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Una Breve Storia dell’Intelligenza Artificiale

Dai primi sistemi deterministici che imitavano l’intelligenza umana senza veramente comprenderla, fino ai moderni modelli multimodali che integrano testo, immagini e suoni, l’evoluzione dell’AI è stata caratterizzata da progressi significativi e rivoluzionari.

In questo articolo, esploreremo le principali fasi storiche che hanno segnato il percorso dell’AI:

  • I Sistemi di Intelligenza Artificiale pre 2000
  • Primi anni 2000: verso il Machine Learning
  • 2012: Benvenuto Deep Learning
  • 2020, inizia il regno della GenAI
  • GenAI oggi: l’Intelligenza Artificiale Multimodale

Attraverso queste tappe, vedremo come l’AI si sia evoluta da semplici programmi basati su regole a complessi modelli di apprendimento automatico e generativo, fino a diventare una forza integrata e multimodale che sta plasmando il futuro della tecnologia e della società.


I Sistemi di Intelligenza Artificiale pre 2000

L’intelligenza artificiale è un campo vasto che ha visto una crescita d’interesse esponenziale negli ultimi decenni. Ma per comprendere l’evoluzione dell’AI, è essenziale guardare indietro alle sue origini.
Le prime macchine, quelle che potremmo definire le ‘antenate’ delle odierne piattaforme, erano sistemi semplici che imitavano l’intelligenza umana senza possederla veramente.

Due esempi su tutti?
ELIZA e Deep Blue


ELIZA

Uno dei primi tentativi di creare un sistema che potesse interagire in modo simile a un essere umano fu ELIZA, sviluppato negli anni ’60. ELIZA era un chatbot progettato per simulare una conversazione con le persone. Nonostante il suo apparente successo nel replicare un dialogo umano, non aveva una vera capacità di comprensione.

La sua ‘intelligenza’ era in realtà un complesso di frasi pre-impostate e schemi di risposta che davano l’illusione di una conversazione comprensiva. Per quanto innovativa fosse, ELIZA non possedeva alcuna forma di coscienza o comprensione reale. Era, in sostanza, una serie di regole statiche e predefinite.


Deep Blue

Negli anni ’90, un altro sistema famoso fece la sua comparsa: Deep Blue, il computer che sconfisse il campione mondiale di scacchi Garry Kasparov. Anche se spesso celebrato come un traguardo dell’AI, Deep Blue non era veramente intelligente nel senso moderno del termine.

Era basato su una vasta raccolta di mosse predefinite e strategie scritte da esperti di scacchi. Funzionava analizzando un’enorme quantità di possibili configurazioni della scacchiera e scegliendo la “mossa migliore” in base a una serie di regole codificate. Era essenzialmente un enorme database di mosse ottimali.


Sistemi deterministici

Questi primi esempi di AI sono conosciuti come sistemi deterministici. Sono anche chiamati “sistemi a regole” o “sistemi esperti”. Tali sistemi operano seguendo un insieme di regole scritte a mano che cercano di coprire tutte le possibili situazioni in cui potrebbero trovarsi.

Funzionano come alberi decisionali statici, dove ogni decisione è predefinita da una condizione specifica: “se accade X, allora fai Y”. Questa struttura rigida limita la loro capacità di adattarsi a situazioni nuove o impreviste, rendendoli meno efficaci nel trattare problemi complessi e dinamici del mondo reale.

Questi sistemi erano essenzialmente cataloghi di risposte pre-programmate, incapaci di apprendere o adattarsi oltre ciò che era stato specificamente codificato da esperti umani.


Primi anni 2000: verso il Machine Learning

Per vedere l’emergere dei primi sistemi davvero intelligenti, dobbiamo spostarci nel tempo fino agli anni 2000. Fu durante questo periodo che il campo del Machine Learning iniziò a prendere forma e a sostituire l’approccio basato sulle regole.

A partire dal 2005 circa, l’AI iniziò a evolversi verso sistemi che potevano apprendere dall’esperienza e dai dati senza una programmazione esplicita per ogni possibile situazione. Questi nuovi sistemi, chiamati modelli di apprendimento automatico, non si basavano più su un insieme statico di regole predefinite.

