(la videolezione) Le reti neurali rivestono un ruolo cruciale nell'evoluzione dell'intelligenza artificiale, fungendo da architetture ispirate al funzionamento del cervello umano, sono capaci di apprendere, generalizzare e prendere decisioni complesse. Costituite da insiemi più o meno grandi di neuroni artificiali, fortemente connessi tra loro e disposti su vari strati (layer), sono particolarmente efficaci in ambiti come il riconoscimento vocale, la visione artificiale, la traduzione automatica e il rilevamento di anomalie, La loro capacità di migliorare l'accuratezza con l'aumento dei dati disponibili e delle risorse computazionali ha spinto lo sviluppo di modelli sempre più sofisticati, come le reti neurali profonde (deep learning), che oggi alimentano le tecnologie più avanzate dell'IA.
Un bambino, tramite l’esperienza, impara, ad esempio, a riconoscere e distinguere i diversi toni di voce, a compiere una determinata azione piuttosto che un’altra. Nei software neuronali il programmatore svolge la medesima funzione attraverso l’immissione nella macchina di dati conosciuti. L’esperienza all’interno della macchina è data dalla modifica dei parametri di riferimento dello specifico neurone artificiale al fine di ottenere un preciso risultato già noto. Questo meccanismo consente sistema di rispondere in modo corretto anche davanti a dati totalmente nuovi e mai visti. La rete neurale, apprendendo attraverso l’esperienza e la lettura dei dati, costruisce architetture gerarchiche e fornisce livelli avanzati di input-output. La macchina, pertanto, non viene programmata quanto piuttosto addestrata tramite l’apprendimento (supervisionato, non supervisionato e per rinforzo). La grande rivoluzione nel settore è arrivata con i trasformatori (trasformers), che grazie al meccanismo di autoattenzione (self-attention) processano input in parallelo, scalando efficientemente su corpus linguistici enormi e generando testo con coerenza semantica senza precedenti (es. ChatGPT).
Questioni etiche
L’avanzamento dell’intelligenza artificiale solleva, però, cruciali interrogativi etici:
- sul rispetto della privacy: l’uso massiccio di dati personali per l’addestramento degli algoritmi può ledere la riservatezza degli individui;
- sulla trasparenza: operando come “scatole nere”, è difficile comprendere come i sistemi AI giungano a determinate decisioni. (con possibili implicazioni in ambiti sensibili come la giustizia o la medicina).
Un altro tema centrale è la responsabilità, poiché in caso di errori o danni causati da sistemi autonomi (come veicoli a guida automatica o algoritmi di selezione) non è sempre chiaro chi debba risponderne – lo sviluppatore, l’utente o l’algoritmo stesso. Inoltre, l’AI può amplificare disuguaglianze se i dati di addestramento riflettono pregiudizi esistenti, portando a discriminazioni in settori come il reclutamento del personale o i prestiti bancari.
Inoltre, la sostituzione del lavoro umano in numerosi ambiti richiede una riflessione sul futuro dell’occupazione e sulla necessità di politiche di riqualificazione. Infine, lo sviluppo di AI avanzate vicino all’AGI riapre il dibattito sul controllo e sulla sicurezza, sollecitando regolamentazioni internazionali per evitare scenari di abuso o perdita di controllo.
Affrontare queste sfide richiede una collaborazione tra tecnologi, legislatori e filosofi per garantire che l’AI sia sviluppata e utilizzata in modo equo, sicuro e a beneficio dell’umanità. Il futuro dell’AI dipenderà dalla capacità di integrare progressi algoritmici con un’infrastruttura sostenibile e framework teorici più robusti, bilanciando potenzialità e rischi di una tecnologia in grado di ridefinire la società,
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