# Come definire l’intelligenza artificiale

**URL:** <https://community.fem.digital/t/come-definire-l-intelligenza-artificiale/4344>\
**Category:** Data Science nella didattica\
**Created:** [23 Aprile 2026, 1:47pm UTC](https://community.fem.digital/t/come-definire-l-intelligenza-artificiale/4344 "2026-04-23T13:47:47Z")\
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**Author:** ![Ettore\_Fincato](https://dub1.discourse-cdn.com/flex005/user_avatar/community.fem.digital/ettore_fincato/32/2536_2.png) [@Ettore\_Fincato](https://community.fem.digital/u/Ettore_Fincato)\
**Post date:** [23 Aprile 2026, 1:47pm UTC](https://community.fem.digital/t/come-definire-l-intelligenza-artificiale/4344/1 "2026-04-23T13:47:48Z")

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Il recente articolo [What is Artificial Intelligence? A three part definition](https://simplystatistics.org/posts/2017-01-19-what-is-artificial-intelligence/) di Jeff Leek in Simply Statistics contiene importanti riflessioni sul significato del termine _ **intelligenza artificiale** _.

Per capire che cosa significhi davvero questo termine, conviene partire dalle immagini che la parola suscita nella maggior parte delle persone. La prima definizione è in effetti proprio quella più radicale: l’AI come _ **macchina capace di svolgere qualsiasi compito intellettuale che un essere umano riesce a fare** _. Questa forma viene spesso chiamata _artificial general intelligence_, cioè un’intelligenza artificiale generale, paragonabile alla mente umana per ampiezza di capacità. È una definizione affascinante, ma anche poco utile per descrivere la situazione presente, perché **non esiste ancora** una tecnologia vicina a questo obiettivo.

L’articolo sottolinea infatti che i sistemi attuali non sono sostituti generali dell’essere umano. Sono invece modelli costruiti per fare una cosa sola, o comunque un numero limitato di cose. Esistono applicazioni estremamente efficaci per tradurre lingue, riconoscere volti nelle immagini o guidare automobili, ma nessuna di queste tecnologie può essere trasferita direttamente a compiti completamente diversi. Un sistema di riconoscimento facciale non sa guidare un’auto, e un sistema di traduzione non sa riconoscere un volto.

Da qui nasce una seconda definizione, più stretta e più comune nel linguaggio quotidiano: chiamiamo AI i _ **sistemi che mimano funzioni cognitive umane, come l’apprendimento o il problem solving** _. Anche questa definizione ha un suo valore, perché descrive bene molte applicazioni moderne, dalla traduzione automatica al riconoscimento delle immagini, ma ha un limite importante: è una **definizione relativa**. Ciò che oggi ci sembra sorprendente e “intelligente”, domani può diventare ordinario e smettere di essere chiamato AI. L’autore lo riassume con una formula efficace: appena qualcosa funziona davvero, spesso nessuno la chiama più intelligenza artificiale. Viene in mente l’esempio del computer che può giocare a scacchi.

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L’articolo propone quindi una definizione più concreta e stabile, utile a demistificare l’AI contemporanea. Secondo questa impostazione, un sistema di intelligenza artificiale richiede tre componenti: un **data set** , un **algoritmo** e un’ **interfaccia**. Il data set è l’insieme di esempi, di dati usati per addestrare un modello statistico o di machine learning; l’algoritmo è il procedimento che impara da quei dati e sa applicare quanto appreso a nuovi casi; l’interfaccia è il mezzo attraverso cui l’utente fornisce l’input e riceve il risultato nel mondo reale.

Questa definizione è interessante perché include sia esempi storici sia casi moderni come le auto a guida autonoma. Prendiamo Amazon Echo e Alexa: il data set è costituito dalle registrazioni vocali raccolte da Amazon, l’algoritmo è il servizio di voice recognition e machine learning che viene addestrato su quei dati, mentre l’interfaccia è il dispositivo Echo, cioè il canale attraverso cui la persona parla con il sistema e ottiene una risposta. In questa prospettiva, l’AI non è un’entità misteriosa, ma una combinazione di elementi ben riconoscibili.

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L’ultimo passaggio dell’articolo spiega perché l’interesse per l’intelligenza artificiale sia esploso proprio negli ultimi anni. Il primo fattore è il crollo dei **costi di archiviazione** e raccolta dei dati. Il secondo è la **crescita della potenza di calcolo** , che rende praticabili algoritmi molto flessibili come le reti neurali profonde. Il terzo, spesso sottovalutato, è la diffusione di **nuove interfacce** che permettono anche ai non esperti di interagire con modelli complessi.