Co-Intelligence

Le prime intelligenze artificiali sapevano risolvere problemi di logica e giocare a dama. Poi, le loro capacità sono cresciute, ma una cosa ha sempre caratterizzato lo sviluppo dell’intelligenza artificiale. Dopo ogni progresso, inevitabilmente seguiva un crollo delle aspettative di chi aveva investito in queste tecnologie perché gli obiettivi attesi non venivano raggiunti. 

Nel 2010 è iniziato l’ultimo boom dell’intelligenza artificiale. È questa l’epoca dei Big Data. La promessa era di poter utilizzare le tecniche di apprendimento automatico per analizzare dati e fare previsioni. Alla base di queste AI c’era un sistema di apprendimento supervisionato. I dati forniti per il training erano dati etichettati, cioè dati in cui erano segnate le risposte corrette. Questo modello di apprendimento automatico è alla base, tra le altre cose, dei sistemi di riconoscimento vocale, delle app di traduzione e di tutti quei sistemi di suggerimento che mostrano a un utente cosa guardare in base ai dati della sua cronologia di navigazione. Chiamare questi software intelligenza artificiale è stata più un’idea di marketing che altro, perché questi modelli non avevano alcuna caratteristica tipica dell’intelligenza per come siamo abituati a definirla.