Dissertazioni sull’Intelligenza Artificiale

Proseguiamo con gli articoli dei nostri esperti di coding e tecnologia del Team NextCODE Generation. Ecco quello redatto da Alberto e Marco Acerbis di 4Solid Srl, azienda partner di CSMT Polo Tecnologico. Se avete richieste e idee su temi da approfondire nei prossimi articoli, potete scrivere a marketing@csmt.it.

Ormai tutti parlano di Intelligenza Artificiale: è in ogni articolo, notizia, ragionamento, serio o faceto sul futuro; ovunque. Possiamo dire che ci sono almeno due punti di vista oggi dell’Intelligenza Artificiale. Il primo è quello che ci presentano i media, di tutti i tipi, dagli inserti tecnologici dei week-end delle testate più accreditate, alle riviste scientifiche, e l’altro quello più tecnico che ci viene offerto dalla comunità informatica/matematica/tecnologica. A mio avviso l’uno non esclude l’altro.

I media sottolineano l’impatto che avrà sul nostro futuro, cercando di evidenziarne i lati positivi e/o negativi, a seconda dell’argomento della notizia che stanno promuovendo; si passa quindi dalla visione spettacolare dell’AI, in cui tutti i lavori sporchi, noiosi o pericolosi, saranno delegati a macchine intelligenti, alla visione catastrofica stile Matrix, in cui saranno proprio queste macchine a governare noi umani.

La comunità tecnologica, quella formata da chi ancora passa del tempo a scrivere codice, come noi, dai matematici e dai fisici, che sanno giocare con i numeri, ne ha una visione meno poetica: e la considerano una nuova generazione di servizi software, semplicemente più intelligenti di quelli disponibili oggi.

Fra i libri che ho letto ultimamente sull’argomento mi piace la sintesi che viene fatta in un’introduzione sul significato di Intelligenza Artificiale:

  • Non è una bacchetta magica
  • Non è una voce di spesa da aggiungere al Bilancio per essere fighi e per usufruire di qualche agevolazione fiscale
  • L’Intelligenza Artificiale è solo software

Ci sentiamo più sollevati? Se è solo software, allora è tutto più facile!

Non proprio, perché è vero che è solo software, ma non è proprio lo stesso concetto di software che intendiamo quando parliamo di costruire un sito di e-commerce. Dino Esposito, nella prefazione del suo libro, sottolinea tre aspetti cruciali per chi vuole cimentarsi nello sviluppo di applicazioni di Intelligenza Artificiale:

  • Prima di lanciarsi in questo tipo di progetti bisogna assicurarsi di avere un’idea chiara del problema da risolvere e del suo contesto.
  • Inutile avventurarsi in simili progetti semplicemente cercando di emulare quello che sta facendo il nostro competitor.
  • Assicurarsi di avere a disposizione una cospicua somma di denaro, e soprattutto assicurarsi di essere disposti a perderne un po’.

Fatte le dovute premesse, vediamo di capire un po’ meglio di cosa stiamo parlando. Abbiamo detto che si tratta di software, quindi alla base abbiamo un calcolatore che elabora un processo di calcolo, ossia esegue una sequenza di istruzioni meglio conosciuta come algoritmo. Ma cos’è davvero un processo di calcolo? Possiamo definire il processo di calcolo come la sintesi tra la teoria matematica e la sua attuazione tramite un calcolatore; il vero problema di questa nuova tecnologia risiede però nell’elevato know-how necessario per comprendere e modellizzare i vari problemi.

L’impatto degli algoritmi sulle nostre vite è sotto gli occhi di tutti, molto più di quello che crediamo. Prendiamo ad esempio questi giorni in cui siamo obbligati a restare chiusi in casa. Dato che vogliamo ridurre il numero di contagi, cerchiamo di minimizzare i contattati tra le persone. In realtà non stiamo agendo in modo troppo diverso da come ragiona un algoritmo di AI: l’obbiettivo alla base è minimizzare una certa funzione (di perdita) al fine di ottimizzare la nostra analisi.

Ma cosa succede quando anche il nostro computer arriva ai propri limiti? Quando anche il moderno oracolo sembra non trovare la risposta, o l’oggetto, che tanto ambiamo ad avere?

Questo perché non sempre, o meglio quasi mai, è facile comprendere appieno un dato problema: troppe variabili che non riusciamo a riconoscere o di cui non comprendiamo l’evoluzione. E come sbagliamo noi, sbagliano anche le macchine.

