Cos’è l’intelligenza artificiale? Esempi di applicazioni di automazione cognitiva, pro e contro, rischi e tendenze per il futuro. Come big data, algoritmi, apprendimento automatico e robot cambieranno società, economia, lavoro e vita delle persone

Oggi si sente parlare ovunque di intelligenza artificiale. Senza saperlo la stiamo già usando quando effettuiamo ricerche sui motori di ricerca o ci facciamo consigliare canzoni e film in streaming. Automazione cognitiva, apprendimento automatico e robotica sono mercati strategici in continua evoluzione che mirano a sostituire o ad affiancare l’uomo nei lavori intellettuali, sul lavoro, nel tempo libero, ma anche nelle guerre.

Qualche anno fa il presidente russo Putin affermò che il paese in grado di primeggiare nell’intelligenza artificiale avrebbe comandato il mondo. Sarà per questo che negli ultimi cinque anni i soldi spesi in Ai (Artificial Intelligence) sono cresciuti di 15 volte. Secondo le ultime analisi della società internazionale di consulenza McKinsey nel 2030 il settore a livello globale varrà 13 miliardi di dollari. Insomma sembra un gioco ma non lo è. In questo articolo cercheremo di capire pro, contro e i rischi di questa nuova tecnologia.

Indice

Umanoide con intelligenza artificiale

Intelligenza artificiale e umana

Quando parliamo di intelligenza artificiale ci immaginiamo robot in grado di pensare e riflettere come fanno gli essere umani. Niente di più sbagliato e anche il termine intelligenza può trarre in inganno, dato che non c’è nulla nell’Ai di intelligente come lo intendiamo noi umani. Le cosiddette reti neurali non ragionano: è l’uomo a fornire i dati a computer opportunamente programmati.

Nel corso della storia abbiamo sempre cercato di creare degli umanoidi in grado di sostituirci nei compiti faticosi e ripetitivi e anche di farci divertire e ballare prima che fossero inventati i supporti sonori, come con i robot musicisti. Si trattava però di meccanismi meccanici, fin quando dalla metà del ‘900 con i primi computer gli scienziati hanno provato a imitare l’intelligenza umana. Deep Blue è stato il primo computer in grado di giocare a scacchi.

Eppure ancora non si tratta di intelligenza umana, perchè qualsiasi software può essere infallibile ma limitatamente alla sua esperienza che è comunque molto limitata, non è flessibile ed è priva di sensibilità per mettere in connessione conoscenze tra diverse discipline. Intuizione, fantasia, cratività ma anche senso della morale derivano propro dalla capacità umana di prendere decisioni in modo consapevole.

Non basta battere un giocatore di scacchi o avere una potenza di calcolo incredibile per assomigliare al cervello dell’uomo. In situazioni prevedibili e stabili gli algoritmi funzionano bene, ma tutto cambia con gli imprevisti, quando il futuro diventa diverso rispetto al passato. Nell’uomo a questo punto entrano in gioco la psicologia e l’intuizione che interagiscono in tempo reale con l’ambiente per prendere le decisioni in modo adattivo. Cosa fa invece l’intelligenza artificiale?

Apprendimento automatico

I processi di calcolo utilizzati dall’intelligenza artificiale per ottenere un risultato si chiamano algoritmi, procedimenti matematici elaborati in modo massivo per predire fenomeni scientifici, sociali, economici e magari artistici. In realtà l’uomo ha sempre utilizzato algoritmi in qualsiasi routine di lavoro, ricetta, procedura o calcolo che si è tramandato nei secoli attraverso lo studio o l’esperienza.

I computer non vivono, sono semplici elaboratori di dati con una potente memoria ma senza la capacità di pensare e compiere azioni autonomamente. I sistemi cognitivi informatici partono dal concetto di apprendimento automatico, apprendono un gran numero di nozioni tipicamente umane ai computer, per poi sviluppare algoritmi che contengano concetti come ragionamento, problem solving e percezione.

Nei processi di apprendimento automatico le macchine vengono istruite con molte informazioni collegate ad altrettante situazioni reali. Successivamente l’intelligenza artificiale può essere in grado di elaborare autonomamente delle soluzioni. Esempi di apprendimento automatico sono nelle automobili a guida autonoma, ma come vedremo ci sono applicazioni che riguardano ogni campo come industria, finanza, arte fino alla musica.

