Che cos’è la AI (Artificial Intelligence), e quali sono le sue conseguenze nel mondo di ogni giorno?
Che cos’è seriamente la IA?
Bisogna premettere che su questo mondo non sembra esistere una definizione unica o universalmente accettata: quello che “sembrava” IA 50 o 10 anni fa, ad esempio, spesso si è rivelato essere semplicemente statistica applicata all’informatica, ad esempio. La scienza è sempre in evoluzione per cui, di fatto, non dovrebbe meravigliare che non esista una definizione unificata di intelligenza artificiale nemmeno in ambito di ricerca o accademico. Molto della discussione sulla IA, del resto, è viziata dalla cultura pop: siamo condizionati dall’idea di robot dalle sembianze umane che prenderanno il nostro posto, o che diventino indistinguibili dagli esseri umani o ancora, peggio, che siano particolarmente scaltri nel prendere il nostro posto (ci rubano il lavoro!). In realtà i campi di studio della IA per la robotica, ad esempio, suggeriscono da qualche anno che la loro applicazione possa essere utile nei settori in cui è complicato o rischioso affidarsi ad un essere umano per svolgere dei compiti: ecco quindi che arrivano prototipi di robot che possono camminare su terreni impervi, afferrare oggetti o aprire delle porte.
Alcuni esempi in tal senso sono stati sviluppati da Google e naturalmente dalla pluri-citata Boston Dynamics. Anche se, ancora oggi, in alcuni casi è difficile comprendere il senso di determinati esperimenti: l’AI è un settore in cui, un po’ come avviene nell’ambito dell’esplorazione spaziale, ad esempio, se sei troppo diretto nell’approccio scatta la paura nelle persone, a volte ingiustificata e fuori contesto. Se invece lavori sulla falsariga della ricerca ti ritrovi dei robot in grado, ad esempio, di ballare (che poi significa muoversi in conseguenza di determinate frequenze, se volessimo vederla scientificamente):
Definizione IA
Personalmente tra le tante “definizioni” che ho trovato (il più delle quali tendono a descrivere un’applicazione specifica della IA e non a darne una definizione vera e propria), mi piace molto quella che si basa su due concetti cardine: l’IA coincide, in quest’ottica, con applicazioni tecnologiche con cui si conferisce ad un’entità (software, robotica, ecc.) la possibilità di agire in autonomia (senza l’assistenza umana diretta) e con la capacità adattativa di apprendere (cioè di sapersi “regolare” in caso di imprevisti, della serie: cosa succede se nel video qui sopra la musica dovesse cambiare ritmo, oppure dovesse fermarsi e un uomo ordinasse ai robot di sedersi?). Autonomia ed adattività sono certamente due attributi utili per una possibile definizione in ambito IA, fermo restando che la parola intelligenza va anch’essa collocata nel giusto ambito: non è una vera e propria intelligenza modello umano, ma è molto in grado, in genere, di sembrare tale – ne parlo per esteso qui.
Se prendiamo delle applicazioni in cui il risultato è determinato da un input in modo deterministico e chiaro, come nel caso di un foglio di calcolo che calcola una media, è chiaro che non si tratta di AI. Se invece parliamo di trading e di previsione degli andamenti dei titoli sulla base di analisi statistiche, la casistica è più dubbia: se si fa uso si una semplice interpolazione o previsione della domanda, è statistica pura e non serve scomodare la IA. Se l’algoritmo lavora su almeno una “scelta”, al contrario, diventa presumibilmente IA. Basta pensare al fatto che la funzione assolta dall’algoritmo sia adattativa ed autonoma; se lo è, è IA, se mancano almeno uno dei due attributi, non lo è. Pertanto la ricerca di un percorso ottimale da A verso B su una cartina geografica non sarebbe IA, di suo (la ricerca di cammini minimi è una branca della matematica dei cosiddetti grafi, in effetti) ma se ci mettiamo di mezzo la ricerca della viabilità ottimale o il fatto di voler fare un percorso ecologica, diventa plausibilmente IA. I confini non sono ben definiti nel 100% e, in fondo, va bene cosà¬.
La paura dell’intelligenza artificiale è giustificata o no?
