Breve storia dell'intelligenza artificiale

Alan Turing è uno dei nomi più conosciuti nella storia dell'informatica. Il lavoro svolto da Turing durante la seconda guerra mondiale per decifrare il codice Enigma, usato dall'esercito tedesco per inviare messaggi criptati, è alla base dell'apprendimento automatico.

Secondo Turing le macchine, così come le persone, potevano servirsi del ragionamento per risolvere problemi o prendere decisioni. Nel 1950 descrisse un criterio per determinare se una macchina fosse intelligente o meno e lo chiamò The Imitation Game, ovvero il gioco dell'imitazione. Comunemente noto come Test di Turing, questo metodo coinvolge una persona, una macchina e un altro operatore che deve stabilire chi fornisce le risposte.  Il computer supera il test se riesce a conversare con l'operatore senza che quest'ultimo si accorga di interagire con una macchina.

Tuttavia Turing e il resto del settore vennero frenati dalle limitazioni dei computer dell'epoca, caratterizzati da scarsa memoria e capacità di archiviazione oltre che da costi eccessivi. Di conseguenza, solo le grandi aziende e le principali università erano provviste di queste macchine.

La conferenza di Dartmouth

Nel 1956 John McCarthy, uno studioso di informatica americano, organizzò la conferenza di Dartmouth, un evento che riunì i principali esperti provenienti dalle università più importanti per un confronto di idee. In questa occasione venne ufficialmente coniato il termine "intelligenza artificiale" che racchiudeva diversi termini tra cui cibernetica, teoria degli automi ed elaborazione delle informazioni.

Negli anni successivi alla conferenza, lo sviluppo dell'AI si rafforzò progressivamente. Nel 1966 si verificò uno sviluppo promettente: la prima chatbot, conosciuta come ELIZA e sviluppata da Joseph Weizenbaum al Massachusetts Institute of Technology (MIT). ELIZA, comunicando tramite testo in linguaggio umano anziché in codice informatico, era un primo esempio di elaborazione del linguaggio naturale. ELIZA era l'antenato delle chatbot di oggi, come Alexa e Siri, che possono ora comunicare con la parola oltre che con il testo.

Grazie ai progressi raggiunti, il periodo tra il 1956 e il 1973 è stato definito la prima estate dell'AI. Le previsioni dei ricercatori riguardo al futuro dell'AI erano ottimistiche e i computer eseguivano una quantità sempre maggiore di operazioni, dal dialogo in lingua inglese alla risoluzione di equazioni algebriche.

In base ai primi successi, la ricerca e i finanziamenti erano stati incanalati nella promozione dell'AI ma a quell'epoca i computer non erano ancora in grado di elaborare la quantità di dati necessaria per il buon esito dell'applicazione. Ad esempio, un programma per l'analisi della lingua inglese era in grado di gestire solo un vocabolario poco utile di 20 parole. Il periodo dal 1974 al 1980 divenne noto come primo inverno dell'AI: i finanziatori si resero conto che la ricerca restituiva risultati insufficienti e ritirarono il loro supporto.

Il ritorno dell'estate

Nel 1981 venne trovata una valida proposta commerciale per l'AI che attirò nuovamente gli investimenti nel settore. Ed Feigenbaum e altri collaboratori inventarono un nuovo tipo di AI, i cosiddetti "sistemi esperti". Invece di focalizzarsi sull'intelligenza generale, questi si concentravano sull'uso di una serie di regole per automatizzare decisioni e compiti specifici nel mondo reale. La prima implementazione di successo, nota come RI, venne introdotta dalla Digital Equipment Corporation per configurare gli ordini dell'azienda e migliorare l'accuratezza.  Anche il Giappone investì massicciamente nei computer progettati per l'applicazione dell'AI quindi l'America, il Regno Unito e il resto dell'Europa ne seguirono l'esempio.

Purtroppo, l'entusiasmo sfociò in una delusione. Apple e IBM introdussero computer per uso generico più potenti di quelli progettati per l'AI, stroncando il settore dell'intelligenza artificiale. In seguito al fallimento del progetto di punta, i finanziamenti in America e in Giappone crollarono.

Cambio di approccio

Nel 1988 i ricercatori di IBM pubblicarono un documento che introduceva i principi della probabilità nell'esecuzione della traduzione automatica della coppia linguistica inglese-francese. L'approccio si focalizzava sulla determinazione della probabilità di risultati basati sui dati invece di istruire le macchine alla determinazione di regole. Questo metodo, più vicino al processo cognitivo umano, ha formato la base dell'apprendimento automatico attuale.

L'AI si è sviluppata radicalmente negli anni '90, soprattutto grazie al progressivo aumento della potenza di calcolo. Nel 1997 si verificò un avvenimento di rilievo: il software informatico Deep Blue riuscì a battere il campione del mondo di scacchi Garry Kasparov. Un altro punto a favore dell'AI rispetto agli esperti venne segnato nel 2016 quando AlphaGo di Deep Mind sconfisse il 18 volte campione del mondo Lee Sedol.

Il futuro dell'AI

Gli sviluppi della nuova tecnologia, come i veicoli a guida autonoma, offrono casi d'uso di alto profilo per l'AI. Nel 2018, a Phoenix, Waymo ha commercializzato il primo servizio taxi senza conducente. L'AI è diventata una normale tecnologia di uso quotidiano per gli utenti degli smartphone e di Google, e i professionisti del settore manifatturiero.

La storia dell'AI è costellata di successi e fallimenti, con interesse e finanziamenti altalenanti. Anche se non è stato facile arrivare al punto in cui ci troviamo oggi, l'AI non potrà che crescere.