Guida completa per gli studenti universitari di economia

"L'IA non sostituirà gli esseri umani, ma gli esseri umani con l'IA sostituiranno gli esseri umani senza IA". - Il professor Karim Lakhani della Harvard Business School (Lakhani, 2023)

Cosa devono sapere gli studenti universitari sull'IA

L'intelligenza artificiale (AI) sta rivoluzionando diversi settori, dalla sanità alla finanza. Comprenderne le basi e gli sviluppi è fondamentale per chiunque voglia essere all'avanguardia nel mondo degli affari di oggi. Questa guida illustra le dieci cose più importanti da sapere sull'IA, specificamente pensate per gli studenti universitari di economia.

Capire l'ascesa e l'emergere dell'IA

Che cos'è l'intelligenza artificiale?

L'Intelligenza Artificiale (IA) è la branca dell'informatica che si occupa di creare macchine in grado di svolgere compiti che di solito richiedono l'intelligenza umana. Questi compiti includono il riconoscimento del parlato, l'identificazione di immagini, la comprensione del linguaggio naturale, la presa di decisioni e persino l'esecuzione di giochi complessi come gli scacchi e il Go. L'obiettivo finale dell'IA è sviluppare sistemi in grado di apprendere dall'esperienza, adattarsi a nuovi input ed eseguire compiti simili a quelli umani con precisione ed efficienza.

L'IA nel contesto aziendale

Per gli studenti di economia, la comprensione dell'IA è fondamentale in quanto trasforma diversi settori, tra cui la finanza, il marketing, la gestione delle operazioni e altri ancora. Gli strumenti di IA consentono alle aziende di analizzare enormi serie di dati, prevedere le tendenze, automatizzare le attività di routine e migliorare i processi decisionali. Nel marketing, ad esempio, l'IA può personalizzare l'esperienza dei clienti analizzando il loro comportamento e le loro preferenze. Nel settore finanziario, l'IA può migliorare il rilevamento delle frodi e automatizzare le strategie di trading.

Diverse definizioni di IA

Non esiste una definizione universalmente accettata di IA. In linea di massima, si può descrivere come l'uso di algoritmi per eseguire compiti che in genere richiederebbero l'intelligenza umana. Tuttavia, la portata dell'IA può variare:

• AI stretta: Sistemi di intelligenza artificiale progettati per compiti specifici, come gli assistenti virtuali come Siri o Alexa, che sono in grado di svolgere una gamma limitata di funzioni.
• AI generale: Sistemi ipotetici di IA che possiedono la capacità di eseguire qualsiasi compito intellettuale che un essere umano può svolgere. Questo livello di IA rimane un argomento di ricerca teorica.
• IA superintelligente: Un'IA che supera l'intelligenza umana in tutti i campi. Questo concetto è più speculativo e oggetto di dibattito tra gli esperti.

La Commissione Europea definisce l'IA come sistemi che mostrano un comportamento intelligente analizzando l'ambiente circostante e intraprendendo azioni per raggiungere obiettivi specifici. Questa definizione comprende l'ampia gamma di capacità che l'IA può avere, da semplici sistemi automatizzati a complessi algoritmi di apprendimento.

Radici storiche ed evoluzione dell'IA

I primi passi

Il concetto di esseri artificiali risale a miti e storie antiche. Ad esempio, Talos, l'automa gigante della mitologia greca, e il Golem, una creatura del folklore ebraico, erano le prime rappresentazioni di entità create dall'uomo con poteri speciali. Questi miti riflettono il fascino duraturo dell'umanità nel creare macchine simili alla vita.

Fondamenti filosofici

Nel XVII secolo cominciò a prendere forma l'idea di spiegazioni meccanicistiche per il pensiero umano. René Descartes e altri filosofi ipotizzarono la possibilità di cervelli meccanici, aprendo la strada ai successivi progressi tecnologici. La famosa affermazione di Cartesio "Cogito, ergo sum" ("Penso, dunque sono") ha sottolineato l'importanza del pensiero e della coscienza, che sono temi centrali nella ricerca sull'intelligenza artificiale.

Nascita formale dell'IA

La nascita formale dell'IA come disciplina scientifica avvenne nel 1956 alla Conferenza di Dartmouth, organizzata da John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester e Claude Shannon. Questo evento segnò l'inizio della prima ondata di IA. La conferenza mirava a esplorare la possibilità di creare macchine in grado di imitare gli aspetti dell'intelligenza umana. I partecipanti discussero argomenti come l'elaborazione del linguaggio naturale, le reti neurali e gli algoritmi di auto-miglioramento.

