La legge italiana sull’AI (Artificial Intelligence) ha completato il suo ciclo di approvazione tra Parlamento e Senato. Se da un lato il potere legislativo ha preso coscienza della necessità di definire il perimetro di utilizzo nell’ambito professionale e pubblico, dall’altro restano ancora molti dubbi e una conoscenza limitata dello “strumento” AI nella sua dimensione tecnologica.
L’Intelligenza Artificiale sta rivoluzionando la nostra società in modi che solo pochi decenni fa sembravano fantascienza. Basti pensare agli assistenti vocali, alle auto a guida autonoma, alle traduzioni istantanee o ai sistemi di diagnosi medica automatizzata. Ma cosa si nasconde dietro questo “cervello elettronico” e quali principi tecnologici lo guidano?
Sono convinto che, per utilizzare una tecnologia così avanzata, non basti saperla adoperare: è fondamentale comprenderne le origini, l’evoluzione e la direzione futura, senza trascurare le implicazioni etiche, sociali ed economiche che ne derivano.
Gli aspetti in gioco spaziano dall’etico al morale, dal sociale all’economico, dal legislativo fino al tecnologico. Questo è il primo di una serie di quattro articoli, in cui racconterò l’alba dell’AI e il percorso che ci ha portati alla realtà di oggi, con uno sguardo al futuro.
Lo scopo di questi articoli è approfondire la conoscenza dell’AI, sfatare alcuni miti e stimolare una riflessione su ciò che sta accadendo intorno a noi dal punto di vista digitale.
Indubbiamente siamo di fronte a una forte innovazione, e “l’innovazione è quel cambiamento che crea una nuova dimensione della performance” (Peter F. Drucker, economista). Ogni cambiamento tecnologico impone nuove leggi e una profonda riflessione sulle implicazioni sociali e umane.
L’Italia compie un passo storico nel panorama digitale europeo e internazionale: è stata approvata la prima legge quadro nazionale sull’Intelligenza Artificiale (DDL 1146-B) che rappresenta una svolta per la regolamentazione, lo sviluppo e la gestione dell’AI, in linea con il Reg. UE 2024/1689.
Anche il Vaticano si sta occupando delle implicazioni dell’AI e, nel cuore di un tempo che sembra scivolare in una realtà sempre più automatizzata, Papa Francesco ha lasciato come tema aperto al suo successore la riflessione su una trasformazione ancor più radicale della rivoluzione industriale dell’Ottocento. Si attende infatti da Papa Leone XIV un’Enciclica sull’AI.
In questo passaggio di pontificato si apre un discorso che non riguarda solo la tecnologia, ma la definizione stessa di cosa significhi essere umani in un’epoca di macchine pensanti.
Puntata 1 – L’alba dell’Intelligenza Artificiale
Dai miti greci alle macchine di Turing, la lunga storia del sogno umano di creare un’intelligenza “altra”.
Introduzione all’AI
Quando parliamo di intelligenza artificiale, immaginiamo algoritmi moderni e chatbot conversazionali. Ma l’idea di dare vita a creature meccaniche intelligenti nasce molto prima dei computer. Nei miti greci, Efesto – dio del fuoco e dell’ingegneria – forgiava automi d’oro per servire gli dèi. È il segno di un desiderio antico: creare un’intelligenza diversa da quella naturale.
La definizione di intelligenza, del resto, ci riporta all’etimologia latina: intus-legere, “leggere dentro”. Una capacità che non si limita a elaborare dati, ma a trovare connessioni, distinguere ciò che conta, dare senso all’ambiguità. È questo che scienziati e filosofi hanno cercato di riprodurre nelle macchine.
Il vero punto di svolta arriva nel XX secolo, con Alan Turing. Nel 1937 concepisce la “macchina universale”, capace di eseguire qualsiasi procedura logica. Due anni dopo, la sua intuizione diventa realtà: durante la Seconda guerra mondiale, Turing contribuisce a decifrare i messaggi criptati tedeschi, piegando il codice Enigma.
Da lì inizia la corsa. Nel 1951 Christopher Strachey sviluppa un programma per giocare a scacchi; nel 1956 John McCarthy conia il termine “Artificial Intelligence”. Negli anni Sessanta e Settanta nascono i sistemi esperti e i primi tentativi di comprensione del linguaggio naturale. Il 1997 segna un evento simbolico: Deep Blue, il supercomputer di IBM, batte il campione mondiale Garry Kasparov. È il segnale che le macchine non si limitano più a calcolare: sanno anche “pensare” strategicamente.
