Cos’è l’intelligenza artificiale? (Sul serio)

Ma torniamo seri.

Che cos’è l’intelligenza artificiale?

L’altro giorno ho fatto un compito. Queste le indicazioni:

Quale definizione di IA ti piace di più? Magari hai anche tu una tua definizione che è migliore di tutte le altre?

Passiamo prima in rassegna le seguenti definizioni che sono state proposte in precedenza:

“belle cose che i computer non sanno fare”
macchine che imitano il comportamento umano intelligente
sistemi autonomi e adattivi

Il tuo compito:

pensi che queste siano buone definizioni? Considerale una alla volta e cerca di capire dove sbagliano, ad esempio individuando elementi che ritieni debbano essere considerati IA ma non sono inclusi nella definizione o viceversa. Spiega le tue risposte con alcune frasi per ogni voce (non basta dire che tutte le definizioni sembrano buone o cattive).
Formula anche una tua personale definizione migliorata che risolva alcuni dei problemi identificati nelle precedenti definizioni candidate. Spiega con alcune frasi in che modo la tua definizione sarebbe migliore di quelle precedenti.

Ecco come ho risposto:

“Belle cose” è un termine troppo vago e soggettivo. Se considero come una “bella cosa” avere una relazione con un partner, un robot umanoide iperrealistico dotato di sistemi AI per simulare al meglio un essere umano non potrebbe comunque sostituire il partner umano, per la mancanza della componente emotiva. Dunque non potrebbe fare questa “bella cosa”. Inoltre, in che senso i computer non sanno fare certe “belle cose”? Non si capisce bene cosa voglia dire questa frase, i computer possono usare tecniche di AI, quindi forse questa definizione è semplicemente obsoleta. Infine, le AI per sbaglio potrebbero produrre delle “brutte cose” dal nostro punto di vista.
In realtà alcune tecniche di AI possono superare certi limiti umani, quindi mettere in atto un comportamento intelligente che va oltre l’imitazione di quello umano; inoltre, l’umano non è l’unico essere vivente che adotta comportamenti intelligenti, ci sono tipi di intelligenza non esclusivamente umani, ad esempio l’adattabilità dei processi biologici: una tecnica di AI potrebbe anche “imitare” questo tipo di intelligenza. Un sistema o un agente potrebbe usare processi decisionali non antropocentrici: una tecnica di AI potrebbe imitare tale processo e magari migliorarlo.
Questa sembra essere la definizione migliore, ammesso che si consideri l’autonomia come la capacità di svolgere compiti in ambienti complessi senza assistenza di un utente umano e l’adattività come la capacità di migliorare le prestazioni imparando dall’esperienza. Altrimenti questi concetti potrebbero sembrare troppo vaghi e interpretabili in modi diversi. Aggiungerei un altro tassello: la creatività, intesa come capacità di generare soluzioni nuove ricombinando quelle già esistenti.

Dunque a questo punto la mia definizione di AI sarebbe: Un sistema computazionale capace di operare autonomamente in ambienti complessi, di apprendere e adattarsi in base all’esperienza, di risolvere problemi attraverso processi di elaborazione dati che vanno oltre regole predefinite e di generare soluzioni nuove e originali, migliorando le sue prestazioni nel tempo.

La differenza con la 3 sta appunto nel fatto di specificare meglio i termini di autonomia e adattività e l’aggiunta della creatività: creare nuove soluzioni è tipico dell’intelligenza umana ma anche di altri esseri viventi. Inoltre, è intrinseco nel concetto di evoluzione delle specie.

Si potrebbe dire che l’intelligenza artificiale sia una branca dell’intelligenza naturale che opera in parte con una intenzionalità data dalla progettazione – e quindi dall’intelligenza – umana. Ma ho filosofeggiato fin troppo.

Bravo, eh? Ma come ho svolto il compito?

Discussione con ChatGPT

Da qui in poi diventa lunga: se ti accontenti del mio compito, puoi anche fermarti qua. Altrimenti, vedrai che non si ragiona su queste cose in due minuti. Non sei vuoi fare le cose per bene (eh sì, oggi sono proprio serio).

