Come funziona l'intelligenza artificiale?

Esistono oggi varie forme di intelligenza artificiale (AI). È una domanda difficile come persino chiamare un'intelligenza artificiale e cosa chiamare semplicemente un programma software. C'è una tendenza nel software, in cui quando qualcosa che era chiamato "AI" matura e si integra nello scenario tecnologico, non viene più chiamato AI. I programmatori degli anni '50 potrebbero chiamare numerosi software integrati nel nostro mondo "intelligenza artificiale", ad esempio il microchip nella tua auto che regola l'iniezione di carburante o il database al supermercato che memorizza i record di tutte le vendite o il motore di ricerca di Google.

Ma il campo che si definisce "Intelligenza Artificiale" tende ad essere leggermente diverso rispetto al gruppo molto più ampio di "sviluppatori di software in generale". I ricercatori dell'IA tendono a guardare a forme di software più complesse, adattive, capaci o persino vagamente simili a quelle umane. I lavoratori dell'intelligenza artificiale tendono anche ad essere interdisciplinari e ben versati in aree della scienza e della matematica estranee al programmatore tipico, inclusi ma non limitati a: statistiche formali, neuroscienze, psicologia evolutiva, apprendimento automatico e teoria delle decisioni.

Nel campo dell'intelligenza artificiale, ci sono due campi principali: i Neat e gli Scruffies. La divisione ha tenuto praticamente da quando l'IA è stata fondata come un campo nel 1956. I neat sono sostenitori di metodi formali come le statistiche applicate. A loro piace che i loro programmi siano ben organizzati, dimostrabili, funzionanti sulla base di teorie concrete e liberamente modificabili. I trasandati come approcci disordinati, come reti neurali adattive, e si considerano hacker, mettendo insieme qualsiasi cosa fintanto che sembra funzionare. Entrambi gli approcci hanno avuto successi impressionanti in passato e ci sono anche ibridi tra i due temi.

Tutti i progetti di intelligenza artificiale sono almeno superficialmente ispirati dal cervello umano, poiché per definizione l'intelligenza artificiale riguarda l'imitazione di alcuni aspetti dell'intelligenza. Gli IA devono costruire concetti delle cose con cui manipolano o lavorano e archiviarli come blocchi di dati. A volte questi blocchi sono dinamici e spesso aggiornati, a volte statici. Generalmente un'intelligenza artificiale si occupa di sfruttare le relazioni tra i dati per raggiungere qualche obiettivo.

Gli obiettivi vengono spesso assegnati in base all'utilità. Quando viene presentato con un obiettivo, un sistema di intelligenza artificiale può generare subgoal e assegnare questi valori di utilità di subgoals in base al contributo previsto all'obiettivo principale. L'intelligenza artificiale procede a perseguire sottomarini fino al raggiungimento dell'obiettivo principale. Quindi è libero di passare a un nuovo obiettivo primario (ma spesso simile). Ciò che differisce ampiamente tra l'IA è il modo in cui tutte queste dinamiche vengono implementate.