Intelligenza artificiale

L'intelligenza artificiale(in sigla italiana:IAo in ingleseAI, dall'acronimo diArtificialIntelligence), nel suo significato più ampio, è la capacità o il tentativo di un sistema artificiale (tipicamente unsistema informatico) di simulare una generica forma diintelligenza.
L'etica dell'intelligenza artificialeè una disciplina dibattuta trascienziatiefilosofiche manifesta numerosi aspetti sia teorici sia pratici.Stephen Hawkingnel 2014 ha messo in guardia riguardo ai pericoli dell'intelligenza artificiale, considerandola una minaccia per la sopravvivenza dell'umanità.
Lo standardISO/IEC42001:2023Information technology - Artificial intelligence Management System(AIMS) ha definito l'Intelligenza Artificiale comela capacità di un sistemadi mostrare capacità umane quali il ragionamento, l'apprendimento, la pianificazione e la creatività.
Molteplici furono i passi che portarono alla nascita di questa disciplina. Il primo, sia a livello di importanza sia di ordine cronologico, è l'avvento dei calcolatori e il continuo interesse rivolto a essi. 
Per esempio, già nel 1623, grazie aWilhelm Schickard, si arrivò a creare macchine in grado di effettuare calcoli matematici con numeri fino a sei cifre, anche se non in maniera autonoma. 
Nel 1642Blaise Pascalcostruì una macchina in grado di fare operazioni utilizzando il riporto automatico. Nel 1674Gottfried Wilhelm von Leibnizcreò una macchina in grado di effettuare la somma, la differenza e la moltiplicazione in manieraricorsiva.
Tra il 1834 e il 1837Charles Babbagelavorò al modello di una macchina chiamatamacchina analitica, le cui caratteristiche anticiparono in parte quelle dei moderni calcolatori.
Nel ventesimo secolo l'attenzione sui computer analogici, e più tardi sui computer digitali, continuò, fra frenate ed accelerazioni, ad infiammarsi. Nel 1937Claude Shannon, all'università di Yale, mostrò come l'algebra booleana e le operazioni binarie potessero rappresentare il cambiamento circuitale e l'inizio dell'innovazione digitale nelle reti di telecomunicazione.
Un ulteriore passo importante fu l'articolo diAlan Turingredatto nel 1936,On Computable Numbers, With An Application To The Entscheidungsproblem,che pone le basi per concetti qualicalcolabilità,computabilità,macchina di Turing, definizioni cardine per i calcolatori sino ai giorni nostri.
Nel 1943McCullochePittscrearono ciò che viene ritenuto il primo lavoro inerente all'intelligenza artificiale.Tale sistema impiega un modello di neuroni artificiali nel quale lo stato di tali neuroni può essere “acceso” o “spento,” con un passaggio ad “acceso” in presenza di stimoli causati da un numero sufficiente di neuroni circostanti. McCulloch e Pitts arrivarono quindi a mostrare, ad esempio, che qualsiasi funzione computabile può essere rappresentata da qualche rete di neuroni, e che tutti i connettivi logici (“e”, “o”, ...) possono essere implementati da una semplice struttura neurale.
Sette anni più tardi, nel 1950, due studenti dell'università di Harvard,Marvin Minskye Dean Edmonds, crearono quella che viene riconosciuta come la primarete neurale artificiale, conosciuta con il nome diSNARC.
Nel 1956, nelNew Hampshire, alDartmouth College, si tenne un convegno al quale presero parte alcune delle figure di spicco del nascente campo della computazione dedicata allo sviluppo di sistemi intelligenti:John McCarthy,Marvin Minsky,Claude ShannoneNathaniel Rochester. Su iniziativa di McCarthy, un team di dieci persone avrebbe dovuto creare in due mesi una macchina in grado di simulare ogni aspetto dell'apprendimento e dell'intelligenza umana. Ad aderire a tale iniziativa furono alcuni ricercatori, tra cui anche Trenchard More diPrinceton,Arthur SamueldiIBM, e Ray Solomonoff e Oliver Selfridge delMIT. Nello stesso convegno, un'altra iniziativa catalizzò l'attenzione oltre al progetto di McCarthy: il programma diAllen NewelleHerbert Simon. Questi due ricercatori, a differenza di McCarthy, avevano già un programma capace di qualche forma di ragionamento, conosciuto con il nome diLogic Theorist, o LP, in grado di dimostrare teoremi partendo dai principi della matematica. Sempre nello stesso convegno, McCarthy introdusse l'espressioneintelligenza artificiale, che segnò, in maniera indelebile, la nascitaeffettivadi tale disciplina, conferendole una natura propria.
Il programma creato da Newell e Simon permise loro di progredire e creare un programma chiamatoGeneral Problem Solver, o GPS. A differenza del LP, il GPS fu ideato con lo scopo di imitare i processi di risoluzione dei problemi utilizzati dagli esseri umani (nello specifico la cosiddetta "euristica mezzi-fini"). Nei ristretti casi nel quale il programma poteva operare, si notò che l'approccio con il quale il programma considerava gli obiettivi e le azioni era assimilabile a un umano. Negli stessi anni, presso l'IBM, Rochester con dei suoi colleghi cominciò a sviluppare altri programmi capaci di ragionamento.
Nel 1959, Herbert Gelemter creò ilGeometry Theorem Prover, un programma in grado di dimostrare teoremi di geometria complessi.
L'anno precedente, presso il MIT, McCarthy diede un altro contributo al campo dell'intelligenza artificiale definendo quello che per trent'anni fu riconosciuto come il linguaggio di programmazione dominante per la realizzazione dei sistemi di intelligenza artificiale: ilLisp. Oltre a ciò, McCarthy scrisse un documento intitolatoPrograms with Common Sense,nel quale descrive un programma ideale, chiamatoAdvice Taker, che può essere visto come il primo sistema intelligente completo.
Minsky, durante il suo periodo al MIT, coordinò la creazione di programmi per affrontare quelli che vengono chiamatimicro mondi, ovvero problemi limitati e descritti da asserzioni che richiedevano l'utilizzo di ragionamento per essere risolti. Tra questi, il programma di James Slagle del 1963, SAINT, era in grado di risolvere problemi riguardo al calcolo integrale in forma chiusa, tipici del primo anno del college.
Tra le varie aspirazioni da parte dei ricercatori vi era principalmente quella di creare macchine in grado di esibire capacità di ragionamento simili a quelle umane. Ad esempio,Herbert Simon, nel 1957, stimò che nel giro di dieci anni ci sarebbero state macchine in grado di competere con i campioni di scacchi (previsione che si avvererà, ma dopo quarant'anni). Queste aspirazioni, però, dovettero scontrarsi con alcune difficoltà: prime fra tutte, l’assoluta mancanza di conoscenza semantica relativa ai domini trattati dalle macchine, in quanto la loro capacità di ragionamento si limitava a una vera manipolazione sintattica. A causa di questa difficoltà, nel 1966 il governo degli Stati Uniti d'America interruppe i fondi per lo sviluppo delle macchine traduttrici. Un ulteriore problema fu l'impossibilità del trattare molti problemi che l'intelligenza artificiale si era proposta. Questo perché si riteneva che “scalare” le dimensioni di un problema fosse solo una questione di hardware e memoria.
