Percezione, apprendimento, ragionamento, interazione.

Questi sono i quattro principi dai quali si procede per sviluppare l’Intelligenza Artificiale. In realtà dovremmo parlarne al plurale, dato che gli ambiti di utilizzo di questa tecnologia sono svariati. Per il momento, teniamo fermo questo concetto al singolare e cerchiamo di capire che cosa sia e cosa rappresenti per il futuro dell’umanità.

Fin dalle sue origini, negli anni 40 del secolo scorso, l’Intelligenza Artificiale è stata concepita per replicare lo schema comportamentale del cervello umano. Assimilando il neurone del nostro cervello a un sistema binario, un sistema cioè fondato su un semplice scambio di informazioni “acceso/spento”, il neurofisiologo Warren Sturgis McCulloch e il matematico Walter Harry Pitts dimostrarono che la mente umana e il computer funzionano in modo simile grazie all’utilizzo di tre operatori logici: not, and e or (no, e, oppure).

Nel decennio successivo, grazie ai contributi di scienziati come Alan Turing, John Von Neumann, John McCarthy e Franck Rosenblatt, si sviluppano i primi modelli e i primi linguaggi di programmazione. Con queste scoperte, però, giungono anche i primi problemi: se è vero che le macchine possono apprendere, elaborando testi, informazioni, calcoli e immagini, è vero anche che non possono decifrare simboli, significati, relazioni. Possiedono ricordi sotto forma di dati immagazzinati, ma non sono in grado di associarli a esperienze di immagazzinamento.

Facciamo un esempio per chiarire meglio. Sappiamo che nella cartella “Immagini” sul nostro computer, sono raccolte le foto dei nostri viaggi. La mente umana è in grado di collegare quelle foto a ricordi specifici, il luogo, il giorno, l’anno ma anche le condizioni climatiche, la stanchezza, il divertimento, i soldi spesi, le relazioni con altre persone e, infine, i sentimenti provati in quelle occasioni. In pratica, pesca dalla cartella la memoria specifica di quegli eventi seguendo una sequenza ordinata ma anche saltando in giro per le altre cartelle. Questo perché nel nostro cervello la memoria non è strutturata gerarchicamente né ordinatamente: i “dati” sono archiviati in più parti, ognuna delle quali è deputata anche a processi biologici differenti, e vengono correlati semanticamente. In questo senso, l’Intelligenza Artificiale è capace di una memoria episodica legata alle informazioni specifiche che le vengono fornite, mentre non possiede la memoria semantica in grado di correlare la conoscenza generale, i significati e i simboli.

Questa criticità fermò l’evoluzione per molto tempo. A partire dagli anni 80, grazie alle scoperte dei professori McClelland e Rumelhart, si è trovato il modo di ovviare a questo problema progettando reti neurali distribuite e stratificate, dove ogni puntodell’architettura tecnologica è collegato a quelli successivi, el’apprendimento dell’Intelligenza Artificiale è in grado di correggere gli errori retroattivamente, partendo da un risultato già acquisito. In questo modo, è possibile simulare il processo cognitivo della mente umana, raggiungendo nuovi obiettivi in tempi rapidi.

Ma com’è fisicamente un’Intelligenza Artificiale?

Non è nient’altro che un computer o, meglio, un super computer super efficiente, super veloce, con una super memoria.

Grazie alla miniaturizzazione dei componenti hardware, ovvero le nanotecnologie, è possibile alloggiare nei computer più strumenti con più potenza di calcolo. Parallelamente, grazie ad algoritmi sempre più sofisticati, oggi è possibile effettuare calcoli enormi e complicatissimi in poco tempo. Come ci informa proprio uno di questi super-computer, l’ Intelligenza Artificiale viene utilizzata nelle neuroscienze, nell’ingegneria, nella matematica, nella simulazione e nelle infrastrutture informatiche – così come un nuovo modo di organizzare l’attività scientifica.¹ Oltre a questi campi, viene usata anche nel settore delle assicurazioni, nell’automazione industriale, nell’assistenza clienti, in economia, dove ormai le transazioni finanziarie che vengono gestite dall’Intelligenza Artificiale sono la maggioranza.

