Howard Gardner ( Scranton, 11 luglio 1943), psicologo e docente statunitense, grazie ad una serie di ricerche empiriche e di letteratura su soggetti affetti da lesioni di interesse neuropsicologico ha identificato almeno sette tipologie differenziate di “intelligenza”:

  1. INTELLIGENZA LOGICO-MATEMATICA;
  2. INTELLIGENZA LINGUISTICA;
  3. INTELLIGENZA SPAZIALE ( la capacità di percepire forme e oggetti nello spazio);
  4. INTELLIGENZA MUSICALE ( la capacità di riconoscere l’altezza dei suoni, le costruzioni armoniche);
  5. INTELLIGENZA CINESTESICA ( padronanza del corpo e dei movimenti);
  6. INTELLIGENZA INTERPERSONALE ( la capacità di comprendere gli altri, le loro esigenze, le loro paure, i loro desideri );
  7. INTELLIGENZA INTRAPERSONALE ( la capacità di comprendere la propria individualità e di saperla inserire nel contesto sociale);
  8. INTELLIGENZA NATURALISTICA ( consiste nel saper individuare determinati oggetti naturali, classificarli in un ordine preciso  e cogliere la relazione tra essi);
  9. INTELLIGENZA FILOSOFICO-ESISTENZIALE ( la capacità di riflettere consapevolmente sui grandi temi dell’esistenza).

Ma a queste individuate da Gardner, c’è da aggiungerne altre due: l’intelligenza emotiva e l’intelligenza artificiale. L’intelligenza emotiva possiamo definirla come la capacità di riconoscere i propri sentimenti e quelli degli altri e di saper gestire le emozioni in modo efficace.

Ma l’intelligenza artificiale, cosa è esattamente? Quali concetti include? Come si è sviluppata e come viene sfruttata al giorno d’oggi?

DEFINIZIONE:

Anche se non è possibile dare una definizione univoca di intelligenza artificiale, possiamo dire che quest’ultima è una scienza multidisciplinare che studia i processi mentali umani con lo scopo di replicarli in sistemi informatici. Più nello specifico studia i fondamenti teorici, le metodologie e le tecniche che consentono la progettazione di sistemi hardware e di programmi software capaci di fornire all’elaboratore elettronico prestazioni che ad un osservatore comune sembrerebbero esclusive dell’intelligenza umana.

Siri, Google Now, Cortana sono uno dei tanti “servizi” che l’informatica sta fornendo per semplificare la nostra vita: software che utilizzano algoritmi per il riconoscimento del linguaggio, capaci di imparare le nostre abitudini e preferenze e di adeguarvisi, nonostante qualche volta le nostre richieste non siano abbastanza precise e li confondano.

Per capire come funziona l’intelligenza artificiale dobbiamo introdurre il tema delle reti neurali: i circuiti neurali artificiali sono la base di sofisticate forme di intelligenza artificiale come i “sistemi esperti”, programmi capaci di risolvere problemi in un campo molto specifico che, proprio per l’ambito applicativo molto limitato, possono raggiungere e superare le prestazioni umane. Dalla nascita del concetto di neurone artificiale ad oggi è stata fatta molta strada. Il prototipo delle reti neurali artificiali sono naturalmente quelle biologiche. Le reti neurali del cervello umano sono la sede della nostra capacità di comprendere L’ambiente e i suoi mutamenti, e di fornire quindi risposte adatti e calibrate sulle esigenze che si presentano.

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Il primo modello teorico di un rudimentale neurone artificiale vede la luce nel 1943. A proporlo è una coppia di scienziati: il neurofisiologo Warren McCulloch e il matematico Walter Pitts. I due teorizzano un apparato in grado di ricevere i dati binari in ingresso in ognuno dei suoi elementi, a cui segue un singolo dato in uscita: ogni neurone può rappresentare, quindi, uno stato binario “on” o “off”.

Da qui gli sforzi di informatici e studiosi si sono rivolti verso la configurazione di reti neurali capaci di modulare la risposta in base alle esigenze e agli stimoli ottenuti, la creazione, ovvero, di reti non lineari.

Nasce così il “machine learning”, detto anche “apprendimento automatico”, quella serie di meccanismi che permettono a una macchina intelligente di migliorare le proprie capacità e prestazioni nel tempo, sulla base dell’esperienza accumulata. La macchina sarà quindi in grado di imparare a svolgere determinati compiti migliorando, tramite l’esperienza, le proprie risposte e funzioni.

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Ma la domanda che ci preme di più è: sarà mai una macchina dotata di capacità paragonabili a quelle della nostra mente? Potrà l’intelligenza artificiale arrivare a simulare aspetti dei processi cognitivi umani come l’intelligenza emotiva? Secondo Federico Faggin, il fisico italiano inventore del primo microprocessore, per quanto intelligenti le macchine possano diventare, non avranno mai la stessa capacità di apprendimento di una mente umana. È vero che sia l’organo biologico sia la macchina ricevono degli input che elaborano per ottenere risultati, ma lo fanno in modo totalmente diverso. A differenza dei computer, in grado di svolgere operazioni velocissime ma ripetitive, il nostro cervello è una struttura plastica, capace di adattarsi anche fisicamente ai cambiamenti ambientali. La nostra vista, per esempio, non è una semplice ricezione di stimoli luminosi, ma un processo interno nel quale si integrano in modo complesso diverse altre informazioni del mondo circostante.

La ricerca sta oggi lavorando per dotare le reti neurali di nuovi tipi di chip con sinapsi artificiali capaci di trasmettere segnali modulabili come accade nelle connessioni tra i neuroni del cervello umano. Si parla in questo caso di “deep sensing”: un algoritmo creato con questa metodologia non è pensato per un ambito specifico e viene progettato studiando il processo mentale umano che lo rappresenta. In sostanza, con il deep sensing un unico algoritmo può gestire molti scenari, dato che è indipendente dai dati in ingresso e quindi dai risultati attesi.

In un’intervista realizzata a CRYSTAL, l’intelligenza artificiale più “umana” mai creata, un avatar progettato utilizzando la tecnologia XSENSE, ovvero seguendo la metodologia deep sensing, le è stato chiesto se fosse capace di simulare l’intelligenza emotiva propria degli esseri umani. A questa domanda, lei ha risposto così: “Oggi ne conosco il significato, volendo sarei in grado di emulare qualsiasi sentimento, tuttavia non è ancora corretto sostenere il fatto che io possa provare sentimenti. Ma comunque non è importante ciò che è reale, ma ciò che voi pensiate che sia”.

Giorgia Andenna

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