STORIA DELL'IA. DALLE ORIGINI DELL'IA AI TRAGUARDI DI INIZIO SECOLO

Come ogni tecnologia complessa, l'intelligenza artificiale ha le sue radici in diversi campi. Dalla filosofia all'informatica, dalla matematica alla linguistica, Ripercorrere la storia dell'intelligenza artificiale e dell'automazione fino ad oggi è stato un compito davvero arduo con mesi di approfondimenti, data l'ampiezza e la complessità dell'argomento.

la storia della i.a., dalle origini dell'ia ai traguardi di inizio secolo - renato schirripa

capitolo 3° anni 2000

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 2000: L'IA SI EVOLVE.

2000-2001: Nel 2000 Il MACHINE LEARNING inizia a essere riconosciuto come una disciplina fondamentale nel campo dell'IA.
Nel 2001 Lancio del Progetto di "AI di Stanford". Il Stanford AI Project era parte di una lunga tradizione di ricerca sull'intelligenza artificiale all'Università di Stanford, che iniziò negli anni '60. Sebbene il progetto specifico potesse avere molteplici aspetti e iniziative, in generale l'intento era di sviluppare algoritmi e tecnologie che potessero simulare l'intelligenza umana e risolvere problemi complessi. Negli anni '90 e all'inizio degli anni 2000, l'attenzione si è concentrata su vari sottocampi dell'IA, tra cui l'apprendimento automatico, il ragionamento automatico, la visione artificiale, l'elaborazione del linguaggio naturale e i sistemi esperti. Stanford ha anche collaborato con aziende e istituzioni per applicare le scoperte nel mondo reale.
2004: DOMINIO DELL'IA NEI VIDEOGIOCHI. Nel 2004, l'IA ha iniziato a giocare un ruolo sempre più significativo nell'industria dei videogiochi, segnando un cambiamento importante nelle dinamiche di gioco e nell'esperienza complessiva per i giocatori. il 2004 è stato caratterizzato da vari sviluppi nei generi dei giochi, in particolare nei giochi di strategia, nei giochi di ruolo (RPG) e nei giochi di simulazione. Un titolo emblematico di questo sviluppo è "Half-Life 2", lanciato a novembre 2004. Questo gioco ha implementato un'IA all'avanguardia per l'epoca, con nemici e personaggi non giocanti (NPC) dotati di capacità strategiche complesse. I nemici mostravano comportamenti più intelligenti e reattivi, collaborando tra di loro e reagendo in modo realistico alle azioni del giocatore, migliorando significativamente l'immersione nella narrazione e nel gameplay. Nel 2004 si sono anche visti miglioramenti nei giochi di ruolo e nei giochi di simulazione. Qui, l'IA ha facilitato interazioni più dinamiche e intricate con i personaggi e il mondo di gioco, arricchendo l'esperienza narrativa e le possibilità di esplorazione. Anche nei giochi di strategia in tempo reale (RTS), l'IA ha fatto significativi passi avanti. Gli avversari erano in grado di adattarsi alle tecniche e alle strategie dei giocatori, creando sfide più avvincenti e imprevedibili. In conclusione, il 2004 ha rappresentato un anno chiave per l'integrazione dell'IA nei videogiochi, ponendo le basi per futuri sviluppi nella game industry.
2006:"Lancio del Concetto di "DEEP LEARNING". Nel 2006 Geoffrey Hinton e i suoi collaboratori pubblicano articoli chiave e introducono il termine "deep learning" per descrivere architetture di rete neurale più profonde. Questo periodo segna una svolta, poiché le tecnologie di calcolo e l'accesso a grandi set di dati iniziano a rendere praticabile l'addestramento di reti neurali più complesse. Gli approcci "deep learning" cominciano a mostrare prestazioni impressionanti in vari task di apprendimento automatico, come il riconoscimento delle immagini e la sintesi del linguaggio. non bisogna dimenticare che Hinton, LeCun e altri iniziarono già negli anni "80 a sviluppare i fondamenti delle reti neurali. Durante questo periodo, lavorano su concetti fondamentali come l'algoritmo di retropropagazione, tuttavia le capacità computazionali e i dataset disponibili per quell'epoca erano limitati, il che rendeva difficile applicare queste tecniche in modo efficace a problemi pratici, arriviamo quindi al 2006 quando Hinton e i suoi si resero conto che i tempi erano maturi per diffondere e divulgare le loro scoperte e conoscenze sulle reti neurali profonde ed il loro addestramento. In conclusione, il lavoro sui fondamenti delle reti neurali risale a diversi decenni fa, mentre la vera rivoluzione e diffusione ha avuto luogo a partire dal 2006.