Dobbiamo quindi preoccuparci per un futuro in cui l’umanità sarà assoggettata ai super computer come racconta William Gibson nel romanzo “Negromante”? Assolutamente no. Almeno per ora.

Assolutamente no.

Le Intelligenze Artificiali rimangono dei computer che funzionano secondo il meccanismo binario, cioè con una sequenza di zeri e uno, “acceso/spento”. Apprendono quello che immettiamo nei loro circuiti computazionali, che sono sempre più complessi e sofisticati, che sono anche in grado di percepire e interagire con l’ambiente circostante e ragionare sulle strategie da adottare, ma sono non hanno (ancora?) quelle strutture di sopravvivenza e adattamento che appartengono ai sistemi biologici. Non è una differenza da poco. Alcuni anni fa, Google aveva iniziato un progetto che, nelle intenzioni, sarebbe riuscito a prevedere dove e quando sarebbe insorta una epidemia influenzale. Analizzando e statisticando le ricerche compiute dalle persone sul motore di ricerca, Google, così sostenevano, era in grado di prevedere eventuali focolai patogeni. L’esperimento fallì perché non era in grado di depurare le ricerche vere dalla semplice curiosità. Oggi (30 giugno 2020) se si controllasse la parola chiave “Covid19” si scoprirebbe che è al primo posto nelle ricerche in Basilicata e Abruzzo. Significa che è in corso un focolaio in quelle regioni? In base alle notizie in nostro possesso: no. Significa che sono state effettuate più ricerche sull’argomento lì che non in altre regioni italiane. Per quale motivo? Non è dato di sapere.

Per ora.

Se è vero che siamo ancora lontani dall’incubo di un computer capriccioso capace di decidere le sorti dell’essere umano come succede nel film “2001 – Odissea nello spazio” di Stanley Kubrick o dal naufragio siderale di Major Tom, è vero anche che esistono già sistemi in grado di influenzare le nostre scelte quotidiane. E’ per esempio il caso dei “suggerimenti di acquisto” che troviamo nei siti e-commerce. “Altri utenti hanno scelto questo” oppure “forse potrebbe interessarti anche questo” sono messaggi che compaiono come forma di cortesia dopo o durante un acquisto on line, nei quali, però, si cela il rischio di appiattire la diversità dei gusti di ogni individuo o pilotare le decisioni. Non solo: come abbiamo detto, le transazioni di borsa vengono gestite dalle Intelligenze Artificiali. Il Financial Stability Board (FSB) ha evidenziato come questa tecnologia muova già un flusso di capitali pari a circa 1000 miliardi di dollari. Vengono monitorati non solo gli scambi, ma anche le conversazioni in rete e in base alle parole analizzate, vengono adottate le soluzioni più adeguate. Il rischio, però, è nelle decisioni stesse che le Intelligenze Artificiali prendono. Facciamo un esempio: il mio navigatore mi segnala una coda per traffico nel solito tragitto casa-lavoro e mi suggerisce un percorso alternativo. La stessa informazione, però viene data a tutte le persone che percorrono, come me, quello stesso tragitto, con il rischio di trasferire l’ingorgo dalla strada A alla strada B. Non solo: quell’ingorgo potrebbe essere semplicemente un pullman fermo a bordo strada con 50 smartphone accesi che inviano i segnali GPS, con i quali si effettuano i rilievi del traffico, ai satelliti, restituendo, quindi, un risultato scorretto. Mancanza di trasparenza decisionale, concertazione dei mercati, scelte omogenee oltre ai rischi endemici di tutte le tecnologie (bug, manipolazione dei dati, crash di sistema) costituiscono un pericolo reale. Senza contare che l’analisi dei dati su base puramente matematica, logica e statistica è priva di un elemento fondamentale in tutte le economie di tutti i tempi: la fiducia.

L’Intelligenza Artificiale avrebbe investito su Apple, dopo il fallimento dei progetti Lisa e Apple III nei primi anni 80, con l’azienda sull’orlo della bancarotta e il fondatore stesso cacciato via in malo modo? Probabilmente no. E il mondo sarebbe profondamente diverso.

¹ – https://deepmind.com/about

foto credits: https://www.pexels.com (dove non altrimenti specificato).