Esempi intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale è già utilizzata in molte applicazioni ed in particolare in internet Google ne sfrutta ampiamente le possibilità per fornire risultati di ricerca sempre più pertinenti alle richieste. La stessa cosa avviene nel commercio online, quando leggiamo offerte che desideriamo, oppure nei servizi musicali in streaming che ci propongono nuove canzoni da ascoltare. Navigando in rete abbiamo a che fare sempre più spesso anche con chatbot e assistenti virtuali sofisticati in grado di parlare, rispondere a domande e comunicare.

Gli umanoidi possono simulare una conversazione rapida tra robot e essere umano tramite messaggistica sulla scia di WhatsApp, Messenger e Facebook, con i quali è possibile dialogare in tutte le lingue del mondo. Attualmente le chatbot hanno alcuni limiti e non sono ancora in grado di riprodurre tutte le conoscenze umane, intese come bagaglio innato di esperienze e sensibilità. Come vedremo più avanti l’evoluzione è continua e riguarda ogni campo, tanto che Google ha recentemente sviluppato un assistente virtuale per prenotare il ristorante.

L’intelligenza artificiale non riguarda quindi solo il virtuale, ma può essere utile a migliorare la vita delle persone in carne ed ossa. I servizi automatizzati possono agevolare la vita urbana a diversi livelli, compreso il riconoscimento facciale per la sicurezza. Ad esempio ci sono applicazioni per trovare parcheggio, così come autobus e metropolitane senza conducente, piuttosto che dispositivi che segnalano quando i cassonetti dell’immondizia sono da svuotare. Enormi sviluppi della Ai riguardano il settore medico, dove le potenzialità di calcolo dei computer possono aiutare i chirurghi ed affiancarli nelle decisioni.

Gli Stati Uniti sono in prima fila nel settore dell’intelligenza artificiale e stanno lavorando ad una serie di progetti a tutto campo. Nel prossimo futuro vedremo automi pronti a gratificare la vita di coppia, automobili a guida autonoma che si muovono da sole nel traffico, per non parlare degli sviluppi nel campo medicino e spaziale con la colonizzazione del pianeta Marte come prossimo obiettivo. Nel settore della finanza le tecniche di machine learning e advanced analytics già oggi consentono di migliorarare i processi bancari ma negli investimenti possono dare luogo a distorsioni facilmente immaginabili.

Pro e contro intelligenza artificiale

Se pensiamo a vantaggi e svantaggi dell’intelligenza artificiale, gli esempi che abbiamo visto in precedenza sembrano offrire solo cos positive aiutando l’uomo a vivere meglio. In realtà l’automazione cognitiva è sempre più utilizzata in settori strategici sociali, economici e militari. L’industria bellica ad esempio si sta dotando di mezzi e strategie sempre più sofisticate per decidere target e modalità di attacco.

Robot e droni sono già in grado di colpire autonomamente e il timore è che un domani qualcosa possa sfuggire al controllo umano. La macchina non ha empatia, non prova emozioni e potrebbe compiere ogni genere di azione immorale senza sentirsi minimamente in colpa nè dover rispondere a qualcuno. Scienziati, imprenditori, filosofi, politici sono impegnati in un dibattito dal quale dipende il futuro dell’umanità. Molto più concretamente l’Onu ha chiesto di rinunciare allo sviluppo di sistemi che possano colpire senza l’intervento diretto dell’uomo.

Esperti di tutto il mondo sono convinti che in questo campo sia necessario adottare regole ben precise. Ad esempio c’è chi come Gianfranco Pacchioni, prorettore all’università Milano Bicocca e studioso della Scienza dei materiali, non dà nulla per scontato. Il suo libro L’ultimo sapiens (Mulino) parte dall’evoluzione tecnologica per parlare degli ultimi ritrovati dell’eugenetica. Sostiene che le sorti dell’uomo sono difficili da prevedere se non riuscirà a dare una misura consapevole alla sua corsa spasmodica verso il futuro.

Lo stesso Bill Gates, pur mantenendo e incentivando l’innovazione in Microsoft, è sceso in campo a favore di un’evoluzione tecnologica ‘controllata’. A questo proposito esiste una guida creata dal British Standards Institute che si occupa di normative su prodotti e servizi dotati di intelligenza artificiale a livello internazionale. Il titolo è evocativo: ‘Guida alla progettazione etica e di sistemi robotici‘ e affronta dal punto di vista scientifico i pericoli di una progettazione automatica indiscriminata.

