Nel panorama tecnico in rapida evoluzione di oggi, l'idea del quoziente di intelligence (QI) degli individui sta diventando sempre più integrata con il concetto di intelligenza artificiale (AI). Il QI è qui per valutare le capacità cognitive umane mediante test standardizzati mentre l'IA è qui per ritrarre o simulare quelle abilità sulle macchine. Per capire come i progressi nella tecnologia avranno un impatto sulla società, è necessario comprendere sia il QI (quoziente intelligente) che l'IA (intelligenza artificiale). Esamineremo i significati, le scoperte e le rilevanti del QI e dell'IA e trarremo le loro relazioni reciproche.
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Intelligence Quotient (IQ): definizione e misurazione
Il quoziente di intelligence, o QI, è un punteggio standard tratto da batterie di test sviluppati per valutare l'intelligenza umana. Sono test di ragionamento logico, capacità di risoluzione dei problemi, capacità numeriche e abilità verbali. Il QI è stato creato per la prima volta da Alfred Binet di psicologia francese all'inizio del XX secolo per aiutare a identificare chi aveva bisogno di ulteriore supporto educativo. Tutto il lavoro di Binet è stato stabilito come base per i moderni test di intelligence.
I test QI sono strutturati per valutare vari aspetti dell'intelligenza:
- Ragionamento logico: la capacità di analizzare e risolvere i problemi utilizzando il ragionamento deduttivo e induttivo.
- Competenza matematica: capacità di analizzare e giocare con dati numerici.
- Abilità linguistiche: capacità di eseguire linguistica che includa la comprensione e l'uso della lingua in modo efficace.
- Consapevolezza spaziale: la capacità di immaginare e interagire con gli oggetti in uno spazio tridimensionale.
Inoltre, i test del QI cercano intenzionalmente di catturare alcuni dei fattori dell'intelligenza e mentre riflettono accuratamente un intervallo, non ti dice affatto tutto sull'intelligenza del soggetto (ad esempio, creatività, intelligenza emotiva, abilità pratiche …). Inoltre, le prestazioni sui test dipendono da fattori culturali e socioeconomici, che sono stati continuamente oggetto del dibattito sulla comunità in merito all'equità e all'ampia applicabilità dei test QI.
Intelligenza artificiale (AI): definizione e portata
L'intelligenza artificiale (AI) è un termine ombrello per una vasta gamma di strumenti tecnologici, applicazioni e approcci che funzionano per simulare (replicare) un comportamento umano intelligente. Come: apprendimento, ragionamento, risoluzione dei problemi, percezione e comprensione del linguaggio. Molti sistemi di intelligenza artificiale sono costruiti per fare esattamente quelle cose che di solito ci aspetteremmo che un essere umano sia in grado di fare, come capire il linguaggio e il linguaggio naturali o le decisioni.
Il campo dell'intelligenza artificiale comprende diverse sotto-discipline:
Machine Learning (ML): sottoinsieme di AI che consente ai sistemi di apprendere dai dati e migliorare da quella pratica senza una programmazione esplicita.
Elaborazione del linguaggio naturale (PNL): consente alle macchine di interpretare e comprendere le lingue umane che rendono possibili tali interazioni tra umani e computer.
Robotica: coinvolge la progettazione e la costruzione di robot che, lavorando secondo un determinato set di istruzioni, eseguono le loro attività progettate automaticamente o semi automaticamente.
Vision per computer: consente alle macchine di dedurre e agire su ciò che percepiscono visivamente (immagini e video).
Il regno delle applicazioni AI è tutto compreso e ha vasti ambiti e le cose vanno da Siri, Alexa e veicoli autonomi a strumenti diagnostici medici e algoritmi di trading finanziario. Lo scopo della ricerca AI è quello di sviluppare sistemi in grado di svolgere compiti complessi in un modo intelligente come gli umani al punto di (e talvolta superare) gli umani in qualche modo.
Interconnessioni tra QI e AI
IQ ci racconta dell'abilità cognitiva umana, AI cerca di simulare o replicarlo nelle macchine. Nello sviluppo dei sistemi di intelligenza artificiale, spesso basano le loro idee sull'intelligenza umana, tentando di decodificare e riprodurre i meccanismi del nostro pensiero e decisione, prendendo processi.
Gli algoritmi di apprendimento automatico sono progettati per imparare dai dati mentre apprendiamo dall'esperienza, ad esempio. Proprio come l'elaborazione del linguaggio naturale consente alle macchine di comprendere e sviluppare un linguaggio umano, rappresentando l'intelligenza linguistica. I sistemi di intelligenza artificiale di oggi, tuttavia, non hanno l'intelligenza o la coscienza che gli umani fanno. Di solito, sono specializzati a un singolo compito e non possono cambiare in altri compiti come l'intelligenza umana.
C'è anche una considerazione etica in merito alla relazione tra QI e AI. Ottenere sistemi di intelligenza artificiale per superare gli esseri umani in compiti cognitivi è qualcosa che inizierà a essere chiesto quando aumenta quel livello di difficoltà dei sistemi di intelligenza artificiale. Ci sono problemi di occupazione e privacy e questioni sociali. E poiché l'intelligenza artificiale può creare intelligenza artificiale che emula l'intelligenza umana, il pensiero inizia a derivare dalla natura stessa della coscienza e dalle esplorazioni di come le macchine intelligenti dovrebbero essere trattate eticamente.
Conclusione
In sintesi, il QI è una misura delle capacità cognitive umane, valutando vari aspetti dell'intelligenza attraverso test standardizzati. Ma l'IA è un'area di informatica, in cui le macchine sono fatte per svolgere compiti che richiedono intelligenza come gli esseri umani. Le due idee sono separate l'una dall'altra ma allo stesso tempo correlate, poiché AI sta sviluppando sistemi che possono realizzare cose molto difficili, usando l'idea dell'intelligenza umana come trampolino di lancio. Con il QI e l'IA, è importante che siamo pienamente consapevoli di entrambi per modellare veramente la nostra comprensione di come la tecnologia e il suo impatto modelleranno la società andando avanti.
