AI: quale futuro?

AI: quale futuro?

di Giuseppe Verrastro (Psichiatra)

UN PO’ DI STORIA

L’interesse della comunità scientifica per l’Intelligenza Artificiale ha inizio da molto lontano: il primo vero progetto di Artificial Intelligence (ormai nota con l’acronimo AI) risale al 1943 quando i due ricercatori Warren McCulloch e Walter Pitt proposero al mondo scientifico il primo neurone artificiale.

I primi prototipi funzionanti di reti neurali (modelli matematici/informatici sviluppati per riprodurre il funzionamento dei neuroni biologici per risolvere problemi di intelligenza artificiale intesa, in quegli anni, come la capacità di una macchina di compiere funzioni e fare ragionamenti come una mente umana ) arrivarono poi verso la fine degli anni ’50 e l’interesse del pubblico si fece maggiore grazie al giovane Alan Turing che già nel 1950 cercava di spiegare come un computer possa comportarsi come un essere umano

Il termine Artificial Intelligence in realtà parte “ufficialmente” dal matematico statunitense John McCarthy (nel 1956) e con esso il “lancio” dei primi linguaggi di programmazione specifici per l’AI.

Da lì in poi la storia dell’Intelligenza Artificiale è stata abbastanza

altalenante caratterizzata da avanzate significative dal punto di vista dei modelli matematici (sempre più sofisticati modellati per “imitare” alcune funzionalità cerebrali come il riconoscimento di pattern) ma con alti e bassi dal punto di vista della ricerca sull’hardware e sulle reti neurali.

La prima grande svolta su quest’ultimo fronte è arrivata negli anni ’90 con l’ingresso sul mercato “allargato” (arrivando cioè al grande pubblico) dei processori grafici, le Gpu – graphics processing unit (chip di elaborazione dati molto più veloci delle Cpu, provenienti dal mondo del gaming ed in grado di supportare processi complessi molto più rapidamente, per altro operando a frequenze più basse e consumando meno energia rispetto alle “vecchie” Cpu).

L’ondata più recente è arrivata nell’ultimo decennio con lo sviluppo dei cosiddetti “chip neuromorfici”, ossia microchip che integrano elaborazione dati e storage in un unico micro componente (grazie all’accelerazione che ha avuto anche la ricerca nel campo delle nanotecnologie) per emulare le funzioni sensoriali e cognitive del cervello umano (ambito quest’ultimo dove si stanno concentrando anche molte startup).

COME SI PUÒ “CLASSIFICARE” OGGI L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE

Prendendo come base di partenza il funzionamento del cervello umano (pur sapendo che ancora oggi non se ne comprende ancora a fondo l’esatto meccanismo), una Intelligenza Artificiale dovrebbe saper compiere alcune azioni/funzioni tipiche dell’uomo:
– agire umanamente (cioè in modo indistinto rispetto ad un essere umano);
– pensare umanamente (risolvendo un problema con funzioni cognitive);
– pensare razionalmente (sfruttando cioè la logica come fa un essere umano);
– agire razionalmente (avviando un processo per ottenere il miglior risultato atteso in base alle informazioni a disposizione, che è ciò che un essere umano, spesso anche inconsciamente, fa d’abitudine).

Queste considerazioni sono di assoluta importanza perché permettono di classificare l’AI in due grandi “filoni” di indagine/ricerca/sviluppo in cui per altro la comunità scientifica si è trovata concorde, quello dell’AI debole e dell’AI forte

INTELLIGENZA ARTIFICIALE DEBOLE

Identifica sistemi tecnologici in grado di simulare alcune funzionalità cognitive dell’uomo senza però raggiungere le reali capacità intellettuali tipiche dell’uomo (parliamo di programmi matematici di problem-solving con cui si sviluppano funzionalità per la risoluzione dei problemi o per consentire alle macchine di prendere decisioni).

INTELLIGENZA ARTIFICIALE FORTE

In questo caso si parla di “sistemi sapienti” (alcuni scienziati si spingono a dire addirittura “coscienti di sé”) che possono quindi sviluppare una propria intelligenza senza emulare processi di pensiero o capacità cognitive simili all’uomo ma sviluppandone una propria in modo autonomo.

MACHINE LEARNING E DEEP LEARNING, UN PO’ DI CHIAREZZA
La classificazione AI debole e AI forte sta alla base della distinzione tra Machine Learning e Deep Learning, due ambiti di studio che rientrano nella più ampia disciplina dell’Intelligenza Artificiale che meritano un po’ di chiarezza, dato che ne sentiremo parlare sempre più spesso nei prossimi anni.

MACHINE LEARNING: COS’È

Si tratta di un’insieme di metodi che servono ad “allenare” l’AI in modo che imparando, correggendo gli errori, allenando sé stessa possano poi svolgere autonomamente un compito/attività.
In base a questi modelli si può fare una sorta di classificazione degli algoritmi:
– con supervisione didattica (apprendimento mediante esempi di input e di output per far capire all’AI come deve comportarsi);
– senza supervisione didattica (apprendimento mediante analisi dei risultati: in questo caso il software capisce come agire e il modello di apprendimento si adatta sulla base di output che permettono di mappano i risultati di determinate azioni e compiti che saranno chiamati a svolgere i
software);
– reinforcement learning (apprendimento “meritocratico”: l’AI viene premiata quando raggiunge gli obiettivi, i risultati, esegue un’azione, ecc. In questo modo impara quali sono le azioni corrette e quelle errate).