Intelligenza artificiale e morale

L’intelligenza artificiale non è nata per occuparsi di etica e morale ma in un futuro prossimo potrà prendere decisioni al posto dell’uomo. Se le scelte umane si basano anche su conoscenze emotive o esperienze di diritto, come è possibile tradurle semplicemente in numeri senza distorsioni? Appare sempre più chiaro come ogni applicazione di AI abbia un risvolto morale, ma le reti neuronali automatiche analizzano freddi dati ed informazioni che potrebbero sfuggire al controllo dei programmatori.

Esistono già macchine come la GPT-3 in grado di scrivere romanzi e saggi creando testi originali in modo automatico. Le applicazioni sono enormi sia nel marketing che nell’informazione. Il lato oscuro dell’AI è la cosiddetta black box, ovvero quel mondo oscuro in cui avvengono i meccanismi di apprendimento automatico e di deep learning. Sulla base di quali dati forniti agli algoritmi di apprendimnto automatico vengono prese le decisioni?

Un classico esempio riguarda la guida autonoma, quando si tratta di decidere come evitare incidenti, salvare vite umane o sacrificarne altre sulla base di calcoli matematici, chi decide? Allo stesso modo un problema etico esiste quando vengono fatte diagnosi mediche che devono considerare rischi e vantaggi di un certo intervento. Cosa dire di eventuali fake news inventate da bot per propaganda politica?

L’Ai non sia per nulla una super intelligenza e presenti ancora molti limiti che riguardano in primis il rapporto con l’uomo e tra il bene dal male. Gli scienziati sostengono che se arriveremo a delegare alle macchine scelte importanti, dovremo essere anche certi di quali siano i ragionamenti che fanno funzionare i sistemi di deep learning. Senza considerare che tutte le applicazioni basate sull’intelligenza artificiale dipendono dalla bontà dei dati a disposizione, i cosiddetti big data con tutti i problemi di privacy e sicurezza.

Cosa sono i big data?

Si chiamano Big Data i dati che alimentano i sistemi di intelligenza artificiale e senza i quali nessun algoritmo può funzionare. Ognuno di noi produce centinaia o migliaia di dati in ogni momento della giornata, ad esempio navigando in rete o utilizzando applicazioni sullo smartphone. Si tratta di frammenti di codice che finiscono in enormi banche dati dal grande valore economico, tanto da essere considerate il ‘nuovo petrolio’ del millennio.

Come spiega Alessandro Chessa, data scientist e amministratore del centro studi Linkalab nel suo libro Smart Data (Egea), questo diluvio di dati ha ricadute importanti sulla società e nel mondo degli affari. Il primo problema dei Big Data riguarda la privacy degli utenti, ma ci sono questioni che riguardano anche la sicurezza. Se la sfida delle aziende è sfruttarli in modo corretto, le persone devono essere consapevoli dei cambiamenti imposti dalla data science.

Le app che comunemente usiamo tutti i giorni sugli smartphone per navigare su social e banche online, hanno già tutti i nostri dati personali e parametri biometrici, ma non solo. Ci sono software in grado di riconoscerci e profilarci attraverso i lineamenti e altri ancora in grado di individuare i sentimenti. Lo scan facciale in futuro sarà necessario per acquistare una sim telefonica e con un sorriso potremo pagare il conto o accedere alla Metro.

Sicurezza dati e privacy

La gestione dei big data pone grandi interrogativi di responsabilità e sicurezza: nel nome della tecnologia stiamo mettendo la nostra libertà in pericolo ed esiste un grande fratello da cui è impossibile uscire? Con l’emergere delle nuove tecnologie dotate di intelligenza artificiale, è necessario stabilire precise regole per proteggere i diritti e gli interessi legittimi dei consumatori e delle imprese.

La consapevolezza sui rischi dell’utilizzo dei nostri dati in realtà è molto bassa. Tutto avviene on the cloud, ovvero in una ‘nube’ di file salvati in enormi server gestiti dalle grandi corporation internazionali. Amazon, Microsoft, Oracle, Alibaba, Google e Ibm gestiscono un mercato da 300 miliardi di dollari che si prevede in crescita esponenziale fino ad arrivare, secondo una ricerca di McKinsley, ad un trilione di dollari nel prossimo decennio.

Per quanto riguarda la raccolta esistono precise norme in materia di protezione dei dati personali che tutti gli operatori online devono rispettare. Il punto è che, come abbiamo visto parlando della black box, non tutte le decisioni algoritmiche prese dai sistemi di intelligenza artificiale sono note e possono essere controllate. Le norme in materia di responsabilità faticano a trovare un equilibrio tra protezione dei cittadini e incoraggiamento dell’innovazione.