Le tre ondate di IA

1. IA simbolica (anni 1950-60): Quest'epoca si è concentrata sul ragionamento simbolico e sulla logica. I ricercatori hanno sviluppato sistemi in grado di eseguire deduzioni logiche e risolvere problemi utilizzando regole predefinite. Tra i progetti più importanti ricordiamo Logic Theorist, che dimostrava teoremi matematici, ed ELIZA, un primo programma di elaborazione del linguaggio naturale che simulava uno psicoterapeuta.
2. Sistemi esperti (anni '80): La seconda ondata ha visto la nascita dei sistemi esperti, che codificano le competenze umane in regole per automatizzare i processi decisionali. Questi sistemi sono stati utilizzati in diversi campi, tra cui la diagnosi medica, la pianificazione finanziaria e l'ingegneria. Nonostante il loro successo, i sistemi esperti hanno incontrato dei limiti dovuti alla loro dipendenza da regole predefinite, che li rendeva poco flessibili nel gestire nuove situazioni.
3. Machine Learning e Deep Learning (anni '90-oggi): La terza ondata ha portato progressi significativi con lo sviluppo di algoritmi di apprendimento automatico e di apprendimento profondo. A differenza degli approcci precedenti, questi algoritmi imparano dai dati, migliorando le loro prestazioni nel tempo. Le scoperte più importanti includono lo sviluppo di reti neurali, macchine vettoriali di supporto e apprendimento per rinforzo. Le applicazioni spaziano dal riconoscimento delle immagini e del parlato ai giochi e alla guida autonoma.

Concetti fondamentali dell'IA

Apprendimento automatico (ML)

L'apprendimento automatico è un sottoinsieme dell'IA incentrato sullo sviluppo di algoritmi che consentono ai computer di apprendere e prendere decisioni basate sui dati. L'apprendimento automatico si divide in tre tipi principali:

• Apprendimento supervisionato: Comporta l'addestramento di un modello su dati etichettati, dove l'output desiderato è noto. Il modello impara a mappare gli input e gli output sulla base di questi dati di addestramento. Le applicazioni più comuni includono il rilevamento dello spam, la classificazione delle immagini e l'analisi predittiva.
• Apprendimento non supervisionato: Comporta l'addestramento di un modello su dati non etichettati, dove l'output desiderato è sconosciuto. Il modello identifica modelli e strutture nei dati. Le applicazioni includono il clustering, la riduzione della dimensionalità e il rilevamento delle anomalie.
• Apprendimento per rinforzo: Si tratta di addestrare un modello a prendere una sequenza di decisioni interagendo con un ambiente. Il modello impara a raggiungere un obiettivo ricevendo ricompense o penalità per le sue azioni. Le applicazioni includono giochi, robotica e veicoli autonomi.

Apprendimento profondo (DL)

L'apprendimento profondo è un sottoinsieme dell'apprendimento automatico che utilizza reti neurali con molti strati (da cui "profondo") per modellare modelli complessi nei dati. Le reti neurali si ispirano alla struttura e al funzionamento del cervello umano, costituito da nodi interconnessi (neuroni) che elaborano informazioni. I componenti chiave delle reti neurali includono:

• Strato di ingresso: Riceve i dati di ingresso.
• Strati nascosti: Elaborare i dati in ingresso attraverso una serie di trasformazioni.
• Strato di uscita: Produce l'output finale.

L'apprendimento profondo ha consentito progressi significativi in settori quali il riconoscimento delle immagini e del parlato, l'elaborazione del linguaggio naturale e i sistemi autonomi. Le architetture di deep learning più importanti includono le reti neurali convoluzionali (CNN) per l'elaborazione delle immagini e le reti neurali ricorrenti (RNN) per i dati di sequenza.

Elaborazione del linguaggio naturale (NLP)

L'NLP è un settore dell'IA che si concentra sull'interazione tra computer e linguaggio umano. L'NLP consente alle macchine di comprendere, interpretare e generare il linguaggio umano. I componenti chiave della PNL includono:

• Tokenizzazione: Scomposizione del testo in singole parole o token.
• Tagging part-of-speech: Identificare le parti grammaticali del discorso in una frase.
• Riconoscimento di entità denominate: Identificare e classificare entità (ad esempio, nomi, date, luoghi) in un testo.
• Analisi del sentimento: Determinare il sentimento o l'emozione espressi in un testo.

Le applicazioni della PNL comprendono i chatbot, la traduzione linguistica, l'analisi del sentiment e il reperimento di informazioni.

Visione artificiale

La computer vision consente alle macchine di interpretare e analizzare i dati visivi provenienti dal mondo, come immagini e video. I componenti chiave della computer vision includono:

• Classificazione delle immagini: Identificare gli oggetti o le scene di un'immagine.
• Rilevamento degli oggetti: Localizzazione e identificazione di oggetti all'interno di un'immagine.
• Segmentazione: Suddivisione di un'immagine in regioni o segmenti significativi.
• Generazione di immagini: Creare nuove immagini sulla base di modelli appresi.

