L’IA è, secondo il Vocabolario Sevocab [1.1], una branca dell’Information Technology dedicata allo sviluppo di sistemi di elaborazione dati che effettuano funzioni normalmente associate con l’intelligenza umana, come il ragionamento, l’apprendimento e l’auto-miglioramento.
Per comprendere meglio il termine di Intelligenza artificiale occorre tener presente diverse definizioni.
Per l’Oxford Dictionary [1.2] è l’abilità di sviluppare sistemi in grado di acquisire e applicare conoscenza e competenze, come la percezione visuale, il riconoscimento del parlato, il supporto alle decisioni, la traduzione tra linguaggi.
Secondo l’ISO/IEC CD 22989 è la capacità di un Sistema ingegnerizzato di acquisire, elaborare e applicare conoscenze e abilità [1.3].
In pratica, la comprensione di ciò che si intende per IA cambia nel tempo. Ad esempio, negli anni ’80 un sistema esperto basato su regole fisse che svolgevano attività tradizionalmente svolte da esperti era considerato IA, ma oggi tali sistemi sono spesso considerati troppo semplici per essere ritenuti di IA. È probabile che l’IA moderna di oggi sarà anche considerata “troppo semplice per essere l’IA” tra 20 anni [1.4]. I sistemi basati su IA, come in tutti i sistemi di elaborazione, hanno requisiti di qualità sia riguardanti le funzioni che le modalità con cui esse vengono svolte.
I sistemi basati sull’intelligenza artificiale hanno tuttavia alcune caratteristiche di qualità uniche, come flessibilità, adattabilità, autonomia, evoluzione, distorsione, trasparenza / interpretabilità / esplicabilità, complessità e non determinismo. Il tema è oggetto di standardizzazione [1.5].
L’intelligenza artificiale può essere implementata utilizzando una vasta gamma di approcci o tecnologie. Questi possono essere raggruppati in diversi modi tra cui:
- Algoritmi di ricerca
- Tecniche di ragionamento
- Tecniche di apprendimento (Machine Learning)
Alcuni dei più efficaci sistemi basati sull’IA possono essere considerati ibridi, usando una combinazione di queste tecnologie e in diversi cobtesti.
Alcuni esperti di IA [1.6] si chiedono se ha senso una unica definizione di IA come materia fortemente interdisciplinare che coinvolge diversi ambiti del sapere umano, quali: Filosofia, Matematica, Fisica, Economia, Neuroscienze, Psicologia, Informatica, Cibernetica, Linguistica.
Glossario a cura di Domenico NATALE e Videoglossario a cura di Maria Chiara LORENZELLI
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Riferimenti bibliografici
[1.1] Artificial intelligence (AI): Branch of computer science devoted to developing data processing systems that perform functions normally associated with human intelligence, such as reasoning, learning, and self-improvement (ISO/IEC 2382:2015 Information Technology – Vocabulary) https://pascal.computer.org/sev_display/search.action
[1.2] Artificial intelligence (AI): The theory and development of computer systems able to perform tasks normally requiring human intelligence, such as visual perception, speech recognition, decision-making, and translation between languages
www.oxfordreference
[1.3] ISO/IEC CD 22989:2020 Artificial Intelligence – Concepts and terminology [Under development]
[1.4] ISO/IEC CD TR 29119-11:2020 Software and Systems Engineering – Software Testing – Part 11 – Testing of AI-Based Systems [Under development]
[1.5] Domenico Natale, “Modelli di qualità per l’Intelligenza artificiale”, https://intelligenzartificiale.unisal.it/modelli-di-qualita-per-lintelligenza-artificiale/
[1.6] Antonio Ballarin, Chief Artificial Intelligence Officer, Sogei, Lezione presso l’Università di Tor Vergata di Roma “Intelligenza Artificiale: storia, elementi costitutivi, limiti ed implicazioni economiche”, Settembre 2017
