Analisi dei vantaggi e degli svantaggi dell'intelligenza artificiale

L'intelligenza artificiale (AI) si riferisce ai campi convergenti dell'informatica e della data science che si concentrano sulla realizzazione di macchine con intelligenza umana per eseguire compiti che in precedenza avrebbero richiesto un essere umano. Ad esempio l'apprendimento, il ragionamento, la risoluzione di problemi, la percezione, la comprensione del linguaggio e molto altro. Invece di affidarsi alle istruzioni esplicite di un programmatore, i sistemi di AI possono apprendere dai dati, così da gestire problemi complessi (oppure attività semplici ma ripetitive) e di migliorare nel tempo.

L'attuale tecnologia AI vanta una serie di casi d'uso in vari settori; le aziende utilizzano l'AI per ridurre al minimo gli errori umani, ridurre gli elevati costi delle operazioni, fornire insight sui dati in tempo reale e migliorare l'esperienza del cliente, oltre a molte altre applicazioni. Come tale, rappresenta un cambiamento significativo nel modo in cui ci avviciniamo all'informatica, creando sistemi che possono migliorare i workflow e migliorare aspetti della vita quotidiana.

Tuttavia, nonostante la miriade di benefici dell'AI, questa tecnologia presenta anche degli svantaggi degni di nota rispetto ai metodi di programmazione tradizionali. Lo sviluppo e l'implementazione dell'AI possono comportare problemi di privacy dei dati, perdita di posti di lavoro e rischi di cybersecurity, per non parlare dell'enorme impegno tecnico necessario per garantire che i sistemi di IA si comportino come previsto.

In questo articolo, parleremo del funzionamento della tecnologia dell'AI e illustreremo i benefici e gli svantaggi dell'AI rispetto ai metodi di calcolo tradizionali.

L'AI opera su tre componenti fondamentali: dati, algoritmi e potenza di elaborazione. 

• Dati: i sistemi di AI apprendono e prendono decisioni in base ai dati e richiedono grandi quantità di dati per essere addestrati in modo efficace, soprattutto nel caso dei modelli di machine learning (ML). I dati sono spesso suddivisi in tre categorie: i dati di addestramento (aiutano il modello ad apprendere), i dati di convalida (affinano il modello) e i dati di test (valutano le prestazioni del modello). Per ottenere prestazioni ottimali, i modelli AI dovrebbero ricevere dati da set di dati diversi (ad esempio, testo, immagini, audio e altro), consentendo al sistema di generalizzare l'apprendimento a dati nuovi e invisibili.
• Algoritmi: gli algoritmi sono i set di regole che i sistemi di AI utilizzano per elaborare i dati e prendere decisioni. La categoria degli algoritmi di AI include gli algoritmi di ML che apprendono, fanno previsioni e prendono decisioni senza una programmazione esplicita. L'AI può funzionare anche con algoritmi di deep learning, un sottoinsieme del machine learning che utilizza reti neurali artificiali (ANN) multistrato (da qui l'aggettivo "deep", ovvero profondo) per modellare astrazioni di alto livello all'interno di infrastrutture di big data. Gli algoritmi di apprendimento per rinforzo consentono a un agente di apprendere il comportamento eseguendo funzioni e ricevendo punizioni e ricompense in base alla loro correttezza, regolando iterativamente il modello fino a quando non è completamente addestrato.
• Potenza di calcolo: gli algoritmi di AI spesso richiedono risorse di calcolo significative per elaborare quantità così grandi di dati ed eseguire algoritmi complessi, soprattutto nel caso del deep learning. Molte organizzazioni si affidano a hardware specializzato, come le unità di elaborazione grafica (GPU), per semplificare questi processi.

AI systems also tend to fall in two broad categories:

• L'intelligenza artificiale ristretta, chiamata anche AI ristretta o AI debole, esegue compiti specifici come il riconoscimento di immagini o di voci. Assistenti virtuali come Siri di Apple, Alexa di Amazon, IBM watsonx e persino ChatGPT di OpenAI sono esempi di sistemi di AI ristretta.
• L''AI generale (AGI, Artificial General Intelligence), o AI forte, può svolgere qualsiasi compito intellettuale che un essere umano può svolgere: è in grado di comprendere, apprendere, adattarsi e lavorare sulla base della conoscenza in tutti i domini. L'AGI, tuttavia, è ancora solo un concetto teorico.

A differenza della programmazione dell'AI, la programmazione tradizionale richiede al programmatore di scrivere istruzioni esplicite che il computer deve seguire in ogni possibile scenario. Il computer esegue quindi le istruzioni per risolvere un problema o eseguire un compito. Si tratta di un approccio deterministico, simile a una ricetta, in cui il computer esegue istruzioni passo per passo al fine di ottenere il risultato desiderato.

L'approccio tradizionale è adatto a problemi chiaramente definiti con un numero limitato di risultati possibili, ma spesso è impossibile scrivere regole per ogni singolo scenario quando le attività sono complesse o richiedono una percezione simile a quella umana (come nel riconoscimento delle immagini, nell'elaborazione del linguaggio naturale, ecc.) È qui che la programmazione dell'AI offre un chiaro vantaggio rispetto ai metodi di programmazione basati su regole.

