Rivoluzione tecnologica o evoluzione della ricerca? L’IA cambia il mondo.

A 2025 inoltrato, è ormai comune l’utilizzo consapevole o inconsapevole di intelligenze artificiali. Gli agenti IA aiutano nelle ricerche, nella creazione di contenuti, nell’editing di video, immagini e testi, e sono profondamente integrati negli strumenti tecnologici e digitali che utilizziamo per lavoro, studio o divertimento. Si è trattata di una vera e propria crescita esponenziale di interesse da parte del grande pubblico mondiale, come rivelano i trend di ricerca tramite Google sull’argomento “Intelligenza Artificiale”.

Il secondo posto dell’Etiopia è dovuto alla combinazione di due elementi:

• un minor volume di ricerca assoluto che fa si che argomenti virali ottengano un punteggio relativo alto;
• la spinta del governo Etiope sull’innovazione dell’IA, con l’organizzazione della PanAfriCon AI 2022, la prima conferenza pan-africana sull’IA tenutasi nell’ottobre 2022 e con i successivi passi ufficiali, come l’approvazione di una strategia nazionale sull’IA sostenuta dall’Ethiopian Artificial Intelligence Institute nato nel 2024.

Questi dati confermano l’importanza e l’impatto che l’IA ha avuto e continua ad avere nel mondo contemporaneo. Ma cosa è l’Intelligenza Artificiale? Come e quando si è sviluppata? E quali sono i suoi reali impatti nella società odierna? Scopriamolo insieme!

Intelligenza Artificiale: definizione e scopo

An AI system is a machine-based system that, for explicit or implicit objectives, infers, from the input it receives, how to generate outputs such as predictions, content, recommendations, or decisions that can influence physical or virtual environments. Different AI systems vary in their levels of autonomy and adaptiveness after deployment.

dal OECD Artificial Intelligence Papers #8, Marzo 2024

Quella appena introdotta è la definizione di Intelligenza Artificiale adottata dall’OECD – OCDE (OCSE in Italiano); attualmente si tratta della definizione più dettagliata e globalmente riconosciuta. Espandiamone i concetti chiave:

• machine-based system: indica la natura di una IA, ossia un sistema autonomo in cui non è presente l’uomo, se non in fase di sviluppo.
• explicit or implicit objectives: indicano lo scopo che una IA deve raggiungere. Gli obiettivi possono essere esplicitati con comandi dall’uomo, o impliciti nella sua programmazione.
• infers from the input it receives: indica la capacità di elaborazione, interpretazione e apprendimento di una IA. Gli input possono essere comandi, l’ambiente circostante o ancora una fonte di dati.
• generate outputs: indica l’azione finale di una IA, il cui scopo finale è generare un output che sia una soluzione coerente ai comandi ricevuti, utilizzando le risorse a disposizione (input).
• can influence physical or virtual environments: si indicano infine le conseguenze che l’output di una IA può avere e che solitamente ha; viene riconosciuta infatti la capacità di un sistema IA di influenzare l’ambiente in cui agisce.

L’esempio probabilmente più calzante, che rispecchia sia la definizione appena data, che l’immaginario comune, è la guida autonoma. Un’auto a guida autonoma è nient’altro che una macchina automatica, in cui si fondono comandi espliciti (e.g. “portami a piazza S. Giovanni di Roma”) ed impliciti (e.g. codice della strada, dilemma etico del male minore), e che tramite l’elaborazione dei dati a disposizione (sensori di prossimità, videocamere, mappe satellitari) esegue manovre automobilistiche influenzando, di fatto, l’ambiente fisico circostante (spostamento umano, traffico stradale).

Oltre a spiegare perfettamente le potenzialità dell’IA, questo esempio ci racconta qualcosa che i non addetti ai lavori, forse, ancora ignorano. Il primo veicolo a guida autonoma è stato commercializzato nel gennaio 2014, quasi 8 anni prima del lancio di ChatGPT. Esatto! L’IA ha una storia ben più lunga di quello che si potrebbe pensare e affonda le sue radici teoriche negli anni ’40.

Pillole di storia

Il primo veicolo a guida autonoma commercializzato è stato Navia Shuttle della francese Induct Technology.

Navia Shuttle era un veicolo elettrico pensato per il trasporto di un massimo di 10 passeggeri con una velocità limitata a 20 Km/h. La sua applicazione di riferimento era un ambiente ad alta intensità umana ma anche controllato, come aeroporti, campus universitari e centri aziendali.

Il lancio di Navia nel gennaio 2014 è considerato tra i punti di svolta fondamentali nella storia della guida autonoma. 

Nonostante l'innovazione tecnologica e commerciale portate avanti, diversi fattori tra cui un mercato di nicchia, gli alti costi per lo sviluppo software e montaggio hardware, uniti a caratteristiche non adatte ad una evoluzione del prodotto in contesti maggiormente dinamici - come le strade cittadine - portarono la Induct Technology ad essere liquidata e chiusa solo pochi mesi dopo il lancio di Navia, nel maggio 2014.

