Cos’è l’intelligenza artificiale? Una serata per comprendere la nuova frontiera dell'era digitale

La conferenza che si è tenuta nell'auditorium della Bcc Caravaggio e Cremasco a Caravaggio, ha messo a fuoco i concetti che stanno alla base della nuova frontiera dell’era digitale.

Gremita la conferenza del professor Mario Verdicchio

L’elettronica va a braccetto con l’informatica e già negli anni ‘50 permette la nascita del primo embrione dell’intelligenza artificiale (IA), la nuova frontiera dell’era digitale di cui tanto si parla oggi e verso la quale si sono buttati a capofitto gli investitori di tutto il globo, sebbene nel mondo del lavoro ancora non abbia dato vita a grandi trasformazioni. Lo ha rimarcato il professor Mario Verdicchio, ingegnere informatico, che venerdì scorso ha tenuto una brillante conferenza nell’auditorium della "Bcc Caravaggio e Cremasco", organizzata dall’"Università del Tempo libero" con il patrocinio del Comune. Poco più di un’ora e mezza per spiegare la basi tecnico-scientifiche sulle quali si appoggia, le teorie filosofiche che cercano di spiegarla, le ricadute economico-sociali e le implicazioni etiche. Con un linguaggio piuttosto semplice e l’ausilio di qualche slides, il ricercatore dell’Università degli studi di Bergamo è riuscito a sintetizzare il percorso che dal transistor ha portato agli odierni sistemi di IA.

Cos’è l’intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale è stata denominata in questo modo da un gruppo di professori negli Usa a metà degli anni ‘50, "sulla base della congettura per cui qualsiasi aspetto dell’apprendimento o qualsiasi altra caratteristica dell’intelligenza possa essere in linea di principio descritta in maniera talmente precisa da poter costruire una macchina per simularla", come disse John McCarthy. Quindi fare intelligenza artificiale vuol dire descrivere 'un’azione intelligente' in modo che sia compatibile con il funzionamento dei nostri calcolatori e quindi poi delegare questa azione alla macchina. E tutto passa dalla digitalizzazione.

"Nel 1956 gli scienziati americani William Bradford Shockley, John Bardeen e Walter Houser Brattain inventarono il transistor - che valse loro il premio Nobel per la fisica - Era un gruppo di ricerca che scoprì i materiali semiconduttori con i quali, in parole povere, è riuscito a costruire interruttori minuscoli usati per far passare o interrompere l’elettricità. Non meccanici, come per esempio quello che si preme per accendere o spegnere la luce, ma essi stessi elettronici: in sostanza l’elettricità controlla questi materiali che, stimolati in un certo modo fanno passare l’elettricità stessa, in un altro la bloccano. Ce ne possono essere miliardi in una superficie molto piccola. Una scoperta nata contemporaneamente allo sviluppo dell’idea che si potesse automatizzare, tramite calcolatori elettronici, l’intelligenza umana. A questo punto i matematici e gli informatici hanno usato lo strumento elettronico per fare di conto, associando la cifra zero e le cifra uno al passaggio o meno dell’elettricità (codice binario). Quindi, quando facciamo matematica con i nostri calcolatori, in realtà stiamo muovendo cariche elettriche".

La critica dei filosofi

"Circa l’assunzione per cui ciò che è intelligente è matematico si è espresso nel 1980 il filosofo statunitense John Searle, che ha proposto la metafora della 'stanza cinese' per renderci coscienti del fatto che le macchine che consideriamo 'intelligenti' funzionano in modo diverso rispetto all’essere umano. Nella metafora ha immaginato di stare in una stanza e ricevere su un monitor una frase dall’esterno dove si trova una tastiera cinese, da parte di una persona che conosce questa lingua che invece lui non sa. Non capisce quello che c’è scritto ma ha la facoltà di confrontare le forme degli ideogrammi che vede con altre che trova su un libro, quello delle botte e risposte in cinese, che ha a disposizione. Riconosce le forme nella colonna delle botte e quindi verifica cosa c’è nella colonna delle risposte: invia all’esterno quella che trova. La persona che la riceve è dunque convinta che 'la stanza' capisca il cinese ma non è così. E questa è, secondo il filosofo, una buona approssimazione di come si comportano i computers: macchine capaci di elaborare dei segni, i dati che forniamo, e che sanno rispondere in un modo per noi significativo ma, all’interno di questi sistemi, non c’è alcuna comprensione del significato".