Invece, utilizzavano algoritmi per analizzare grandi volumi di dati, identificare schemi e migliorare le loro prestazioni nel tempo. Questo approccio ha aperto la strada a molte delle applicazioni avanzate di AI che vediamo oggi, dalle raccomandazioni personalizzate sui siti di e-commerce ai veicoli a guida autonoma.

Oggi i sistemi di Machine Learning sono presenti ovunque nella nostra vita quotidiana, dalle funzionalità di ‘suggerimento di testo’ alle previsioni meteo. Nonostante la loro complessità, tutti i sistemi di Machine Learning condividono alcune caratteristiche fondamentali, come l’operare attraverso complessi modelli matematici o dalla progettazione per svolgere specifici task.

Sistemi di Machine Learning ce ne sono di diversi tipi, dalla semplici regressioni lineari a complesse reti neurali. A prescindere dalla complessità del sistema, la transizione verso il Machine Learning ha trasformato l’AI in un potente strumento versatile, capace di adattarsi e migliorare continuamente.

A differenza dei sistemi deterministici, come ELIZA e Deep Blue, i modelli di ML non ‘consultano un database’ per rispondere, ma utilizzano la conoscenza compressa nei loro parametri, appresa dai dati osservati. Un cambio di paradigma fondamentale che, come vedremo, è alla base dei strumenti di AI che usiamo oggi.


2012: Benvenuto Deep Learning

Nel 2012, per la prima volta, un programma di Machine Learning riuscì a superare un essere umano nel riconoscimento del contenuto delle immagini, segnando un momento storico per l’AI. Questo programma, noto come AlexNet, aprì la strada a una miriade di applicazioni avanzate.
Facciamo però un passo indietro e cerchiamo di capire perché questo evento fu così cruciale per la storia dell’Intelligenza artificiale.

Nel primo decennio dei 2000, il Machine Learning aveva già dimostrato la sua efficacia, ma un sottoinsieme di tecniche chiamato Deep Learning iniziava a emergere come una forza rivoluzionaria. Il Deep Learning si distingue dal Machine Learning tradizionale per la sua capacità di elaborare e comprendere grandi volumi di dati attraverso strutture chiamate reti neurali profonde.

La svolta arrivò con una competizione annuale chiamata ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC). In questa competizione, i partecipanti erano sfidati a sviluppare algoritmi capaci di classificare e riconoscere oggetti in un vasto set di dati di immagini. Fino a quel momento, i metodi tradizionali di Machine Learning, che richiedevano un’estrazione manuale delle caratteristiche, dominavano il campo.


La Rivoluzione prende il nome di AlexNet

Nel 2012, un team guidato da Geoffrey Hinton e i suoi studenti Alex Krizhevsky e Ilya Sutskever presentò un modello chiamato AlexNet. Questo modello utilizzava una rete neurale convoluzionale (CNN), una forma avanzata di Deep Learning.

AlexNet superò significativamente le prestazioni degli altri partecipanti, riducendo l’errore di classificazione di oltre il 10% rispetto ai metodi precedenti. Questa vittoria segnò l’inizio dell’era del Deep Learning, dimostrando il potenziale delle reti neurali profonde di elaborare e comprendere i dati in modo molto più efficace.

Dal 2012 in poi, il Deep Learning ha avuto un impatto profondo in molte aree dell’AI e della tecnologia.
Le sue applicazioni spaziano dai servizi quotidiani come il riconoscimento dell’immagine, fino a complessi sistemi di guida autonoma e diagnostica medica avanzata.

La capacità di queste reti di apprendere dai dati e migliorare costantemente ha aperto nuove possibilità in quasi ogni campo di studio e industria. Per riassumere, il Deep Learning è alla base di tutte le rivoluzioni AI a cui stiamo assistendo.


2020, inizia il regno della GenAI

A partire dal 2020, abbiamo assistito all’ascesa dell’Intelligenza Artificiale Generativa (GenAI), che ha segnato una nuova era nella capacità delle macchine di creare contenuti originali e complessi. GenAI ha le sue radici nelle reti neurali profonde, ma spinge i confini del possibile con l’abilità di generare testi, immagini, musica e video che non solo imitano ma spesso superano la qualità del lavoro umano.

Uno dei momenti chiave nella storia di GenAI è stato il rilascio di GPT-3 di OpenAI nel 2020, un modello di linguaggio pre-addestrato con 175 miliardi di parametri. GPT-3 ha dimostrato una straordinaria capacità di generare testi coerenti e contestuali in una varietà di stili e linguaggi, aprendo la strada a nuove applicazioni in settori come la creazione automatizzata di contenuti, il servizio clienti automatizzato e la scrittura creativa.