Non è una novità che le nostre incertezze si scontrino con i limiti della calcolabilità: persino i matematici in tempi remoti, nel loro tentativo di sondare il concetto di infinito, si sono posti gli stessi interrogativi. Oggi però le intenzioni e le prospettive si sono rovesciate, l’impressionante utilità e soprattutto la pervasività degli algoritmi in ogni settore della scienza applicata e della nostra vita quotidiana, li fanno percepire come un elemento di forza e di propulsione scientifica e non come un limite alla conoscenza. Di conseguenza tendiamo a porre come dato irrinunciabile l’effettività delle procedure di calcolo. In questo contesto emerge la forza e la credibilità, e volendo filosofeggiare un po’, il carattere dispotico degli algoritmi.

Cosa significa, in soldoni? Che impatto potrebbe avere tutto questo sulla nostra vita quotidiana? Proviamo a ragionare immergendoci nell’attuale situazione dovuta a COVID-19, un caso reale, pratico, sotto gli occhi di tutto il mondo. Stiamo assistendo a due modelli strategici di gestione di questa pandemia:

  • Non si contrasta il contagio, si punta tutto sulla cura dei malati. È il modello scelto inizialmente dai britannici di Boris Johnson e dai tedeschi di Angela Merkel.
  • Si contrasta il contagio contenendolo il più possibile con provvedimenti emergenziali di isolamento della popolazione. Modello cinese, italiano e sudcoreano.

Entrambi i modelli partono dallo stesso presupposto, un calcolo costi/benefici. I primi scelgono consapevolmente di sacrificare una quota della propria popolazione, la più debole, la meno produttiva, quella che costa di più, facendo emergere i forti, quelli in grado di produrre, il tutto con un limitato costo sanitario. Anzi con un enorme risparmio sul sistema pensionistico. Alla fine della pandemia i Governi che avranno fatto questa scelta si troveranno budget maggiori da spendere, un’economia che corre, perché non si è mai fermata, e tanta capacità di aggredire il mercato, rubando spazi ai paesi concorrenti, che saranno impegnati a sanare le ferite della loro scelta.

Chi sceglie la seconda strategia infatti paga un prezzo enorme. L’economia si ferma, in virtù delle restrizioni imposte dai Governi a restare a casa. Fermando l’economia le entrate rallentano, sino quasi a sparire. Ergo bisogna ricorrere ad ammortizzatori sociali per salvaguardare i risparmi delle persone ed il loro posto di lavoro. Ma i fondi dello Stato servono anche per rafforzare la Sanità Pubblica: avendo deciso di aiutare tutti, anche i più deboli, questo è il prezzo da pagare. Risultato al termine della pandemia: ci troveremo di fronte ad un Paese impoverito, senza liquidità, con un’Economia ferma al palo.

Non è mio interesse divagare su tutti gli aspetti socio/politici a sostegno dell’una o dell’altra strategia, mi interessa più sottolineare qui l’importanza della scelta. Scegliere quale strada intraprendere è il compito di un algoritmo, nulla di più nulla di meno. Ogni calcolatore si prende carico di tutte le variabili note di questo sistema e cerca, tramite un modello, di trovare la miglior funzione possibile per soddisfare al meglio le ipotesi iniziali. Questo è un processo di ottimizzazione, esattamente quello che ci aspettiamo faccia un nostro applicativo di Machine Learning.

Un algoritmo di ML ha il compito di sintetizzare la miglior funzione possibile, stando attento a non essere troppo preciso, rischiando l’over-fitting, ma nemmeno omettendo informazioni importanti, rischiando di ottenere un risultato troppo lontano dal caso reale.

Premettendo che sono felice, e orgoglioso, di appartenere ad un Paese che ha scelto la seconda strategia, se ci fosse chiesto di progettare un simile algoritmo ci troveremmo di fronte ad un problema filosofico enorme. Quale variabile nota avrà più peso nel nostro sistema? La salvaguardia della vita umana a tutti i costi, oppure la ricchezza e la prosperità per i nostri figli? Perché in fondo di questo si tratta. E statene certi, ognuno di noi produrrebbe un algoritmo diverso che farà prevalere l’una o l’altra scelta, in base alle nostre priorità, come l’età anagrafica, l’educazione, la formazione, etc… Questo sottolinea l’importanza cruciale dei Bias nei nostri algoritmi. Questi non sono altro che le supposizioni che noi implicitamente includiamo nel nostro modello.

