Il primo inverno dell’IA, dal 1974 al 1980, segnò una notevole diminuzione dei finanziamenti e dell’interesse nella ricerca sull’intelligenza artificiale. Questo declino seguì un’era di grande entusiasmo negli anni ’50 e ’60, quando i ricercatori fecero previsioni audaci sul potenziale dell’IA. L’inverno fu causato da una combinazione di fattori, tra cui aspettative esagerate, limitazioni tecniche e rapporti critici come il Rapporto Lighthill, che mise in discussione i progressi del settore e portò a riduzioni dei finanziamenti.

Le cause principali del primo inverno dell’IA includono:

  1. Aspettative esagerate: I primi ricercatori di IA fecero previsioni audaci sulle capacità dell’IA che non si sono materializzate, portando a delusione.
  2. Limitazioni tecniche: La potenza di calcolo e gli algoritmi disponibili all’epoca erano insufficienti per risolvere problemi complessi del mondo reale, evidenziando le limitazioni dei primi sistemi di IA.
  3. Rapporto Lighthill: Questo influente rapporto del 1973 criticò la ricerca sull’IA per non aver raggiunto i suoi “grandiosi obiettivi”, causando tagli di finanziamenti nel Regno Unito.
  4. Rapporto ALPAC: Un rapporto del 1966 sulla traduzione automatica concluse che non c’erano segni imminenti di traduzione automatica pratica, portando a tagli dei finanziamenti per i progetti di traduzione.
  5. Esplosione combinatoria: I ricercatori realizzarono che molti problemi di IA affrontavano una crescita esponenziale della complessità all’aumentare delle dimensioni dell’input, rendendoli computazionalmente intractable.
  6. Mancanza di potenza di calcolo: L’hardware disponibile all’epoca era insufficiente per gestire i requisiti computazionali di molte applicazioni di IA.
  7. Tagli ai finanziamenti: Le agenzie governative, in particolare DARPA negli Stati Uniti, ridussero o eliminarono i finanziamenti per la ricerca sull’IA.
  8. Paradosso di Moravec: La realizzazione che compiti facili per gli esseri umani (come percezione e mobilità) erano estremamente difficili per l’IA, mentre compiti difficili per gli esseri umani (come calcoli complessi) erano relativamente facili per l’IA.
  9. Crollo dei sistemi esperti: Molti sistemi esperti si dimostrarono troppo costosi da mantenere, difficili da aggiornare e fragili di fronte a input insoliti.

Durante i primi anni della ricerca sull’intelligenza artificiale, figure come Marvin Minsky, James Lighthill, Herbert Simon e altri hanno giocato ruoli cruciali che hanno plasmato il destino del campo.

Marvin Minsky, (in copertina) co-fondatore del laboratorio di IA al MIT, è noto per il suo lavoro pionieristico e per il libro “Perceptrons”, che ha evidenziato limitazioni chiave delle reti neurali negli anni ’60.

Questa pubblicazione, scritta insieme a Seymour Papert, ha inavvertitamente contribuito a un periodo di ridotto interesse nella ricerca sulle reti neurali, spingendo l’IA verso ciò che sarebbe diventato noto come il primo inverno dell’IA.

Contemporaneamente, il rapporto critico di James Lighthill nel 1973 ha segnato un punto di svolta nel Regno Unito, influenzando drasticamente il finanziamento e la percezione pubblica dell’IA. Herbert Simon, con le sue audaci previsioni sulle capacità future delle macchine, ha alimentato aspettative ottimistiche che non sempre corrispondevano alla realtà tecnologica dell’epoca.

Altri come Arthur Samuel hanno dimostrato il potenziale dell’IA attraverso programmi pratici, come il suo famoso programma di dama, che ha catturato l’immaginazione del pubblico e mostrato le prime promesse dell’IA nel campo dei giochi.

Tuttavia, non tutti erano ottimisti. Yehoshua Bar-Hillel, con i suoi dubbi sulla traduzione automatica, ha sollevato domande fondamentali sulla praticità e le limitazioni delle tecnologie emergenti, contribuendo allo scetticismo diffuso sull’IA nei primi anni di sviluppo.

Nonostante i contraccolpi e i periodi di ridotto interesse, figure come John McCarthy, pioniere del termine “intelligenza artificiale” e del linguaggio di programmazione LISP, hanno continuato a guidare il campo con innovazioni e idee che hanno resistito al test del tempo.

Roger Schank e Marvin Minsky, nel 1984, hanno avvertito dell’imminenza di un “inverno dell’IA”, sottolineando i rischi di un ritorno alla sfiducia nel campo, paragonabile agli effetti devastanti di un inverno nucleare.

Questi protagonisti hanno contribuito a plasmare non solo la storia dell’IA ma anche il modo in cui il mondo percepisce e investe in questa tecnologia in continua evoluzione.

Questo periodo ha promosso un approccio più misurato alla ricerca sull’IA, preparando il terreno per futuri progressi. Dopo il primo inverno dell’IA, ci fu una rinascita significativa.

I sistemi esperti, che usavano ampie basi di conoscenza e ragionamento basato su regole per risolvere problemi specifici, hanno guadagnato terreno in varie industrie. La DARPA ha rinnovato i finanziamenti per la ricerca sull’IA, stimolando nuovi sviluppi.

Il machine learning e le reti neurali hanno visto un rinnovato interesse, con ricercatori che esploravano nuovi approcci per superare le limitazioni precedenti.

Inoltre, la maggiore disponibilità di potenza di calcolo e la crescita dei dati hanno permesso ai sistemi di IA di affrontare problemi più complessi. Questi sviluppi hanno contribuito a un rinnovato interesse e progresso nell’IA, ponendo fine al primo inverno dell’IA e aprendo la strada a ulteriori sviluppi nel campo.