Intelligenza Artificiale e Intelligenza Umana - Parte 4

Intelligenza Artificiale e Intelligenza Umana
       Scritto da Michele Zubani

Questo articolo conclude l’analisi delle differenze tra uomo e computer quando cercano di risolvere problemi complessi, per cercare di capire come possano rendere di più lavorando insieme.

 

L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE: UN VALIDO ALLEATO A SERVIZIO DELLA TUA INTELLIGENZA (Parte 4)

L’articolo precedente era incentrato sulla differenza strutturale tra corpo umano e computer, la quale si riflette in modo importante sulle capacità di adattamento del pensiero e degli algoritmi intelligenti.

Avevamo visto come pochi dati o troppi dati possano indurre un algoritmo a dare soluzioni errate. Avevamo perciò rilevato che esseri umani sono bravi a supervisionare l’apprendimento di una macchina in modo che essa possa salvare in modo stabile ciò che ha scoperto.

Usando l’esempio del tornio avevamo detto che il programma che distingueva tra punti buoni e punti cattivi avrebbe dovuto classificare correttamente più del 95% delle misurazioni per essere considerato affidabile.

Concludiamo ora la nostra analisi. Si consiglia la lettura dell’articolo precedente per una migliore comprensione dei prossimi paragrafi.

 

La terza differenza

La terza differenza tra uomo e macchina è il funzionamento: i computer sono fatti per eseguire calcoli e salvare informazioni sequenzialmente, gli umani invece hanno un sistema nervoso che lavora contemporaneamente su molti fronti e hanno una memoria diffusa in varie parti del cervello (per non parlare di altri tipi di memorie che il nostro corpo possiede al di fuori del sistema nervoso, come quella immunitaria). Questo significa sostanzialmente che un computer non può in generale eseguire più di un’istruzione alla volta o richiamare dalla memoria più di un dato alla volta mentre gli umani sì. Il fatto che il computer possa eseguire più di un programma alla volta è solo un’illusione creata facendo eseguire i programmi uno alla volta alternatamente ad altissima velocità.

La capacità di essere aperta contemporaneamente su più fronti rende la mente umana reattiva e capace di cogliere la complessità nelle cose, ma poco precisa: non è inusuale che un umano posto due volte davanti alla stessa domanda possa dare risposte diverse. Questo perché non tutte le risposte sono date utilizzando il solo ragionamento logico; ad esempio un imprenditore o un operaio durante l’esercizio del suo lavoro può prendere decisioni basate sulla propria esperienza, semplicemente perché sa che è così, non perché ogni volta si mette a valutare i pro e i contro sulla lavagna. Altre sono decisioni prese in base alle proprie emozioni. Altre “decisioni” ancora sono addirittura prese in autonomia dal proprio cervello, come la movimentazione dei muscoli durante la respirazione.

Al contrario i tipi di intelligenza artificiale che sembrano mostrare comportamenti complessi di fatto li simulano svolgendo veloci calcoli logici e numerici in sequenza.

È proprio nella definizione di algoritmo essere una sequenza ordinata e finita di passi (operazioni o istruzioni) elementari. Un algoritmo generico di Machine Learning per classificare le misurazioni dal tornio potrebbe avere lo schema seguente:

Schema di algoritmo generico di Machine Learning
Schema di algoritmo generico di Machine Learning per classificare le misurazioni dal tornio

 

Tali calcoli sono ripetibili sempre allo stesso modo perciò l’ultimo punto di forza dell’intelligenza artificiale è la capacità di dare risposte uguali se sottoposta a domande uguali, cioè l’oggettività della risposta.

Attenzione: oggettività non vuol dire correttezza! Ad esempio una volta addestrato il computer con l’algoritmo di classificazione dello stato del tornio di prima, esso potrebbe indicare come buoni casi cattivi e viceversa, soprattutto se tali casi sono borderline, cioè si trovano molto vicini alla retta di separazione. L’intelligenza umana può perciò fare affidamento sull’intelligenza artificiale per avere risposte oggettive, valutarle e poi integrare le proprie idee, emozioni ed esperienze per avere una visione a trecentosessanta gradi della situazione reale.

Ritornando al tornio, la scelta di cambiare il macchinario può essere guidata dall’efficienza misurata dal computer (intesa come rapporto misurazioni buone/misurazioni totali), ma non si può non tenere in conto la spesa per il nuovo macchinario o magari del fatto che l’apparente calo di prestazioni sia in verità causato da un semplice bullone allentato.

 

Conclusioni

Le differenze tra intelligenza artificiale e intelligenza umana sono molteplici e in questo articolo abbiamo solo toccato la superficie di quali siano.[1] Due cose però appaiono evidenti: l’intelligenza artificiale ad oggi non può esistere senza intelligenza umana e l’intelligenza umana può trarre grandi vantaggi dall’ausilio delle intelligenze artificiali.

Per di più nel mondo industriale, quando si tratta di condurre analisi predittive o estrarre informazioni dai sensori dei macchinari, la dipendenza dell’intelligenza umana da quella artificiale aumenta considerevolmente. Perciò è importante sia per chi lavora in questo ambito, come T4SM, sia per chi usufruisce dei servizi offerti da queste tecnologie, conoscere ciò che un computer può e non può fare, e immaginare come in futuro i limiti di oggi potranno essere superati con l’intelligenza di domani, umana o artificiale che sia.

 

[1] Un altro articolo tanto interessante quanto condensato è http://www.ingenium-magazine.it/intelligenza-artificiale-intelligenza-umana/

 


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