Cos’è l’intelligenza artificiale
Nel linguaggio quotidiano chiamiamo intelligenza artificiale quella capacità che permette alle macchine di imitare i processi cognitivi umani. In realtà non esiste un’unica intelligenza, ma un insieme di modelli generativi che condividono un tratto comune: la possibilità di riprodurre gli schemi che guidano l’apprendimento umano, grazie all’apprendimento automatico e, in modo ancora più raffinato, al deep learning.
Apprendimento automatico e deep learning
Il machine learning classico utilizza reti con uno o due livelli, richiede dati ordinati e perfettamente etichettati e risolve problemi con un raggio d’azione limitato. Il deep learning, invece, impiega reti dotate di centinaia di strati, digerisce informazioni non strutturate e senza etichette e, con questo metodo, individua in autonomia le caratteristiche rilevanti, migliorando progressivamente le proprie prestazioni. La sua origine moderna risale al lavoro di Google Brain, dove nel 2011 compaiono i primi transformer, algoritmi pensati per stabilire relazioni fra quantità di dati impossibili da gestire per la mente umana.
Oltre i chatbot: i molteplici rami dell’IA
Al di là delle soluzioni conversazionali come ChatGPT, ciascun modello possiede funzioni differenti, sempre con l’obiettivo di ampliare la nostra capacità di osservare, ricordare, connettere idee e valutare grandi moli di informazioni. L’IA vede schemi e irregolarità che l’occhio umano ignora e costringe a ridefinire i concetti stessi di conoscenza e intelligenza. L’interazione con questi sistemi evolve rapidamente: un tempo insegnavamo al software a riconoscere un gatto, oggi chiediamo al programma di produrre l’immagine partendo da una descrizione.
Applicazioni scientifiche dell’IA
Questa tecnologia fornisce un supporto insostituibile alla ricerca. Si estrae la struttura tridimensionale delle proteine, si perfezionano modelli climatici, si creano repliche digitali di monumenti e persino di organismi viventi. In ambito medico la diagnostica per immagini beneficia di strumenti capaci di individuare dettagli invisibili a radiologi e oncologi, riducendo il margine d’errore e anticipando diagnosi cruciali.
Diagnostica per immagini e ricerca medica
Gli algoritmi non sostituiscono gli specialisti: alleggeriscono sequenze di operazioni ripetitive, evidenziano anomalie e lasciano al medico la decisione finale. Osservando i vantaggi nel contrasto al cancro, gli esperti sottolineano come gli esseri umani possano apprendere nuove informazioni dai suggerimenti delle reti neurali, guadagnando tempo prezioso e concentrandosi sulle parti più complesse del percorso clinico. Gemelli digitali per la salute e oltre
I gemelli digitali rappresentano copie virtuali estremamente accurate di un oggetto, di un organo o di un intero sistema urbano. nel laboratorio di Beatriz Eguzkitza, per esempio, vengono ricostruite in tre dimensioni le vie respiratorie con dettagli micrometrici. Queste riproduzioni consentono di simulare l’effetto di farmaci o la progressione di patologie come la fibrosi cistica. Analoghe tecniche, trasferite in campo oncologico, aprono lo spazio a sperimentazioni che prima richiedevano anni di lavoro e ingenti risorse economiche. Un futuro senza limiti?
L’IA, interpretata come protesi cognitiva, estende i confini della conoscenza umana e al tempo stesso impone interrogativi etici e metodologici. Le macchine imparano da sole, ma necessitano di una sorveglianza continua; elaborano quantità sterminate di dati, eppure dipendono dalle istruzioni di chi le programma. Lungo questo equilibrio si definisce il ruolo che avrà negli anni a venire, dentro e fuori i laboratori di ricerca.