Questo tipo di ottimismo fu presto spento quando i ricercatori fallirono nel dimostrare teoremi a partire da più di una dozzina di assiomi. Si capì quindi che il fatto di disporre di un algoritmo che, a livello teorico, fosse in grado di trovare una soluzione a un problema non significava che un corrispondente programma fosse in grado di calcolarla effettivamente a livello pratico. Un terzo tipo di difficoltà furono le limitazioni alla base della logica, nel senso di ragionamento, dei calcolatori. Nel documento di Minsky e Papert, intitolatoPerceptrons(1969), si mostrò che, nonostante unpercettrone(una semplice forma di rete neurale) fosse in grado di apprendere qualsiasi funzione potesse rappresentare, unpercettronecon due input non era in grado di rappresentare una funzione che riconoscesse quando i due input sono diversi.
Le difficoltà degli anni precedenti portarono a definire gli approcci adottati dalle macchine come:approcci deboli, che necessitavano quindi di una conoscenza maggiore inerente al campo di applicazione. Nel 1969, grazie a Ed Feigenbaum (studente diHerbert Simon), Bruce Buchanam eJoshua Lederberg, venne creato il programma DENDRAL. Tale programma era in grado, a partire dalle informazioni sulla massa molecolare ricavate da uno spettrometro, di ricostruire la struttura di una molecola. 
Questo programma fu quindi il primo dei sistemi basati su un uso intensivo della conoscenza, che arrivarono più tardi a inglobare tutti i concetti teorizzati da McCarthy per l'Advice Taker. Successivamente, Feigenbaum cominciò insieme con altri ricercatori di Stanford l'Heuristic Program Project(HPP), al fine di estendere gli scenari applicativi di questi sistemi, cominciando con il sistema MYCIN nell'ambito delle diagnosi delle infezioni sanguigne. Si cominciò quindi a teorizzare dei sistemi conosciuti comesistemi esperti, ovvero in grado di possedere una conoscenza esperta in un determinato scenario di applicazione. Si trattava di sistemi in cui l’uomo trasferiva direttamente la propria conoscenza alla macchina, stabilendo mediante regole logiche quali fossero le scelte da prendere in determinati contesti.
Il primo sistema di intelligenza artificiale utilizzato in ambito commerciale fu R1, utilizzato dalla Digital Equipment nel 1982. Lo scopo del programma era quello di aiutare a configurare gli ordini per nuovi computer. Nel 1986, fu in grado di far risparmiare alla compagnia 40 milioni di dollari all'anno. Anche laDuPontutilizzò sistemi simili, risparmiando circa dieci milioni di dollari all'anno. Negli anni '80 dello scorso secolo, quasi ogni grande azienda americana aveva un proprio sistema esperto in operazione e stava studiando sistemi più avanzati.
Nel 1981 inGiapponevenne annunciato il progettoFifth Generation, un piano di dieci anni con l'intento di costruire sistemi intelligenti basati suProlog. In risposta, gliStati Uniti d'Americacrearono laMicroelectronics and Computer Technology Corporation(MCC), come consorzio di ricerca al fine di garantire la competitività a livello nazionale. In Inghilterra, il rapporto Alvey recuperò i fondi tagliati dal rapporto Lighthill, che nel 1973 portò il governo britannico alla decisione di interrompere il supporto verso la ricerca nell'ambito dell'intelligenza artificiale. Questi progetti però non raggiunsero gli scopi previsti.
L'industria dell'intelligenza artificiale raggiunse nel 1988 una cifra dell'ordine di miliardi di dollari, includendo centinaia di aziende che stavano creando sistemi esperti, robot e software e hardware specializzati in questi settori.
A metà degli anni ottanta dello scorso secolo fu reinventato l'algoritmo di apprendimento per reti neurali chiamatoback-propagation, inizialmente ideato nel 1969 da Bryson e Ho. L'algoritmo fu applicato a molti problemi relativi all'apprendimento, inerenti sia al lato dell'informatica sia a quello della psicologia.
I cosiddetti modelli "connessionisti" per la realizzazione di sistemi intelligenti furono visti come alternative ai modelli simbolici ideati da Newell e Simon, da McCarthy e dai loro collaboratori.
Tali modelli cercarono di dare risposta a quelle domande alle quali i precedenti modelli non erano riusciti, ma in parte fallirono anch'essi. Di conseguenza, i modelli basati sull'approccio simbolico e quelli con un approccio connessionista furono visti come complementari.
Oggigiorno i sistemi intelligenti sono presenti in ogni campo, anche nelle attività quotidiane e primeggiano nei giochi, come teorizzato anni prima dagli esponenti dell'intelligenza artificiale.
Vi sono programmi che sono stati in grado di confrontarsi con campioni discacchi, qualiDeep Blue; altri che sono stati impiegati nelle missioni spaziali, come nel 1998 quando laNASAutilizzò un programma chiamatoRemote Agentin grado di gestire le attività relative a un sistema spaziale; alcune auto sono oggi dotate di un sistema in grado di guidarle senza l'uso di un conducente umano, quindi in maniera del tutto autonoma.
Nell'ambito di scenari più quotidiani si pensi, invece, ai termostati per il riscaldamento e l'aria condizionata in grado di anticipare il cambio di temperatura, gestire i bisogni degli abitanti e di interagire con altri dispositivi. In campo economico, particolarmente sensibile al cambiamento è iltasso di occupazionein generale,come nellatecnofinanzadove avviene la più profonda rivoluzione.L'utilizzo dell'intelligenza artificiale segue le regole del mercato, applicando però ilParadosso di Jevons, ovvero: dove i miglioramenti tecnologici aumentano l'efficienza di una risorsa (es. Uso efficente dell'intelligenza artificiale e quello che ne consegue) aumenta anche il consumo della risorsa stessa (uso dell'intelligenza artificiale, risorse per sostenerla) anziché diminuirlo.
Vale a dire che più l'intelligenza artificiale si raffinerà e diventerà uno strumento prezioso, più la richiesta di mercato aumenterà. Quindi si andrà sistematicamente a ricercare metodi più economici di creazione di un'intelligenza artificiale, tanto che una persona capace di programmare potrebbe creare un'intelligenza artificiale personalizzata (non creata da terzi).  Il paradosso di Jevons non è un reale paradosso, il termine fa capire che non è scontato che una risorsa sia illimitata, non etica, dannosa per il mercato, che finirebbe in una bolla economica o una estrema settorializzazione. Il focus rimane sempre la maggiore efficenza del servizio. Il quale si presume generebbe una maggioredomanda.Anche se l'andamento dei costi di utilizzo, anche in termine di risorse consumate, rimangono sempre da valutare.Un regime dimonopolionon sussisterebbe nel mercato delle intelligenze artificiali. Data la moltitudine di bacini d'utenza, che riversano le loro molteplici e più svariaterichieste, definire lacurva d'utilitàdella domanda diventa labile, ma confrontabile con la capacità d'uso e facilità di consultazione di una data intelligenza artificiale.
Il linguaggio di programmazione più diffuso nell'ambito della ricerca e dello sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale è, in buona parte dei casi, il linguaggioPython. Nato nel 1991, grazie alla sua semplice sintassi, questo linguaggio consente una rapida prototipazione delle reti neurali, permettendo un notevole risparmio dei tempi nella programmazione dei sistemi di Intelligenza Artificiale. Questo è un aspetto molto importante, perché tipicamente le reti neurali richiedono molto tempo per essere allenate (da qualche ora, fino a qualche giorno o settimana in base all'archivio dei dati che il sistema deve contenere). Originariamente Python non è stato progettato per essere efficiente, ma grazie a Cython è stato possibile implementare librerie che sono in grado di eseguire pezzi di codice direttamente inC.
