\u00c8 impossibile dare una definizione univoca e condivisa di intelligenza artificiale, \u00e8 un concetto che comprende un numero molto ampio di argomenti che afferiscono a differenti discipline, dalla neurologia all\u2019informatica, dalla neurobiologia alla neurofisiologia (e in genere tutte le discipline che studiano il cervello umano) alla matematica e cos\u00ec via. Per cui, pi\u00f9 si cerca di darne una definizione scientifica omnicomprensiva pi\u00f9 si \u00e8 costretti a semplificarla; non resta che una definizione apparentemente banale:<\/p>\n
Intelligenza artificiale \u00e8 la disciplina che studia la progettazione, lo sviluppo e la realizzazione di sistemi capaci di simulare le abilit\u00e0, il ragionamento e il comportamento umani.<\/p>\n
Lo studio del McKinsey Global Institute (MGI) dal titolo \u201cModeling the Impact of AI on the World Economy\u201d afferma che entro il 2030 l\u2019intelligenza artificiale potrebbe determinare un aumento dell\u2019attivit\u00e0 economica globale di circa 13 trilioni di dollari, con una crescita di circa 1,2% del PIL all\u2019anno. L\u2019impatto, se si dovesse confermare questa previsione, sarebbe simile a quello che hanno avuto nel 1800 il motore a vapore, i robot nella produzione industriale negli anni \u201990 o la diffusione dell\u2019IT negli anni 2000. Stiamo quindi parlando di tecnologie che possiamo definire dirompenti.<\/p>\n
L\u2019impatto dell\u2019AI non sar\u00e0 lineare. Emerger\u00e0 gradualmente e sar\u00e0 visibile nel tempo con un\u2019accelerazione crescente pi\u00f9 ci si avvicina al 2030 con diverse applicazioni in campo lavorativo e sociale, vediamone alcune:<\/p>\n
Intelligenza artificiale nell\u2019industria<\/strong><\/p>\n Sono molteplici e di grande impatto le possibili applicazioni dell\u2019Intelligenza Artificiale nel settore della produzione: dalla pianificazione delle attivit\u00e0 logistiche delle aziende alla gestione automatizzata del magazzino. Dalla robotizzazione delle macchine utensili alla manutenzione predittiva, pi\u00f9 la gestione delle risorse energetiche.<\/p>\n Intelligenza artificiale nell\u2019automobile<\/strong><\/p>\n Una delle applicazioni pi\u00f9 note dell\u2019intelligenza artificiale riguarder\u00e0 il mondo dell\u2019automobile in particolar modo quella delle vetture autonome. Da una stima nel 2025 il 98% dei veicoli sar\u00e0 interconnesso e nel 2035 il 75% sar\u00e0 a guida autonoma.<\/p>\n Non occorrer\u00e0 attendere le auto che guidano da sole per vedere l\u2019intelligenza implementata sulle auto. Un esempio sono le videocamere intelligenti dotate di sistemi di riconoscimento facciale<\/em>, gi\u00e0 oggi installate su tir e veicoli commerciali. Essi rilevano lo stato del guidatore monitorando stanchezza, distrazioni, stati di scarsa lucidit\u00e0. Questo consente, oltre ad evitare incidenti di abbassare i costi assicurativi per le flotte commerciali.<\/p>\n Intelligenza artificiale nella Sanit\u00e0<\/strong><\/p>\n In questo ambito, il potenziale di applicazione \u00e8 ampio. Tanto si pu\u00f2 fare con l\u2019analisi dei big data e della storia clinica dei pazienti applicando il machine learning<\/em> (apprendimento automatico). \u00c8 il caso dei miglioramenti in fase diagnostica cos\u00ec come della possibilit\u00e0 di somministrare cure personalizzate in base al corredo genetico dell\u2019individuo. Grandi sono anche le promesse dell\u2019intelligenza artificiale per la previsione e prevenzione di malattie o epidemie su larga scala. Si va dal monitoraggio in remoto delle condizioni di salute grazie ai dispositivi indossabili, all\u2019effettuazione di test di routine senza l\u2019intervento del medico, fino al calcolo delle probabilit\u00e0 che un paziente sia affetto da una malattia.<\/p>\n