Guida all'intelligenza artificiale: le cose da sapere
Capire cos’è l’intelligenza artificiale oltre al fenomeno ChatGPT: come funziona, quali sono le sue prospettive e i suoi limiti, per non averne timore e sfruttarne gli innumerevoli vantaggi
L’Intelligenza Artificiale è una delle tecnologie che Adam Greenfield ha definito radicali e che giorno dopo giorno sta cambiando parte della nostra quotidianità. Una definizione di Intelligenza Artificiale è la seguente: si tratta di quel ramo dell’informatica che si occupa di creare macchine dotate di una o più caratteristiche considerate tipicamente umane come, per esempio, la percezione spazio-temporale, l’apprendimento, l’azione razionale o l’intelligenza sociale. Queste capacità di adattamento e apprendimento dipendono dalla creazione di algoritmi sempre più raffinati. E questo è possibile oggi grazie alla maturità tecnologica raggiunta nel calcolo computazionale e nella capacità di analizzare in tempi brevissimi enormi quantità di dati.
Ci sono due tipi di Intelligenza Artificiale: forte e debole
L’obiettivo degli studi sull’Intelligenza Artificiale è quello di produrre una macchina in grado di simulare il ragionamento umano. La ricerca può essere però suddivisa in due macro aree: l’Intelligenza Artificiale forte, o generale, e l’Intelligenza Artificiale debole, o ristretta.
Nella prima si parla di sistemi sapienti, sistemi che non sono solo la banale replica della mente umana ma sono in grado di sviluppare una propria capacità di ragionamento senza essere programmate da una persona perché prendono in considerazione anche l’esperienza. Questi sistemi sono dotati di una vera e propria coscienza di sé. Questo tipo di Intelligenza Artificiale è quello che si legge per esempio nei romanzi di Isaac Asimov.
L’Intelligenza Artificiale debole, invece, si focalizza sulla creazione di macchine in grado di risolvere problemi molto specifici ma senza avere coscienza di quello che fanno. Si tratta quindi di simulare alcune funzionalità cognitive proprie degli esseri umani, ovvero svolgere una o più funzioni umane complesse. Nella nostra vita quotidiana ci sono diversi esempi di Intelligenza Artificiale debole: gli assistenti vocali sono uno di questi, così come i veicoli a guida autonoma o il riconoscimento facciale.
Intelligenza Artificiale e reti neurali
Alan Turing è considerato uno dei padri dell’informatica moderna. È stato lui a creare quello che poi è diventato il “test di Turing”, un test che permette di definire intelligente una macchina se il suo comportamento viene considerato indistinguibile da quello di un essere umano in carne e ossa. In seguito al lavoro di Turing nacquero diversi approcci al tema dell’Intelligenza Artificiale, tra cui anche quello delle reti neurali.
Le reti neurali sono dei circuiti neurali artificiali alla base di sofisticate forme di intelligenza artificiale. Questi sistemi riescono ad apprendere nuove informazioni sfruttando meccanismi simili a quelli dell’intelligenza umana. Grazie a questa loro capacità e al fatto di riuscire a trovare anche soluzioni che la nostra mente non è in grado di concepire, il loro impiego quotidiano è ormai diffuso in diversi settori tra cui biomedicina, finanzia, il riconoscimento e l’elaborazione delle immagini e il data mining.
Le reti neurali artificiali si ispirano alle reti neurali del cervello umano, quel sistema che ci permette di comprendere l’ambiente in cui ci troviamo e dare risposte calibrate in base alle esigenze che di volta in volta si presentano. Nelle reti neurali artificiali ancora non esiste un elemento analogo ai neurotrasmettitori che si trovano nel cervello umano ma lo schema, seppur semplificato, è simile.
Queste reti hanno però dei limiti, in particolare il loro funzionamento a black box non permette di analizzare i singoli stadi che portano all’elaborazione di un output. Inoltre il periodo di apprendimento può essere più o meno lungo, non sono adatte a risolvere tutte le tipologie di problemi e anche quando lo sono non c’è certezza a priori che un determinato problema venga poi risolto.
Dal Machine Learning al Deep Learning
Con Machine Learning si intende quell’insieme di metodologie di apprendimento automatico che permettono a una macchina di imparare qualcosa senza essere stata esplicitamente programmata a farlo. Troviamo il Machine Learning alla base di moltissimi aspetti della nostra vita quotidiana: dalla ricerca sul web ai suggerimenti di prodotti che potrebbero interessarci, dall’identificazione di un oggetto in un’immagine alla trascrizione di un dialogo.
Il Deep Learning fa parte delle metodologie del Machine Learning ma come suggerisce il nome ne rappresenta un ramo più avanzato. Alla base c’è l’esposizione delle reti neurali artificiali a grandi quantità di dati. Esempi di applicazioni di Deep Learning sono la guida autonoma, il riconoscimento facciale e la diagnosi medica basata sul rilevamento di cellule cancerogene.
I pro e I contro dell’Intelligenza Artificiale
In The Future Is Faster Than You Think, Steven Kotler e Peter H. Diamandis scrivono che il vero potere dell’Intelligenza Artificiale risiede nella sua abilità di trovare connessioni nascoste tra diverse informazioni, connessioni che noi umani non saremmo in grado di fare. Questo perché l’Intelligenza Artificiale si forma basandosi sulle informazioni con cui viene alimentata e molti più dati si hanno a disposizione – e oggi grazie alla diffusione di internet e degli smartphone ce ne sono davvero tanti –, migliore sarà questo processo. Proprio questo fatto pone però un quesito etico tra diffusione dei dati, Intelligenza Artificiale e privacy degli utenti. La questione è spinosa e sebbene si sia corsi ai ripari demandando agli utenti la scelta – a volte però obbligata se si vuole continuare a usufruire di un determinato servizio – il dibattito rimane ancora aperto e acceso.
