Nascita e storia dell’Intelligenza Artificiale Il termine Intelligenza Artificiale (IA) fu utilizzato per la prima volta nell’estate del 1956, in occasione del seminario estivo di Dartmouth organizzato da John McCarthy, allora professore di Matematica presso il Dartmouth College. Scopo del seminario era quello di definire in maniera programmatica una nuova disciplina emergente che fu definita dallo stesso McCarthy come un processo “consistente nel far sì che una macchina si comporti in modi che sarebbero definiti intelligenti se fosse un essere umano a comportarsi così” [1]. Sebbene i due mesi di durata del seminario non furono sufficienti per creare una macchina capace di replicare l’intelligenza umana, essi furono fondamentali per mettere in contatto coloro che oggi sono riconosciuti come i padri fondatori dell’IA e gettare le basi per la ricerca in questa nuova disciplina. Negli anni successivi al seminario si succedettero una serie di importanti risultati scientifici (tra cui il 30 AEIT • numero 3/4 Intelligenza artificiale da ieri a oggi. Quale domani? L’intelligenza artificiale sta rivoluzionando molteplici settori, dall’industria alla salute. Quali sono le origini di questa disciplina e quali fattori hanno permesso la sua attuale diffusione? Quali sono le sue potenzialità e quali invece gli aspetti più complessi cui occorre prestare attenzione? Monica Moroni Data Science for Health Unit, Centro Digital Health and Wellbeing, Fondazione Bruno Kessler robot industriale Unimate, il chatterbot Eliza, e il robot Shakey) e l’IA suscitò grande interesse tra gli investitori attirando ingenti stanziamenti di capitali. Tuttavia, a cavallo tra gli anni Settanta e Ottanta le grandi aspettative generate dell’IA si scontrarono con i primi ostacoli: soluzioni adatte a problemi semplici non generalizzavano a problemi più complessi e non erano quindi adatte a soddisfare le richieste dei finanziatori. Per questo motivo i fondi destinati all’IA iniziarono progressivamente a ridursi e si entrò in una fase di stallo, il cosiddetto primo inverno dell’IA. Nuova linfa allo sviluppo dell’IA fu portata, a partire dagli anni Ottanta, dallo sviluppo e dal successo dei sistemi esperti, cioè sistemi che incorporano non soltanto informazioni sul problema da risolvere ma anche la conoscenza specifica di dominio e del processo decisionale per la risoluzione del problema. Il successo di questi sistemi in alcune aree specifiche fu sufficiente per generare un rinnovato interesse e una nuova serie di investimenti nel settore dell’IA. Tuttavia, anche questa seconda esplosione dell’IA fu di breve durata. Infatti, appena si comprese che neanche i sistemi esperti erano adatti a risolvere problemi di grande complessità, ebbe inizio il secondo inverno dell’IA. Nonostante i limitati investimenti e lo scarso interesse generale del pubblico, la ricerca nel campo dell’IA progredì all’interno della comunità scientifica concentrandosi sullo sviluppo delle reti neurali e, in particolare, delle reti neurali profonde e del Deep Learning. Il concetto di rete neurale non era una novità. Infatti, già nel 1958 Frank Rosenblatt aveva sviluppato il Perceptron [2], cioè una rete neurale per il riconoscimento di immagini. Tuttavia, l’idea di rete neurale era stata abbandonata presto poiché una singola rete neurale si era dimostrata inadeguata a risolvere i problemi richiesti e i risultati rimanevano deludenti nonostante gli sforzi dei ricercatori.
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