Uno sguardo all’apprendimento artificiale
In questo video abbiamo visto che cos’è l’Intelligenza Artificiale (IA: cos’è?), riavvolgendo la storia della sua nascita e del suo sviluppo negli anni. Ora facciamo un passo avanti per comprendere che cosa fa e quali sono le sue principali funzioni.
Dunque, cosa fa l’intelligenza artificiale?
Rispondiamo con una sola parola: PREVEDE. Prevedere è un verbo transitivo della seconda coniugazione, deriva dal latino “prae-videre” e significa “vedere prima, scorgere da lontano, prevedere, o ancora provvedere”. Nella vita di tutti i giorni, per noi esseri umani, questo verbo non è solo riferito alla vista: siamo in grado di vedere attraverso gli occhi ma anche con la mente. Siamo capaci di vedere in maniera figurata, ovvero di “vedere oltre”, usando il pensiero e il ragionamento. Quindi prevedere non è una capacità del tutto casuale, ma consiste anche nell’atto di immaginare ciò che accadrà.
Stimare quantitativamente cosa avverrà in futuro è un dominio della matematica e in particolare della statistica: si tratta di un vero e proprio ambito di studi denominato calcolo delle probabilità. Mediante questo calcolo possiamo comprendere e capire quanto è possibile per esempio prevedere che, lanciando un dado a sei facce, esca il numero 4. La situazione è diversa quando giochiamo a tris? Sì, dopo alcuni turni siamo in grado perfino di trovare le mosse migliori e quindi di definire una strategia di gioco.
Deep Blue, il supercomputer di IBM, che nel 1997 ha battuto il campione di scacchi Gary Kasparov, lavorava proprio in questo modo e con questa idea di previsione “strategica”. Calcolava tutte le mosse possibili e sceglieva, con operazioni matematiche, la mossa che avrebbe portato con maggior probabilità alla vittoria, o nel caso meno favorevole, al pareggio. Questa tecnica di previsione richiede una grande potenza di calcolo.
GLI ESEMPI
Tuttavia, in natura le variabili sono imprevedibili e numerose, pertanto, per riuscire a compiere previsioni su sistemi molto complessi, gli scienziati, hanno copiato la strategia di apprendimento umana, utilizzando gli esempi. Da bambini abbiamo imparato a riconoscere e distinguere un cane da un gatto già nei primi anni di vita. Ma ci siamo mai chiesti come abbiamo fatto? Non siamo nati già con queste conoscenze insite in noi, abbiamo visto tanti esemplari di gatto e tanti esemplari di cane e con il tempo e tante prove, abbiamo imparato a nominarli e distinguerli gli uni dagli altri. A forza di esempi e di ripetuti errori, abbiamo imparato a riconoscere i cani e i gatti ad ogni nuova occasione. La stessa operazione viene svolta dai computer: ogni esempio che viene fornito al sistema è un dato e l’insieme di esempi corrisponde al dataset.
GLI ALGORITMI
Un altro elemento chiave che prende importanza in questa fase è l‘algoritmo. Di cosa si tratta? Un algoritmo si definisce come una sequenza di istruzioni e di operazioni matematiche che elaborano i dati creando da questi specifiche regole e funzioni. Ripescando l’etimologia della parola “algoritmo” scopriamo che: deriva dal nome Al-Khuwārizmī, del matematico arabo Muḥammad ibn Mūsa del 9° sec. (così chiamato perché nativo di Khwarizm, regione dell’Asia Centrale) e si tratta di un termine di uso medievale, che indicava i procedimenti di calcolo numerico sopra l’uso di cifre arabe.
GLI ERRORI
Una volta che il dataset viene dato in pasto al computer, quest’ultimo lo studia, analizza i dati in esso contenuti e apprende a riconoscere delle correlazioni tra essi e a distinguerne degli elementi: proprio come faceva la nostra mente da bambini. E proprio come noi, anche l’intelligenza artificiale è soggetta a errori: l’immagine di un chihuahua può facilmente trasformarsi in quella di un muffin! Una volta terminata questa operazione e avendo appreso informazioni dal dataset, l’intelligenza artificiale compie le previsioni.
PILLOLE
L’intelligenza artificiale, analizzando i dati e sfruttando grandi capacità di calcolo, è in grado di fare previsioni future, ovvero di calcolare il verificarsi di un determinato evento, attraverso un processo di apprendimento iterativo, simile a quello di un neonato, basato su innumerevoli esempi, errori e tentativi.
I dati che vengono elaborati dagli algoritmi di intelligenza artificiale sono disposti, interpretati e supervisionati dall’esperto: il data scientist o scienziato dei dati. Nessun sistema di intelligenza artificiale potrebbe funzionare senza l’intervento dell’essere umano.
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Video educativo realizzato per il progetto #insiemeconnessi, di ART-ER e della Regione Emilia Romagna, all’interno dell’iniziativa Pratiche per la scuola di domani.
