31/01/2022
Qual è la storia dell'IA?
L'IA combina principalmente logica, matematica, scienze dell'informazione e informatica. La sua crescita è stata stimolata dall'aumento della potenza di elaborazione dei dati e da innumerevoli esperimenti e combinazioni di algoritmi e innovazioni matematiche.
L'intelligenza artificiale è iniziata, negli anni ’60, come sistemi di elaborazione basati su regole che hanno tentato, senza successo, di ottenere prestazioni a livello umano su compiti importanti. Negli anni '70 inizia l'era della disillusione e la maggior parte dei finanziamenti si interrompe, dando inizio al primo "inverno AI". All'inizio degli anni '80, i finanziamenti giapponesi si concentrano sui sistemi esperti; l'intelligenza artificiale viene ri-focalizzata sulla risoluzione di compiti ristretti, utilizzando regole predeterminate o talvolta apprese con dati limitati e algoritmi semplici, che alla fine portano nuovi prodotti e opportunità di business.
I progressi sono proseguiti con meno pubblicità e gli anni '90 hanno visto una rivoluzione nell'IA: il cosiddetto "approccio bottom-up", in cui l'"intelligenza" non era pre-programmata, ma appresa. Da allora il ML è diventato l'approccio principale all'IA. Lungo la linea, questo approccio si è rivelato più fruttuoso.
Due fattori principali che hanno stimolato la crescita dell'IA, alla fine degli anni '90 e 2000, sono stati l'esplosione della potenza di calcolo e dei dati su Internet.
L'adozione dell'IA si è diffusa in quasi tutti i settori, compresi quelli altamente regolamentati come l'assistenza sanitaria.
I principali progressi dell'IA, nel 2010, sono derivati dal deep learning, algoritmi che sviluppano modelli altamente non lineari con numeri molto grandi - miliardi e persino trilioni - di parametri, che sono stimati (ciò che viene chiamato "addestrato" o "appreso") da pre- set di dati etichettati.
E ora a che punto siamo?