 

I sistemi di intelligenza artificiale

"Negli anni 10 del 2000 sono stati sviluppati diversi sistemi. Nel 2017 è arrivato 'AlphaGo', per giocare a 'Go', in grado di battere regolarmente i campioni mondiali e di trovare una mossa mai usata da nessuno entrata nei manuali dei master del gioco. Questo ha ridato vigore a chi ritiene che una macchina possa essere creativa e una spinta al mercato che ha sfornato nuovi prodotti. Nel 2021 poi è stato lanciato 'Dall-E', per disegnare, nel 2022 'Chat GPT', che invece è un sistema di botta e risposta testuale. Quest’ultimo, che sembra farci entrare in una nuova fase della cultura digitale, fa però riferimento a un discorso sull’IA che esiste da prima ancora della sua nascita, quello sull’intelligenza come capacità di elaborazione dei testi. L’inglese Alan Turing infatti, già nel 1949, si era chiesto se le macchine potessero mai essere intelligenti e inventò il 'Gioco dell’imitazione', oggi test di Turing, in cui una persona deve scoprire chi è l’essere umano tra una seconda persona e un pc programmato per fargli credere di essere un uomo, che si trovano dietro un muro, interagendo con loro tramite messaggi scritti. Turing ipotizzò che, nel momento in cui ci fossero state macchine in grado di non far più distinguere tale differenza, allora queste sarebbero da considerarsi intelligenti. Oggi 'Chat GPT' è in grado di sostenere questo tipo di dialoghi, ma allora l’intelligenza artificiale è di fatto come quella umana? Dobbiamo rifletterci sopra. Io ricevo risposte a volte migliori rispetto a quelle dei miei studenti o di quelle che mi aspetterei da una persona, eppure, per come interagisco col sistema, non cadrei mai nella confusione riguardo a di chi si tratta".

Tipologia dell’intelligenza artificiale

"Il primo tipo è quella del passato, il Ragionamento automatico, su cui 'fantasticava' Turing e che è stato realizzato da McCarthy dagli anni ‘50 in poi. Si basa sull’idea di automatizzare, sotto forma di elaborazione dei segni - e quindi in maniera compatibile con il funzionamento dei circuiti elettronici - il ragionamento umano, inteso come il tentativo di formalizzare il passaggio da un frase all’altra in modo che il risultato finale sia la conseguenza logica delle premesse, senza l’intervento delle emozioni. Quindi il ragionamento viene tradotto in una sequenza di segni combinati ed elaborati in maniera meccanica da una macchina, senza nessun coinvolgimento dei significati che l’intelligenza umana conosce.
Il secondo, quello che va per la maggiore oggi, è l’Apprendimento automatico, la cui idea di base è nata negli anni ‘40 e le teorie su come realizzarla negli anni 80-90, si è concretizzata negli anni 2000 in poi, grazie a pc più potenti. Parte da come funziona il cervello e sono stati coinvolti i neurologi, che hanno spiegato come sono fatti i neuroni che contiene: cellule composte da un nucleo, un prolungamento allungato (assone) per inviare gli impulsi e varie diramazioni (dendriti) per riceverli. Stimolando il nucleo si accumula abbastanza energia per inviare un segnale lungo l’assone, mandato verso l’uscita collegata ad altri neuroni, che si caricano a loro volta e inviano anche loro un segnale. A questo punto è stato creato un modello matematico di come funziona un neurone, chiamato neurone artificiale, fatto da tante funzioni matematiche che interagiscono tra loro. Con tante funzioni insieme si crea una rete neurale e tanti neuroni artificiali insieme formano un cervello elettronico".