Yuval Noah Harari, nel suo libro 21 Lezioni per il XXI Secolo, sottolinea come spesso la politica e l’opinione pubblica fatichino a seguire le nuove tecnologie. La rivoluzione portata dall’avvento di Internet negli anni novanta del secolo scorso (lo so che per molti è ormai preistoria) era guidata dagli ingegneri, non dai politici, ed ha contribuito a cambiare il mondo più di ogni altro fattore. Il così detto Sistema Democratico sta ancora cercando di comprendere da cosa è stato colpito e già si trova a dover affrontare, senza comprenderli, i passi successivi, ossia Intelligenza Artificiale e la rivoluzione delle blockchain.

Le rivoluzioni portate dalle tecnologie biologiche e informatiche ci forniranno strumenti estremamente potenti. L’impatto economico di queste tecnologie sarà immensamente più devastante dell’avvento del motore a scoppio nella nostra economia. Rimaniamo sul tema emergenza corona virus, stiamo assistendo al proliferare di portali in cui ci vengono mostrate previsioni sul picco di crescita, qualcuno comincia ad azzardare previsioni sul numero di nuovi contagiati giorno per giorno, e addirittura, un’azienda bresciana, ha contribuito in maniera importante allo sviluppo di un modello per riconoscere il contagio da corona virus analizzando una radiografia dei polmoni. Tutti questi strumenti assumono un valore immenso in queste situazioni, perché ci possono dare un vantaggio enorme e, cosa più importante, non sostituiscono le persone, ma le supportano nel loro lavoro, ad una condizione! Chi è chiamato ad utilizzare questi strumenti dovrà necessariamente essere una persona con una cultura medio-alta affinché l’interazione uomo-macchina sia vincente, altrimenti si rischia di avere a disposizione strumenti che non sapremo utilizzare.

Penso che nessuno ci possa dire ora, con certezza, se il futuro con l’intelligenza artificiale sarà meglio o peggio di adesso. Penso, e spero profondamente, piuttosto che saremo noi, le persone, a decidere come vogliamo che sia il futuro. E nel farlo dobbiamo considerare proprio gli aspetti che ho appena descritto, ossia l’impatto di questa tecnologia sulla vita di ogni singolo individuo, ma soprattutto le trasformazioni che essa porterà nella società in cui viviamo. Una cosa è certa, nessuno può fermare questo treno. In primis ci siamo noi, i nerd (nei libri che cito si parla di scienziati, ma non mi ritengo degno di tale titolo), gli affamati di tecnologia, quelli a cui se dai un incarico, sotto forma di lavoro, commessa, hobby, etc. faranno di tutto per portarlo a termine e dimostrare che lo sanno fare. Ci costerà notti insonni, ricerche, domande alle community, ma arriveremo a consegnare il nostro prodotto. Sia esso per soldi, o solo per piacere! Dall’altra parte ci sono i Governi, sempre di persone si parla, ma sono quelle persone a cui, sempre noi, abbiamo delegato la funzione di modellare il nostro futuro.

I primi, ripeto, faranno di tutto per arrivare al loro risultato. Lo faranno perché il mercato, il vero sovrano, lo impone. Qualche investitore ci ha consegnato dei soldi, ed in cambio vuole il suo giocattolo, che ci piaccia o no, è così! Spetterà dunque ai politici (ma attenzione, siamo sempre noi a sceglierli) introdurre queste tecnologie nei tempi e modi adatti a tutti, permettendo ad ognuno di poter adeguare le proprie competenze ai nuovi strumenti di AI, magari finendo la propria carriera lavorativa con la meritata pensione (ma esiste ancora?!). In ogni caso, starà più che altro alle nuove generazioni avere l’Intelligenza di sfruttare al meglio tutto questo e, sono certo, sarà un futuro bellissimo.

Bibliografia:

  • Introducing Machine Learning – Microsoft – (Dino Esposito & Francesco Esposito)
  • La Dittatura del Calcolo – Piccola Biblioteca – Paolo Sellini
  • 21 Lezioni per il XXI Secolo – Saggi Bompiani – Yuval Noah Harari
  • Il Confine del Futuro – Feltrinelli – Francesca Rossi

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