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Cos’è l’intelligenza artificiale?

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Una cosa che voglio subito chiarire: intelligenza artificiale oggi non è ioRobot, Terminator, leggi di Azimov, singolarità; nemmeno computer che imparano a pensare per farci la guerra. Questo non esiste e probabilmente non esisterà, almeno nei prossimi anni. Capitelo!

Un computer senziente non può esistere oggi, ci sono teoremi matematici che ne sanciscono l’impossibilità.

Vorrei iniziare l’articolo vero e proprio spiegandone le finalità: chiarire una volta per tutte cos’è l’intelligenza artificiale ora, cos’è stata nel passato e cosa sarà nel prossimo futuro, da un punto di vista meno tecnico possibile.

L’argomento è terribilmente ampio. Mi concentrerò perciò su alcuni aspetti meno generali, tangenti la mia esperienza, che potranno far storcere il naso a un eventuale lettore più erudito di me, che cercherò però di stuzzicare con qualche piccola digressione tecnico/matematica.

Spero perciò di raggiungere il più ampio bacino di pubblico possibile.

Definizione di Intelligenza Artificiale al giorno d’oggi

Partiamo dicendo che esistono numerosissime definizioni di intelligenza artificiale. Io mi baserò su quelle di “Intelligenza artificiale, un approccio moderno vol. I” (QUI IN PDF) di Stewart Russel e Peter Norvig. E’ una Bibbia (sia come dimensioni che sacralità sull’argomento) che consiglio a chiunque voglia approfondire l’argomento, cosa che io non farò.

Esistono innanzitutto 2 categorie: quelle che emulano l’essere umano nel suo pensiero ed agire e quelle che agiscono con razionalità, cioè date certe conoscenze il sistema fa la cosa giusta. Fare la cosa giusta significa senza la libertà di sbagliare, volontariamente o meno. Non discutiamo di etica.

Prima categoria

La prima categoria di intelligenza si basa sullo studio del processo decisionale dell’uomo, con l’obiettivo di automatizzarlo, fino al suo superamento nelle stesse abilità dove eccelle.

Un esempio di ciò sono i software di riconoscimento emozionale come DRINKIFY. Un’ applicazione di Emanuel Di NardoVincenzo Santopietro che ho avuto la possibilità di provare alla Microsoft House di Milano. Si basa sull’Emotion Recognition: ovvero il processo di identificazione delle emozioni umane mediante una tecnica di apprendimento automatico. Qui si parla di Machine Learning, magari ne parlerò in futuro.

Le emozioni sono difficili da quantificare, hanno una natura complessa ed ogni persona le vive e mostra in maniera diversa. Questo software analizza il viso e grazie ad una sua intelligenza (non è presente un database!) è in grado di intuire lo stato dell’utente ed in questo caso offrire la bevanda adatta al bar.

Ci voleva davvero un’intelligenza artificiale per capire di cosa avevo bisogno?

Sorgerà spontanea una domanda, quanta potenza di calcolo e memoria sono necessarie ad analizzare il viso e le microespressioni di un essere umano? Beh, un computer di media categoria è sufficiente, Intel core i-3 e 8 gigaBytes di RAM. All’incirca la potenza dello YogaBook che uso io per leggere le slides dell’università. Questo perchè (arriva la digressione tecnica, purtroppo è inevitabile) non è presente nessun database. Viene utilizzata una pipeline di operazioni, svolte sempre tutte, dalla prima all’ultima. Ci sono più algoritmi, che creano dei modelli matematici complessi. Questi modelli vengono prima addestrati utilizzando dei dati che sono appositamente studiati per risolvere il problema specifico e poi utilizzate nello step chiamato di “inferenza” che serve ad estrarre la conoscenza che cerchiamo dai dati.

Pensate alle possibili applicazioni di questa tecnologia, quante vite potrebbe salvare un software che riconosce la stanchezza di un autista? O una telecamera di sicurezza che riconosce l’aggressività (o la tensione) di un potenziale terrorista?

Seconda categoria

La seconda categoria si occupa dello studio di processi di calcolo che rendono possibile percepire, ragionare ed infine agire. In parole semplici raccogliere informazioni, di qualsiasi tipo, elaborarle e farne qualcosa.

Un esempio che mi viene in mente è il campo del design generativo.

Autodesk’s Rover lander, frutto della collaborazione tra design generativo e stampanti 3D.

Esistono software di progettazione e modellazione stile AutoCAD (ne ho già parlato qui) con una potenza enorme. Essi sono in grado di analizzare migliaia di soluzioni alternative in base ai requisiti fisici, estetici, di costo, ecc. imposti dal progettista in tempi rapidissimi. Immaginiamo di voler costruire un muro: andreste in un ferramenta per vedere i materiali disponibili, magari 4 o 5;  dopodiché servirebbe un progetto ed infine si sceglierebbe tra 3/ 4 opzioni. Una IA della seconda specie potrebbe analizzare milioni di materiali,prezzi, caratteristiche fisiche… e restituirmi l’opzione migliore, sotto ogni aspetto.

Una intelligenza artificiale non è esattamente “intelligente”

Utilizzerò inoltre un’altra definizione, quella di Marco Somalvico: in primis perché in italiano e in secondo luogo perché centra perfettamente il taglio che voglio dare a questo articolo.

