di Giovanni Tripodi
Il termine “intelligenza artificiale” (IA) fu coniato negli anni Cinquanta del secolo scorso e durante gli ultimi quarant’anni l’umanità ha sperimentato una nuova “rivoluzione industriale” grazie al rapido progresso delle tecnologie digitali e dell’informatizzazione. Oggi il telefonino più economico in commercio ha capacità computazionali milioni di volte superiori a quelle dei computer di bordo di Apollo 13 e può “immagazzinare informazione”, “vedere”, “sentire” ed interagire con l’ambiente. Un grande balzo tecnologico è dovuto allo sviluppo di “agenti autonomi”, ossia sistemi in grado di raccogliere l’informazione ed analizzarla al fine di ottimizzare un obiettivo stabilito senza l’intervento umano. Quanto descritto è essenzialmente ciò che chiamiamo Intelligenza Artificiale.
I moderni agenti autonomi sono basati su reti neurali ispirate dall’architettura dei neuroni nel cervello umano. Un “neurone” N accetta un segnale da altri neuroni, ciascuno dei quali, quando attivato, assegna un peso a favore o meno dell’attivazione del neurone stesso. L’apprendimento della rete neurale richiede un algoritmo per determinare questi pesi in base ai dati utilizzati per “allenare” la rete. La rete neurale forma “concetti” che sono distribuiti in una sottorete di neuroni condivisi che tendono ad attivarsi insieme dipendentemente dall’algoritmo. La qualità di una rete neurale dipende dalla sua abilità di produrre un risultato “corretto” come definito nella sua funzione obiettivo. Esempi: a) una rete neurale per il riconoscimento vocale deve correttamente trascrivere il linguaggio parlato con una determinata precisione; b) una rete neurale deve identificare correttamente un oggetto quando viene presentata con una serie di immagini.
La convergenza dello sviluppo di questi algoritmi di “machine learning” e “deeplearning” e la loro implementazione diretta in architetture hardware ha consentito l’adozione generalizzata dell’intelligenza artificiale in ogni settore della società e dell’economia. Di seguito illustriamo alcuni esempi di applicazioni di IA.
Nel settore sanitario citiamo l’analisi automatica delle mammografie. Questo progetto del MIT con il General Hospital di Boston ha consentito l’identificazione di carcinomi ad uno stadio iniziale di sviluppo che altrimenti sfuggirebbero ad un esperto esame visivo di un oncologo.
Una delle popolari applicazioni di IA è quella della guida autonoma dei veicoli. Sofisticati sensori permettono all’automobile di “vedere” meglio di un operatore umano in disparate condizioni di guida. I sistemi esperti che controllano il veicolo sintetizzano i dati di mappatura del percorso con informazioni acquisite in tempo reale per determinare la velocità dell’auto ed ottimizzare il trasporto in totale sicurezza.
Il settore della robotica ha fatto passi da gigante grazie al machine learning. Linee di produzione che richiedevano ingente impiego di manodopera oggi sono totalmente robotizzate. Non è futuristico pensare ad una catena di distribuzione completamente automatizzata, dalla produzione alla distribuzione del prodotto fino all’acquisto dello stesso in un negozio senza operatori umani.
L’abilità delle reti neurali di riconoscere elementi comuni in un determinato contesto si presta ad applicazioni in finanza. Vi sono app che decidono l’erogazione di microcrediti in base ad informazioni quali la presenza sul posto di lavoro o il livello medio di carica del telefono. Il monitoraggio dei comportamenti degli utenti consente di identificare attività sospette e di ridurre le truffe.
Ovviamente, l’IA è essenziale per il successo dei servizi online. L’interazione dell’utente con app e siti web consente di raccogliere e catalogare un illimitato numero di dati. Un sito e-commerce, un motore di ricerca, etc., conosce in tempo reale la locazione geografica dell’utente, quanto tempo si focalizza su una sezione di una pagina web o una app, quali sono le preferenze di consumo, le opinioni su un argomento e altro. Queste informazioni vengono analizzate per ottimizzare variabili decisionali quali, per esempio, la promozione dei prodotti in base alle abitudini di acquisto o alla prossimità ad un esercizio commerciale, la presentazione all’utente di notizie che sono potenzialmente di suo interesse, etc.
La descrizione non esaustiva delle applicazioni dell’IA sin qui fornita fornisce comunque un’idea delle forze in atto. Anche se la maggioranza di questi cambiamenti migliorano la qualità della vita, essi possono ed hanno delle conseguenze potenzialmente pericolose per la società e persino per la sopravvivenza del genere umano.
L’invenzione della macchina a vapore e la scoperta dell’elettricità hanno creato un nuovo ordine sociale dovuto all’abbattimento delle barriere legate alle distanze fisiche ed alla meccanizzazione ed automazione del lavoro. La società contadina pre-industriale fu soppiantata da un’urbanizzazione spesso selvaggia e dall’emergenza di una nuova classe di prestatori di lavoro al servizio di una classe in controllo dei mezzi di produzione. Anche allora, i notevoli vantaggi economici dovuti all’innovazione tecnologica crearono fratture ed iniqua distribuzione della ricchezza. Tuttavia, nel lungo periodo, le nefaste proiezioni di classi di cittadini destinati ad una vita da emarginati e senza lavoro non si materializzarono. Anche se migliaia di mestieri divennero obsoleti, nuove competenze legate alla rivoluzione industriale emersero e soppiantarono le vecchie.
Ovviamente una rivoluzione tecnologica di tal misura ha consentito conquiste sociali quali l’eliminazione dell’analfabetismo, migliori condizioni di lavoro e di aspettative di vita. Fino alla fine degli anni ’70 del secolo scorso, le società occidentali hanno visto un equo aumento della distribuzione della ricchezza.
La nuova rivoluzione industriale conseguente all’informatizzazione sta comportando controversi cambiamenti socio-economici. È indubbio che l’IA contribuisce all’iniqua distribuzione dei vantaggi economici ed all’erosione delle conquiste sociali dei secoli scorsi. Due assetti politico-sociali stanno emergendo: la visione tecno-utilitaristica cinese e l’ordine tecno-libertario americano. Ambedue enfatizzano l’ottimizzazione dei risultati economici ignorando valori umani difficilmente quantificabili. Ambo gli ordinamenti sociali guardano con preoccupazione alle nuove ondate di dislocazione dei lavoratori come una minaccia da controllare e reprimere e non un’opportunità per rivedere i valori umani sui quali basiamo le decisioni e, ultimamente, gli obiettivi degli algoritmi di ottimizzazione. L’augurio è che invece la migliore efficienza economica dei processi produttivi risulti in una nuova presa di coscienza collettiva. L’IA può ed è attualmente ottimizzata per favorire concentrazione di potere e di capitali. Tuttavia, se decidiamo che assieme al ritorno economico ottimizziamo valori quali la libertà personale, privacy, empatia ed accesso equo alle risorse nel rispetto dell’ambiente, creeremo benessere generalizzato senza eccessi e conflitti.
