Gli inverni dell’intelligenza artificiale

Artificial Intelligence (AI) has become a common term in our everyday language, raising questions about its definition and the various ways in which it is utilized. This thesis aims to analyze the causes that have led to a slowdown in technological innovation, known as artificial intelligence winters, and whether these factors could reoccur in the future with similar criticalities. In the first chapter, a definition of the concept of artificial intelligence (AI) is provided, considering the description outlined by John McCarthy at the Dartmouth Conference in 1956. The chapter then offers a historical overview of events that have shaped this field, starting with the famous Turing test, and outlines the characteristics and usage of recent applications such as machine learning, deep learning, and neural networks. The second chapter analyzes the causes that led to the first two winters of artificial intelligence (AI), primarily driven by the disappointing results compared to the excessive expectations set by theoretical models. This resulted in a drastic reduction in investments in the sector and a temporary cooling of interest in technological applications of AI. In the concluding chapter, the growing impact of artificial intelligence (AI) on current society is examined, both in terms of daily human activities and the radical economic and social transformations it has produced in various industrial sectors, finance, and healthcare. Ethical and legal issues raised by the use of these technologies in data management and protection are considered. Finally, an overview of recent developments in AI and its hype cycle is presented, citing surprising results from studies indicating performance declines in some of its most popular applications, prompting serious consideration of the danger of an imminent third winter.

L'Intelligenza Artificiale (IA) è diventata un termine comune nel nostro linguaggio quotidiano, generando quesiti sulla sua definizione e sulle varie declinazioni in cui viene utilizzata. In questa tesi si intendono analizzare le cause che hanno portato a un rallentamento dell’innovazione tecnologica, noti come inverni dell’intelligenza artificiale, e se questi fattori possano ripresentarsi in futuro con le medesime criticità del passato. Nel primo capitolo viene fornita una definizione del concetto d’intelligenza artificiale (IA) prendendo in considerazione la descrizione enunciata da John McCarthy alla conferenza di Dartmouth del 1956, per poi proporre un excursus storico sugli eventi che hanno segnato questa materia, primo fra tutti il celebre test di Turing, e delineare infine le caratteristiche e l’utilizzo delle applicazioni più recenti, come il machine learning, il deep learning e le reti neurali. Nel secondo capitolo vengono analizzate le cause che hanno condotto ai primi due inverni dell’intelligenza artificiale (IA), provocati sostanzialmente dal deludente riscontro dei risultati ottenuti rispetto alle eccessive aspettative previste dai modelli teorici, che portarono a una drastica riduzione degli investimenti nel settore e al temporaneo raffreddamento dell’interesse verso le applicazioni tecnologiche dell’IA. Nel capitolo conclusivo si analizza il crescente impatto con cui l’intelligenza artificiale (IA) è penetrata nella società attuale, sia dal punto di vista delle attività umane che svolgiamo quotidianamente, sia in relazione alle radicali trasformazioni economiche e sociali che ha prodotto in numerosi settori industriali, nel mondo della finanza e in campo sanitario, considerando al contempo le questioni etiche e giuridiche sollevate dall’utilizzo di queste tecnologie in relazione alla gestione e alla tutela dei dati. Viene infine presentata una panoramica sui recenti sviluppi dell’IA e del suo ciclo di hype, riportando i sorprendenti risultati di alcuni studi che dimostrano come alcune delle sue più popolari applicazioni stiano registrando dei cali di prestazioni, inducendo a considerare concretamente il pericolo di un imminente terzo inverno.