@sspintux, quello che hai descritto e' il Machine Learning, che e' una sottobranca della AI.
Il problema filosofico e' questo:
1) un essere umano e' anche lui una macchina, di tipo biologico invece che basato sul silicio
2) se noi siamo delle macchine, non c'e' motivo per cui un domani non si riesca a replicare il comportamento del cervello
3) al momento, comunque, ne sappiamo troppo poco per poter simulare anche il piu' piccolo comportamento animale (pensa all'intelligenza di insetti, non necessariamente a quella di un cervello umano)
Il Test di Turing e' abbastanza significativo: una macchina sara' intelligente o sembrera' intelligente?
Da un certo punto di vista la cosa e' ininfluente: se sembra comportarsi in modo intelligente, non c'e' motivo per dire che non sia intelligente.
Comunque l'intelligenza artificiale, quella che simulera' quella umana, sara' abbastanza diversa dalla nostra.
Considera questo: gli uccelli volano, anche gli esseri umani, ma in modo diverso. I ghepardi corrono, anche gli esseri umani ma in modo diverso, i pesci respirano sott'acqua, anche gli esseri umani ma in modo diverso.
Al momento, la parte interessante dell' AI e' quella di simulare piccoli comportamenti umani usando la tecnologia.
Ogni giorno si fanno passi avanti, piccoli ma continui. Pensa ai robot della Boston Dynamics: possono camminare, correre, saltare, aprire porte, fare parkur. E sono dei robot!
Un domani queste tecnologie serviranno per risolvere problemi, fare cose che oggi risultano impensabili.
Direi che la parte interessante e' proprio quello di essere uno di quelli che inventa un modo per simulare un nuovo comportamento biologico usando la tecnologia
https://www.youtube.com/watch?v=tF4DML7FIW
Comunque, l'aspetto interessante delle soluzioni attuali di AI e' la seguente:
MENTRE un software programmato fa quello e basta (piu' o meno)
UN software di AI e' in grado di adattarsi a condizioni DIVERSE.
Se e' vero che dietro c'e' un software, e' anche vero che il software NON RISOLVE il problema, ma e' stato pensato per IMPARARE COME RISOLVERE una classe di problemi.
L'effettiva soluzione NON E' il risultato della programmazione, MA il risultato di quello che la macchina ha IMPARATO.
E, come i veri sistemi biologici, lo stesso problema puo' essere risolto in modi DIVERSI se le macchine hanno IMPARATO in modo DIVERSO.