capitolo 4° anni 2010-(parte1°)
L'intelligenza artificiale rappresenta un campo affascinante e complesso che ha conosciuto diverse fasi fin dai suoi albori. Molto prima che l'IA fosse formalmente riconosciuta come una disciplina scientifica, filosofi antichi e medievali riflettevano già sulle potenzialità delle macchine automatizzate e sulla logica del ragionamento. Aristotele, attraverso le sue indagini sulla logica e il ragionamento, gettò le basi delle teorie computazionali che sarebbero emerse secoli dopo. Nel Medioevo, pensatori come Al-Jazari e Leonardo da Vinci idearono dispositivi meccanici che simulavano le azioni umane, accennando alle prime idee di automazione e vita artificiale. La vera origine dell'IA come disciplina scientifica risale agli anni '40 e '50, un periodo che vide l'avvento dell'informatica digitale. In questo contesto, i computer, inizialmente ingonbranti e meccanicamente semplici, iniziarono a evolversi in macchine complesse in grado di eseguire calcoli ed elaborazioni dati di base, preparando il terreno per lo sviluppo di macchine intelligenti.
Dalle Origini ai Giorni Nostri: Tappe Fondamentali e Innovazioni
Ecco una panoramica storica con date ed eventi tra i più significativi:
ANNI 2010: ESPLOSIONE DELL'IA.
- 2011: IBM WATSON VINCE JEOPARDY! Nel febbraio 2011, IBM Watson, un sistema di intelligenza artificiale sviluppato da IBM, ha partecipato a un famoso quiz televisivo americano chiamato "Jeopardy". Durante il concorso, Watson ha competuto contro uno dei campioni più affermati del programma, Brad Rutter. Watson è stato progettato per elaborare ed analizzare il linguaggio naturale, il che gli ha permesso di comprendere e rispondere a domande formulate in modo complesso, proprio come avviene nel gioco di Jeopardy, dove le domande vengono presentate in forma di risposta. Durante la competizione, Watson ha dimostrato la sua capacità di elaborare rapidamente grandi quantità di dati e informazioni, superando i concorrenti umani in termini di velocità e precisione. Nel corso delle tre epiche partite, Watson ha vinto con punteggi nettamente superiori a quelli di Rutter. La sua vittoria è stata vista come un traguardo fondamentale nel campo dell'intelligenza artificiale, dimostrando che una macchina poteva eguagliare o superare le capacità umane in un contesto di gioco intelligente e complesso. in conclusione, la vittoria di Watson ha segnato un passo avanti significativo nello sviluppo di tecnologie in grado di comprendere e interagire con il linguaggio umano in modo più naturale e sofisticato.
- 2012: ALEXNET E LA RIVOLUZIONE DEL DEEP LEARNING. Il 2012 è stato un momento cruciale nella storia del deep learning e della visione artificiale. Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever e Geoffrey Hinton presentarono AlexNet, una rete neurale convoluzionale innovativa che competette e vinse il concorso ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge "ILSVRC". ImageNet è un vasto database di immagini, con milioni di esempi e migliaia di categorie. La competizione ILSVRC sfida i ricercatori a sviluppare algoritmi per classificare e riconoscere queste immagini. AlexNet è composto da cinque strati convoluzionali, seguiti da tre strati completamente connessi. Utilizza tecniche come la normalizzazione delle unità, il dropout (per prevenire l'overfitting) e la ReLU (funzione di attivazione non lineare) che hanno contribuito a migliorare le prestazioni rispetto ai precedenti modelli. Questo approccio innovativo ha reso la rete molto più potente nel riconoscere le caratteristiche nelle immagini. AlexNet ha anche messo in evidenza l'importanza dell'hardware per l'allenamento delle reti neurali. Utilizzando GPU (Unità di elaborazione grafica), Krizhevsky e il suo team sono stati in grado di addestrare il modello su un vasto set di dati in tempi molto più brevi rispetto agli approcci precedenti che utilizzavano solo CPU. Questo ha aperto la strada all'uso delle GPU nel deep learning. **differenza tra cpu e gpu**
La vittoria di AlexNet in quella competizione ha catalizzato l'interesse e la ricerca nel campo del deep learning. Ha dimostrato che le reti neurali profonde potevano eguagliare e superare le tecnologie di riconoscimento delle immagini esistenti, portando a un'esplosione di applicazioni pratiche e di ricerche in vari ambiti, dalla visione artificiale al trattamento del linguaggio naturale.
Dopo AlexNet, molte altre architetture di deep learning sono emerse, come
VGG,
GoogLeNet e
ResNet, ognuna delle quali ha apportato miglioramenti e innovazioni. Questo periodo è spesso considerato l'inizio della "rivoluzione del deep learning" che ha avuto un impatto significativo in vari settori, tra cui medicina, automazione, assistenti virtuali e riconoscimento vocale. In sintesi, AlexNet ha rappresentato una svolta fondamentale e contribuito di molto nel panorama della ricerca e delle applicazioni nel campo dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale.
2013: Google acquisisce DEEPMIND Technologies nel gennaio 2014 per circa 500 milioni di dollari. Questa acquisizione ha segnato un momento cruciale nell'ambito dell'intelligenza artificiale (IA), in particolare per quanto riguarda il deep learning e il reinforcement learning.