Le applicazioni della computer vision includono il riconoscimento facciale, i veicoli autonomi, l'imaging medico e la realtà aumentata.

Robotica

La robotica riguarda la progettazione e l'utilizzo di robot, che sono macchine guidate dall'intelligenza artificiale in grado di eseguire compiti in modo autonomo o semi-autonomo. I componenti chiave della robotica includono:

• Percezione: Utilizzo di sensori per percepire l'ambiente.
• Pianificazione: Determinare la sequenza di azioni per raggiungere un obiettivo.
• Controllo: Eseguire con precisione le azioni pianificate.
• Azionamento: Utilizzo di motori e attuatori per muoversi e interagire con l'ambiente.

Le applicazioni della robotica comprendono l'automazione della produzione, i robot chirurgici, i droni e i robot di servizio.

I fattori che determinano i progressi e le applicazioni dell'IA

Le scoperte scientifiche

L'IA è progredita rapidamente grazie a numerose scoperte scientifiche. Le innovazioni negli algoritmi, come lo sviluppo di reti neurali, macchine vettoriali di supporto e apprendimento per rinforzo, hanno ampliato le capacità dell'IA. Anche la ricerca nelle scienze cognitive e nelle neuroscienze ha contribuito a capire come replicare l'intelligenza umana nelle macchine.

• Reti neurali: Ispirate al cervello umano, le reti neurali sono costituite da nodi interconnessi (neuroni) che elaborano informazioni. I progressi nelle architetture delle reti neurali, come le reti neurali convoluzionali (CNN) e le reti neurali ricorrenti (RNN), hanno portato a miglioramenti significativi in compiti come il riconoscimento delle immagini e del parlato.
• Macchine vettoriali di supporto (SVM): Un algoritmo di apprendimento supervisionato utilizzato per compiti di classificazione e regressione. Le SVM funzionano trovando l'iperpiano ottimale che separa i punti dati di classi diverse.
• Apprendimento per rinforzo (RL): Un'area dell'apprendimento automatico in cui un agente impara a prendere decisioni interagendo con un ambiente e ricevendo un feedback sotto forma di premi o penalità. L'RL è stato applicato con successo ai giochi, alla robotica e ai sistemi autonomi.

Maggiore potenza di calcolo

La crescita della potenza di calcolo, secondo la Legge di Moore, che prevede il raddoppio dei transistor su un chip ogni due anni, è stata uno dei fattori chiave del progresso dell'IA. Gli smartphone di oggi sono più potenti dei migliori computer di qualche decennio fa. Questo aumento della potenza di calcolo ha permesso l'elaborazione di grandi quantità di dati necessari per l'addestramento di complessi modelli di IA.

• Unità di elaborazione grafica (GPU): Inizialmente progettate per il rendering della grafica, le GPU sono ora ampiamente utilizzate per le attività di intelligenza artificiale grazie alla loro capacità di eseguire in modo efficiente i calcoli in parallelo.
• Unità di elaborazione dei tensori (TPU): Hardware specializzato progettato da Google specificamente per i carichi di lavoro dell'intelligenza artificiale, che offre notevoli miglioramenti in termini di velocità ed efficienza rispetto alle CPU e alle GPU tradizionali.

Esplosione di dati

L'era digitale ha portato un'esplosione di dati, fornendo la materia prima per l'apprendimento e il miglioramento dei sistemi di intelligenza artificiale. Le tecnologie dei Big Data hanno permesso la raccolta, l'archiviazione e l'analisi di enormi quantità di dati. Questi dati sono essenziali per l'addestramento dei modelli di apprendimento automatico, che richiedono grandi quantità di informazioni per fare previsioni e decisioni accurate.

• Fonti dei dati: I dati vengono generati da varie fonti, tra cui social media, sensori, transazioni di e-commerce e dispositivi mobili. Questi dati diversificati consentono ai sistemi di intelligenza artificiale di imparare dagli scenari del mondo reale e di migliorare le loro prestazioni.
• Memorizzazione dei dati: I progressi del cloud computing e dei sistemi di archiviazione distribuiti hanno reso possibile l'archiviazione e l'elaborazione efficiente di grandi quantità di dati.