Nel libro Vita 3.0 Max Tegmark divide la vita in tre fasi: la Vita 1.0, o evoluzione biologica, in cui ci si adatta lentamente all’ambiente circostante e non si è in grado di riprogettare se stessi; la vita 2.0, o evoluzione culturale, in cui l’essere umano è in grado di riprogrammare attraverso l’apprendimento parte del proprio cervello; la vita 3.0, o evoluzione tecnologia, in cui l’Intelligenza Artificiale rappresenta sia un’opportunità sia un rischio. Pensando al futuro, infatti, non si può essere certi di come andranno le cose. Per questo è necessario investire sin da ora sulla ricerca della sicurezza dell’Intelligenza Artificiale in modo da evitare che questa si trasformi in un pericolo per gli esseri umani.
Max Tegmark è tra i fondatori e consulenti del Future of Life Institute, un’organizzazione no-profit indipendente che lavora per ridurre i rischi legati allo sviluppo di tecnologie come l’Intelligenza Artificiale e indirizzare l’uso di queste tecnologie verso un miglioramento della vita di ogni essere umano. Tra i quesiti che si pone il FLI c’è anche quello di cosa succederà se la ricerca in questo campo – nello specifico nel settore dell’Intelligenza Artificiale Forte – avrà successo e un sistema di Intelligenza Artificiale sarà in grado di svolgere tutti i compiti cognitivi con maggior successo di un essere umano.
Una super-intelligenza di questo tipo potrebbe essere il più grande evento della storia umana perché potrebbe aiutarci a sradicare la guerra, le malattie e la povertà. L’altra faccia della medaglia, però, è che questo sistema potrebbe anche sfuggire al controllo umano, causando una disuguaglianza senza precedenti, la perdita della privacy e delle libertà civili, un'eccessiva concentrazione di potere e un rischio estremo di danni alle persone e all’intera civiltà.
Il quesito a cui siamo chiamati a rispondere quindi è semplice: come possiamo raccogliere i benefici dell'Intelligenza Artificiale mitigando contemporaneamente le conseguenze negative? L’idea comune oggi è che sia necessario imparare ad allineare gli obiettivi dell’Intelligenza Artificiale con i nostri prima che questa diventa una super-intelligenza. Il dibattito rimane comunque aperto e da un certo un punto di vista è anche molto affascinante perché permette di riflettere su argomenti quali l’etica e la morale da un unto di vista diverso rispetto a quanto fatto finora.
Kai-Fu Lee, imprenditore, informatico, scrittore taiwanese ed esperto di intelligenza artificiale, traccia un quadro completo dell’attuale situazione della ricerca in merito all’Intelligenza Artificiale negli Stati Uniti e in Cina. Leggendo il suo libro, AI Super-powers, si capisce come la Cina stia ancora vivendo la prima fase dello sviluppo dell’Intelligenza Artificiale ma ben presto potrebbe passare a quelle successive. Si stima infatti che entro il 2030 la Cina diventerà un centro di innovazione globale per quanto riguarda l’Intelligenza Artificiale. La Cina, infatti, sta investendo molto su questo settore e dal 2013 non si limita più a copiare i prodotti della Silicon Valley ma ha preso una propria strada autonoma.
Il successo di WeChat, un’app che permette di inviare messaggi ma anche di acquistare prodotti, prenotare appuntamenti, pagare le tasse, comprare biglietti aerei e noleggiare bici, è stato un passo fondamentale per la rivoluzione dell’Intelligenza Artificiale in Cina. Come abbiamo visto la ricerca alla base dello sviluppo di sistemi sempre più intelligenti si nutre di dati: app come WeChat rappresentano quindi l’Eldorado per chi ha accesso a quei dati. Contemporaneamente, però, è necessario anche domandarsi come vengano poi trattati tutti quei dati, sia da un punto di vista etico, sia di privacy, sia di sviluppo di un’Intelligenza Artificiale in uno stato in cui i valori democratici non sono proprio i più seguiti.
Alcuni libri utili per capire meglio lo sviluppo dell’Intelligenza Artificiale e le sue implicazioni
Su 4books ci sono le analisi di alcuni libri che possono aiutarti non solo a capire meglio cos’è l’Intelligenza Artificiale ma anche a come il suo sviluppo può influenzare il nostro futuro e come, ognuno di noi, non sia solo uno spettatore passivo della storia dell’Intelligenza Artificiale. Alcuni di questi sono già stati citati prima. Si tratta di In The Future Is Faster Than You Think di Steven Kotler e Peter H. Diamandis, Vita 3.0 di Max Tegmark e AI Super-powersdi Kai-Fu Lee. Oltre a questi ti suggeriamo anche Making Sense: Conversations on Consciousness, Morality, and the Future of Humanity, un libro in cui Sam Harris ha raccolto alcune delle più stimolanti interviste realizzate nel suo podcast Making Sense con neuroscienziati, filosofi, fisici ed altri intellettuali per superare l’ignoranza e approfondire alcune delle più importanti questioni sulla mente umana, la tecnologia e sulla nostra la società.
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