Nel XXI secolo nascono concetti come Deep Learning, Big Data e Artificial General Intelligence. Nel 2018 arriva ChatGPT (Chat Generative Pre-trained Transformer), sviluppato da OpenAI e specializzato nella conversazione con un utente umano. Elon Musk e Sam Altman erano allora soci in questa avventura.
Nei primi anni Venti del nuovo secolo si diffondono chatbot e assistenti virtuali: agenti software in grado di eseguire azioni o erogare servizi a un interlocutore umano, basandosi su comandi e richieste recepiti attraverso un’interazione in linguaggio naturale (scritto o parlato).
GPT-4 esce a marzo 2023 e, nel gennaio 2024, Neuralink di Elon Musk annuncia di aver impiantato un’interfaccia AI basata su chip di silicio nel cervello umano (nel caso di un paziente paraplegico).
Il XXI secolo vede quindi l’esplosione di Big Data, Deep Learning e Reti Neurali. Chatbot e assistenti virtuali entrano nella vita quotidiana (riceviamo quotidianamente telefonate commerciali da sistemi automatizzati). E con loro, le domande: l’intelligenza artificiale è davvero “intelligente”? Oppure è solo una simulazione raffinata?
In meno di 50 anni siamo passati da un’AI che perdeva una partita a Tetris contro un umano (anni ’50) a un’AI che, nel 1997, vinceva una partita a scacchi contro il campione mondiale Garry Kasparov.
Ad oggi l’AI viene classificata, in base alla capacità, in tre categorie principali:
- AI Debole – ANI (Artificial Narrow Intelligence): specifica per settore o compito (es. riconoscimento vocale o facciale). È la realtà di oggi.
- AI Forte – AGI (Artificial General Intelligence): ha capacità cognitive simili a quelle umane e può imparare da esperienze diverse per svolgere qualsiasi attività intellettuale. Ad oggi non esiste ancora, ma è il futuro prossimo.
- AI Super – ASI (Artificial Super Intelligence): più intelligente dell’uomo. È un futuro remoto… ma non troppo.
Internamente invece i domini sono:
AI (Artificial Intelligence): qualsiasi tecnica che consenta ai computer di imitare l’intelligenza umana, utilizzando la logica, le regole se-allora, gli alberi decisionali e il Machine Learning (incluso il Deep Learning).
ML (Machine Learning): sottoinsieme dell’AI che include tecniche statistiche capaci di far migliorare le macchine nell’esecuzione di compiti grazie all’esperienza. È paragonabile a un bambino che va a scuola e impara. Questa categoria comprende anche il Deep Learning.
DL (Deep Learning): sottoinsieme del Machine Learning, basato su algoritmi che permettono al software di addestrarsi a eseguire compiti complessi, come il riconoscimento vocale e di immagini, sfruttando reti neurali multistrato e grandi quantità di dati (Big Data). Si basa su modelli matematici di reti neurali ed è paragonabile a un adulto che ha già completato gli studi universitari.
Approfondiremo questi tre aspetti fondamentali dell’AI nelle prossime puntate.
Il futuro evolutivo dell’AI, ad oggi, si chiama AGI e ASI
- AGI (Artificial General Intelligence): un’intelligenza artificiale in grado di eseguire con successo qualsiasi compito intellettuale che un essere umano può svolgere.
- ASI (Artificial Super Intelligence): una forma avanzata di AGI, superiore all’intelligenza umana, capace di sovraperformare l’uomo in ogni compito cognitivo.
Oggi esistono già sistemi di AI che superano l’essere umano in ambiti specifici, ma non esiste ancora un’AGI in grado di comportarsi come un uomo, né una superintelligenza (ASI) che lo superi in senso generale.
Conclusione
L’Intelligenza Artificiale non è solo una questione per scienziati: è una tecnologia che ci spinge a ridefinire cosa significhi essere umani, lavorare, costruire, comunicare. I prossimi anni saranno decisivi per sfruttarne il potenziale straordinario, affrontando però con coraggio e competenza limiti, rischi e nuove domande tecnologiche e culturali.
Nicola Lanzolla
Curioso per natura. Coerente per scelta
