Intelligenza artificiale: capire come funziona

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UniGeSenior – 3 novembre 2026

Oggi ho partecipato a una nuova lezione di UniGeSenior, dedicata a un argomento di grande attualità: l’intelligenza artificiale. A parlarne è stata Viviana Mascardi, docente di Informatica dell’Università di Genova, che ha proposto un incontro dal titolo «Intelligenza Artificiale: ieri, oggi… e domani?».

Per la docente si trattava di un ritorno a UniGeSenior: nel febbraio 2023 aveva infatti partecipato, insieme a Manuela Chessa, a una conferenza sull’intelligenza artificiale a Palazzo Ducale. (vedi link)

Una lezione di circa un’ora e mezza, accompagnata da numerose immagini e schemi, che ha affrontato sia gli aspetti tecnici sia le implicazioni etiche, sociali ed economiche di una tecnologia ormai entrata nella nostra vita quotidiana.

La parte iniziale mi è sembrata particolarmente riuscita, soprattutto per la capacità della docente di rendere accessibili concetti non semplici a un pubblico che, come quello di UniGeSenior, non è necessariamente composto da specialisti.

Settant’anni di intelligenza artificiale

La storia dell’intelligenza artificiale è molto più lunga di quanto si potrebbe pensare guardando al recente successo di ChatGPT e degli altri chatbot.

La professoressa ha ricordato la conferenza di Dartmouth del 1956, dalla quale si fa convenzionalmente partire la nascita dell’intelligenza artificiale come disciplina scientifica, e alcuni dei suoi protagonisti, tra cui John McCarthy e Marvin Minsky.

Ma già nel 1950 Alan Turing aveva posto una domanda destinata a diventare fondamentale: le macchine possono pensare?

Da allora la ricerca ha seguito strade diverse, attraversando momenti di grande entusiasmo e periodi di delusione, i cosiddetti «inverni dell’intelligenza artificiale».

Non tutta l’intelligenza artificiale è ChatGPT

Uno dei passaggi che ho trovato più interessanti è stato quello dedicato alle diverse famiglie di tecnologie che compongono il vasto mondo dell’intelligenza artificiale.

Attraverso una serie di ovali e sottoinsiemi, la docente ha mostrato come i modelli linguistici di grandi dimensioni, gli LLM di cui ChatGPT è un esempio, rappresentino soltanto una parte delle reti neurali, che a loro volta costituiscono una delle tecniche dell’apprendimento automatico (machine learning).

Esiste però anche un’altra grande tradizione, quella dell’intelligenza artificiale simbolica, fondata su conoscenze e regole esplicite.

La distinzione fondamentale è tra due modi di procedere: l’approccio induttivo, che parte dai dati per riconoscere regolarità e schemi, e quello deduttivo, che applica regole generali a situazioni particolari.

I due approcci non sono necessariamente contrapposti. Esiste infatti anche un’intelligenza artificiale neuro-simbolica, che cerca di combinare i vantaggi di entrambi.

Lo schema proiettato durante la lezione mi è sembrato particolarmente efficace perché permette di capire, con un solo colpo d’occhio, quanto sia riduttivo identificare tutta l’intelligenza artificiale con ChatGPT.

Il gioco degli emoji: come prevedere il simbolo successivo

Un altro momento che mi ha colpito è stato un esempio apparentemente semplicissimo, utilizzato per spiegare uno dei principi fondamentali del funzionamento dei modelli linguistici.

Immaginiamo di osservare una sequenza di simboli, degli emoji, disposti secondo regole che non conosciamo. Non sappiamo che cosa significhino, ma ci viene chiesto di indovinare quale simbolo potrebbe comparire dopo.

Se abbiamo visto una sola sequenza, possiamo soltanto tirare a indovinare. Se invece osserviamo moltissime sequenze, cominciamo a riconoscere delle regolarità. Possiamo allora prevedere quale simbolo abbia maggiori probabilità di seguire quelli precedenti, pur senza conoscere il significato attribuito a quelle combinazioni.

È una metafora volutamente semplificata, ma molto efficace per avvicinarsi al concetto di previsione del token successivo.

I modelli linguistici vengono addestrati su enormi quantità di dati e imparano a prevedere come proseguire una sequenza. I token possono rappresentare parole, parti di parole o altre unità di informazione.

Naturalmente i meccanismi reali sono molto più complessi, ma l’esempio aiuta a comprendere perché questi sistemi riescano a produrre risposte sorprendentemente convincenti e, nello stesso tempo, possano commettere errori o generare informazioni inesatte, le cosiddette allucinazioni.

Ho trovato questo passaggio un bell’esempio di come si possa spiegare un concetto tecnico complesso partendo da qualcosa di familiare e intuitivo.

