Arend Hintze, Assistant professor of Integrative Biology & Computer Science and Engineering alla Michigan State University, propone nell’articolo ‘Understanding the four types of AI’ una approfondita e interessante disamina dei quattro tipi di Intelligenza artificiale che è possibile distinguere, a secondo del grado di intelligenza posseduta da un sistema.
Il primo tipo di AI è quello proprio delle Macchine Reattive, sistemi in grado di analizzare specifici scenari, identificare alternative e scegliere un’azione, il tutto in base a una programmazione e senza capacità di fare altro che da questa esuli. Sistemi industriali che superano questa categoria sono quelli che Hintze definisce quindi come AI con Memoria Limitata, quali i veicoli autonomi. Oggi ancora in fase di sperimentazione, questi sistemi sono in grado di costruire una rappresentazione digitale del mondo, identificando e monitorando oggetti nello spazio e nel tempo. Con queste due tipologie siamo ancora allo stadio di Artificial Narrow Intelligence, o ANI, Intelligenza artificiale debole, contrapposta alla Artificial General Intelligence, AGI, o Intelligenza Artificiale forte, che, in via ancora puramente teorica, ha la capacità di superare la mera soluzione di problemi o di risolvere specifici task per acquisire capacità simili all’autocoscienza e al ragionamento umano.
Superando il discrimine che per Hintze divide i sistemi di cui disponiamo oggi e quelli che potremmo sviluppare in futuro, entriamo quindi in campo oggi ancora teorico con la terza tipologia di AI, a cui troviamo la Teoria della Mente. A questo livello le AI saranno dotate della capacità di creare una rappresentazione anche di altre entità, viventi o artificiali, comprendendo che il loro ‘pensiero’ può influenzare le azioni sulla realtà fisica, acquisendo quindi la capacità di interagire socialmente. Al quarto e ultimo livello, si trovano infine le AI Autocoscienti, che saranno in grado di sviluppare anche una rappresentazione di sé.
Oggi, l’intelligenza artificiale in sistemi del primo tipo trova sempre più impiego nell’industria, Macchine reattive come gli Assistenti virtuali implementati nel mondo consumer, che offrono feedback adattati alle preferenze degli utenti utilizzando software di machine learning, algoritmi di riconoscimento del linguaggio naturale e software per l’analisi comportamentale. L’aumento dei dataset a disposizione dei sistemi, con il supporto di IoT e big data, porta quindi questi sistemi ad evolvere ad ambiti di applicazione più complessi. Tra questi, ve ne sono quattro di grande interesse nel contesto di Industria 4.0: manutenzione predittiva, controllo di qualità automatizzato, manifattura adattativa e produzione demand-driven.
