(la videolezione) Le reti neurali rivestono un ruolo cruciale nell'evoluzione dell'intelligenza artificiale, fungendo da architetture ispirate al funzionamento del cervello umano capaci di apprendere, generalizzare e prendere decisioni complesse. Basate su strati di nodi interconnessi, le reti neurali elaborano i dati attraverso pesi e funzioni di attivazione che permettono la modellazione di relazioni non lineari, rendendole particolarmente efficaci in ambiti come il riconoscimento vocale, la visione artificiale, la traduzione automatica e il rilevamento di anomalie. La loro capacità di migliorare l'accuratezza con l'aumento dei dati disponibili e delle risorse computazionali ha spinto lo sviluppo di modelli sempre più sofisticati, come le reti neurali profonde (deep learning), che oggi alimentano le tecnologie più avanzate dell'IA. La grande rivoluzione nel settore è arrivata con i trasformatori (trasformers), che grazie al meccanismo di autoattenzione (self-attention) processano input in parallelo, scalando efficientemente su corpus linguistici enormi e abilitando modelli come GPT-4 a generare testo con coerenza semantica senza precedenti. L’avanzamento dell’intelligenza artificiale solleva, però, cruciali interrogativi etici, tra cui il rispetto della privacy, poiché l’uso massiccio di dati personali per l’addestramento degli algoritmi può ledere la riservatezza degli individui, e la trasparenza, dato che molti sistemi di AI operano come "scatole nere", rendendo difficile comprendere come giungano a determinate decisioni, con possibili implicazioni in ambiti sensibili come la giustizia o la medicina. Un altro tema centrale è la responsabilità, poiché in caso di errori o danni causati da sistemi autonomi (come veicoli a guida automatica o algoritmi di selezione) non è sempre chiaro chi debba risponderne – lo sviluppatore, l’utente o l’algoritmo stesso. Inoltre, l’AI può amplificare disuguaglianze se i dati di addestramento riflettono pregiudizi esistenti, portando a discriminazioni in settori come il recruiting o i prestiti bancari. La sostituzione del lavoro umano in numerosi ambiti richiede una riflessione sul futuro dell’occupazione e sulla necessità di politiche di riqualificazione. Infine, lo sviluppo di AI avanzate vicino all’AGI riapre il dibattito sul controllo e sulla sicurezza, sollecitando regolamentazioni internazionali per evitare scenari di abuso o perdita di controllo. Affrontare queste sfide richiede una collaborazione tra tecnologi, legislatori e filosofi per garantire che l’AI sia sviluppata e utilizzata in modo equo, sicuro e a beneficio dell’umanità.
Il futuro dell’AI dipenderà dalla capacità di integrare progressi algoritmici con un’infrastruttura sostenibile e framework teorici più robusti, bilanciando potenzialità e rischi di una tecnologia in grado di ridefinire la società.