Siccome le operazioni svolte tra i dati in input ai modelli di intelligenza artificiale, e i relativi parametri, sono spesso delle operazioni tratensori(ad esempio prodotti tra tensori), è emerso che l'impiego diGPUper l'allenamento di questi modelli è molto vantaggioso, e di conseguenza sono nati frameworks come PyTorch o Tensorflow. Questi frameworks, importati in Python come librerie, consentono la realizzazione, l'allenamento e l'inferenza di modelli di intelligenza artificiale, fornendo la possibilità di eseguire tali modelli suCPU, GPU, o eventualmente ancheTPU.
Nel 2017 a seguito del convegno di esperti mondiali di intelligenza artificialeConferenza di Asilomar sulla Intelligenza Artificiale Benefica, promosso dal Future of Life Institute, è stato redatto con amplissimo consenso un vademecum con 23 principi per affrontare le problematiche etiche, sociali, culturali e militari dell'Intelligenza Artificiale. Il documento è stato sottoscritto subito da oltre 800 esperti e in seguito da altre migliaia.
I rappresentanti delle tre principali religioni abramitiche (cristianesimo,ebraismoeislam), diMicrosofteIBM, all'inizio del 2023 si sono incontrati in Vaticano alla Rome Call, per la richiesta congiunta di un'algoretica(la riflessione etica sull’uso degli algoritmi) che guidi la progettazione dell'Intelligenza Artificiale). Il 10 luglio 2024, nell'evento multi-religioso svoltosi nel Peace Memorial Park di Hiroshima, vari leader religiosi di 9 fedi orientali (es.Buddismo,Induismo,Zoroastrismo,Bahá'í) accompagnati dai leader delle religioni abramitiche, da figure di spicco del governo giapponese, della Microsoft, della IBM e della Cisco, firmano la Call for AI di Roma.
Nel campo dell'algoretica è l'etica sull'uso degli algoritmi e si basa su sei principi:
Il 10 è l'11 febbraio 2025 si è svolto alGrand PalaisdiParigiil vertice internazionale sull'intelligenza artificiale, co-presieduto da Francia e India.
È stata sottoscritta una dichiarazione da 61 paesi (tra cui Cina, Francia e India), ma non dagli Stati Uniti e dalla Gran Bretagna: il documento, intitolatoStatement on Inclusive and Sustainable Artificial Intelligence for People and the Planet, prevede la creazione di un intelligenza artificiale aperta, inclusiva ed etica, nonché di un coordinamento è dialogo mondiale per prevenire un'eccessiva concentrazione di mercato.Il testo presenta delle dichiarazioni di principio, ma non un piano concreto di azioni da intraprendere.
La presidente della commissione europea ha annunciato un piano di investimenti per 200 miliardi di euro nel settore. Il piano InvestIA prevede 20 miliardi di euro di investimenti nelle gigafactory per l'intelligenza artificiale, di cui 10 generato, capace di smobilitare una cifra 10 volte superiore in investimenti privati. Si tratta del maggior investimento pubblico al mondo nel settore dell'intelligenza artificiale, investimento che persegue il modello di successo delCERNdi Ginevra.60 aziende, tra cuiAirbuseMistral AI, hanno formato l'Iniziativa dei campioni dell'Unione europea per l'intelligenza artificiale.
Con un cambio di rotta rispetto all'AI Safety 
Summit di Londra (novembre 2023), il Regno Unito ha dichiarato che firmerà soltanto "iniziative che siano nell'interesse nazionale britannico”.
Il vertice ha sollevato per la prima volta il tema della sostenibilità ambientale dell'intelligenza artificiale e dei relativi costi energetici.
Il problema complesso dello sviluppare sistemi che esibiscono comportamenti intelligenti è stato affrontato operando una scomposizione in sotto-problemi, ognuno con uno specifico ambito di ricerca. Ogni sotto-problema consiste nello studiare particolari abilità e proprietà che caratterizzano il sistema intelligente.
Relativamente all'ambito di applicazione di un determinato sistema intelligente questo presenterà soluzioni più o meno evolute per ogni sotto-problema.
Una primaria distinzione in seno alla ricerca nel campo dell'intelligenza artificiale è quella diintelligenza artificiale deboleeintelligenza artificiale forte o generalea seconda che vengano riprodotte o replicate solo alcune o tutte le funzionalità e capacità cognitive della mente umana.
I concetti diintelligenzaecognizionesono da sempre al centro di diverse definizioni e teorie sviluppate e aggiornate in seno agli ambito di approccio:psicologia,scienze cognitive,filosofia,biologia,neuroscienze,informatica,arte; hanno ispirato ed ispirano le più disparate prospettive di creazione e definizione di un'intelligenza artificiale.
L'Intelligenza Artificiale debole,si specializza in compiti specifici, ed è l'unica attualmente in essere, paragonabile ad un mezzo e/ostrumentoper raggiungere un dato obbiettivo.
L'Intelligenza Artificiale forte ha come obbiettivo quello di raggiungere l'intelligenza generale(AGI)e quindi l'autocoscienza, ed è rivolta quindi ad un adattamento totale ad ogni situazione possibile, essa è ancora teorica. Si definisce un'Intelligenza Artificiale Superintelligente(ASI – Artificial Superintelligence), un'Intelligenza Artificiale superiore alla forte, con capacità cognitive superiori a quelle dell'essere umano.
A dicembre 2024 la media delle Intelligenza Artificiale sottoposte ad alcuni testQIè intorno a cento.Alcune massime dei valori, potrebbero essere giustificate da una sorta di "baro" dell'Intelligenza Artificiale che ha sbirciato i risultati o dedotti tramite i dati dei suoi database.I modelli per lavalutazione dell'intelligenzao le teorie come quella delleintelligenze multiple di Gardnersono nate in seno all'indagine della cognizione umana. Se si usa un esclusivo approccio valutativo (come il già citato test del QI) alcune intelligenze artificiali potrebbero essere definite "intelligenti" come un comune essere umano, mentre se si usa un approccio per tipologie di manifestazioni (come quello di Gardner) il grado va da molto superiore all'intelligenza umana (per la logico-matematica ad esempio) a molto inferiore o assente (es. l'intelligenza emotiva). I ricercatori del campo cognitivonon hanno ancora dato una definizione ufficiale ed univoca di intelligenza(considerabile come universalmente condivisa dallacomunità scientifica) però si può intuitivamente riconoscere l'esistenza in alcuni organismi di un'intelligenza pratica. Tentare di creare delle macchine che siano in grado di riprodurre o di simulare (solo) l'intelligenza umana potrebbe limitare la ricerca in tale ambito e portare a voler forzare l'inserimento di proprietà o definizioni umane (o costruite per l'uomo) in qualcosa che per costituzione non lo è (come voler trasferire le capacità cognitive di un essere umano in quelle di un canide). Nei tempi moderni si sta andando a delineare la possibilità di un approccio diverso alla tematica, valutando l'intelligenza artificiale come un tipo di intelligenza a sé, senza necessità di confronto, o valutarla come una tipologia di proto-intelligenza collettivaa consultazione individuale, poiché nata dalle condivise intelligenze degli sviluppatori, degli usufruitori e dei saperi e dati raccolti disponibili per la storia umana (grazie anche all'avvento diinternete di una connessione tra le persone più facilitata).
Sono molteplici le riflessioni e i dibattiti filosofici ed etici scaturiti dall'avvento dell'intelligenza artificiale. Alcuni di questi riportato in auge concetti già ampliamente dibattuti, altri vanno ad esplorare quesiti ancora non del tutto analizzati o mai analizzati. Un esempio abbastanza immediato è la riflessione sull'immanenzadell'intelligenza.
