Rimanendo sul tema dell’IA, il sali-scendi dovuti da questi periodi di incredibile entusiasmo, ma anche di disillusioni, hanno creato un nuovo ciclo stagionale rinominato come “l’inverno delle IA”. Queste fasi sono venute fuori a causa dei netti tagli ai fondi dei finanziamenti sulla ricerca, succeduti a periodi di grande hype per ciò che l’IA poteva offrire.
Nel lontano 1984, in un convegno dell’American Association of Artificial intelligence, venne introdotto per la prima volta il termine “AI Winter”. Più nel dettaglio questa parola racchiude tutti i progetti aventi molte difficolta causate da promesse non mantenute. Senza scordare che sono indicati anche tutti i progetti aventi aspettative molto alte e spesso con attenzioni mediatiche fuorvianti.
Per fortuna Amit Ray offre un punto di vista alternativo alle “stagioni fredde”. In particolare sottolinea come la mancata immaginazione possa portare brillanti idee a trappole come la precedente. Quindi per far sì che le “calde stagioni” arrivino, bisognerebbe avere una grande immaginazione per portare ordine nel caos. In parole brevi occorrerebbe un profondo apprendimento accompagnato da un’immaginazione creativa, in grado di uscire dalla brutta situazione che stanno vivendo in questo momento le IA.
L’inverno delle IA è un fenomeno che si è già verificato già alcune volte nel corso degli anni, ma che cos’è?
Il progetto Intelligenza Artificiale é nato negli anni ‘50 e ‘60. Bisogna ricordarsi che questo periodo ebbe una ricrescita economica molto importante per i suoi rapidi progressi, ottenuti grazie ad ambiziose aspettative. Da non dimenticare però che a causa di una lenta progressione degli anni ‘70 e ‘90, c’é stata la prima “stagione fredda” per le IA.
Al contrario, dal nuovo millennio c’è stato di nuovo un interessamento nel tema Intelligenza Artificiale. Soprattutto nel modo dell’apprendimento automatico, nato grazie agli importanti investimenti svolti a partire dal 2012.
Al giorno d’oggi, invece, le Intelligenze Artificiali si stanno specializzando sempre di più in compiti ben specifici attraverso l’apprendimento profondo. La sfida però non é ancora finita, a causa del lungo cammino ancora da percorrere per il raggiungimento di una IA sempre più vicina ad una intelligenza umana.