La gestione dei dati è un fattore competitivo per le aziende e ne deciderà il loro successo: ma come li usano e per fare cosa? La maggior parte delle persone che navigano in rete non lo sa e nemmeno le regole stabilite da GDPR in Europa in realtà servono a chiarire le cose. Quando si utilizza un servizio o una applicazione gli utenti non hanno il tempo e la voglia di trovare l’equilibrio tra la protezione della privacy e l’utilizzo.

Gestione dati problema etico

Intelligenza artificiale e machine learning sono diventati i principali protagonisti dell’ecosistema del marketing e dei media. Il problema della gestione dei dati e del loro utilizzo per scopi pubblicitari riguarda in primi luogo i grandi marchi. Se i consumatori sono sempre più attenti alle pratiche sostenibili delle aziende in termini ambientali e di rispetto delle filiere di lavorazione dei prodotti, la sostenibilità non può che riguardare anche il loro ruolo come principali attori del mercato.

Ecco perchè la World Federation of Advertisers ha lanciato una guida etica dei dati che delinea quattro principi riassunti nelle parole chiave di rispetto, equità, responsabilità e trasparenza. La stessa Google si confronta quotidianamente sul problema di uno sviluppo tecnologico in grado di andare oltre la sicurezza dei dati per confrontarsi con una nuova moralità condivisa dal sistema industriale e della comunicazione.

La gestione dei big data ha enormi impatti economici, sociali ed etici. Alcuni ricercatori sostengono che l’intelligenza artificiale potrà addirittura prevedere l’evoluzione della storia umana. La disciplina che cerca di capire l’andamento del futuro in base ad algoritmi matematici si chiama Cliodinamica. Molto controversa in ambito scientifico, é stata inventata dallo scienziato Peter Turchin e si basa sul progetto di ricerca scientifica Seshat della Evolution Institute di San Antonio.

Questo progetto è cominciato vent’anni fa quando ancora non si parlava di intelligenza artificiale. Oggi assume un nuovo valore grazie alla capacità tecnologiche sempre più avanzate che sfruttano l’apprendimento automatico e il deep learning per elaborare una mole immensa di dati. Nei calcoli sulla prevedibilità matematica dei comportamenti umani si elaborano dati su disparità e uguaglianza, che da sempre producono guerre e rivoluzioni, intrecciati con l’evoluzione culturali, artistiche e che riguardano altre centinaia di variabili.

Applicazioni intelligenza artificiale

Se dall’ambito filosofico ed etico scendiamo sul piano economico, tutti gli analisti sono concordi nel dire che l’intelligenza artificiale trasformerà i processi produttivi, il mercato e la comunicazione. Chi saprà cavalcare l’onda avrà grossi vantaggi. Ecco perchè il tema dell’accessibilità alle tecnologie e ai dati é di fondamentale importanza. Se così non fosse, la nuova economia delle macchine favorirà solo pochi grandi gruppi che concentreranno un enorme potere in un monopolio che potrebbe distorcere il corretto funzionamento dei mercati.

Attraverso l’intelligenza artificiale è possibile analizzare una mole impressionante di dati e quindi in linea di principio si aprono applicazioni estremamente valide in campo medico. Ancora una volta Google è in prima lina con il progetto Nightingale per la gestione e l’elaborazione di dati medici per ogni persona. In realtà anche nei nuovi approcci alla diagnostica ci sono linee di pensiero diverse, con  scienziati molto entusiasti ed altri un pò meno.

Una ricerca realizzata dal Massachusetts Institute of Technology insieme a Ge Healtcare, ad esempio evidenzia come l’IA stia già liberando medici ed infermieri dalle incombenze burocratiche dando più spazio alla relazione umana con i pazienti. Secondo un sondaggio effettuato su 900 professionisti della sanità in Usa e Inghilterra, il 45% dei dottori dice di riuscire a dedicare più tempo e attenzioni ai pazienti, mentre il 75% dei medici ritiene che con le nuove tecnologie si possano fare previsioni e cure migliori.

Le applicazioni di Ai mediche possono confrontare automaticamente scansioni di immagini, radiografie e tac su larghissima scala per dare risultati predittivi molto migliori rispetto alle analisi dell’uomo. Malgrado ciò la National Academy of Medicine degli Usa invita alla calma, specie in mancanza di adeguate specializzazioni o regolamentazioni ancora del tutto assenti. Al di là di una visione puramente fantascientifica, le macchine non sono in grado di ragionare come l’uomo nè di dare diagnosi che tengano conto degli effettivi sintomi dei pazienti i cui aspetti emotivi spesso sono decisivi in fase diagnostica e curativa.

