L’AI si basa su algoritmi per raggiungere un risultato che potrebbe avere a che fare, oppure no, con le finalità o i metodi impiegati dagli esseri umani per raggiungere tali obiettivi. Tenendo a mente quanto detto, ci sono quattro possibili categorie in cui ricade l’intelligenza artificiale:
Comportamento simile a quello degli esseri umani:
quando un computer si comporta come un essere umano, riesce a passare il test di Turing, nel quale il computer ha successo se non è possibile distinguere fra computer ed essere umano . Questa categoria contiene anche tutto ciò che i media vorrebbero far credere che sia l’intelligenza artificiale. La si può trovare impiegata per tecnologie come l’elaborazione del linguaggio naturale, la rappresentazione della conoscenza, il ragionamento automatico e il machine learning. Per passare il test, devono essere presenti tutte e quattro queste tecnologie o l’AI deve utilizzare delle valide alternative, come fa Mitsuku (https://www.pandorabots.com/mitsuku/), un chatbot che ha vinto per cinque volte il Loebner Prize per l’intelligenza artificiale, utilizzando un sistema esperto al posto del machine learning. Il test di Turing originale non prevedeva alcun contatto fisico, mentre nella più recente nuova versione, detta Turing test totale, si prevede un test di manipolazione degli oggetti e una verifica delle abilità percettive dell’AI: per riuscire, il computer deve sapere anche usare la visione artificiale e la robotica. Fra le tecniche utilizzate oggi va per la maggiore l’idea di mettere alla prova l’AI nel raggiungere un obiettivo, invece di valutarlo nei suoi tentativi di imitare completamente il comportamento umano. Per analogia, considerate come i fratelli Wright non sono riusciti a creare un aeroplano copiando con esattezza il volo degli uccelli; questi hanno semplicemente rappresentato lo spunto iniziale, che ha poi condotto allo sviluppo dell’aerodinamica che ha, alla fine, portato al volo umano. L’obiettivo è volare; sia gli uccelli sia gli uomini riescono a raggiungerlo, sebbene utilizzando approcci diversi.
Capacità di pensiero simile a quella umana:
quando un computer pensa come un essere umano, svolge compiti che richiedono, per avere successo, l’intelligenza (e non semplici operazioni ripetitive) di un essere umano, come guidare un’auto. Per stabilire se un programma sta pensando come un essere umano, bisogna avere un qualche modo per determinare in che modo pensano gli esseri umani, definito dall’approccio della modellazione cognitiva. Il modello è basato su tre tecniche:
•Introspezione: rilevare e documentare le tecniche utilizzate per raggiungere un obiettivo osservando i processi mentali di qualcuno.
•Test psicologico: osservare il comportamento di una persona e aggiungerlo a un database di comportamenti simili riscontrati in altre persone, in presenza di un insieme simile di circostanze, obiettivi, risorse e condizioni ambientali (fra le altre cose).
•Imaging del cervello: monitorare l’attività cerebrale direttamente per mezzo di diversi mezzi meccanici, come la tomografia assiale computerizzata (TAC), la tomografia a emissione di positroni (PET), l’imaging a risonanza magnetica (RMI) e la magnetoencefalografia (MEG).
Dopo aver creato un modello, si può scrivere un programma che lo simuli. Data la quantità di variabilità fra i processi mentali degli esseri umani e la difficoltà insita nel cercare di rappresentarli come parte di un programma, i risultati sono, quando va bene, di livello sperimentale. La categoria relativa alla capacità di pensiero simile a quella umana viene spesso impiegata in psicologia e in altri campi, nei quali è essenziale la modellazione dei processi mentali umani per creare simulazioni realistiche.