Le tematiche annesse all’intelligenza artificiale, del resto, sono state collocate vagamente o in modo fazioso (della serie “il computer o un robot mi ruberà il lavoro!”), denotando un atteggiamento laggard (ostile alla tecnologia a prescindere) che si contrappone a quello dei cosiddetti early adopter, che sono i primi a fare uso di una nuova tecnologia. In realtà entrambi gli atteggiamenti sono fuorvianti: da un lato, infatti, l’ostilità laggard denota quasi sempre una forma di sostanziale pregiudizio o ignoranza nei confronti di nuove tecnologie come l’intelligenza artificiale, dall’altra l’entusiasmo degli early adopter è dettato da una conoscenza molto vaga delle tematiche in ballo, che sfocia in un atteggiamento acritico ed entusiastico/beota a prescindere. Capire l’intelligenza artificiale, di fatto, presuppone di inquadrare due ordini di tematiche differenti e concorrenti tra di loro:
- le problematiche puramente tecniche legate al loro sviluppo (realizzarle non è esattamente equivalente a realizzare un classico Hello world, ed il know how richiesto va molto al di là del livello formativo medio di uno sviluppatore classico);
- le implicazioni etiche legate alla loro diffusione (che vedremo immediatamente con un esempio molto banale quanto, a suo modo esemplificativo).
L’esempio classico di IA è senza dubbio quello della guida assistita di droni e automobili; se da un lato, infatti, appare affascinante pensare ad un mondo in cui una parte dei veicoli non necessiti di un guidatore (Elon Musk ha lavorato molto in questa direzione con la sua Tesla, risaputamente), dall’altro c’è ovviamente il problema di garantire un livello di sicurezza alla circolazione che sia quantomeno adeguato.
Molti registi anni 80 come James Cameron e molti scrittori come Stephen King, del resto, avevano un’idea della tecnologia abbastanza dubbia, scettica o ostile, che rasentava spesso quella cosiddetta laggard, spesso accarezzando vere e proprie tesi complottistiche sfruttandole per costruire trame di film che il pubblico ha sempre amato. Paradossalmente, proprio film come Terminator (in cui le macchine avanzatissime si ribellavano all’uomo che li aveva creati, scatenando una vera e propria guerra apocalittica) sono l’humus in cui molti imprenditori e tecnici di oggi si sono trovati a crescere da ragazzi, e sarebbe interessa indagare ulteriormente su quanto quella cultura pop possa (o meno) averne condizionato il modo di pensare.
Se da un lato molte posizioni sono aprioristiche, faziose, male informate tecnicamente e viziate dal pregiudizio (e mi riferisco a chi vive con l’incubo di farsi impiantare chip a propria insaputa, o di essere spiato in qualsiasi momento), è assolutamente vero che, in molti casi, quelle paure avevano un background concreto, addirittura giustificato da stati molto poco rispettosi della privacy del cittadino e da tecnologie che, effettivamente, hanno causato incidenti. Se pensiamo all’uso dell’IA all’interno di un contesto “leggero” (ma non troppo) come quello dei social network, ci rendiamo subito conto di quanto sia importante sapere cosa sia l’intelligenza artificiale: perchè si tratta di algoritmi non pubblici (che le aziende sono tipicamente restà¬e a svelare) che stabiliscono cosa vediamo quando facciamo una ricerca su Google, quando apriamo un social o quando navighiamo dentro un sito. Anche in questo caso doppio dilemma: capire le tecnologie da un lato, ma anche inquadrare le logiche potenzialmente poco etiche o manipolative, per cui potremmo ritrovarci in una echo chamber (un gruppo di persone che la pensa come noi a prescindere, dandoci l’illusione di avere sempre ragione), potremmo decidere di non visualizzare contenuti che ci danno fastidio (e che in realtà potrebbero essere utili a capire come stanno le cose, in alcuni casi), dando cosଠun’immagine di network sociale ovattato e poco realistico.
Molta della IA vive sulla falsariga di scienze note come machine learning (apprendimento macchina, ovvero sistemi in grado di “imparare dall’esperienza”, come avviene nel caso di risultati di ricerca su Google che migliorano sulla base del feedback degli utenti) e deep learning (apprendimento “profondo”, nel senso che lavora su strati progressivi di informazione, ed è alla base di tecnologie come i deep fake). Insomma, nell’ambito dell’intelligenza artificiale esistono vari termini “ombrello”, che rischiano generalizzazioni (specie da parte dei non addetti ai lavori) abbastanza scivolose, fuorvianti ed ambigue.
Ma in fondo è il settore stesso ad essere cosଠ“flessibile” (non voglio dire vago), e – insomma – va bene cosà¬.
Foto di Gerd Altmann da Pixabay
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