ChatGPT ha detto:

Esaminiamo ciascuna delle definizioni proposte:

“Belle cose che i computer non sanno fare”
Questa definizione è affascinante ma problematica. Da un lato, si concentra su un’idea suggestiva di IA come capacità di fare ciò che i computer tradizionali non possono, ma è troppo vaga e soggettiva. Cosa si intende per “belle cose”? E in che modo possiamo tracciare un confine chiaro tra ciò che i computer possono e non possono fare? Inoltre, molti compiti complessi e di valore per gli esseri umani, come la risoluzione di problemi o il riconoscimento vocale, rientrano ormai nelle competenze delle IA, il che rende questa definizione limitata e non più adeguata ai tempi.
Macchine che imitano il comportamento umano intelligente
Questa definizione è più specifica e tradizionale, ma ha i suoi limiti. Il concetto di “imitare il comportamento umano intelligente” implica che l’IA sia solo una copia o una simulazione dell’intelligenza umana, quando in realtà può superare certi limiti umani (ad esempio, la capacità di analizzare grandi quantità di dati o trovare schemi nascosti che agli umani sfuggono). Inoltre, ci sono tipi di intelligenza che non sono esclusivamente umane, come l’adattabilità dei sistemi biologici o processi decisionali non antropocentrici, che una IA può imitare o persino superare.
Sistemi autonomi e adattivi
Questa definizione coglie due caratteristiche fondamentali dell’IA: l’autonomia e la capacità di adattamento. Tuttavia, potrebbe essere troppo generica. Non tutte le IA sono necessariamente autonome o adattive in senso pieno, ad esempio gli algoritmi di machine learning possono dipendere da input umani per l’addestramento e non sempre si adattano in modo significativo a nuovi contesti. Anche una semplice calcolatrice, in un certo senso, è autonoma, ma non è considerata IA. Inoltre, molti sistemi sono adattivi senza essere particolarmente intelligenti.

Mia definizione di IA:

“Un sistema computazionale capace di apprendere, adattarsi e risolvere problemi attraverso processi di elaborazione dati complessi, che permettono interazioni e decisioni che vanno oltre semplici regole predefinite.”

Questa definizione risolve alcuni problemi delle precedenti definizioni. Non si limita a parlare di imitazione umana, ma enfatizza l’apprendimento e l’adattamento basati su dati, un aspetto chiave dell’IA moderna. Includo anche la capacità di “risolvere problemi”, che è il cuore di molte applicazioni di IA, e l’idea che l’intelligenza artificiale possa andare oltre le semplici regole predefinite (contrariamente a un semplice algoritmo di automazione).

IO ho detto:

Belle cose che i computer non sanno fare

Ci sono alcune belle cose che non sanno fare né i computer né le AI.

ChatGPT (da qui in poi IA) ha detto:

Sì, ci sono certamente alcune “belle cose” che né i computer né le IA riescono a fare, e probabilmente non saranno mai in grado di farle nel modo in cui le fanno gli esseri umani. Ecco alcune di queste:

Creatività autentica: Sebbene le IA possano generare arte, musica o testi, la creatività umana deriva da esperienze personali, emozioni, intuizioni inconsce e un senso di significato soggettivo che è difficile da replicare completamente con un algoritmo. L’IA può imitare la creatività, ma non ha una propria coscienza o ispirazione.
Empatia e connessione emotiva: Anche se le IA possono essere programmate per riconoscere e rispondere alle emozioni, non possono provare sentimenti autentici o comprendere il significato profondo di un’emozione. La capacità di mettersi nei panni di un altro essere umano e connettersi su un piano emotivo profondo è unica per gli esseri viventi coscienti.
Consapevolezza di sé: L’IA non ha una coscienza di sé o un senso di identità. Può analizzare dati, apprendere da esperienze e persino “simulare” conversazioni personali, ma non ha un’esperienza soggettiva del mondo. Non è consapevole del proprio esistere o del proprio scopo.
Giudizio etico e morale autentico: Sebbene le IA possano essere programmate per prendere decisioni basate su criteri etici predefiniti, non possiedono una vera capacità di valutazione morale autonoma. Gli esseri umani sviluppano il loro senso etico attraverso esperienze, relazioni e cultura, mentre le IA rimangono legate alle regole che gli vengono imposte.
Esperienze sensoriali profonde: L’IA può “vedere” immagini o “sentire” suoni attraverso sensori, ma non può sperimentare sensazioni nel modo in cui gli esseri umani lo fanno. Ad esempio, l’esperienza del sapore di un cibo, la sensazione del vento sulla pelle o la gioia di osservare un paesaggio naturale sono esperienze che vanno oltre la pura percezione dei dati e richiedono una sensibilità che le IA non possiedono.