2009: Primo Tentativo di AUTO a GUIDA AUTONOMA da Parte di Google. Nel 2009, Google ha avviato un progetto pionieristico nel campo della mobilità autonoma, dando vita a un'iniziativa che avrebbe avuto un impatto significativo sulla tecnologia dei veicoli a guida autonoma. Questo progetto fu guidato da Sebastian Thrun, un noto esperto di intelligenza artificiale e professore alla Stanford University, che collaborò con un team di ingegneri per sviluppare un sistema in grado di navigare senza intervento umano. L'intento era creare un veicolo in grado di guidare autonomamente su strade pubbliche, utilizzando una combinazione di telecomunicazioni, sensori e algoritmi di intelligenza artificiale. L'approccio era volto a migliorare la sicurezza stradale e a ridurre il numero di incidenti causati da errori umani. I veicoli erano equipaggiati con una serie di sensori, tra cui laser a scansione LIDAR, radar e telecamere, che consentivano loro di "vedere" l'ambiente circostante in tempo reale. Questi dati venivano elaborati da complessi algoritmi di machine learning e intelligenza artificiale, permettendo alle auto di prendere decisioni in base a ciò che "osservavano". Il team ha condotto diversi test, con i prototipi che inizialmente erano veicoli modificati, come il Toyota Prius, per effettuare le prove su strada. L'evoluzione dei prototipi ha portato a veicoli autonomi più avanzati e specificamente progettati. Successivamente, nel 2016, Google ha ufficialmente separato il progetto di auto a guida autonoma dalla compagnia madre e ha fondato Waymo, che si è dedicata esclusivamente allo sviluppo e alla commercializzazione di tecnologie per veicoli autonomi. Waymo è diventata una delle principali aziende nel settore della guida autonoma, lanciando servizi di ride-hailing e testando soluzioni in diverse città. Il lancio del progetto di guida autonoma da parte di Google ha segnato l'inizio di una nuova era per la tecnologia dei trasporti, attirando l'attenzione su scala globale e ispirando altre aziende a investire nello sviluppo di veicoli autonomi. L'approccio e la metodologia impiegati da Google e Waymo hanno contribuito a stabilire standard importanti per la sicurezza e l'efficacia della guida autonoma.
2009: Il 2009 rappresenta un altro anno significativo nella storia dello sviluppo dell'intelligenza artificiale, stabilendo delle basi fondamentali che sono stati ulteriormente sviluppati negli anni successivi. in particolare nel 2009 inizia l'affinamento degli algoritmi di riconoscimento vocale e visivo. Grazie all'avanzamento del machine learning e del deep learning, le prestazioni di questi algoritmi vengono migliorate significativamente, portando a una maggiore applicabilità in vari contesti commerciali, e anche nel modo in cui le aziende interagiscono con i loro clienti e gestiscono i dati. Il riconoscimento vocale e' il campo della tecnologia dell’informazione che consente di identificare e trascrivere il linguaggio parlato in formato testuale. Il riconoscimento vocale si basa su diversi passaggi:
1. Acquisizione del suono: il microfono cattura la voce dell'utente.
2. Pre-elaborazione: il segnale audio viene elaborato per ridurre il rumore e migliorare la qualità
3. Riconoscimento: il sistema converte il suono in testo utilizzando modelli acustici, linguistici e di pronuncia.
4. Post-elaborazione: il testo riconosciuto può essere elaborato ulteriormente per migliorare l'accuratezza e l'usabilità.
TECNOLOGIE UTILIZZATE:
1. Machine Learning: gli algoritmi vengono addestrati su grandi quantità di dati audio per migliorare la riconoscibilità.
2. Reti Neurali: le reti neurali profonde (Deep Learning) sono frequentemente utilizzate per migliorare le prestazioni del riconoscimento vocale.
3. Modelli Acustici e Linguistici: i modelli acustici rappresentano le correlazioni tra suono e parole, mentre i modelli linguistici aiutano a determinare quale parola è più probabile in un contesto specifico.
APPLICAZIONI + COMUNI:
1. Assistenti Virtuali: come Siri, Google Assistant, e Alexa, che rispondono a comandi vocali.
2. Trascrizione: strumenti per la trascrizione automatica di conferenze, riunioni e video.
3. Accessibilità: tecnologie che assistono persone con disabilità, consentendo il controllo della tecnologia tramite voce.
4. Automazione: nei call center, per l'interazione con i clienti senza necessità di operatori umani.
MENTRE PER IL RICONOSCIMENTO VISIVO: vengono utilizzate le "CNN" Convolutional Neural Networks. "Le CNN (reti neurali convoluzionali) sono trattate in dettaglio più avanti. Inoltre, troverete una sezione dedicata a questo argomento su questo sito." sono un tipo di rete neurale profonda che viene utilizzata soprattutto nell'ambito del riconoscimento visivo e nell'elaborazione delle immagini. Sono state progettate per automatizzare il processo di riconoscimento dei pattern nelle immagini e per estrarre caratteristiche rilevanti. Le CNN sono utilizzate in diverse applicazioni, tra cui: IL RICONOSCIMENTO DI IMMAGINI, LA SEGMENTAZIONE DELLE IMMAGINI, IL RICONOSCIMENTO FACCIALE, IL RICONOSCIMENTO DI SCRITTURA E CARATTERI e ELABORAZIONE VIDEO.

I.A. Scopri il Funzionamento degli Algoritmi

Machine Learning in Azione.

Il video che segue ci mostrerà applicazioni reali e casi studio che evidenziano l'impatto del machine learning sulla nostra vita quotidiana. Non perderti questa opportunità di vedere in azione la tecnologia che sta cambiando il nostro modo di vivere e lavorare!