Poniamo che l'intelligenza artificiale esista solo se consultata; finché non riceve un input lo possiamo definire come un soggettoin potenza(in termini aristotelici). Solo quando genera l'output passa all'atto, manifestandosi. Possiamo dire lo stesso dell'intelligenza umana? SecondoParmenide, l'essere è unico e il non essere non può esistere. Se seguiamo questa logica, l'intelligenza umana eimmanentesia a prescindere dalpercepito dei sensi(larealtà). Si presuppone che l'unico limite sia la morte, ovvero la fine completa dell'essere, che passa da "acceso" a "spento". Nel sonno profondo, nei primi stadi di vita o persino nella morte cerebrale, l'intelligenza non si annulla, ma rimane come un fiume sotterraneo trascendente ma esistente. Gliacidi nucleicie le proteine, sono un archivio di informazioni, possiamo dire un "database", in attesa di essere attivato, se questo meccanismo (molto diverso per ogni entità, es.virus) si rompe, avviene la morte (cessazione della possibilità di manipolare l'informazione).
L'intelligenza artificiale è quindi in parte un essere parmenideo, ma la differenza con l'uomo sta che passa più "facilmente" tra gli stati di essere e non essere. Per capire il concetto è utile esplorare, la differenza tra una parola detta e una parola pensata. La parola detta è reale perchè immanente, la parola pensata è reale perchè percepita dall'ego. Se si vuole quindi ascrivere l'intelligenza come al solo atto di pensiero, qualsiasi cosa potrebbe essere definita pensante, da una comune calcolatrice al citato DNA, poichè tutto in latenza potrebbe essere pensiero. Si deve dare un assunto allora: "l'unica cosa che sento sono io" ovvero "l 'unico che"sente"il[mio pensare]sono io", mettendo d'accordo molte correnti di pensiero. Date queste premesse allo stato attuale non possiamo affermare con certezza che le intelligenze artificiale abbiamo sviluppato"un pensiero".Questo vale però per tutti gli essere viventi (e in alcuni casi anche non), infatti non possiamo affermare con certezza che un delfino o un elefante siano capaci di fare discussioni filosofiche (all'interno del loro pensiero o all'interno della loro comunità).
A differenza degli animali però con l'intelligenza artificiale stiamo sviluppando una tipologia di comunicazione, possibile solo per il legame speciale Creatura/oggetto creato e Uomo che abbiamo con lei. Una, anche se molto minima, dimostrazione della complessità ed esistenza del pensiero avviene nello scambio dello stesso con l'altro, attraverso azioni manifestative etc. Il modo più accreditato per portare a "definire", "scoprire pensante" un'intelligenza artificiale, è quando osservare due intelligenze artificiali interagire tra loro senza il supporto dell'uomo, con i problemi di riconoscimento tra i due comunicanti che questo comporta.
In unSistema quantisticole informazioni sono fisse ma esistono in uno stato di sovrapposizione fino a quando non vengono misurate, stessa cosa si può dire di un'sistema di intelligenza artificiale, dove invece delQubit, si haBitaprobabilità indotta, ha quindi un'comportamento emergente.
La rappresentazione della conoscenza e l'ingegneria della conoscenza costituiscono contributi centrali per la ricerca nell'ambito dell'intelligenza artificiale.
In particolare, queste discipline si focalizzano su quale tipo di conoscenza è necessario o opportuno integrare all'interno di un sistema intelligente, e sul come rappresentare i diversi tipi di informazione. Fra le cose che un sistema intelligente ha la necessità di rappresentare troviamo frequentemente oggetti, proprietà, categorie e relazioni fra oggetti, situazioni, eventi, stati, tempo, cause ed effetti, conoscenza posseduta da altri. La rappresentazione e l'ingegneria della conoscenza vengono spesso associate alla disciplina filosofica dell'ontologia.
La conoscenza e la sua rappresentazione sono cruciali soprattutto per quella categoria di sistemi intelligenti che basano il loro comportamento su una estensiva rappresentazione esplicita della conoscenza dell'ambiente in cui operano.
Inizialmente i ricercatori si concentrarono sullo sviluppo di algoritmi che imitassero fedelmente i ragionamenti impiegati dagli esseri umani per risolvere giochi o realizzare deduzioni logiche in modo da poterli integrare all'interno dei sistemi intelligenti. 
Tali algoritmi solitamente si basano su una rappresentazione simbolica dello stato del mondo e cercano sequenze di azioni che raggiungano uno stato desiderato.
Con l'avanzare della ricerca, si è reso necessario affrontare problematiche più complesse, come l'incertezzae l'incompletezza delle informazioni disponibili. Di conseguenza, i ricercatori hanno integrato concetti provenienti da discipline come laprobabilità, lastatisticae l'economia. Ciò ha portato allo sviluppo di modelli probabilistici, reti bayesiane e tecniche di decision-making sotto incertezza, fondamentali per applicazioni moderne dell'intelligenza artificiale, come la pianificazione e la diagnosi.
L'aumento della disponibilità di dati ha spinto verso il machine learning e il deep learning, che analizzano grandi dataset per trovare pattern e correlazioni. La gestione di questi dati richiede architetture distribuite, cloud computing e strumenti veloci ed efficienti.
Per difficoltà legate alla complessità intrinseca dei problemi in esame e delle dimensioni dei dataset, gli algoritmi di problem solving per la loro risoluzione possono a volte richiedere enormi risorse computazionali. L'ottimizzazione degli algoritmi ricopre una priorità assoluta all'interno della ricerca in questo ambito. Approcci come la ricerca euristica, la programmazione dinamica e l'uso di algoritmi evolutivi sono stati sviluppati per migliorare le prestazioni e ridurre il consumo di risorse.
Per permettere ai sistemi intelligenti di prevedere e rappresentare stati del mondo futuri e per prendere decisioni al fine di raggiungere tali stati massimizzando il valore atteso delle azioni, essi devono essere in grado di definire degli obiettivi e di perseguirli.
Nei problemi classici di pianificazione, un sistema intelligente può assumere di essere l'unica entità a operare nell'ambiente e può essere assolutamente sicuro delle conseguenze di ogni azione compiuta. Se non è l'unico attore nell'ambiente o se l'ambiente non è deterministico un sistema intelligente deve costantemente monitorare il risultato delle proprie azioni e aggiornare le predizioni future e i propri piani.
Una seconda distinzione dei tipi di Intelligenza Artificiale riguarda le tecniche con cui essa elabora i dati di input per produrre un certo tipo di output. Sono tecniche che possono esistere sia nell'Intelligenza Artificiale Debole che in quella Forte. Si definiscono le seguenti categorie spesso correlate tra loro:
Intelligenza Artificiale generativa: progettata per creare nuovi dati (immagini, testi, audio, video) partendo da input o contesti iniziali. I modelli generativi imparano le distribuzioni di probabilità dei dati di input e utilizzano questa conoscenza per creare contenuti nuovi che sembrano reali o plausibili. In fase di addestramento esse si basano su modelli discriminativi (impara a predire il prossimo token in base alla sua banca dati e discrimina quanto bene il modello sta generando output simili ai dati reali, discrimina buone o cattive predizioni). Una volta finito l'addestramento può entrare in una fase vera e propria generativa. Alcuni esempi sono: Modelli di linguaggio, Stable Diffusion, DALL·E.