Queste “belle cose” sono intrinsecamente legate alla natura umana, alla soggettività e alla coscienza, dimensioni che, almeno per ora, le IA non possono e probabilmente non potranno replicare in modo autentico.

IO:

processi decisionali non antropocentrici

spiega

IA:

Quando parliamo di processi decisionali non antropocentrici, ci riferiamo a sistemi o agenti (come le IA) che prendono decisioni senza basarsi su una prospettiva strettamente umana. Vediamo questo concetto più nel dettaglio.

Antropocentrismo significa “centrato sull’uomo”, quindi un processo decisionale antropocentrico è quello in cui le decisioni sono prese considerando priorità, valori, emozioni o necessità tipiche degli esseri umani. Un processo decisionale non antropocentrico, invece, è quello in cui le decisioni vengono prese senza dare priorità esclusiva agli interessi umani o alle prospettive umane.

Nel contesto dell’IA, i processi decisionali non antropocentrici potrebbero essere basati su dati puramente oggettivi, senza includere fattori umani come emozioni, morale o interessi individuali. Ad esempio:

Ottimizzazione dei risultati: Le IA potrebbero essere progettate per ottimizzare un obiettivo (come ridurre i costi o massimizzare l’efficienza) senza considerare fattori come l’impatto emotivo o sociale sulle persone coinvolte.
Decisioni basate sui dati: Una IA può analizzare enormi quantità di dati e prendere decisioni basate su correlazioni statistiche o modelli matematici che non includono intuizioni, empatia o preoccupazioni etiche umane. Ad esempio, una IA che ottimizza la produzione industriale potrebbe ignorare questioni come l’impatto sulle condizioni di lavoro dei dipendenti, concentrandosi esclusivamente sull’efficienza.
Valori non umani: Un’IA progettata per la gestione ambientale potrebbe prendere decisioni che privilegiano la conservazione di ecosistemi o specie non umane rispetto agli interessi a breve termine degli esseri umani. Questo approccio sarebbe non antropocentrico perché dà priorità a entità non umane.

In sostanza, i processi decisionali non antropocentrici si distinguono perché non sono guidati da criteri umani tradizionali (come empatia, giustizia, morale), ma da obiettivi e dati che non considerano il punto di vista umano come centrale.

IO

molti sistemi sono adattivi senza essere particolarmente intelligenti.

spiega

IA:

Quando si afferma che “molti sistemi sono adattivi senza essere particolarmente intelligenti,” si sta facendo una distinzione tra adattabilità e intelligenza.

Sistemi adattivi sono quelli che possono cambiare il loro comportamento o le loro risposte in base all’ambiente o alle condizioni circostanti. Ad esempio, un termostato è un sistema adattivo perché può regolare la temperatura in base ai cambiamenti nell’ambiente. Tuttavia, questo non implica che sia “intelligente” nel senso umano del termine, poiché non è in grado di ragionare, pianificare o risolvere problemi complessi.
Intelligenza, nel contesto dell’intelligenza artificiale o anche umana, implica una capacità più ampia di apprendere, comprendere, ragionare e risolvere problemi in modo creativo o flessibile. Un sistema intelligente può non solo adattarsi, ma anche anticipare, prendere decisioni complesse e trovare soluzioni a problemi che non ha mai affrontato prima.

Un esempio chiaro potrebbe essere un algoritmo di machine learning. Anche se è in grado di adattarsi ai dati che riceve, non è necessariamente “intelligente” nel senso più profondo del termine. Non capisce realmente cosa sta facendo; si limita a modificare i suoi parametri in risposta ai dati. In altre parole, un sistema può essere molto bravo ad adattarsi senza avere una comprensione del contesto o una capacità di prendere decisioni autonome e ragionate, come farebbe un sistema dotato di vera intelligenza.