I rischi: una lezione un po’ da Halloween

La seconda parte dell’incontro ha assunto un tono decisamente diverso.

La professoressa aveva anticipato, con una battuta legata alla recente festa di Halloween, che la sua presentazione sarebbe stata piuttosto cupa. Aveva infatti deciso di privilegiare i rischi dell’intelligenza artificiale, ritenendoli meno immediati da comprendere rispetto ai benefici.

Sono stati affrontati numerosi problemi: le discriminazioni e i pregiudizi presenti nei dati di addestramento, la privacy, la proprietà intellettuale, la possibilità che i sistemi forniscano risposte ingannevoli o pericolose e la difficile attribuzione delle responsabilità.

Particolarmente interessante è stato il tema dei bias: quando un sistema apprende da dati che contengono pregiudizi umani, può finire per riprodurli e amplificarli.

Si è parlato anche del GDPR e dell’AI Act europeo, dei grandi investimenti economici delle aziende tecnologiche, del ruolo dominante di Stati Uniti e Cina e del crescente impatto ambientale dei centri di elaborazione dati.

Gli esempi, spesso ricavati da notizie molto recenti, hanno suscitato numerose domande e interventi del pubblico, quasi tutti concentrati sulle possibili conseguenze negative di queste tecnologie.

E le opportunità per le persone comuni?

Qui nasce la mia principale perplessità sulla lezione.

Dopo una prima parte dedicata a spiegare che cosa sia l’intelligenza artificiale e come funzioni, mi sarei aspettato qualche esempio concreto di ciò che oggi permette di fare.

La docente ha citato alcuni importanti risultati nel campo della medicina, come la ricerca di nuove molecole per i farmaci e il supporto alle diagnosi. Sono applicazioni di grande valore, ma prevalentemente legate a università, strutture sanitarie e grandi centri di ricerca.

Mi è mancato invece un passaggio dedicato all’utilizzo quotidiano dell’intelligenza artificiale da parte delle persone comuni.

Penso, per esempio, alle possibilità di studiare un argomento sconosciuto, comprendere un testo difficile, esercitarsi in una lingua straniera, organizzare informazioni, scrivere, tradurre o approfondire una propria curiosità.

Attività che possono essere particolarmente interessanti proprio per chi frequenta UniGeSenior, dove la voglia di imparare e di conoscere cose nuove è il motivo principale per tornare a sedersi in un’aula.

Non si tratta di sottovalutare i pericoli. Anzi, conoscere i limiti e i rischi di questi strumenti è fondamentale per utilizzarli consapevolmente.

Ma credo che, per valutarli davvero, occorra anche sapere che cosa possono offrire.

Il rischio, altrimenti, è che chi non ha mai utilizzato l’intelligenza artificiale esca dall’incontro più preoccupato che incuriosito, senza aver scoperto quali possibilità potrebbe sperimentare personalmente.

Dal futuro dell’IA alla focaccia genovese

La conclusione ha affrontato le grandi incognite del futuro: gli investimenti enormi, i dubbi sulla sostenibilità economica e il consumo energetico dei data center.

La professoressa ha poi ricordato gli appelli a rallentare lo sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale sempre più potenti, lanciati anche da alcuni protagonisti delle grandi aziende che sviluppano queste stesse tecnologie.

Proprio per evidenziare il paradosso di chi, mentre contribuisce a questa corsa tecnologica, invita pubblicamente a rallentarla, ha proposto una divertente parodia tutta genovese.

Ha immaginato che Claretta, noto panettiere genovese, lanciasse un allarme sulla pericolosità della focaccia, chiedendo di rallentarne la produzione, con altre focaccerie pronte ad appoggiarlo.

Un paragone ironico che rende bene la contraddizione: come se fossero proprio i produttori di focaccia a chiedere di produrne meno!

Nel breve scambio conclusivo è emersa anche una domanda: dopo una lezione così concentrata sui rischi, quando sarebbe arrivata quella dedicata agli aspetti positivi?

La risposta è stata spiritosa: fra tre anni e mezzo, richiamando scherzosamente il tempo trascorso dalla precedente conferenza della docente a Palazzo Ducale, nel febbraio 2023.

Una battuta che ha chiuso piacevolmente l’incontro, lasciando però aperta una questione che considero importante.

L’intelligenza artificiale è uno strumento dalle possibilità enormi e dai rischi altrettanto reali. Conoscerne i pericoli è indispensabile, ma imparare a utilizzarla con intelligenza e spirito critico mi sembra altrettanto necessario.

Soprattutto per chi, anche dopo tanti anni, continua ad avere voglia di imparare.

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