Quante sono le forme di Intelligenza Artificiale?

L’Intelligenza Artificiale (IA) è una disciplina che studia la creazione e lo sviluppo di strumenti e software capaci di svolgere compiti che solitamente richiedono l’intervento umano.
Possiamo distinguere almeno tre diverse forme di IA, ognuna delle quali con finalità e caratteristiche diverse:

• ANI (Artificial Narrow Intelligence);
• AGI (Artificial General Intelligence);
• ASI (Artificial Super Intelligence).

ANI (Artificial Narrow Intelligence)

L’ANI, meglio nota come “Narrow AI” o “Weak AI” in altre classificazioni che le distinguono tra intelligenza artificiale semplice o articolata, è caratterizzata dall’avere una finalità limitata ad uno o più compiti specifici e di non essere capace di auto apprendimento.

Esempi di ANI sono i motori di ricerca, le applicazioni di riconoscimento vocale, il riconoscimento di immagini, ecc…

In pratica si tratta di sistemi di automatizzazione di specifici compiti per i quali è necessaria un livello di IA limitata dalla mancanza di comprensione e consapevolezza: non può adattarsi autonomamente a compiti diversi da quelli per cui è stata progettata e non può sviluppare nuove abilità o competenze.

AGI (Artificial General Intelligence)

L’AGI, la cosiddetta Strong AI, è un livello evoluto di intelligenza artificiale capace di pensare e di prendere decisioni in maniera simile agli umani.
Svolge compiti multifunzionali e agisce esattamente come agirebbe un assistente umano nella vita quotidiana.

L’AGI non è ancora pienamente attiva ma se ne intravedono le potenzialità e le funzionalità nelle declinazioni evolute di IA come i supercomputer, l’hardware quantistico e i modelli di Intelligenza Artificiale Generativa come ChatGPT, il noto sistema Generative Pre-trained Transformer messo a punto da OpenAI.

Questa tecnologia ha segnato una rivoluzione nella scrittura e della ricerca, fornendo ai professionisti del digital marketing e della comunicazione, ma non solo, strumenti potenti per la produzione di contenuti e informazioni.

Esistono sistemi molto sofisticati alternativi al più noto ChatGPT come Google Gemini, caratterizzato dall’accuratezza della produzione testuale e per la capacità di produrre in pochissimo tempo report e documenti. Altro strumento evoluto è Jasper, considerato nel 2024 il miglio software generativo di testi perché utilizza tecniche avanzate di machine learning. Si tratta di uno strumento dedicato principalmente ad un uso professionale.

ASI (Artificial Super Intelligence)

Infine il terzo livello, ad oggi solo teorico, è l’ASI (Artificial Super Intelligence). È un livello strong di intelligenza artificiale che renderà le macchine maggiormente abili rispetto agli umani.

E ciò potrà accadere in tutte le sfere cognitive, comprese la risoluzione di problemi complessi, l’apprendimento automatico, la comprensione del linguaggio naturale, la creatività e molto altro.

Esiste poi una divisione in tecnologie base utilizzate nello sviluppo dell’Intelligenza artificiale:

Intelligenza Artificiale

Permette alle macchine di imparare dalle proprie esperienze, adattarsi a nuovi input ed eseguire compiti con una logica simile a quella umana.
Esempi sono i computer che giocano a scacchi o auto a guida autonoma e si basano sul deep learning e sull’elaborazione del linguaggio naturale (natural language processing).

Machine Learning

Il machine learning, ossia l’apprendimento automatico, è capace di analizzare un grandissimo numero di dati ed automatizza la costruzione di un modello analitico. È una branca dell’intelligenza artificiale basata sull’idea che i sistemi possono imparare dai dati, identificare i modelli e prendere decisioni con un minimo intervento umano.

Mentre l’intelligenza artificiale (IA) è la scienza che mira ad imitare le abilità umane, il machine learning è un sottogruppo specifico dell’intelligenza artificiale che addestra la macchina su come apprendere.

Deep Learning

Il deep learning è un tipo di machine learning che addestra il computer ad eseguire attività in maniera simile a quella umana, come riconoscere il parlato, identificare immagini o fare previsioni.

Invece di organizzare i dati per eseguire equazioni predefinite, il deep learning imposta dei parametri di base sui dati e istruisce il computer affinché impari da solo riconoscendo i modelli attraverso molteplici livelli di elaborazione.

Natural Language Processing

L’elaborazione del linguaggio naturale (Natural Language Processing) è una branca dell’intelligenza artificiale che supporta i computer nella comprensione, interpretazione e utilizzo del linguaggio umano.

L’NLP aiuta i computer a comunicare con gli umani nella loro lingua, li rende capaci di leggere un testo, ascoltare la voce, interpretarla, misurare il sentimento e determinare quali sono i contenuti più importanti.

Computer Vision

Computer Vision è un campo dell’intelligenza artificiale che addestra i computer a interpretare e comprendere il mondo visivo. Con l’utilizzo di immagini digitali provenienti da fotocamere e video e attraverso modelli di deep learning, le macchine possono identificare e classificare accuratamente gli oggetti e quindi reagire a ciò che “vedono”.
Dal riconoscimento facciale all’analisi di una partita di calcio in diretta, la computer vision rivaleggia e supera le capacità visive umane in molte aree.