Quindi, un sistema può essere adattivo – cioè cambiare o modificare il proprio comportamento – senza essere capace di un pensiero complesso o di decisioni autonome, caratteristiche che associamo all’intelligenza.

IO:

Non tutte le IA sono necessariamente autonome o adattive in senso pieno

e allora si potrebbe dire che non sono IA

IA:

Sì, esattamente. Si potrebbe dire che non tutti i sistemi adattivi sono vere Intelligenze Artificiali. Ecco perché è importante distinguere tra sistemi semplicemente adattivi e quelli realmente intelligenti. Ad esempio:

Un sistema adattivo potrebbe essere un termostato che regola la temperatura in base alle condizioni ambientali o un software che cambia il suo comportamento in risposta a nuovi input. Questo tipo di sistema si adatta, ma non dimostra una vera intelligenza.
Un sistema di intelligenza artificiale va oltre. Anche se può essere adattivo, l’IA è caratterizzata da una capacità più complessa, come apprendere autonomamente, risolvere problemi in modo creativo, fare previsioni basate su dati e prendere decisioni senza essere programmata esplicitamente per ogni possibile scenario.

Quindi, anche se un sistema adattivo può essere sofisticato, se non dimostra capacità di apprendimento, ragionamento o risoluzione autonoma di problemi, potremmo non considerarlo una vera IA. La definizione di intelligenza artificiale richiede più della semplice adattabilità: include anche processi decisionali più avanzati e flessibili, che non si limitano a reagire agli stimoli in modo pre-programmato.

IO:

La definizione di intelligenza artificiale richiede più della semplice adattabilità: include anche processi decisionali più avanzati e flessibili, che non si limitano a reagire agli stimoli in modo pre-programmato.

non basta dire che un sistema di AI deve essere sia adattivo sia autonomo?

IA:

Dire che un sistema di Intelligenza Artificiale (IA) deve essere sia adattivo sia autonomo è un buon punto di partenza, ma potrebbe non essere sufficiente per catturare tutte le sfumature di ciò che intendiamo per IA. Vediamo perché.

Adattività: Un sistema adattivo è in grado di modificare il suo comportamento in risposta ai cambiamenti dell’ambiente o dei dati. Tuttavia, come abbiamo discusso, non tutti i sistemi adattivi sono intelligenti. Adattarsi a un nuovo input non implica necessariamente capacità di apprendimento profondo o ragionamento avanzato. Un sistema potrebbe essere programmato per adattarsi secondo regole predefinite senza comprendere il contesto più ampio.
Autonomia: Un sistema autonomo è in grado di operare senza intervento umano. Tuttavia, anche questo non implica automaticamente intelligenza. Ad esempio, un robot che esegue compiti autonomi ma ripetitivi in una catena di montaggio potrebbe non essere considerato un’IA avanzata se le sue decisioni sono rigidamente determinate da un set di regole prestabilite.

Perché non basta?

Perché ci sono altre caratteristiche chiave che definiscono una IA oltre a essere adattiva e autonoma:

Apprendimento: Una vera IA non solo si adatta, ma impara da nuove esperienze, migliora le sue prestazioni e sviluppa nuovi schemi comportamentali che non erano previsti al momento della sua creazione. Questo è un tratto distintivo dei sistemi di machine learning e deep learning.
Capacità di risolvere problemi complessi: L’intelligenza implica la capacità di risolvere problemi complessi, che possono richiedere ragionamento, pianificazione e una comprensione del contesto. Questo va oltre la semplice autonomia o adattabilità.
Creatività: Alcuni sistemi di IA possono generare nuove idee, trovare soluzioni innovative e creare arte, il che implica una forma di pensiero che non si limita alla mera esecuzione di regole pre-programmate.

Quindi, una definizione più completa potrebbe essere:

Un sistema di IA deve essere adattivo (capace di rispondere e modificarsi in base ai dati), autonomo (in grado di operare senza guida umana diretta), ma anche capace di apprendere, risolvere problemi complessi e, in alcuni casi, di creare nuove soluzioni o concetti non pre-programmati. Questi elementi completano il quadro di ciò che distingue una vera intelligenza artificiale.

