Qual è la storia dell'IA?
L'intelligenza artificiale (IA) è la capacità di una macchina (nella maggior parte dei casi, un computer) di imitare i processi cognitivi umani, le capacità di problem solving e le azioni. Oggi l'intelligenza artificiale comprende una vasta gamma di capacità, dall'IA predittiva e dall'elaborazione del linguaggio naturale ai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e all'IA agentica.
L'IA ha avuto parecchi precursori, dagli automi del mondo antico ai primi computer. E i modelli più avanzati di oggi si basano su teorie e algoritmi che sono stati sviluppati molti decenni fa.
Principali eventi nella storia dell'intelligenza artificiale: una sequenza temporale
Sebbene il termine "intelligenza artificiale" risalga solo al 1955, eventi cruciali per lo sviluppo dell'IA risalgono a secoli fa
Prima del XX secolo
- Circa 400 a.C.: secondo alcune fonti dell'antica Grecia, Archita di Taranto creò una colomba di legno in grado di sbattere le ali e volare.
- Circa 1495: Leonardo da Vinci creò piani dettagliati per un automa funzionante dalle sembianze di un cavaliere tedesco e potrebbe, di fatto, averne costruito uno (sebbene, in tal caso, non sarebbe sopravvissuto fino ai giorni nostri).
- Intorno al 1560: re Filippo II di Spagna commissionò a un orologiaio di nome Juanelo Turriano la costruzione di un automa a imitazione del frate francescano Diego de Alcalá (poi canonizzato come San Diego). L'automa era alimentato da una molla e imitava i movimenti e i gesti umani di base.
- 1764–1770: gli automi noti come Canard Digérateur (o "anatra digerente") e l'automa giocatore di scacchi (o "turco meccanico") deliziano il pubblico. Sebbene entrambi si rivelino in seguito fraudolenti, ampliano la concezione popolare di ciò che è possibile con l'automazione.
- 1822: Charles Babbage termina la costruzione della "macchina differenziale", un calcolatore meccanico precursore dei moderni computer.
1900–1973
- 1914: il matematico e inventore Leonardo Torres y Quevedo presenta "El Ajedrecista", un automa in grado di giocare a scacchi e sconfiggere giocatori umani in determinate circostanze.
- 1943: il neurofisiologo Warren McCulloch e il matematico Walter Pitts pubblicano "A Logical Calculus of the Ideas Imminent in Nervous Activity", un articolo che fornisce una descrizione matematica dei neuroni. Il documento rappresenterà un passo fondamentale verso la costruzione di reti neurali artificiali.
- 1945: viene completato ENIAC, il primo computer digitale.
- 1949: lo psicologo Donald Hebb pubblica The Organization of Behavior, un libro che si sarebbe rivelato molto influente per lo sviluppo delle reti neurali.
- 1950: l'influente matematico e informatico Alan Turing pubblica "Computing Machinery and Intelligence", un articolo che affronta la questione se le macchine possano pensare o meno. L'articolo descrive il famoso "test di Turing" per determinare se un'intelligenza computerizzata è diventata indistinguibile dall'intelligenza umana.
- 1951: Dean Edmunds e Marvin Minsky costruirono lo Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator (SNARC), la prima rete neurale artificiale. Ha solo 40 unità neuronali.
- 1955: il termine "intelligenza artificiale" viene coniato durante un seminario ospitato dall'informatico John McCarthy.
- 1957: lo psicologo e informatico Frank Rosenblatt crea il percettrone, una delle prime reti neurali artificiali.
- 1959: i ricercatori di Stanford, Bernard Widrow e Marcian Hoff, sviluppano la prima rete neurale utilizzata nel mondo reale: MADALINE (Multiple ADAptive LINear Elements), un modello per eliminare gli echi sulle linee telefoniche.
- 1966: lo scienziato informatico Joseph Weizenbaum pubblica il programma ELIZA, considerato il primo chatbot (sebbene il suo algoritmo di corrispondenza dei modelli sottostante fosse piuttosto semplice per gli standard odierni).
- 1969: Marvin Minsky e Seymour Papert pubblicano Perceptrons: An Introduction to Computational Geometry, un libro che descrive le reti neurali dei percettroni (sviluppate per la prima volta da Frank Rosenblatt). In modo controverso, il libro discute anche alcune delle limitazioni dei percettroni, che alcuni ricercatori negli anni successivi percepiscono come causa di un calo di entusiasmo per i finanziamenti all'IA.
Inverno dell'IA e riprese: 1973–2000
- 1973: Inizia il primo "inverno dell'IA", quando un rapporto del British Science Research Council stabilisce che il lavoro in questo campo non ha mantenuto le promesse e i finanziamenti del Regno Unito per la ricerca sull'intelligenza artificiale vengono tagliati. La ricerca sull'IA rallenterà per il resto del decennio.