Il reale potenziale dell'AI è immenso. Le applicazioni dell'AI includono la diagnosi di malattie, la personalizzazione dei feed dei social media, l'esecuzione di sofisticate analisi dei dati per la modellazione meteorologica e l'addestramento dei chatbot che gestiscono le nostre richieste di supporto clienti. I robot con tecnologia AI possono persino assemblare auto e ridurre al minimo le radiazioni degli incendi.

Come avviene con qualsiasi tecnologia, anche l'AI presenta vantaggi e svantaggi rispetto alle tecnologie di programmazione tradizionali. Oltre alle differenze fondamentali nel modo in cui funzionano, l'AI e la programmazione tradizionale differiscono in modo significativo anche in termini di controllo del programmatore, gestione dei dati, scalabilità e disponibilità.

• Controllo e trasparenza: la programmazione tradizionale offre agli sviluppatori il pieno controllo sulla logica e sul comportamento del software, consentendo una personalizzazione precisa e risultati prevedibili e coerenti. Se un programma non si comporta come previsto, gli sviluppatori possono risalire alla base di codice per identificare e correggere il problema. I sistemi di AI, in particolare modelli complessi come le reti neurali profonde, possono essere difficili da controllare e interpretare. Spesso funzionano come “black box”, in cui l’input e l’output sono noti, ma il processo utilizzato dal modello per passare dall’uno all’altro non è chiaro. Questa mancanza di trasparenza può rivelarsi problematica nei settori che danno priorità alla spiegabilità dei processi e delle decisioni (come nel caso della sanità e della finanza).
• Apprendimento e gestione dei dati: la programmazione tradizionale è rigida, poiché si basa su dati strutturati per eseguire programmi e in genere ha difficoltà a elaborare dati non strutturati. Per "insegnare" a un programma nuove informazioni, il programmatore deve aggiungere manualmente nuovi dati o modificare i processi. I programmi codificati in modo tradizionale hanno difficoltà anche con l'iterazione indipendente. In altre parole, potrebbero non essere in grado di soddisfare scenari imprevisti senza la programmazione esplicita di tali casi. Poiché i sistemi di AI imparano da grandi quantità di dati, sono più adatti a elaborare dati non strutturati come immagini, video e testi in linguaggio naturale. I sistemi di AI possono anche apprendere continuamente da nuovi dati ed esperienze (come nel machine learning), consentendo loro di migliorare le prestazioni nel tempo e rendendoli particolarmente utili in ambienti dinamici in cui la migliore soluzione possibile può evolversi nel tempo.
• Stabilità e scalabilità: la programmazione tradizionale è stabile. Una volta scritto e sottoposto a debug, un programma eseguirà le operazioni esattamente nello stesso modo, ogni singola volta. Tuttavia, la stabilità dei programmi basati su regole è a spese della scalabilità. Poiché i programmi tradizionali possono apprendere solo attraverso interventi di programmazione espliciti, per scalare le operazioni è necessario che i programmatori scrivano del codice su larga scala. Questo processo può rivelarsi ingestibile, se non impossibile, per molte organizzazioni. I programmi di AI offrono una maggiore scalabilità rispetto ai programmi tradizionali, ma con una stabilità inferiore. Le caratteristiche di automazione e di apprendimento continuo dei programmi basati su AI consentono agli sviluppatori di scalare i processi rapidamente e con relativa facilità, e ciò rappresenta uno dei vantaggi principali dell'AI. Tuttavia, la natura estemporanea dei sistemi di AI comporta che i programmi potrebbero non fornire sempre risposte coerenti e appropriate.
• Efficienza e disponibilità: i programmi informatici basati su regole possono offrire una disponibilità 24 ore su 24, 7 giorni su 7, ma a volte solo se hanno lavoratori umani che li fanno funzionare 24 ore su 24.

AI technologies can run 24/7 without human intervention so that business operations can run continuously. Another of the benefits of artificial intelligence is that AI systems can automate boring or repetitive jobs (like data entry), freeing up employees’ bandwidth for higher-value work tasks and lowering the company’s payroll costs. It’s worth mentioning, however, that automation can have significant job loss implications for the workforce. For instance, some companies have transitioned to using digital assistants to triage employee reports, instead of delegating such tasks to a human resources department. Organizations will need to find ways to incorporate their existing workforce into new workflows enabled by productivity gains from the incorporation of AI into operations.

Omdia prevede che il mercato globale dell'AI raggiunga il valore di 200 miliardi di USD entro il 2028.¹ Ciò significa che le aziende dovrebbero aspettarsi un aumento della dipendenza dalle tecnologie di AI, con un aumento della complessità dei sistemi IT aziendali. Tuttavia, con la gamma di soluzioni AI IBM watsonx , le organizzazioni hanno a disposizione un potente strumento per scalare l'AI.

IBM watsonx consente ai team di gestire le fonti di dati, accelerare i workflow di AI responsabile e implementare e incorporare facilmente l'AI in tutta l'azienda, il tutto da un unico posto. watsonx offre una gamma di caratteristiche avanzate, tra cui la gestione completa dei workload e il monitoraggio dei dati in tempo reale, progettate per aiutarti a scalare e accelerare le infrastrutture IT basate su AI con dati affidabili in tutta l'azienda.

Sebbene non privo di complicazioni, l'uso dell'AI rappresenta un'opportunità per le aziende di tenere il passo con un mondo sempre più complesso e dinamico, offrendogli tecnologie sofisticate in grado di gestire tali complessità.