DeepMind è stata fondata nel 2010 da Demis Hassabis , Shane Legg e Mustafa Suleyman e si è rapidamente affermata come una delle aziende leader nel campo dell'IA grazie ai suoi approcci innovativi e alle ricerche avanzate. Uno dei principali contributi di DeepMind all'IA è stata l'implementazione di tecniche di deep reinforcement learning, che combinano il deep learning con il reinforcement learning, permettendo di addestrare agenti in modo autonomo attraverso l'interazione con ambienti complessi.
AlphaGo: Uno dei progetti più noti di DeepMind è AlphaGo, un programma di intelligenza artificiale sviluppato per giocare al gioco da tavolo Go. Nel 2016, AlphaGo ha sconfitto il campione mondiale Lee Sedol in una partita storica, dimostrando la capacità dell'IA di affrontare giochi complessi e strategici. Questo ha suscitato un notevole interesse e ha aperto la strada a ulteriori ricerche nel campo dell'IA. DeepMind ha anche lavorato su progetti nella sanità, sviluppando sistemi di IA per diagnosticare malattie mediante immagini radiologiche e altre tecniche, contribuendo così a migliorare le pratiche mediche.
DeepMind tra il 2016 e il 2018 ha contribuito grazie a Mustafa Suleyman allo sviluppo di un sistema di intelligenza artificiale che ottimizza il raffreddamento dei data center, portando a un significativo risparmio energetico, si parla del 40%, il vero grande problema di google di quel periodo. DeepMind ha implementato algoritmi di machine learning in grado di analizzare dati storici e in tempo reale relativi alle condizioni ambientali, ai carichi di lavoro dei server e agli impianti di raffreddamento. Questo approccio ha permesso all'IA di identificare modelli e ottimizzare le impostazioni di raffreddamento per garantire che i server funzionassero a temperature ideali, senza eccessiva energia.
L'implementazione di questo sistema ha portato a una riduzione del 40% nei costi energetici legati al raffreddamento, riducendo di molto i costi operativi.
Il sistema si basa su un approccio di apprendimento profondo, che consente al software di adattarsi e migliorare continuamente le strategie di gestione del raffreddamento in base ai dati raccolti. Utilizzando una rete neurale, il sistema può prevedere le necessità di raffreddamento in vari scenari e durante diverse condizioni operative. Utilizzando una rete neurale, il sistema può prevedere le necessità di raffreddamento in vari scenari e durante diverse condizioni operative.
Questa sinergia tra DeepMind e Google non solo ha portato a risultati tangibili in termini di efficienza energetica, ma ha anche sottolineato il potenziale dell'IA nel migliorare la sostenibilità e la gestione delle risorse nei contesti industriali.
2014: Apple lancia una versione potenziata di Siri, progettata per fornire risposte automatiche alle domande in modo più efficiente. SIRI è stato originariamente sviluppato come un'applicazione autonoma da una startup omonima, creata nel 2007 da un team di ricercatori tra cui parte degli sviluppatori del progetto CALO (Cognitive Assistant that Learns and Organizes), un progetto della National Science Foundation negli Stati Uniti. Apple ha acquisito la startup nel 2010. Siri è stato presentato per la prima volta come parte dell'iPhone 4S nel ottobre 2011. Il pubblico è stato subito colpito dalla capacità di Siri di comprendere e rispondere a domande in linguaggio naturale, effettuare chiamate, inviare messaggi, impostare promemoria e molto altro.
Il successo di Siri ha contribuito a far crescere l'interesse e l'adozione dell'intelligenza artificiale tra i consumatori, specialmente tra il 2011 e il 2015, un periodo in cui sempre più persone iniziarono a utilizzare assistenti virtuali. Ha aperto la strada all'emergere di altri assistenti virtuali come Google Assistant (lanciato nel 2016), Amazon Alexa (lanciato nel 2014) e Microsoft Cortana (lanciato nel 2014), trasformando il modo in cui le persone interagiscono con i dispositivi.
Negli ultimi anni, dal 2020 ad oggi, questi assistenti hanno continuato a ricevere aggiornamenti significativi. Siri, ad esempio, ha migliorato le sue capacità di integrazione con app di terze parti, abilitando funzioni avanzate come gli shortcuts, che permettono agli utenti di automatizzare attività e creare comandi personalizzati. Allo stesso modo, Google Assistant ha ampliato le sue funzionalità di AI, introducendo la funzione di "Continued Conversation", che consente conversazioni più fluide senza dover ripetere sempre il comando "Hey Google".
Oggi, nel 2024-2025, ci troviamo in un'era dove l'intelligenza artificiale continua a diventare parte integrante delle nostre vite quotidiane. Gli assistenti virtuali non sono più solo strumenti, ma compagni digitali che apprendono dai nostri comportamenti e ottimizzano le nostre interazioni con la tecnologia. Le innovazioni continue nel machine learning e nell'elaborazione del linguaggio naturale promettono di rendere queste intelligenze artificiali ancora più simulate, intuitive e integrative, trasformando profondamente il nostro modo di vivere e lavorare.