Applicazioni

"La prima applicazione è stata quella di dare in pasto ai neuroni artificiali input numerici relativi a immagini digitali (fatte di pixel, ciascuno descritto da cinque numeri, tre dei quali ne esprimono il colore che è legato a un materiale semiconduttore manipolato che, stimolato con l’elettricità, emette luce) di svariati animali. Alla fine sono usciti risultati numerici e, avendo stabilito che a un certo intervallo numerico corrisponde un animale, ogni volta che risultava un numero che non corrispondeva alla categoria di quell’animale, si inseriva la correzione, vale a dire il differenziale tra il risultato atteso e quello effettivo. Un 'addestramento' che ha portato il sistema a classificare le immagini in maniera corretta nel 90-95% dei casi. A furia di correzioni in sostanza la funzione matematica si plasma in maniera da riuscire a darci le corrispondenze numeriche che ci aspettiamo, anche se non succede sempre".

 

Utilizzo, rischi, diatribe

"Si è pensato di utilizzare il sistema per la lettura delle radiografie mediche, realizzando un classificatore artificiale delle immagini. Ma, in caso di errore, di chi è la colpa? C’è un problema legale di cui si discute tantissimo. Vedremo se si accetterà la possibilità di errore perché minore rispetto a quella dei patologi umani e con minore costo di personale. Si sono anche generate nuove cose, come la mossa del gioco 'Go' oppure risposte coerenti a testi digitali. Ma qui si è sollevato il problema dei diritti d’autore, visto che il sistema che si sviluppa grazie a questi testi appartiene a un’azienda americana che ci guadagna sopra miliardi. Idem per le voci digitalizzate degli attori, che paradossalmente poterebbero essere usate per creare contenuti anche dopo la loro morte. Dunque, c’è molta intelligenza in chi ha creato i sistemi ma in questi ultimi c’è? È matematica. Può coprire tutto? Per ora non odori e sapori. Un giorno sarà possibile modellare tutta la nostra vita e noi stessi in termini numerici come nei film di fantascienza? Non si sa, per il momento siamo lontani. Le macchine non possono lavorare 'insieme' a noi, collaborare, perché non siamo sullo stesso livello: noi abbiamo una soggettività e comprendiamo i significati, mentre le macchine sono strumenti sofisticati plasmati dalle nostre decisioni, non esseri che si sono evoluti".

Deepseek e speculazioni

"Deepseek è un sistema di intelligenza artificiale cinese che sta sconquassando il mercato gonfiato degli investimenti in questo settore nel mondo occidentale. Funziona bene come 'Chat GPT' ma è costato molto, molto meno, è fornito gratuitamente ed è aperto, per cui gli ingegneri possono modificarlo per farne una versione personale. Le azioni tecnologiche della borsa di New York sono crollate perché il mercato dell’IA non ha ancora fatto guadagnare nulla a nessuno. Non c’è ancora un’industria che, dati alla mano, dimostri che installando un sistema di intelligenza artificiale abbia migliorato i processi produttivi e risparmiato sul budget. Gli investitori si sono buttati a capofitto sull’ultima novità, gonfiando il valore di aziende del settore e ora anche i piccoli risparmiatori si trovano in crisi. Meccanismi drogati. Parliamo di ricadute economiche ma anche politiche, basti pensare agli armamenti, e al fatto che i circuiti elettronici funzionano grazie a materiali che si trovano solo in alcune parti del mondo. I cinesi stanno acquistando intere porzioni di Africa Sub Sahariana ma alle popolazioni del posto che li estraggono, a fronte di speculazioni di trilioni di dollari, arrivano pochi euro al giorno".

Una serata, partecipatissima, che ha offerto molti spunti di riflessione.