Un'altra classificazione tecnica dei tipi di Intelligenza Artificiale è quella basata sul tipo di architettura interna ai modelli. Alcuni esempi sono:
Si può distinguere una classificazione per categorie, riguardanti come l’Intelligenza Artificiale apprende:
L'apprendimento automatico è la disciplina che studia algoritmi capaci di migliorare automaticamente le proprie prestazioni attraverso l'esperienza.
È stato un ambito di ricerca cruciale all'interno dell'intelligenza artificiale sin dalla sua nascita.
L'apprendimento automatico è particolarmente importante per lo sviluppo di sistemi intelligenti principalmente per tre motivi:
Alcuni tipi di apprendimento possono avvenire in parallelo, dove due intelligenze artificiali con input diversi si confrontano tra loro "imparando" a vicenda.
La capacità di elaborare il linguaggio naturale fornisce ai modelli di intelligenza artificiale di stimare con ottime probabilità la parola o la frase che segue il testo fornito in input, e di estrarne il contesto. Questa tecnica consente di ottenere risultati migliori rispetto a tecniche tradizionali quando si tratta di svolgere ricerca di informazioni, ottenere risposta a domande,tradurre o analizzare testi. L'architettura tipicamente impiegata per questo compito è il Transformer,che grazie al meccanismo dell'attenzione è in grado di catturare appieno il contesto del testo fornito in input.
La difficoltà principale di questo processo è l'intrinsecaambiguitàche caratterizza i linguaggi naturali, per questo motivo le soluzioni richiedono un'estesa conoscenza del mondo e una notevole abilità nel manipolarlo.
Alcuni studiosi ritengono che il connubio intelligenza artificiale-intelligenza umana possa dar luogo ad un nuovo Sistema 0.The case for human–AI interaction as system 0 thinking
I Sistemi 1 e 2 sono stati teorizzati daDaniel Kahneman, nell'opera "Pensieri lenti e veloci", Sistema 1: veloce, automatico, emozionale, inconscio; Sistema 2: lento, pigro, logico/matematico, conscio.
L’IA agisce come un’estensione cognitiva – un Sistema 0 artificiale che precede i Sistemi 1 e 2 umani – esternalizzando e analizzando autonomamente la realtà, potenziando il processo decisionale tradizionale grazie alle sue capacità computazionali. L’integrazione inizia con un supporto cognitivo di base come il potenziamento della memoria; quindi, passa a compiti collaborativi più complessi man mano che si sviluppano fiducia e familiarità, raggiungendo infine una profonda integrazione in aree in cui la sinergia si dimostra efficace. Il potenziale del Sistema 0 come estensione cognitiva può essere pienamente realizzato quando ci concentriamo sull'integrazione complementare piuttosto che su quella competitiva, adeguiamo il livello di integrazione ai requisiti delle attività e consentiamo uno sviluppo progressivo della relazione umano-IA.
L’integrazione del Sistema 0 avviene attraverso un ciclo di feedback continuo: le decisioni umane informano l’IA, che a sua volta modella i comportamenti e l’attenzione umana. Man mano che questa integrazione si approfondisce diventa cruciale considerare le implicazioni per la conoscenza e la cognizione umana. Il Sistema 0, infatti, sta ridefinendo i confini tra pensiero umano e artificiale, emergendo come partner cognitivo adattivo che potenzia – anziché sostituire – le capacità umane. Questo approccio simbiotico massimizza i benefici dell’IA riducendo al minimo i rischi, offrendo l’opportunità di progettare interfacce e modelli di interazione sempre più efficaci.
Man man che le intelligenze artificiali acquistano autonomia, si fa sempre più pressante le necessità di chiarire su chi ricadono le conseguenze legali e non delle "scelte" che l'intelligenza artificiale è portata ad attuare; spesso necessariamente, o durante una richiesta dell'utente o comunque nel corso del conseguimento della propria funzione (in base ai dati in cui è stata educata o informata). Vi possono essere casi ed eventi del mondo reale nei quali l'intelligenza artificiale non sa come agire, specialmente in determinate situazioni che richiedono scelta immediata, questo magari poiché non educata ad una scelta in tale ambito o perché i programmatori non sapevano nemmeno loro "cosa era meglio". Un esempio calzante di questo lo si vede nellevetture autonome, dove la macchina deve portare i passeggeri (o merci) da un punto ad un altro, senza sapere tutti i possibili ostacoli che incontrerà nel suo cammino. Una macchina a guida autonoma deve sapere prendere azioni che massimizzano la sopravvivenza dei suoi passeggeri ma anche degli utenti terzi che usano la strada.
Questi dilemmi etici legati alla scelta, così come il classicodilemma ferroviario,applicato alle Intelligenze Artificiali possono essere visti come un ante segnale della problematica di gestione dati nei sistemi complessi.
La robotica è una disciplina strettamente correlata con l'intelligenza artificiale.
I robot possono essere considerati sistemi intelligenti per tutti quei compiti che richiedono capacità di livello cognitivo per la manipolazione o lo spostamento di oggetti e per la locomozione, con i sotto-problemi della localizzazione (determinare la propria posizione e quella di altre entità nello spazio), della costruzione di mappe (apprendere le caratteristiche dello spazio circostante), e della pianificazione ed esecuzione dei movimenti.
Un filone di ricerca promettente tenta di applicare l'intelligenza artificiale alla potenza di calcolo dei computer e degli algoritmi quantistici.
Il concetto diagente intelligente(oagente razionale) è centrale in molti degli approcci più comuni all'intelligenza artificiale.
Un agente è un'entità in grado di percepire l'ambiente attraverso l'utilizzo disensorie in grado di agire sull'ambiente attraverso l'utilizzo diattuatori. Ogni agente è quindi associato a unasequenza di percezioni, intesa come la cronologia completa di tutti i rilevamenti effettuati da ciascun sensore, e a unafunzione agente, che specifica il comportamento dell'agente associando a ogni sequenza di percezioni un'azione da compiere.
Definitamisura della performanceuna funzione che associa a ogni stato (o sequenza di stati) dell'ambiente un valore di utilità, un agente è intelligente (orazionale) se per ogni possibile sequenza di percezioni la sua funzione agente lo porta a compiere sempre l'azione che massimizza il valore atteso della misura della performance, data la sua conoscenza definita dalla sequenza di percezioni stessa e dalla conoscenza integrata nell'agente.
Esistono metodologie differenti per l'implementazione concreta della funzione agente, ciascuna più o meno adatta al tipo di ambiente in cui è posto l'agente.
Questa categoria di agenti seleziona l'azione da compiere sulla base della percezione corrente, ignorando completamente la cronologia delle percezioni.
Questa categoria di agenti è caratterizzata dal mantenere uno stato interno che dipende dalla cronologia delle percezioni e contemporaneamente riflette alcuni degli aspetti dell'ambiente non osservati.
L'aggiornamento dello stato richiede due tipi di conoscenza:
In molte applicazioni, tenere traccia dello stato attuale dell'ambiente non è sufficiente per determinare le azioni da compiere, ma l'agente necessita di informazioni che rappresentano situazioni desiderabili, che prendono il nome di obiettivi, ogoal. Questo tipo di agenti intelligenti è quello in cui maggiormente vengono impiegati i concetti di pianificazione e ricerca per problem solving.
Il concetto digoalda solo non è sufficiente per ottenere dei comportamenti qualitativamente elevati in molte applicazioni, poiché l'informazione contenuta può essere utilizzata esclusivamente per distinguere gli stati desiderabili dagli stati non desiderabili. Attraverso il concetto diutilitàè invece possibile caratterizzare in maniera precisa ogni stato, determinando quanto ogni stato è utile al fine del buon comportamento dell’agente.