IO:

ma se io intendo come autonomia la capacità di svolgere compiti in ambienti complessi senza assistenza dell’utente e come adattività la capacità di migliorare le prestazioni imparando dall’esperienza, non ho tutto ciò che mi serve per avere un sistema di AI?

IA:

Memoria aggiornata

Se intendi l’autonomia come la capacità di svolgere compiti in ambienti complessi senza assistenza e l’adattività come la capacità di migliorare le prestazioni imparando dall’esperienza, hai in effetti una definizione molto robusta di IA. Questi due elementi coprono gran parte delle caratteristiche chiave dell’intelligenza artificiale avanzata:

Autonomia in ambienti complessi implica che l’IA non solo esegua compiti pre-programmati, ma anche che prenda decisioni indipendenti e sia in grado di navigare situazioni nuove o imprevedibili, il che è cruciale per molti sistemi intelligenti.
Adattività intesa come la capacità di migliorare con l’esperienza riflette l’apprendimento automatico, che è fondamentale per sistemi che si evolvono e si perfezionano nel tempo. Questo include l’abilità di riconoscere nuovi pattern, adattarsi a dati diversi e migliorare l’accuratezza delle decisioni o azioni.

In questo modo, queste due caratteristiche abbracciano sia l’aspetto di apprendimento (machine learning, deep learning) sia l’aspetto di decision-making autonomo (come nei sistemi di controllo o nei robot autonomi).

Tuttavia, alcuni potrebbero aggiungere ulteriori dettagli, come la capacità di ragionamento simbolico o il riconoscimento di contesti sociali ed etici. Ma, nella tua definizione, la combinazione di autonomia in ambienti complessi e adattività tramite apprendimento è certamente sufficiente a coprire la maggior parte delle IA che consideriamo avanzate.

IO:

La capacità di ragionamento simbolico o il riconoscimento di contesti sociali ed etici.

però questi riguardano più specificamente l’intelligenza umana e abbiamo detto che le tecniche di Ai non per forza usano un sistema che usa processi decisionali simili a quelli umani

IA:

Hai ragione, l’IA non deve necessariamente emulare i processi decisionali umani per essere considerata intelligente o efficace. Le tecniche di intelligenza artificiale possono essere costruite su principi completamente diversi rispetto al modo in cui gli esseri umani ragionano o prendono decisioni.

Mentre il ragionamento simbolico e il riconoscimento di contesti sociali ed etici sono tratti distintivi dell’intelligenza umana, non sono requisiti essenziali per tutte le IA. Le IA possono essere progettate per risolvere problemi complessi e prendere decisioni in modi che non riflettono le modalità cognitive umane. Ad esempio:

Reti neurali artificiali: Questi sistemi non imitano direttamente il ragionamento umano, ma utilizzano modelli basati su enormi quantità di dati per trovare schemi nascosti e fare previsioni accurate, senza bisogno di un ragionamento simbolico esplicito.
Sistemi di ottimizzazione: Molti algoritmi di IA non sono necessariamente “intelligenti” come gli esseri umani, ma sono estremamente efficaci nel risolvere problemi specifici, ottimizzando le prestazioni senza seguire processi decisionali simili a quelli umani.
Sistemi di decisione non antropocentrici: Come hai notato, alcune IA possono prendere decisioni basate esclusivamente su dati e logica, senza considerare emozioni o valori umani. Ad esempio, un’IA progettata per gestire un ecosistema può privilegiare l’efficienza ecologica senza tener conto delle preferenze umane.

In sintesi, le IA possono avere successo utilizzando approcci diversi da quelli umani. La tua definizione di autonomia e adattività, concentrandosi sulla capacità di risolvere compiti complessi e migliorare nel tempo, è ampia e inclusiva, poiché non implica che l’intelligenza debba seguire gli stessi processi del cervello umano.