Applicazioni attuali dell'IA

L'intelligenza artificiale è ormai integrata in molti aspetti della nostra vita quotidiana, tra cui:

• Assistenti virtuali: Assistenti AI come Siri, Alexa e Google Assistant aiutano gli utenti a svolgere attività, a rispondere a domande e a controllare i dispositivi domestici intelligenti.
• Sistemi di raccomandazione: Gli algoritmi di intelligenza artificiale raccomandano prodotti, servizi e contenuti in base alle preferenze e al comportamento degli utenti. Esempi sono le raccomandazioni di film di Netflix e i suggerimenti di prodotti di Amazon.
• Assistenza sanitaria: L'IA viene utilizzata per la diagnostica, i piani di trattamento personalizzati e la scoperta di farmaci. Ad esempio, l'IA può analizzare le immagini mediche per individuare malattie come il cancro o assistere i medici nello sviluppo di piani di trattamento personalizzati.
• Veicoli autonomi: Le auto a guida autonoma utilizzano l'intelligenza artificiale per navigare sulle strade, evitare gli ostacoli e prendere decisioni di guida. Aziende come Tesla, Waymo e Uber sono all'avanguardia nello sviluppo della tecnologia di guida autonoma.
• Finanza: Gli algoritmi di IA analizzano le tendenze del mercato, individuano le frodi e automatizzano il trading. L'IA viene utilizzata anche nei chatbot del servizio clienti e nella consulenza finanziaria personalizzata.

Sfide nella definizione dell'IA

Una delle maggiori sfide dell'IA è che si tratta di un'imitazione di qualcosa che non comprendiamo appieno: l'intelligenza umana. Questo campo in evoluzione sfida una definizione unica e fissa. Con il progredire della tecnologia, la nostra comprensione e le nostre definizioni di IA continuano ad evolversi. Riconoscere queste sfide evidenzia la complessità e la natura dinamica dell'IA, che richiede un apprendimento e un adattamento continui.

• Considerazioni etiche: Lo sviluppo e la diffusione dell'IA sollevano questioni etiche, come i pregiudizi nei sistemi di IA, la privacy dei dati e l'impatto dell'automazione sui posti di lavoro. Affrontare questi problemi è fondamentale per garantire un uso responsabile dell'IA.
• Spiegabilità: Capire come i modelli di intelligenza artificiale prendono le decisioni è fondamentale per ottenere fiducia e garantire la responsabilità. I ricercatori stanno lavorando allo sviluppo di tecniche per rendere i modelli di IA più interpretabili e trasparenti.

Il futuro dell'intelligenza artificiale

Anche se siamo ancora lontani dal raggiungere l'intelligenza artificiale generale, in cui le macchine possiedono tutte le capacità intellettuali umane, le attuali applicazioni dell'IA stanno già trasformando il nostro mondo. Il futuro ha in serbo possibilità entusiasmanti, poiché l'IA continua a evolversi e a integrarsi in vari aspetti della vita. Tenersi informati sui futuri sviluppi dell'IA è fondamentale per gli studenti di economia per anticipare i cambiamenti e le opportunità nel panorama aziendale.

• IA e società: L'impatto dell'IA sulla società continuerà a crescere, influenzando settori come l'istruzione, la sanità, i trasporti e l'economia. La comprensione di queste implicazioni aiuterà i leader aziendali a prendere decisioni informate e a sfruttare il potenziale dell'IA per un cambiamento positivo.
• Tecnologie emergenti: L'IA si intersecherà sempre più con altre tecnologie emergenti, come l'Internet delle cose (IoT), la blockchain e la realtà aumentata (AR). Queste sinergie creeranno nuove opportunità di innovazione e crescita aziendale.

Conclusione

La comprensione dell'IA e delle sue implicazioni non è solo per gli appassionati di tecnologia, ma è fondamentale per chiunque lavori nel mondo degli affari. Con il continuo progresso dell'IA, il suo impatto non potrà che crescere, rendendo essenziale per gli studenti di economia rimanere informati e pronti a sfruttare le tecnologie dell'IA nelle loro future carriere. Questa guida completa mira a fornire le conoscenze fondamentali necessarie per navigare nel panorama in evoluzione dell'IA e sfruttare il suo potenziale nel mondo degli affari.

Riferimenti

Lakhani, K. e Ignatius, A. (2023, agosto). L'IA non sostituirà gli esseri umani, ma gli esseri umani con l'IA sostituiranno gli esseri umani senza IA. Harvard Business Review. https://hbr.org/2023/08/ai-wont-replace-humans-but-humans-with-ai-will-replace-humans-without-ai

Mollick, E. (2024). Co-Intelligenza: Vivere e lavorare con l'intelligenza artificiale (Ed. illustrata). Gruppo editoriale Penguin. ISBN: 059371671X, 9780593716717.

Sheikh, H., Prins, C., Schrijvers, E. (2023). Intelligenza artificiale: Definizione e contesto. In: Mission AI. Research for Policy. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-21448-6_2