sostenuta dai funzionalisti, ritiene che un computer correttamente programmato possa essere veramente dotato di una intelligenza pura, non distinguibile in nessun senso importante dall'intelligenza umana. L'idea alla base di questa teoria è il concetto che risale al filosofo empirista inglese Thomas Hobbes, il quale sosteneva che ragionare non è nient'altro che calcolare: la mente umana sarebbe dunque il prodotto di un complesso insieme di calcoli eseguiti dal cervello;
• la seconda, detta Intelligenza Artificiale debole, sostiene che un computer non sarà mai in grado di essere equivalente a una mente umana, ma potrà solo arrivare a simulare alcuni processi cognitivi umani senza riuscire a riprodurli nella loro totale complessità.

Rimanendo nel campo della programmazione "classica", basata su linguaggi simbolici e lineari, in cui la grande velocità di calcolo dei processori moderni supplisce alla carenza di parallelismo, sicuramente assume una posizione dominante l'AI debole, in quanto si può facilmente constatare come un computer elabori una serie di simboli che non comprende e che si limiti ad eseguire i suoi compiti meccanicamente.

Bisogna, tuttavia, riconoscere che, con la diffusione sempre maggiore di reti neurali, algoritmi genetici e sistemi per il calcolo parallelo la situazione si sta evolvendo a favore dei sostenitori del connessionismo.

A detta di alcuni esperti del settore, però, è improbabile il raggiungimento, da parte di un computer, di una capacità di pensiero classificabile come "intelligenza", in quanto la macchina stessa è "isolata" dal mondo, o, al massimo, collegata con esso tramite una rete informatica, in grado di trasmettergli solo informazioni provenienti da altri computer. La vera "intelligenza artificiale", perciò, potrebbe essere raggiungibile solo da robot (non necessariamente di forma umanoide) in grado di muoversi (su ruote, gambe, cingoli o quant'altro) ed interagire con l'ambiente che li circonda grazie a sensori ed a bracci meccanici. Spesso, difatti, anche nell'uomo, l'applicazione dell'intelligenza deriva da qualche esigenza corporea, perciò è improbabile riuscire a svilupparne un'imitazione senza un corpo.

Inoltre, finora, nel tentativo di creare AI, si è spesso compiuto un errore che ha portato i computer all'incapacità di applicare il buonsenso e alla tendenza a "cacciarsi nei pasticci". L'errore consiste nel non considerare a sufficienza il fatto che il mondo reale è complesso e quindi una sua rappresentazione lo sarà altrettanto. Non solo sarà complessa, ma sarà anche incompleta, perchè non potrà mai includere tutti i casi che il robot potrà incontrare. Perciò, o immettiamo nel cervello artificiale una quantità enorme di informazioni corredate da altrettante regole per correlarle (il che originerà, probabilmente, un vicolo cieco logico alla prima difficoltà incontrata), oppure lo mettiamo in condizione di imparare. La chiave dell'AI, sembra proprio essere questa: l'imitazione della sua analoga naturale, tenendo ben presente l'importanza dei processi evolutivi nello sviluppo delle caratteristiche morfologiche e comportamentali di un individuo e nella formazione di ciò che viene definito "senso comune".

Vincenzo Tagliasco, ricercatore al Laboratorio integrato di robotica avanzata presso la facoltà di Ingegneria dell'università di Genova, ci fa notare che nell'evoluzione delle macchine intelligenti si è cercato di saltare intere generazioni di macchine più modeste, ma in grado di fornire preziosi stimoli per capire come gli organismi biologici interagiscono con l'ambiente attraverso la percezione, la locomozione, la manipolazione. Ora, per fortuna, c'è chi segue un approccio più coerente: prima di insegnare a un robot a giocare a scacchi, è necessario insegnargli a muoversi, a vedere, a sentire. Insomma, anche nel robot intelligente occorre creare una "infanzia", che gli consenta di mettere a punto autonomi processi di apprendimento e di adattamento all'ambiente in cui si troverà ad agire. E' necessario quindi riprodurre due evoluzioni parallele: una che da costrutti più semplici porti alla produzione di macchine sempre più complesse e sofisticate, un'altra, tutta interna alla vita del singolo automa, che lo faccia crescere intellettualmente, dandogli modo di apprendere, da solo o sotto la supervisione umana, le nozioni necessarie al suo compito ed alla formazione di un’autonomia decisionale.

L'intelligenza artificiale, continuando lungo le attuali direttrici di sviluppo, diverrà sicuramente un'intelligenza "diversa" da quella umana, ma, probabilmente, comparabile a livello di risultati in molti campi in cui è necessario applicare capacità di scelta basate su casi precedenti, nozioni generali e "ragionamento".

È invece molto difficile immaginare un computer in grado di filosofeggiare ed esprimere concetti e dubbi riguardo l'origine o il senso della vita. Il terribile computer-dio del racconto La Risposta di Frederic Brown non è altro - per fortuna - che fantascienza.

Per stabilire se un computer (o un robot) sia in possesso di una vera intelligenza artificiale, il matematico Alan Turing ha ideato uno specifico test, noto come Test di Turing.

Attualmente questi sono i principali algoritmi dell'intelligenza artificiale

• Rappresentazione della conoscenza
• Apprendimento Automatico (Machine Learning)
  • Apprendimento Non Supervisionato
    • Clustering
    • Regole di Associazione
  • Apprendimento Supervisionato
    • Alberi di Decisione
    • Regole di Decisione
    • Sistemi Esperti
  • Apprendimento per Rinforzo
    • Reti Neurali
    • Algoritmi Genetici o evolutivi
    • Sistemi a Classificatori
• Programmazione Logica Induttiva (ILP)

Link

• Scienze cognitive
• Filosofia della mente

Riferimenti
* AI*IA - Associazione Italiana per l'Intelligenza Artificiale
* AI*IA Notizie Periodico dell'AI*IA
* Neuroingegneria.com Rivista online di Intelligenza Artificiale, Neuroscienze e Scienze Cognitive.

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