L'intelligenza artificiale si è dimostrata utile per soddisfare i seguenti requisiti ( Davenport e Ronanki, 2018). Un articolo pubblicato nel 1955 si riferiva a un famoso economista che scrisse nel 1828 riguardo alla probabilità che le automobili sostituissero i cavalli: il trambusto e la folla di una grande città”. Le persone non avrebbero mai potuto immaginare auto a guida autonoma, cellulari intelligenti, videochiamate, robot intelligenti, aeroplani senza pilota e supercomputer. Tuttavia, l'intelligenza artificiale che sarebbe stata considerata fantascienza <190 anni fa è ora disponibile nell'era odierna e alcune, come le automobili a guida autonoma, molto probabilmente saranno ampiamente utilizzate entro i prossimi 5 anni ( Katz, 2017). La sfida è tentare di prevedere le tecnologie future basate sull'intelligenza artificiale senza ripetere gli errori di simili studiosi miopi, che non sono riusciti a comprendere la significativa evoluzione computazionale delle ultime tecnologie ( Dignum, 2019 ). Ci sono due percezioni da fare. In primo luogo, 190 anni sono un breve periodo per gli standard antichi, e in quel periodo il mondo è passato dai cavalli che erano la fonte di trasporto più significativa alle auto a guida autonoma e dai regoli calcolatori e abachi ai dispositivi intelligenti nelle nostre tasche ( Roff , 2019). In secondo luogo, il lasso di tempo che intercorre tra l'evoluzione tecnologica e l'uso pratico e generale è in continua diminuzione. Ad esempio, sono trascorsi più di 200 anni da quando Newcomen ha avviato il primo "motore a vapore funzionante" nel 1707 a quando Henry Ford ha prodotto un'automobile affidabile ed economica nel 1908. Ci sono voluti più di 90 anni tra il momento in cui è stata avviata l'elettricità e il suo uso generale da parte delle aziende per migliorare la produttività della fabbrica. Ciononostante, sono trascorsi 20 anni tra ENIAC, il primo computer in assoluto, e il sistema 360 di IBM prodotto in serie e conveniente per le organizzazioni di piccole imprese. Mentre ci sono voluti 10 anni dal 1973, quando il Dr. Martin Cooper ha effettuato la prima chiamata mobile tramite un dispositivo portatile e la sua inaugurazione pubblica da parte di Motorola.

Lo sviluppo grandioso e più rapido è iniziato con gli smartphone quando sono emersi per la prima volta nel 2002. Gli smartphone hanno assistito a enormi progressi, con le ultime versioni costituite da miglioramenti significativi ogni anno da parte di Samsung, varie società cinesi e Apple ( Villaronga et al., 2018). Gli smartphone, oltre alle loro caratteristiche tecniche, ora integrano le caratteristiche dell'intelligenza artificiale. Questi includono il riconoscimento vocale, la fornitura di informazioni personalizzate nella lingua parlata, il completamento delle parole durante la digitazione del testo e varie altre funzionalità che richiedono un'intelligenza artificiale incorporata, offerta da un computer tascabile notevolmente più piccolo di un pacchetto di sigarette. Lo sviluppo è passato da computer intelligenti a macchine intelligenti e verso programmi basati sull'intelligenza artificiale. Un termoregolatore è un semplice dispositivo meccanico che mostra un'intelligenza primaria ma preziosa che rende la temperatura costante a un livello predeterminato preferito ( Haibe-Kains et al., 2020 ).

Dai computer digitali agli strumenti di intelligenza artificiale: il microprocessore Intel Pentium, lanciato nel 1993, ha integrato funzionalità musicali e grafica e ha sbloccato i computer in molte applicazioni convenienti che si espandono oltre l'elaborazione dei dati ( Dunjko e Briegel, 2018 ). Queste tecnologie segnano l'inizio di una nuova fase che ora coinvolge assistenti personali intelligenti che riconoscono e rispondono ai linguaggi naturali, robot in grado di vedere ed eseguire una serie di operazioni intelligenti, automobili a guida autonoma e una serie di altre abilità vicine a quella di capacità umana. Gli ottimisti della tecnologia determinano che in meno di 26 anni i computer passeranno dal calcolo delle cifre 0 e 1 all'utilizzo di algoritmi di rete neurale avanzati che consentono di parlare di linguaggi naturali, visione e comprensione.

