L'evoluzione dell'Intelligenza Artificiale: Dalla Logica Simbolica al Calcolo Ispirato alla Biologia

L'evoluzione dell'Intelligenza Artificiale segna uno spostamento definitivo di paradigma da Intelligenza Artificiale Simbolica (GOFAI) a Connectionismo. Storicamente, l'IA si basava sul ragionamento deduttivo "dal basso verso l'alto", in cui regole codificate dall'uomo governavano ogni risultato. Questo approccio, sebbene preciso per i puzzle logici, ha fallito di fronte al Paradosso di Moravec—la consapevolezza che il ragionamento di alto livello è computazionalmente semplice, mentre le abilità sensorimotorie di basso livello (come riconoscere un volto) sono quasi impossibili da codificare esplicitamente.

Al contrario, Calcolo Ispirato alla Biologiaadotta una strategia di apprendimento induttivo "dal basso verso l'alto". Invece di seguire istruzioni fisse, le reti neurali artificiali utilizzano rappresentazioni distribuite per individuare schemi dai dati grezzi. Sebbene queste architetture imitino il funzionamento parallelo e la plasticità del cervello umano, è fondamentale riconoscerle come astrazioni matematiche. Sfruttano l'algebra lineare e il calcolo per ottenere risultati funzionali, privilegiando l'efficienza computazionale rispetto alla fedeltà biologica.

Implementazione in Python

Domanda 1

Quale concetto spiega perché codificare manualmente un robot per camminare sia più difficile che programmarlo per giocare a scacchi?

A. Il Test di Turing

B. Il Paradosso di Moravec

C. Dualità Connectionista

D. Preconcetto Induttivo

Studio di Caso: Evoluzione della Traduzione Automatica

Leggi lo scenario riportato di seguito e rispondi alla domanda.

Negli anni 2000, la traduzione automatica si basava sui modelli "Basati su Frasi Statistiche" (regole simboliche/statistiche). Quando Google passò alla "Traduzione Neurale" (GNMT) nel 2016, il sistema smise di considerare le parole come token individuali e iniziò a vedere le frasi come vettori in uno spazio ad alta dimensione.

Perché l'approccio neurale ha gestito meglio il gergo e il contesto rispetto all'approccio basato su regole?

Risposta:
L'approccio neurale utilizza l'apprendimento induttivo "dal basso verso l'alto". Analizzando milioni di documenti, identifica relazioni probabilistiche tra le parole nel contesto, piuttosto che affidarsi a un dizionario definito dall'uomo che non riesce a tenere il passo con la natura fluida del gergo e della grammatica.