L'Intelligenza Artificiale negli ultimi anni è stata molto sviluppata: strumenti di analisi per grandi set di dati aiutano gli scienziati ad identificare le popolazioni che hanno una necessità più immediata di essere vaccinate, AI creano test per verificare la diffusione del Covid19 e software diagnostici possono aiutare i medici, oberati di lavoro, a risparmiare tempo. Ma ci sono AI che comprendono la musica, l'empatia o più portate per la dialettica. Sophia, l'androide inventato dalla Hanson Robotics per l'assistenza umana, sta per essere prodotto in serie. Qual è il futuro delle AI? E cosa comporta lo sviluppo di questa particolare tecnologia?
Introduzione
I sistemi tecnologici hanno delle tendenze, che derivano dalla effettiva natura della fisica, della chimica e delle reti; queste tendenze avranno schemi ricorrenti che generano alcuni orientamenti. Tra le principali tendenze in corso c'è l'Intelligenza Artificiale, che ci aspettiamo sia una delle tecnologie più influenti dei prossimi 20 anni.
Capire l'Intelligenza
Spesso si tende a pensare l'intelligenza come "unidimensionale", cioè , facendo un'analogia musicale, come una nota che suona sempre più forte. Ma in realtà, l'intelligenza umana è più simile ad una sinfonia, suonata da diversi strumenti cognitivi. Sappiamo infatti che esistono diverse forme di intelligenza: emotiva, spaziale, deduttiva... Ne sono state contate più di 100 diverse. Il loro insieme forma quella che è, davvero, la nostra intelligenza.
Quello che si fa, quando si progetta una AI, è proprio progettarla con una sola intelligenza specifica. Un calcolatore è già ora più pronto di noi in aritmetica, il GPS nella navigazione spaziale, Google, Bing, sono più pronti nella memoria a lungo termine. Possiamo inserire questi modi di differenti tipi di pensare in un'auto, in modo da farla guidare. Perché lo vogliamo? Poiché non guida come un umano; non pensa come noi, non viene distratta. Guida e basta. Tuttavia, far lavorare da sola una AI non basta; alcuni programmatori della Kealing Middle School hanno raccolto oltre 1.600 gusti di gelato esistenti, per inserirli in un algoritmo per vedere che gusti avrebbe generato. Ecco alcuni dei gusti creati dall’IA: Merenda di spazzatura alla zucca, Melma al burro di arachidi, Malattia alla crema di fragole. Non proprio le suggestioni invitanti che ci aspettavamo. La domanda sorge spontanea: cos’è successo? Che cosa è andato storto?
Nei film, quando qualcosa va storto con l’IA, di solito è perché l’IA stessa ha deciso che non vuole più obbedire agli umani, ma perseguire i propri obiettivi. Tuttavia, nella vita reale, l’IA di cui effettivamente disponiamo non è così intelligente da poterlo fare. L’IA di oggi identifica un pedone in una foto, ma non ha idea di cosa sia un pedone al di là di un insieme di linee, trame ed altro. Di fatto, non sa cosa sia un essere umano. Un pò come il finale di Guida Galattica per Autostoppisti, che vediamo in Figura 1; qual è la risposta alla vita, all'universo e tutto il resto? 42! La minaccia dell’IA non è data dal fatto che questa possa ribellarsi a noi, ma piuttosto che faccia esattamente quello che le chiediamo di fare, un pò come nel primo film della serie Resident Evil. È molto facile darle accidentalmente il problema sbagliato da risolvere, e spesso non ce ne rendiamo conto finché qualcosa non va storto. Facciamo un esempio: nel 2016 ci fu un incidente mortale durante l’uso del pilota automatico di una Tesla. Invece di usarlo in autostrada, area per cui era stato progettato, fu usato per le strade di città. Un camion sbucò di fronte all’auto, e questa non frenò.
L’IA era stata sicuramente istruita a riconoscere i camion nelle immagini. Ma a quanto pare, l’IA era stata istruita a riconoscere i camion in autostrada, dove ci si aspetta di vedere i camion arrivare da dietro, non di lato. E così, quando l’IA ha visto il camion, sembra che l’abbia identificato come più simile ad un cartello stradale, sicura di potergli passare sotto. Amazon ha recentemente rinunciato a un algoritmo di selezione di curricula, su cui stava lavorando, quando ha scoperto che l’algoritmo aveva imparato a discriminare le donne. Si è scoperto che l’avevano istruito basandosi su modelli di curricula di persone assunte in passato. Da questi esempi, l’IA ha imparato ad evitare i curriculum delle persone che avevano frequentato università femminili, o che avevano la parola "donne" da qualche parte nei loro curriculum, come in "Squadra di Calcio Femminile" o "Società delle Donne Ingegnere". L’IA non sapeva di dover correggere questa discriminazione appresa da noi. Tecnicamente, ha fatto quello che le hanno chiesto di fare. Le hanno semplicemente chiesto, per caso, di fare la cosa sbagliata. E questo purtroppo accade di continuo. Quando lavoriamo con un’IA, quindi, sta a noi evitare i problemi.
Una delle alternative sta nel creare una AI più intelligente di noi; ma a questo punto comincerà a migliorarsi da sola. Potremmo rischiare quello che il matematico IJ Good chiama "esplosione dell'intelligenza", ovvero, potremmo perdere il controllo. Non è un vero e proprio miglioramento, ma esistono già dei robottini autoassemblanti chiamati M-Block, che possiamo vedere in Figura 2; si tratta di cubi, realizzati dal MIT, il Massachusetts Institute of Technology, senza parti esterne, che però sono capaci di arrampicarsi uno sull'altro, rotolare e saltare grazie ad un volano inserito al loro interno e possono assemblarsi grazie ai magneti posti su ciascuna faccia.
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