- 1980: l'Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI) tiene la sua prima conferenza. L'interesse nella ricerca sull'IA sta iniziando a rifiorire.
- 1982: John Hopfield del Caltech presenta un articolo alla National Academy of Sciences sull'uso di connessioni bidirezionali tra neuroni artificiali (in precedenza, erano state utilizzate solo connessioni unidirezionali). Inoltre, il Giappone lancia il progetto nazionale Sistemi informatici di quinta generazione (FGCS), con conseguente aumento dei finanziamenti per la ricerca sull'IA.
- 1987: inizia il secondo inverno dell'IA, un periodo di investimenti minimi nella ricerca sull'intelligenza artificiale a causa dello stallo dei progressi.
- 1995: Richard Wallace crea il chatbot A.L.I.C.E. che si basa sulle fondamenta del chatbot ELIZA degli anni '60.
- 1997: Deep Blue, un supercomputer IBM, sconfigge il campione del mondo di scacchi Garry Kasparov in una partita di sei partite.
21° secolo: Il boom dell'intelligenza artificiale
- 2002: viene rilasciato Roomba, uno dei primi prodotti di consumo con capacità completamente autonome.
- 2007: l'informatico Geoffrey Hinton pubblica "Learning Multiple Layers of Representation", un documento fondamentale per lo sviluppo del deep learning
- 2009: i ricercatori Rajat Raina, Anand Madhavan e Andrew Ng pubblicano l'articolo "Large-scale Deep Unsupervised Learning using Graphics Processors", in cui viene suggerito che le GPU sono migliori delle CPU per il machine learning. Nei prossimi anni, il passaggio alle GPU consentirà di sviluppare modelli di intelligenza artificiale molto più potenti di quelli mai sviluppati prima.
- 2011: il processore di linguaggio naturale Watson di IBM partecipa al game show americano Jeopardy! e vince. Sempre nel 2011, Apple ha lanciato Siri, il primo assistente virtuale ampiamente diffuso.
- 2012: i ricercatori di Google Jeff Dean e Andrew Ng addestrano una rete neurale a riconoscere i gatti utilizzando solo immagini non etichettate. In questo periodo ha inizio il "boom dell'IA".
- 2016: AlphaGo AI di Google sconfigge Lee Sedol in Go.
- 2017: Google propone un framework per le reti neurali transformer, un'architettura che apre la strada allo sviluppo di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM).
- 2020: OpenAI lancia GPT-3, uno dei primi LLM.
- 2021: Google rilascia Multitask Unified Model (MUM), un algoritmo di ricerca basato sull'intelligenza artificiale in grado sia di comprendere che di generare linguaggio.
- 2022: la versione 4.0 di ChatGPT viene resa disponibile al pubblico e rivoluziona la comprensione mondiale delle capacità dell'IA. Presto seguiranno altri LLM, come Bard, Llama, Bing Chat e Copilot.
Cos'è la "terza ondata" dell'IA?
Sulla base di una serie di scoperte e progressi nell'hardware, lo sviluppo dell'IA ha subito un'accelerazione negli ultimi anni dopo decenni di lenti progressi e periodi di stasi dell'IA. Gli osservatori del settore hanno identificato tre "ondate" di tipi di IA che sono entrati nel mainstream in rapida successione durante questo boom dell'IA: IA predittiva, IA generativa (come gli LLM) e IA agentica.
L'AI agentica consente la creazione di programmi per computer in grado di eseguire attività autonomamente, anche senza istruzioni specifiche e al di fuori di un contesto specifico basato su prompt. Gli "agenti" IA possono prendere decisioni autonome, imparare dalle proprie esperienze e adattare di conseguenza le loro azioni. Di conseguenza, possono operare autonomamente o con un intervento umano minimo.
Cosa riserva il futuro all'intelligenza artificiale?
Nuove scoperte e hardware più performanti hanno permesso all'IA di raggiungere capacità senza precedenti negli ultimi tempi. La storia dell'IA continua ad evolversi, e il futuro potrebbe riservare sviluppi ancora più entusiasmanti.
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Fonti:
- https://cs.stanford.edu/people/eroberts/courses/soco/projects/neural-networks/History/history1.html
- https://www.history.com/articles/7-early-robots-and-automatons
- https://www.cell.com/trends/cognitive-sciences/fulltext/S1364-6613(07)00217-3
- https://www.historyofinformation.com/detail.php?entryid=782
- https://www.historyofinformation.com/detail.php?id=4137
- https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/AI-winter
- https://aaai.org/conference/aaai/aaai80/
- https://blog.google/products/search/introducing-mum/
- https://news.harvard.edu/gazette/story/2012/09/alan-turing-a-100/