“[L’intelligenza artificiale]… studia i fondamenti teorici, le metodologie e le tecniche che consentono la progettazione di sistemi hardware e sistemi di programmi software capaci di fornire all’elaboratore elettronico prestazioni che, a un osservatore comune, sembrerebbero essere di pertinenza esclusiva dell’intelligenza umana.

Questa definizione scioglie un po’ la magia dell’intelligenza artificiale. Ci tengo a far notare questa espressione: “a un osservatore comune” perché in realtà oggi è assolutamente impossibile riprodurre il pensiero umano, si può darne l’impressione ma nulla di più. Per questo mi piace definirla magia, vedi qualcosa di stupefacente ma in realtà c’è il trucco. Gli informatici (o coloro che masticano C/C++) spesso lo smascherano come una sfilza di if-cases.

Intelligenza artificiale come una campagna pubblicitaria

Ultimamente si sente continuamente parlare di intelligenza artificiale (motivo per cui ho anche deciso di scrivere questo articolo) spesso associata a prodotti tecnologici. La domanda rimane la solita: ma questa intelligenza artificiale cos’è?

Kirin 980, processore di Mate 20, “sede” della IA

Prendo come esempio la gamma P e la gamma Mate di Huawei. A partire da Huawei P10 poi con P20 e Mate 20 si è sentito parlare di telefoni con intelligenza artificiale quì, intelligenza artificiale là; addirittura ho letto in giro “Lo smartphone con più intelligenza artificiale al mondo” forse riferito al Mate 20, sarà vero? Ovviamente: NO, o almeno non del tutto.

Prendo come esempio Huawei P20, perché essendo il mio cellulare da un anno ne ho una discreta conoscenza, ma questo discorso in linea di massima vale anche per gli altri. Nello smartphone di HUAWEI l’intelligenza artificiale è all’interno della fotocamera. La camera di P20 modifica i colori per ottenere scatti migliori, configura le (moltissime) impostazioni della fotocamera per adattarle ai soggetti e catturare fotografie anche con la modalità ritratto. Tutto questo grazie ad un’intelligenza artificiale che permette alla fotocamera di lavorare molto bene in simbiosi con l’hardware e il mondo che la circonda,  ma nulla di più. (Questo potrebbe essere un esempio della seconda tipologia di intelligenze). Non ho avuto nessuna esperienza tangibile di altre forme di intelligenza al di là delle solite funzionalità di uno smartphone. E’ quindi uno slogan ben congegnato che cattura la suggestione collettiva, molto sensibile ai più recenti avanzamenti tecnologici. Questa stessa collettività ha creato una gara fra le compagnie tecnologiche alla ricerca della più accattivante novità, infatti oggi la tecnologia (visti anche i prezzi degli ultimi modelli di smartphones) è diventata molto simile all’alta moda: è un’icona dello status sociale.

Intelligenza artificiale nei videogiochi

Partiamo dal solito presupposto che sia un campo enorme, a me interessa solo far notare come le sembianze di ragionamento dei personaggi animati siano spesso scambiate con IA.

The Elder Scrolls: Skyrim. Foto di Wired.

Ci si potrebbe riferire ,con il nostro modello, ad intelligenze del primo tipo, i Non Playable Characters (I personaggi incontrabili durante il gioco che non sono controllati da utenti ma dal PC) hanno spesso molta libertà d’azione e si interfacciano con gli umani. Viene quindi naturale immaginare che ragionino imitando il pensiero umano, ebbene no. I programmatori per la maggior parte preferiscono usare dei pattern o percorsi programmati che, qualsiasi interazione ricevuta guida l’umano verso un certo numero di scelte obbligate, un po’ come il film “BlackMirror: BanderSnatch” di Netflix per intenderci. Questi pattern predeterminati danno all’ utente parvenza di libertà quando in realtà tutto il mondo attorno a loro si evolve secondo regole precise e predeterminate che ci impongono degli avvenimenti o dei risultati. Si potrebbero immaginare come le regole della fisica nel mondo reale. Nei videogiochi però la fisica ti impone che se attraversi un punto devi per forza incontrare un certo giocatore o che se rispondi in un certo modo ad una domanda o in modo diverso comunque il risultato sarà lo stesso. Se non ci credete provate a giocare Skyrim o Red Dead Redemption  più d’una volta.

In conclusione

Mark Davis (con una paterna voce stile dottor Lemming di “Io, Robot”) definisce l’intelligenza artificiale come “un bambino di 6 anni”. “Ha un’energia pazzesca ed un tasso di crescita ed apprendimento esponenziale, chissà che domani questo bambino non avrà 8 anni e dopodomani 14. Come un bambino di 6 anni però ha ancora tanto da imparare”, continua Mark. “Capita che di notte ti svegli alle 4 del mattino per cercare di risolvere qualche tipo di problema che non ti sa comunicare” come un bambino che piange, non ti dirà mai perché. Mark ha centrato perfettamente il punto. Oggi, ora, ci troviamo in una fase “infantile” delle intelligenze informatiche, siamo ancora lontani dalla loro maturità che ne vedrà una diffusione ancora più capillare.

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