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Tecnologia

Intelligenza artificiale debole e forte: qual è la differenza?

today19 Gennaio 2024 2

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Con una previsione di crescita fino a 190 miliardi di dollari entro il 2025, come indicato dalla società di ricerca Markets and Markets, l’intelligenza artificiale sta emergendo come una forza dominante nell’era tecnologica moderna. Questa rivoluzione non è solo una questione di numeri e mercati: l’IA sta profondamente influenzando la nostra vita quotidiana, il nostro lavoro e il modo in cui interagiamo con il mondo. Oggi, l’IA è diventata una presenza quasi onnipresente, influenzando una vasta gamma di settori. Dall’ottimizzazione delle catene di approvvigionamento alla prevenzione delle frodi, dalla creazione artistica alla ricerca scientifica, l’AI si è dimostrata uno strumento versatile e potente. Nel campo della medicina, ad esempio, l’AI è utilizzata per diagnosticare il cancro, gli ictus e le fratture ossee, mentre nel settore educativo, è impiegata per migliorare l’esperienza di apprendimento a tutti i livelli.

Nel contesto dell’educazione e formazione professionale, l’IA sta rivoluzionando il modo in cui apprendiamo e ci sviluppiamo. L’apprendimento personalizzato è una delle sue principali contribuzioni, consentendo l’adattamento dei contenuti formativi in base alle performance e alle preferenze degli utenti. Sistemi di tutoraggio intelligenti, creazione automatizzata di contenuti, test adattivi, chatbot e assistenti virtuali, e analisi predittive sono solo alcuni esempi di come l’IA sta modellando il futuro dell’educazione e della formazione. La distinzione tra IA forte e debole è cruciale per comprendere i limiti e le potenzialità dell’attuale tecnologia. Mentre l’IA forte (o intelligenza artificiale generale), capace di risolvere problemi senza essere stata specificamente addestrata, rimane un obiettivo a lungo termine, l’IA debole (o IA specializzata) è già una realtà. Quest’ultima si concentra su compiti specifici, come la guida autonoma, ed è limitata rispetto alla versatilità dell’intelligenza umana.

Sebbene chatbot come ChatGPT e Bing AI siano molto avanzati, sono ancora considerati esempi di intelligenza artificiale debole perché svolgono soltanto un lavoro (rispondere a prompt di testo scritto). Anche gli assistenti virtuali come Alexa rientrano nella categoria di intelligenza artificiale debole, dato che rispondono solamente a comandi vocali. L’intelligenza artificiale forte possiede l’intera gamma di capacità umane, inclusi parlare, ragionare e provare ed esprimere emozioni. Finora, esempi di intelligenza artificiale forte esistono solo nei film di fantascienza come A.I.: Intelligenza Artificiale, WALL-E e 2001: Odissea nello Spazio. Un esempio concreto a cavallo tra l’intelligenza artificiale debole e quella forte è un programma chiamato MuZero, capace di padroneggiare videogiochi che non conosce. MuZero è tecnicamente un’intelligenza artificiale debole poiché è limitata al compito di videogiocare, tuttavia può identificare e perseguire nuovi obiettivi senza intervento umano, una caratteristica tipica dell’intelligenza artificiale forte.

Il Machine Learning e il Deep Learning sono concetti fondamentali nell’ambito dell’AI. Il Machine Learning impiega algoritmi che, attraverso l’analisi di grandi quantità di dati, migliorano progressivamente nelle loro prestazioni. Il Deep Learning, un sottoinsieme del Machine Learning, utilizza reti neurali complesse per elaborare i dati, consentendo all’IA di stabilire connessioni più profonde e significative. La strada verso un’integrazione piena e sicura dell’IA nella società è ancora lunga e piena di sfide, soprattutto quando si considerano i potenziali rischi legati all’IA forte. La questione della regolamentazione, della sicurezza e dell’etica nell’uso dell’IA rimane aperta, con un dibattito globale in corso su come gestire al meglio questa potente tecnologia.



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Scritto da: redazione

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