Gli asset della Induct Technology furono però acquisiti da un nuovo gruppo che nel 2015 aprì una nuova società denominata Navya, nome tributo al primo sfortunato veicolo autonomo.

La nascita e la storia dell’IA: il test di Turing

Alan Mathison Turing (1912 – 1954) fu matematico, logico, crittografo e filosofo britannico. Considerato universalmente uno dei padri fondatori dell’informatica e uno dei più grandi matematici del XX secolo, grazie a lui oggi possiamo scrivere di Intelligenza Artificiale. I suoi due più grandi e famosi contributi sono la “macchina di Turing” (1936) e il “test di Turing” (1950).

Nel 1936 viene pubblicato l’articolo “On computable numbers, with an application to the Entscheidungsproblem” in cui Turing descrive un modello di calcolo come soluzione di un problema (Entscheidungsproblem) proposto dal matematico David Hilbert. Questo modello di calcolo altro non era che la descrizione di un automa capace di leggere e scrivere i dati scritti in un nastro di lunghezza potenzialmente infinita, secondo una serie di regole e stati predefiniti. Senza scendere nella descrizione tecnica, basti sapere che la macchina di Turing è utilizzata per la formalizzazione della nozione di algoritmo, in quanto si è dimostrato che ogni problema risolvibile lo è con una macchina di Turing.

Nel video seguente un esempio reale di macchina di Turing (ulteriori informazioni riguardo il progetto del video qui).

Nel 1950 nell’articolo “Computing machinery and intelligence“, Turing enuncia un criterio per determinare se una macchina possa esibire un comportamento intelligente.

Il cosiddetto test di Turing prende spunto dal “gioco dell’imitazione”, con tre partecipanti: un uomo A, una donna B, e una terza persona C. Quest’ultima è tenuta separata dagli altri due e attraverso una serie di domande deve stabilire qual è l’uomo e quale la donna. Dal canto loro A deve ingannare C portandolo a un’identificazione errata, mentre B deve aiutare a individuare la risposta corretta. Il test si basa sul presupposto che se una macchina si sostituisce ad A e la percentuale di volte in cui C indovina chi è l’uomo e chi la donna è simile prima e dopo la sostituzione di A, allora la macchina stessa dovrebbe essere considerata intelligente, dal momento che sarebbe indistinguibile da un essere umano.

Naturalmente questo test nella sua enunciazione originale non è privo di difetti, ma introduce un concetto fondamentale: una macchina può essere considerata “intelligente” nel momento in cui le sue risposte (output) a stimoli esterni (input) la rendono tale da non poter essere distinguibile da un essere umano, o in altre parole riesce ad eseguire operazioni e compiti alla stregua di un umano, equiparando quindi la sua programmazione ad una forma di pensiero.

Dall’introduzione della macchina di Turing in poi la scienza dell’Intelligenza Artificiale attraverserà fasi alterne:

Abbiamo così ripercorso più di ottanta anni di storia dell’IA, dalla sua gestazione grazie alla visione di Turing e all’immenso lavoro teorico dei suoi colleghi negli anni ’40 e ’50, fino alla sua districata evoluzione nei decenni successivi arrivando all’IA generativa che oggi tutti noi utilizziamo.

Conclusioni

Possiamo quindi parlare di vera e propria rivoluzione tecnologica? La risposta è dipende. Dipende su cosa si posa il nostro sguardo. Da un punto di vista teorico e tecnico l’IA contemporanea è il risultato di una naturale evoluzione delle teorie pioneristiche nate più di ottanta anni fa. Un processo fatto di visione, ricerca e avanzamento tecnologico, ma non si può parlare di rivoluzione. L’aspetto rivoluzionario risiede invece nell’accesso allo strumento IA. Algoritmi e software, che fino pochissimi anni fa erano ad uso esclusivo di governi e corporazioni, sono diventati facilmente accessibili a tutti. Oggi ognuno di noi può sfruttare le potenzialità dell’IA nei campi più disparati, ottenendone vantaggi potenzialmente enormi.

noname.solutions crede nelle potenzialità dell’Intelligenza Artificiale come strumento da integrare nelle proprie soluzioni software, utile ad espandere l’esperienza degli utenti e moltiplicarne l’efficienza nel lavoro di tutti i giorni. Crediamo che il successo economico delle imprese non sia solo funzione del risparmio e dell’investimento ma anche della moltiplicazione produttiva delle proprie risorse umane e meccaniche.

Si chiude questo primo episodio di una serie dedicata alla IA. Nei prossimi episodi verranno affrontati gli approcci tecnici e lo stato dell’arte delle IA generative, il tema etico, il quadro normativo di riferimento in UE e altro ancora.

La mia è stata la generazione che ha dovuto imparare come usare il computer per studiare o lavorare, la prossima sarà la generazione che dovrà imparare a usare l’IA. Perché l’IA è il nuovo computer.

– Jen-Hsun Huang, co-fondatore e CEO di NVIDIA

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