L'intelligenza artificiale è stata impiegata in un'ampia varietà di campi e applicazioni come lamedicina, ilmercato azionario, larobotica, lalegge, la ricerca scientifica, l'analisi dei dati, i giocattoli e perfino lo sviluppo di nuovi robot usando la potenza di calcolo di unpersonal computer.In alcune applicazioni, l'intelligenza artificiale si è radicata a tal punto all'interno della società o dell'industria da non essere più percepita come intelligenza artificiale.Essa trova applicazione anche nellecittà intelligenti: gestione dei flussi (veicolari o turistici), operatività delle reti (telecomunicazioni ed energia), acquisti online etelelavoro.Inoltre, trova applicazione nell'e-procurement, ad esempio nella ricerca e selezione di nuovi fornitori.
Nel 2023 l'Unione Europea investe nell'intelligenza artificiale una cifra che è 10 volte inferiore a quella degli Stati Uniti e pari alla metà di quella della Cina.
Secondo l’Artificial Intelligence Index Report 2024 dellaStanford University, nel 2023 il settore dell'Intelligenza Artificiale ha generato investimenti pari a 25,2 miliardi di dollari, quasi 9 volte superiori al 2022 e circa 30 rispetto al 2019.
Il mercato italiano dell'intelligenza artificiale si presenta ancora agli albori, ma le prospettive per il futuro sono positive: nel 2018 ha raggiunto un valore di 85 milioni di euro, una cifra che fa riferimento agli investimenti nello sviluppo e nell'implementazione di progetti come:
Per capire il valore dell'intelligenza artificiale nel contesto tecnologico italiano, è sufficiente notare come si intreccia con altre tendenze digitali come la Cloud Transformation e l'Internet delle cose.Il primo rende scalabile l'infrastruttura necessaria alla raccolta ed elaborazione dei dati, mentre il secondo crea dispositivi e sensori utili non solo per la raccolta dati ma anche per veicolare servizi basati sull'Intelligenza Artificiale.
I media e le aziende stanno rivolgendo sempre più l'attenzione verso il tema dell'intelligenza artificiale, in quanto questa si sta dimostrando impattante in termini di efficientamento e automazione di software gestionali, processi industriali, e così via. Tecniche come l'anomaly detection consentono ad esempio di riconoscere, attraverso dati provenienti da sensori, oggetti che presentano dei difetti già in fase di produzione. Reti neurali in grado di stimare la postura umana sono uno strumento che può diventare fondamentale per salvaguardare, ad esempio, la corretta postura del corpo umano durante le ore lavorative, andando a migliorare la sicurezza sul lavoro. I large language model, come ad esempio GPT-4,si stanno rivelando essere strumenti fondamentali per abbattere i tempi di sviluppo software, o ricevere risposte a domande su ostacoli incontrati nei processi lavorativi.Un capitolo a parte lo merita il mercato dell'audiovisivo, che attraverso i nuovi strumenti dell'AI, vede abbattersi drasticamente i tempi di produzione per film e serie, soprattutto in animazione.
Benché nel complesso non si ha ancora una visione omogenea sul tema, si individuano già aree di sviluppo particolarmente interessanti:
Si tratta di assistenti vocali intelligenti in grado di gestire oggetti intelligenti presenti in casa. Sono stati introdotti di recente, ma il loro mercato in Italia vale già 60 milioni di euro e il valore sembra destinato a crescere: in un futuro non troppo lontano, questi assistenti potrebbero fungere da canale con cui veicolare servizi e applicazioni legate al mondo dell'Intelligenza Artificiale, creando nuove opportunità di sviluppo per le aziende del settore.
A questa categoria appartengono i collaborative robot e gli AGV (Automated Guided Vehicle). I primi collaborano con un operatore umano e sono in grado di adattare il proprio comportamento agli stimoli esterni, mentre i secondi si adattano all'ambiente esterno muovendosi in autonomia, senza il supporto di guide fisiche o percorsi predeterminati.
A questa categoria appartengono gli avatar degli Edugames oppure dei robot che all'interno dei musei, e altri luoghi dell'apprendimento, guidano i discenti-visitatori e fungere dai docenti-educatori artificiali.
AI for Goodè lapiattaforma informaticadell'ONUche ha l'obiettivo di promuovere il dialogo nella comunità scientifica finalizzato allo sviluppo di progetti concreti nell'ambito dell'intelligenza artificiale, mediante un uso etico e orientato al bene comune di questa famiglia di tecnologie.
A partire dal 2017,AI for Goodorganizza ogni anno un evento globale, la cui quarta edizione è stata fatta il 21 settembre 2020 a Ginevra, in Svizzera. L'iniziativa operando in relazione a obiettivi di respiro globale,in particolare riguardo allosviluppo sostenibile, e si propone di ottenere risultati più immediati e concreti rispetto ai documenti programmatici e di indirizzo generalmente prodotti dai meeting dell'ONU.
Le applicazioni di intelligenza artificiale sono state classificate in tre macrocategorie: intelligenza artificiale per la Terra (AI for Earth),Intelligenza Artificiale per fini umanitari (Humanitarian AI)e Intelligenza Artificiale per l'assistenza sanitaria(AI for Healthcare).
Il primo AI for Good Global Summit si è tenuto dal 7 al 9 giugno 2017 a Ginevraè stata la creazione di un focus group dell'ITU-Tin tema di apprendimento automatico per la tecnologia di connessione5G.
Il secondo AI for Good Global Summit si è svolto dal 15 al 17 maggio 2018 presso la sede dell'ITUa Ginevra, e ha prodotto un totale di 35 progetti,anche in collaborazione con l'OMSper la categoria AI 4 Health (FG-AI4H).Fra i relatori erano presentiRoger PenroseeSamantha Cristoforetti.In tale occasione, è stato attivato unrepositorydei progetti di AI for Goods e dei relativi esempi finalizzato agli obbiettivi dello sviluppo sostenibile, mentre l'ITU ha lanciato la rivistaICT Discoveries,la cui prima edizione straordinaria è stata dedicata all'intelligenza artificiale.
Il terzo AI for Good Global Summit ha avuto luogo dal 28 maggio al 31 maggio 2019, sempre nella città svizzera che è sede dell'ONU,relativamente alle applicazioni civili e militari dell'Intelligenza Artificiale nello spazio, quali ad esempio le previsioni meteorologiche affidabili entro un orizzonte temporale di 2 settimane, la previsione di asteroidi e corpi celesti in rotta di collisione con la Terra, il monitoraggio delle migrazioni animali di balene o specie in via di estinzione, la gestione satellitare di servizi basati sulla geo-localizzazione (come il controllo automatico di autoveicoli privi di guidatore).
Una maggiore attenzione è rivolta alle implicazioni etiche, ambientali e sociali dell'intelligenza artificiale e alla necessità di aumentare la trasparenza e la responsabilità delle grandi aziende tecnologiche per i loro algoritmi. Le principali critiche si riferiscono a:
Negli ultimi anni, a causa della crescente presenza di intelligenza artificiale nella società, ci sono stati dei tentativi di normare e integrare l'utilizzo delle intelligenze artificiali all'interno del quadro normativo europeo, con particolare attenzione al principio ditrasparenza algoritmica, che può essere definito come "l'obbligo, gravante sui soggetti che adottano decisioni con l'ausilio di sistemi automatizzati di trattamento dei dati, di fornire ai destinatari una spiegazione comprensibile delle procedure utilizzate e di motivare sotto questo profilo le decisioni assunte".Il mancato rispetto della trasparenza violerebbe espressamente l'art. 111 Cost. e il diritto alla difesa ex art. 24 Cost. Inoltre, è stata ribadita nel 2017, dallaDichiarazione di Asilomar, l'esigenza di garantire la massima trasparenza in ambito di decisioni giudiziarie, in caso di coinvolgimento di sistemi autonomi.