Questa tecnologia si è rapidamente evoluta, portando allo sviluppo di modelli come DALL-E, che possono generare immagini dettagliate e artistiche a partire da descrizioni testuali, e Stable Diffusion, che ha ulteriormente perfezionato la generazione di immagini attraverso tecniche avanzate di diffusione. La capacità di GenAI di comprendere e creare contenuti visivi e testuali ha rivoluzionato industrie come il design, l’intrattenimento e la pubblicità.

Parallelamente, modelli generativi avanzati hanno iniziato a trasformare la musica e i video. Sistemi come Jukebox di OpenAI generano musica in vari stili, mentre la ricerca continua a esplorare la generazione automatica di contenuti video, potenzialmente rivoluzionando l’industria dell’intrattenimento.


GenAI oggi: l’Intelligenza Artificiale Multimodale

Storicamente, l’intelligenza artificiale ha trattato diverse forme di dati in modo separato. I modelli erano specifici per ciascun tipo di input: i modelli di linguaggio naturale gestivano il testo, mentre le reti neurali convoluzionali elaboravano le immagini. Tuttavia, con l’avanzare della tecnologia e la crescita della potenza computazionale, gli scienziati hanno iniziato a esplorare la possibilità di combinare queste modalità diverse in un unico modello integrato.

Questo approccio ha cominciato a prendere forma concretamente nel 2021 con il lancio di modelli come CLIP e DALL-E da parte di OpenAI. Questi modelli hanno dimostrato che l’AI può comprendere e generare contenuti che combinano testo e immagini, offrendo risposte precise a comandi complessi che integrano diverse forme di input.

L’AI multimodale sfrutta reti neurali profonde capaci di elaborare e correlare dati provenienti da diverse modalità. Ad esempio, un modello multimodale può interpretare una descrizione testuale e generare un’immagine corrispondente, oppure può analizzare una scena visiva e produrre una spiegazione testuale.

L’Intelligenza Artificiale Multimodale rappresenta un avanzamento significativo nell’evoluzione dell’AI, integrando la capacità di comprendere e generare contenuti attraverso più forme di dati. Eppure non mancano le sfide, anzì.

La complessità dell’integrazione di diverse forme di dati richiede modelli più sofisticati e potenti, e la necessità di grandi quantità di dati per l’addestramento può essere un ostacolo. Inoltre, la gestione dei bias e la spiegabilità dei modelli multimodali sono aree in cui è necessaria una continua attenzione.


Quindi, per riassumere

1966 – ELIZA: Sviluppo del primo chatbot, progettato per simulare una conversazione umana utilizzando frasi pre-impostate e schemi di risposta.

1997 – Deep Blue: Il computer di scacchi di IBM sconfigge il campione mondiale Garry Kasparov, dimostrando le capacità dei sistemi deterministici basati su regole predefinite.

2005 – Transizione al Machine Learning: Inizia l’evoluzione verso sistemi di AI che apprendono dai dati, segnando il passaggio dall’approccio basato su regole statiche all’apprendimento automatico.

2012 – AlexNet: Un modello di Deep Learning vince la competizione ImageNet, riducendo significativamente l’errore di classificazione rispetto ai metodi precedenti e segnando l’inizio dell’era del Deep Learning.

2020 – GPT-3: OpenAI rilascia un modello di linguaggio generativo con 175 miliardi di parametri, capace di generare testi coerenti e contestuali, rivoluzionando la creazione di contenuti automatizzata.

2021 – DALL-E e CLIP: OpenAI lancia modelli che integrano testo e immagini, dimostrando la capacità di generare immagini a partire da descrizioni testuali e di correlare diverse forme di input.

2022 – Stable Diffusion: Sviluppo di tecniche avanzate di diffusione per la generazione di immagini, migliorando ulteriormente le capacità della GenAI nella creazione di contenuti visivi dettagliati.

2022 – Ascesa dell’AI Multimodale: Inizia la tendenza verso l’integrazione di diverse modalità di dati (testo, immagini, audio) in un unico modello AI, permettendo la creazione di soluzioni più versatili e intelligenti.