Gli ottimisti tecnologici ritengono che non ci siano dubbi che nei prossimi 21 anni, il progresso tecnologico dell'intelligenza artificiale aumentata porterà a un balzo nell'apprendimento profondo che emula il modo in cui i giovani apprendono, invece dell'ardua guida di programmi su misura diretti a particolari applicazioni che dipendono su logica, alberi decisionali e logica se-allora ( Galbusera et al., 2019 ). Ad esempio, DeepMind dipende da un programma neurale che utilizza il deep learning che comprende da solo come giocare a vari giochi Atari, come Breakout, o meglio degli umani, senza una guida dettagliata per farlo, ma giocando a una dozzina di giochi e rinnovandosi ogni volta. Il programma ha istruito distintamente AlphaGo che ha battuto il campione di Go Lee Sodol nel 2016 ( Luckin, 2017). Inoltre, tuttavia, svilupperà una nuova base di progetto per capire come giocare a Starcraft, un gioco complesso che dipende da piani a lungo termine e solide decisioni abili per stare al passo con il rivale, che DeepMind intende essere il suo prossimo obiettivo per progredire in profondità apprendimento. Il deep learning è un concetto che sembra essere l'avanguardia della ricerca e dei tentativi di finanziamento per migliorare l'intelligenza artificiale, poiché il suo successo ha creato un'esplosione di attività nel finanziamento del capitale che ha dato più di $ 1,5 miliardi a 125 progetti per start-up nel primo trimestre del 2019, rispetto a 31 progetti in un trimestre comparabile del 2017 ( Hall e Pesenti, 2017 ).

Google aveva cinque progetti di deep learning in corso nel 2019. Oggi ne sta continuando più di 4.000, secondo il loro rappresentante, in tutti i suoi settori significativi, coinvolgendo Gmail, auto a guida autonoma, Android, YouTube, traduzione e mappe. Il sistema Watson di IBM ha utilizzato l'intelligenza artificiale, ma non il deep learning, quando ha sconfitto i due campioni del rischio nel 2011. Tuttavia, c'è stato un aumento in tutti i 35 servizi costitutivi di Watson grazie al deep learning ( Semmler e Rose, 2017 ). Gli azionisti che non erano a conoscenza del deep learning 7 anni fa oggi sono attenti alle start-up che non integrano l'IA nei loro programmi ( Cabitza et al., 2020 ).

Per sopravvivere, è necessario sviluppare applicazioni software avanzate per tenersi alla larga dai menu integrando l'elaborazione del linguaggio naturale e facendo clic sul deep learning. Quanto lontano può andare il deep learning? Secondo gli ottimisti tecnologici, non ci sono restrizioni per tre cause (Leslie, 2019). Il primo è che, poiché lo sviluppo è accessibile a tutti realisticamente da utilizzare attraverso il software Open Source, i ricercatori concentreranno i loro tentativi su algoritmi nuovi e più forti che si traducono in apprendimento additivo. Il secondo è che gli algoritmi di deep learning saranno abili nel ricordare ciò che hanno appreso e nell'implementarlo nello stesso modo ma in situazioni distinte (Sejnowski, 2020). Ultimo e altrettanto vitale, in futuro, i sistemi informatici intelligenti avranno la capacità di sviluppare da soli nuovi software, all'inizio forse non così avanzati, ma migliorando con il tempo man mano che l'apprendimento sarà integrato come parte delle loro capacità. Si prevede che l'intelligenza non biologica eguaglierà l'estensione e la raffinatezza dell'intelligenza umana in quasi un quarto di secolo. Si stima che questo evento, noto come "singolarità", accadrà entro il 2045; porterà l'emergere di una nuova comunità per superare i limiti biologici e aumentare la nostra creatività Corea, 2017). Non ci sarà alcuna differenza tra macchina e uomo, realtà virtuale e realtà umana in questa nuova era. Per alcuni individui, questa previsione è sorprendente, con deduzioni ad ampio raggio se dovessero diventare realtà (Galanos, 2018).

• Abdullah A. Abonamah, Muhammad Usman Tariq, Samar Shilbayeh (2021), On the Commoditization of Artificial Intelligence - Frontiers

• Intelligenza artificiale
• Transumanesimo

Pagina aggiornata il 25 gennaio 2023