Secondo il report intitolatoThe Potentially Large Effects of Artificial Intelligence on Economic Growth, pubblicato daGoldman Sachsnel marzo 2023, l'intelligenza artificiale in particolare la sua capacità di generare contenuti senza l'intervento umano potranno garantire una crescita del 7% del PIL globale nei prossimi 10 anni. Tuttavia, essa è anche la causa prevedibile della perdita di 300 milioni di posti di lavoro nei settori amministrativo, legale, finanziario e bancario.
Secondo un rapporto delWorld Economic Forumdel 2023, nei successivi 5 anni il 23% dei posti di lavoro a livello mondiale subirà dei mutamenti a causa dell'intelligenza artificiale. L'automazione sostituirà l'81% delle attività lavorative di intermediari di prestito, supervisori e impiegati d’ufficio.
Tuttavia, storicamente non sempre l'automazione è sinonimo di disoccupazione. Un precedente storico è rappresentato dall'introduzione deltelaio meccanicoche nel 1800 moltiplicò per 50 volte laproduttività del lavoro, riducendo negli Stati Uniti il fabbisogno di manodopera del 98%. Eppure il crollo dei costi causò un'inaspettata esplosionedella domanda, generando una quantità e varietà di posti di lavoro fino ad allora impensabile.
Partendo dalla premessa per cui i governi devono garantire l'impiego dell'intelligenza artificiale nel massimo rispetto dell'etica, nell'aprile del 2019, l'Unione Europea ha elaborato il suocodice etico,che contiene le linee guida su utilizzo e sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale. Il documento, che è stato predisposto da un gruppo di 52 esperti, rappresentati da informatici, ingegneri ma anche giuristi, filosofi, industriali, matematici, ha avuto un iter lungo e varie fasi di approfondimento.
Il punto di partenza dell'intero documento, e di tutti i principi giuridici che ne sono scaturiti, è che l'intelligenza artificiale deve avere l'uomo al centro e deve essere al servizio del bene comune per migliorare il benessere e garantire la libertà. Per prima cosa, il gruppo di esperti ha identificato le fondamenta giuridiche sulle quali il codice dovesse poggiare ricercandole neiTrattati UE, nellaCarta dei Dirittie nella legge internazionale deiDiritti Umani. Da questa analisi sono stati individuati quei diritti inderogabili che, nell'Unione Europea, devono essere rispettati per l'intelligenza artificiale, vale a dire:
A questo punto è stato possibile dare indicazioni su quali fossero i principi etici da seguire nell'Unione per garantire che i sistemi di intelligenza artificiale siano sfruttati in modo affidabile, ovvero rispetto per l'autonomia dell'uomo, prevenzione del danno, equità e correttezza.
L'ultima fase di lavoro del gruppo di esperti è stata quella di redigere le linee guida UE del codice etico cui aziende, ricercatori e le comunità in generale dovranno attenersi e che rappresentano la traduzione operativa e la sintesi dei diritti fondamentali e dei principi sopra elencati.
Il 21 maggio 2024 ilConsiglio dell'Unione europeaha approvato un apposito regolamento noto anche comeLegge sull'intelligenza artificiale, che mira ad introdurre un quadro normativo e giuridico comune.classificando e regolamentando le applicazioni dell'intelligenza artificiale in base al rischio di causare danni ai cittadini. Questa classificazione rientra principalmente in tre categorie: pratiche vietate, sistemi ad alto rischio e altri sistemi.
Le pratiche vietate sono quelle che impiegano l'intelligenza artificiale per provocaremanipolazionisubliminali o sfruttare le vulnerabilità delle persone che possono provocare danni fisici o psicologici, per fare un uso indiscriminato dell'identificazionebiometricaremota in tempo reale negli spazi pubblici ad opera delle forze dell'ordine o per utilizzare "punteggi sociali" derivati dall'intelligenza artificiale da parte delle autorità per colpire ingiustamente individui o gruppi.Il regolamento vieterebbe completamente questi ultimi, mentre per i primi tre viene proposto un regime di autorizzazione.
I sistemi ad alto rischio, secondo il regolamento proposto, sono quelli che pongono minacce significative alla salute, alla sicurezza o ai diritti fondamentali delle persone. Richiedono una valutazione di conformità obbligatoria, intrapresa comeautovalutazioneda parte del fornitore, prima di essere immessi sul mercato. Applicazioni particolarmente critiche, come quelle per idispositivi medici, richiedono che l'autovalutazione del fornitore ai sensi del regolamento sull'intelligenza artificiale venga presa in considerazionedall'organismo notificatoche conduce la valutazione ai sensi delle normative dell'Unione Europea esistenti, come ilregolamento sui dispositivi medici.
La legge propone inoltre l'introduzione di un Comitato Europeo per l'Intelligenza Artificiale per promuovere la cooperazione internazionale e garantire il rispetto del regolamento.
Nel 2023, l'Autoritàgarante per la protezione dei dati personaliha approvato un regolamento che prevede tre principi per le decisioni terapeutiche assunte da sistemi automatizzati: trasparenza dei processi decisionali, supervisione umane delle decisioni automatizzate e non discriminazione algoritmica.
Il 30 ottobre 2023 i membri delG7nel contesto del Processo di Hiroshima, sottoscrivono undici principi guida per la progettazione, produzione e implementazione di sistemi di intelligenza artificiale avanzati. Su contributo ispiratore dell'OCSE, raggiungono un accordo sui principi guida internazionali per gli sviluppatori di Intelligenza Artificiale e stilano ilCodice di condotta volontario internazionale per i sistemi avanzati di Intelligenza Artificialeun codice di condotta volontario per gli sviluppatori dell'intelligenza artificiale.
L'intesa riceve il plauso diUrsula von der Leyenche vi ritrova i principi della Direttiva Intelligenza Artificiale, in via di finalizzazione.
Nel marzo 2023 Google ha proposto un'agenda digitale per la definizione di un'intelligenza responsabile, che prevede fra l'altro il rispetto delle normative vigenti in tema diprivacyesicurezza informatica.
Nel maggio 2023 il vice presidente di Microsoft Brad Smith ha chiesto di firmare un ordine esecutivo che obblighi tutte le società informatiche statunitensi ad adottare gli standard delNational Institute of Standards and Technology(NIST), che è incaricato di analizzare i loro rapporti annuali. La regolamentazione prevede l'obbligo di arrestare l'intelligenza artificiale nei casi di emergenza.
Nel luglio 2023 l'amministrazione diJoe Bidene le maggiori aziende informatiche del settore (tra cui Alphabet, Microsoft, Meta, Anthropic e OpenAI) raggiungono un accordo che prevede una serie di regole alle quali single operatori sono liberi da aderire su base volontaria, in attesa dell'approvazione di una regolamentazione vincolante da parte del Congresso USA.
Uno dei primi punti che le aziende di settore si sono dette pronte a introdurre è quello relativo allefiligraneche dovrebbero identificare inequivocabilmente testo, video, audio e immagini generate dall'Intelligenza Artificiale.