Robot e intelligenza artificiale

Molte applicazioni di intelligenza artificiale si avvalgono di robot. Nel Regno Unito, presso l’Università di Leeds, si progettano città che si auto riparano grazie a robot che possono individuare i problemi infrastrutturali. Droni appollaiati su pali della luce potranno cambiare le lampadine in caso di bisogno, mentre macchine automatizzate copriranno le buche delle strade. Un ottima notizia per gli amministratori delle città italiane.

Il campo della robotica non è solo destinato all’industria ma anche all’uomo. Mentre si stanno sviluppando animali robot in grado di tenere compagnia agli anziani, musicisti robot sono già nelle sale da concerto e altri automi ci terranno compagnia anche nei viaggi in auto. Kirobo Mini ad esempio è un piccolo pupazzo di plastica sviluppato da Toyota alto 10 centimetri in grado di riconoscere e comunicare con le persone.

Il piccolo robot è pronto a diventare un membro della famiglia a tutti gli effetti, quasi un essere da imitare amico o maestro per i bambini. Muove viso e mani, si fa coccolare e sembra provare emozioni come un essere umano. Toyota lo ha sviluppato come compagno virtuale da tenere in auto durante la guida. Giusto per non annoiarsi quando si viaggia da soli. E’ venuto talmente bene che il suo raggio d’azione probabilmente andrà ben oltre.

Automazione industriale

Nel campo della robotica industriale l’Italia è al sesto posto nel mercato mondiale e tra i primi dieci produttori al mondo. I robot vengono usati soprattutto nei settori automotive, aerospace, e nell’agroalimentare. Sistemi automatici dotati di una qualche forma di intelligenza artificiale spostano carrelli merci, fanno assemblaggi, montaggi, tagli laser, saldature e inseriscono componenti in ingranaggi.

Il futuro è già iniziato ma è necessario integrare da subito le nuove tecnologie per non rimanere schiacciati da quella che, a tutti gli effetti e con i suoi pro e contro, si preannuncia come una nuova rivoluzione industriale che colpirà lavoratori e persone. Nessun allarmismo, ma secondo uno studio della Forrester Research, la società americana indipendente di ricerca specializzata sull’analisi dei rapporti tra tecnologia e società, nel 2025 molti lavoratori saranno affiancati dai robot.

Se la robotica crescerà sarà anche un bene, ci sarà una trasformazione di alcune figure professionali meno qualificate, ma molte altre scompariranno. Negli Usa 6 lavoratori su 100 saranno sostituiti dalle macchine e servirà formare nuove figure professionali specializzate pronte a sostenere le nuove strategie aziendali. D’altronde è anche vero che nel 1900 il 40% dei lavoratori lavoravano nei campi: oggi sono il 2% ma continua a trovare occupazione fuori dall’agricoltura.

Intelligenza artificiale e creatività

Molti scienziati stanno mettendo alla prova l’intelligenza artificiale in ambito artistico. Creatività e pensiero sono ancora punti insostituibili dell’uomo, ma per quanto? Se qualcuno ha già trovato come fare comporre canzoni in modo autonomo ai computer, altri esperimenti molto avanzati riguardano la generazione di testi. ChatGpt, il sistema lanciato da OpenAi, società con sede a San Francisco, è abbastanza sconvolgente.

Dopo essere stato istruito con 175 miliardi di parametri di linguaggio umano, questo sistema di generazione di testo è molto evoluto, può già affrontare qualsiasi genere di argomento e conversare in modo sensato anche su questioni filosofiche. Ciò non fa che sorgere nuovi dubbi, anche abbastanza inquietanti, sul tipo di consapevolezza e coscienza che una macchina potrà avere in un futuro molto vicino.

Le macchine oggi non sono solo in grado di generare testi e musica, ma anche video o la voce di persone del tutto simili agli uomini. Nel progetto Matedub si creano speaker quasi impossibili da distinguere con quelli reali. Se si avvicinano tempi duri per i doppiatori, per quanto riguarda il rapporto a livello di creatività sia nella musica che nella scrittura l’uomo è ancora decisamente in vantaggio perchè lavora in modo diverso.

L’intelligenza artificiale si basa solo su modelli matematici, mentre la fantasia umana si avvale di una struttura cognitiva resiliente, sfrutta processi che oltre alla logica predittiva ha modelli evolutivi e creativi fluidi, sempre in movimento. Eppure nel possimo futuro arriveranno computer quantistici con una potenza di calcolo incredibile che anche in questo campo potrebbero portare evoluzioni difficilmente prevedibili.

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