DEEP LEARNING: COS’È

In questo caso parliamo di modelli di apprendimento ispirati alla struttura ed al funzionamento del cervello biologico e, quindi, della mente umana. Se il Machine Learning può essere definito come il metodo che “allena” l’AI, il Deep Learning è quello che permette di emulare la mente dell’uomo.

In questo caso, però, il modello matematico da solo non basta, il Deep Learning necessita di reti neurali artificiali progettate ad hoc (deep artificial neural networks) e di una capacità computazionale molto potente capace di “reggere” differenti strati di calcolo e analisi (che è quello che succede con le connessioni neurali del cervello umano).

Può sembrare un livello tecnologico futuristico ma nella realtà questi sono sistemi già in uso nel riconoscimento di pattern, nel riconoscimento vocale o delle immagini e nei sistemi di Nlp – Natural Language Processing.

I ROBOT POTRANNO PENSARE? PENSERANNO COME NOI?

Uno dei temi ampiamente dibattuti sia nella comunità scientifica sia tra gli esperti di filosofia, sociologia, politica ed economia riguarda le capacità di pensiero dei robot o, più in generale, i confini tra Intelligenza Artificiale e coscienza “umana”.
Anche se le tecnologie di Intelligenza Artificiale stanno progredendo a passo spedito, per molti versi i computer sono ancora al di sotto delle prestazioni umane.

«Una coscienza umana non è fatta dal solo riconoscimento di modelli o dalla rapida elaborazione di numeri», sostiene Hakwan Lau, un neuroscienziato dell’Università di California, Los Angeles. «Capire come colmare il divario tra l’intelligenza umana e quella artificiale sarebbe come
trovare il Santo Graal
».
Già oggi alcuni robot hanno raggiunto la capacità di monitorare i propri pensieri e calcoli;  in altre parole hanno la capacità di essere auto-consapevoli.

Alcuni ricercatori suggeriscono che la coscienza umana può derivare da un insieme di computazioni specifiche. «Una volta che saremo in grado di chiarire in termini computazionali quali possono essere le differenze negli esseri umani tra conscio e inconscio, codificarlo nei computer non può essere così difficile», è l’opinione del ricercatore Lau che apre indubbiamente nuovi scenari sul futuro dei robot coscienti.

I RISCHI DELL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE: QUALE FUTURO?

Gli economisti si interrogano da tempo su quali strumenti attivare per impedire che l’evoluzione della società verso un’economia a sempre minore intensità di lavoro – la cui evoluzione è oggi accelerata dall’Intelligenza Artificiale – non si traduca in un impoverimento della popolazione, situazione che richiederebbe una “redistribuzione” della ricchezza considerando che la maggior parte di questa verrà prodotta dalle macchine.

Alle tematiche sociali, si affiancano questioni etiche sullo sviluppo e l’evoluzione dell’Intelligenza Artificiale e delle nuove tecnologie.
Ci si interroga da tempo sul “potere degli algoritmi” e dei big data, domandandosi se questi segneranno la superiorità del cervello delle macchine su quello dell’uomo.

I timori (alimentati in rete da noti personaggi di spicco come Stephen Hawking ed Elon Musk) possono apparire eccessivi ma sottovalutare gli impatti dell’Intelligenza Artificiale potrebbe rappresentare il rischio numero uno.

A mettere in guardia dai rischi dell’Intelligenza Artificiale è stato, primo fra altri personaggi di spicco, il noto Stephen Hawking: “non siamo in grado di prevedere cosa riusciremo a fare quando le nostre menti saranno amplificate dall’Intelligenza Artificiale”, ha detto il fisico durante l’ultimo Web Summit di Lisbona. “Forse, con strumenti nuovi, riusciremo anche a rimediare a tutti i danni che stiamo provocando alla natura, e magari saremo anche in grado di trovare soluzioni definitive a povertà e malattie. Ma… è anche possibile che con la distruzione di milioni di posti di lavoro venga distrutta la nostra economia e la nostra società”.

«L’intelligenza artificiale potrebbe essere il peggior evento della storia della nostra civiltà – è la visione drammatica dell’astrofisico -; porta con sé pericoli, come potenti armi automatiche, nucleari o biologiche, addirittura abilita nuovi modi per permettere a pochi individui ed organizzazioni di opprimere e controllare moltitudini di uomini (e cose). Dobbiamo prepararci a gestirla per evitare che questi potenziali rischi prendano forma e diventino realtà».

Sorprende anche che l’ultimo monito sia venuto proprio da un imprenditore di successo come Elon Musk: “L’intelligenza artificiale è il più grande rischio cui la nostra civilizzazione si trova a far fronte”, ha avvertito.
In particolare ha evidenziato i rischi di una guerra scatenata dai computer o una catastrofe occupazionale dovuta a decisioni basate soltanto sulle elaborazioni dell’Intelligenza Artificiale, unico vero pilastro dominante dell’economia del futuro capace di riservare alle macchine migliaia, forse milioni, di lavori oggi ancora gestiti dagli uomini.

Ph.: https://www.unilink.it/wp-content/uploads/2018/08/Intelligenza-Artificiale.jpg

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