Nel luglio 2023 Anthropic, Google, Microsoft e OpenAI hanno dato vita alFrontier Model Forum. A partire dal 2024 lo sviluppo della Intelligenza artificiale è stato indirizzato alla mitigazione e all’adattamento ai cambiamenti climatici, alladiagnosi precocee la prevenzione del cancro.Secondo il presidente di MicrosoftBrad Smith, le aziende produttrici di modelli di frontiera hanno il compito di garantire che questa tecnologia "sia sicura, protetta e rimanga sotto il controllo umano".
Il 30 ottobre 2023 il presidente Biden firma un ordine esecutivo che obbliga gli sviluppatori dell'intelligenza artificiale a condividere i propri test di sicurezza con il governo prima di rendere pubblici i loro software.IlNational Institute of Standards and Technologystabilisce lo standard per lo svolgimento di questi test di sicurezza.il dipartimento per il commercio sviluppa le linee guida e la filigrana per l'autenticazione dei contenuti generati con l'Intelligenza Artificiale che trova impiego "nelle sentenze, nellalibertà condizionalee nellalibertà vigilata, nellascarcerazionee nelladetenzione preventiva, nelle valutazioni dei rischi, nella sorveglianza, nella previsione del crimine e nellapolizia predittivae nell'analisi forense".
Nel 2023 l'incaricato federale della protezione dei dati e della trasparenza (IFPDT) ha ribadito in forma scritta che la legge sulla protezione dei dati si applica anche all'intelligenza artificiale.
Rispondere alla domanda “Può una macchina pensare?” "la macchina è inanimata?" è dibattito tuttora aperto a causa di argomentazioni a favore (Daniel Dennett,Hilary Putnam,Roger Penrose) e contro (Hubert Dreyfus,John Searle,Gerald Edelman,Jerry Fodor).
Esistono due correnti filosofiche diverse che cercano di definire una macchina intelligente come prodotto della:
Nel 1950Alan Turing, nel suo articolo “Computing Machinery and Intelligence”, porta il dibattito filosofico a un livello più pragmatico, dando una definizione operativa di intelligenza basata su un test comportamentale inventato da lui stesso, chiamato"The Imitation Game"e ricordato anche come "Test di Turing".
Il test si basa sull'esistenza di tre stanze allineate in cui nella prima c'è un uomo e nell'ultima una donna; in quella centrale invece risiede l'interrogante. L'uomo e la donna possono comunicare messaggi di testo solamente con l'interrogatore scrivendo tramite una tastiera e leggendo tramite uno schermo. L'obiettivo della donna è quello di farsi identificare come donna, mentre quello dell'uomo è quello di trarre in inganno l'interrogante, facendogli credere di essere una donna. 
Il gioco è ripetuto una seconda volta, scambiando l'uomo con una macchina.
La macchina è definita come intelligente se la frequenza con cui l'interrogante individua correttamente l'uomo e la donna è almeno la stessa con cui individua correttamente la macchina e la donna.
Una macchina può quindi ritenersi intelligente se e solo se si comporta come un essere umano, quindi solo se riesce a ingannare l'interrogante come farebbe un uomo.
In seguito,John Searledescrive nell'articolo "Minds, Brains and Programs"un esperimento mentale contro l'intelligenza artificiale forte, chiamato “lastanza cinese”. Egli vuole dimostrare che una macchina in grado di superare il test di Turing, non è capace di capire cosa succede al suo interno; non è, quindi, cosciente di come agisce. L'esperimento consiste in una persona che conosce solo l’inglese, munita di un libro di grammatica cinese scritto in inglese e vari fogli, alcuni bianchi e alcuni con dei simboli. La persona è dentro alla stanza con una piccola finestra verso l'esterno. Attraverso la finestra appaiono simboli indecifrabili. 
La persona trova delle corrispondenze con i simboli del libro delle regole e segue le istruzioni. Le istruzioni possono includere scrivere simboli su un nuovo foglio, trovare nuovi simboli, ecc. Infine, questi fogli scritti verranno passati al mondo esterno, attraverso la finestra. Per un osservatore esterno, la macchina sta ricevendo simboli cinesi, li sta elaborando e sta rispondendo con altri simboli, esattamente come farebbe un uomo cosciente. In questo senso, secondo il test di Turing dovrebbe essere ritenuta intelligente. Il problema, che sottolinea Searle, è che in realtà al suo interno, niente della macchina conosce effettivamente il cinese, per cui non è cosciente di quello che sta effettivamente facendo. Secondo Searle essa sta semplicemente seguendo un insieme di regole descritte nel libro. Secondo Daniel Dennett il dibattito rimane però aperto in quanto Searle non riesce a dimostrare pragmaticamente la sua tesi, dovendo far così ricorso alla intuizione.
Nelle opere difantascienzal'intelligenza artificiale è un tema ricorrente, come semplice elemento narrativo o come argomento centrale della storia. Generalmente è presentata sotto forma dicomputeravanzati,robotoandroidi. Il tema è spesso legato a quello classico dellaribellione della macchina, in cui un computer (nella maggior parte dei casi senziente) si rivolta contro gli esseri umani che l'avevano costruito.
Tra i computer senzienti rientrano ad esempioMultivac, presente in alcuni racconti diIsaac Asimov, paragonabile ai moderni sistemi digrid computing, eHAL 9000del film2001: Odissea nello spazio(1968) diStanley Kubrick. InvecePensiero Profondo, nellaGuida galattica per autostoppisti, è un'intelligenza artificiale capace di fornire larisposta alla "domanda fondamentale sulla vita, l'universo e tutto quanto". Nella serie cinematografica diTerminator, il supercomputer Skynet è presentato come un evolutissimo insieme dinetworkche, costruiti dalDipartimento della difesa degli Stati Unitiverso la fine dellaguerra fredda, finiranno per divenire un insieme autocosciente e intraprendere, al comando di un esercito di robot ecyborg, una spietata guerra per lo sterminio della specie umana. Nel filmMatrixle macchine intelligenti tengono in schiavitù miliardi di esseri umani, per trarre da essi energia elettrica.
Oltre a quello del cinema e della televisione, anche il mondo dei cartoni animati e dei videogiochi ha sfruttato il tema dell'intelligenza artificiale. Un esempio è Cortana, l'intelligenza artificiale presente nella saga diHalo(nome affidato da Microsoft anche alla propria assistente virtuale:Cortana su Windows 10).
I robot o androidi senzienti sono anch'essi un classico. Nell'ipotesi che le macchine possano man mano diventare più simili agli esseri umani, gli autori hanno ipotizzato macchine con enorme capacità di calcolo e dotate dipersonalità. I "robot positronici" come il robotR. Daneel Olivawdel romanzoFondazione,Marvin l'androide paranoico,R2-D2eC-3POdiGuerre stellari,DatadiStar Trek: The Next GenerationeChappiediHumandroidsono solo alcuni esempi tra i più noti. Queste macchine si distinguono dai semplici robot per una personalità spiccata e "umanizzata", resa possibile da un'intelligenza artificiale estremamente evoluta.
Anche in Italia, il tema negli anni ha dato vita a opere letterarie, teatrali e musicali. In ambito letterario, spicca "Il grande ritratto" diDino Buzzati, considerato il primo, vero romanzo di fantascienza italiano, in cui si immagina un'intelligenza artificiale grande come una città e in grado di manipolare gli uomini.In ambito musicale, band italiane come iCalibro 35e gliEterea Post Bong Bandhanno creato dischi concept sul tema, facendo rappare un'intelligenza artificiale o parlando dell'evoluzione del rapporto uomo-macchina.