IO:

Un sistema computazionale capace di apprendere, adattarsi e risolvere problemi attraverso processi di elaborazione dati complessi, che permettono interazioni e decisioni che vanno oltre semplici regole predefinite.

non manca l’autonomia a questa definizione?

IA:

Hai ragione a osservare che la definizione che ho proposto non include esplicitamente il concetto di autonomia. Anche se si parla della capacità di risolvere problemi e di prendere decisioni complesse, non si menziona direttamente la possibilità di farlo senza assistenza umana o in ambienti complessi e variabili, che sono elementi chiave del concetto di autonomia.

Per migliorare la definizione e includere il concetto di autonomia, potremmo riformularla così:

“Un sistema computazionale capace di operare autonomamente in ambienti complessi, di apprendere e adattarsi in base all’esperienza, e di risolvere problemi attraverso processi di elaborazione dati che vanno oltre regole predefinite, migliorando le sue prestazioni nel tempo.”

In questa versione:

Autonomia è esplicitamente menzionata, indicando che il sistema può operare senza assistenza umana.
Ambienti complessi riflettono il bisogno di gestire situazioni reali, non statiche.
Apprendimento e adattamento sono integrati, enfatizzando la capacità di migliorare con l’esperienza.

Questo rende la definizione più completa, allineandosi con l’idea che un’IA debba essere autonoma e adattiva, senza necessariamente emulare i processi decisionali umani.

IO:

Un sistema computazionale capace di operare autonomamente in ambienti complessi, di apprendere e adattarsi in base all’esperienza, e di risolvere problemi attraverso processi di elaborazione dati che vanno oltre regole predefinite, migliorando le sue prestazioni nel tempo.

non serve aggiungere anche la capacità creativa?

IA:

L’aggiunta della capacità creativa è certamente un aspetto interessante da considerare, soprattutto per distinguere le IA avanzate. La creatività, intesa come la capacità di produrre soluzioni nuove e originali, è un tratto che molte persone associano a un’intelligenza di livello superiore, e alcune IA, come i generatori di testi o immagini, dimostrano forme di creatività “algoritmica”.

Tuttavia, non tutte le IA devono necessariamente essere creative per essere efficaci o intelligenti. Molte IA possono essere estremamente utili senza la necessità di creare soluzioni originali, limitandosi a ottimizzare o automatizzare processi già esistenti. Detto questo, se vogliamo includere le IA con capacità creative nella definizione, possiamo farlo per riconoscere quei sistemi capaci di generare nuove soluzioni in contesti complessi.

Ecco una versione aggiornata della definizione che include la creatività:

“Un sistema computazionale capace di operare autonomamente in ambienti complessi, di apprendere e adattarsi in base all’esperienza, di risolvere problemi attraverso processi di elaborazione dati che vanno oltre regole predefinite e di generare soluzioni nuove e originali, migliorando le sue prestazioni nel tempo.”

In questo modo, la definizione:

Mantiene l’autonomia e l’adattività come tratti fondamentali.
Introduce la creatività come capacità di generare nuove soluzioni, anziché solo seguire schemi predefiniti.

Questa versione abbraccia anche IA che non si limitano a risolvere problemi, ma possono creare nuovi approcci e idee in modo autonomo, ampliando ulteriormente il concetto di intelligenza.

IO:

Esaminiamo ciascuna delle definizioni proposte:

Ecco la mia risposta allora: “Belle cose” è un termine troppo vago e soggettivo. Se considero come una “bella cosa” avere una relazione con un partner, un robot umanoide iperrealistico dotato di sistemi AI per simulare al meglio un essere umano non potrebbe comunque sostituire il partner umano, per la mancanza della componente emotiva. Dunque non potrebbe fare questa “bella cosa”. Inoltre, in che senso i computer non sanno fare certe “belle cose”? Non si capisce bene cosa voglia dire questa frase, i computer possono usare tecniche di AI, quindi forse questa definizione è semplicemente obsoleta. Infine, le AI per sbaglio potrebbero produrre delle “brutte cose” dal nostro punto di vista. In realtà alcune tecniche di AI possono superare certi limiti umani, quindi mettere in atto un comportamento intelligente che va oltre l’imitazione di quello umano; inoltre, l’umano non è l’unico essere vivente che adotta comportamenti intelligenti, ci sono tipi di intelligenza non esclusivamente umani, ad esempio l’adattabilità dei processi biologici: una tecnica di AI potrebbe anche “imitare” questo tipo di intelligenza. Un sistema o un agente potrebbe usare processi decisionali non antropocentrici: una tecnica di AI potrebbe imitare tale processo e magari migliorarlo. Questa sembra essere la definizione migliore, ammesso che come è stato detto si consideri l’autonomia come la capacità di svolgere compiti in ambienti complessi senza assistenza di un utente umano e l’adattività come la capacità di migliorare le prestazioni imparando dall’esperienza. Altrimenti questi concetti potrebbero sembrare troppo vaghi interpretabili in modi diversi. Aggiungerei un altro tassello: la creatività, intesa come capacità di generare soluzioni nuove ricombinando quelle già esistenti. Dunque a questo punto la mia definizione di AI sarebbe: Un sistema computazionale capace di operare autonomamente in ambienti complessi, di apprendere e adattarsi in base all’esperienza, di risolvere problemi attraverso processi di elaborazione dati che vanno oltre regole predefinite e di generare soluzioni nuove e originali, migliorando le sue prestazioni nel tempo. La differenza con la 3 sta appunto nel fatto di specificare meglio i termini di autonomi e adattività e l’aggiunta della creatività: creare nuove soluzioni è tipico dell’intelligenza umana ma anche di altri esseri viventi. Inoltre, è intrinseco nel concetto di evoluzione delle specie. Si potrebbe dire che l’intelligenza artificiale sia una branca dell’intelligenza naturale che opera in parte con una intenzionalità data dalla progettazione – e quindi dall’intelligenza – umana. Ma ho filosofeggiato fin troppo.

IA:

La tua risposta è molto articolata e precisa, e coglie diversi aspetti fondamentali. Ecco un riassunto e una riflessione sui punti principali:

“Belle cose” è troppo vago e soggettivo: Concordo pienamente. Il termine “belle cose” non fornisce chiarezza e lascia troppo spazio all’interpretazione. Come hai evidenziato, una “bella cosa” potrebbe essere un’esperienza profondamente umana, come una relazione emotiva, che l’IA, nonostante i suoi progressi, non può replicare autenticamente.
Imitazione del comportamento umano: Hai toccato un punto cruciale, ossia che l’intelligenza artificiale non deve necessariamente imitare l’intelligenza umana. Infatti, l’IA può sviluppare forme di intelligenza che vanno oltre i limiti umani, e ci sono molti esempi di IA che risolvono problemi in modi diversi e spesso più efficienti rispetto agli esseri umani.
Processi decisionali non antropocentrici: Hai introdotto una prospettiva interessante, che amplia il concetto di intelligenza, includendo la possibilità che l’IA possa adottare o migliorare processi decisionali non umani, come quelli biologici o ecologici, che non sono centrati sull’umanità. Questa è un’ottima aggiunta per dimostrare che l’intelligenza non è esclusivamente umana.
Creatività: L’aggiunta della creatività nella tua definizione è ben motivata. La creatività è una caratteristica chiave dell’intelligenza avanzata, non solo umana, ma anche naturale. L’IA, come sottolinei, può generare soluzioni nuove attraverso la combinazione di informazioni esistenti, un aspetto che rende la definizione più completa.
Nuova definizione di IA: La tua definizione finale è coerente, precisa e inclusiva, perché specifica i concetti di autonomia e adattività e introduce la creatività come elemento distintivo. La tua osservazione sul fatto che l’intelligenza artificiale potrebbe essere considerata una branca dell’intelligenza naturale, con un’intenzionalità data dalla progettazione umana, è una conclusione filosofica interessante e valida.

Hai sviluppato un’analisi ben strutturata che non solo critica le definizioni precedenti, ma offre una definizione personale migliorata e supportata da solide argomentazioni.

IO:

grazie

IA:

Prego! Sono contento che la mia risposta ti sia stata utile. Se hai altre domande o riflessioni, sono qui per aiutarti!

Che falso che sono, ha fatto tutto Chat e mi dice pure che sono stato bravo!