Intelligenza Artificiale: tra immaginario e reali possibilità

Tra immaginazione e realtà

Quando si sente parlare di Intelligenza Artificiale il nostro immaginario pensa a film come Io, Robot, Matrix, Terminator oppure a magici computer che pensano da soli e possono compiere azioni incredibili, come il computer Deep Blue sviluppato da IBM, che ha battuto il campione mondiale di scacchi Garry Kasparov durante una partita nel 1996. 

Dalla nostra ultima indagine AI for the People, abbiamo analizzato la percezione dell’intelligenza artificiale da parte dei singoli individui. Il 42% dei rispondenti, quando sente parlare di IA, pensa immediatamente ai robot; il 25%  invece immagina computer in grado di pensare come persone. 

Molti film o libri mostrano l’intelligenza artificiale come la capacità delle macchine di essere consapevoli (nel senso che possono pensare da sole).  Di conseguenza, queste narrative ci allontanano dal vedere dove l’IA venga attualmente utilizzata e dal considerare il suo  potenziale per risolvere problemi su larga scala

Intelligenza Artificiale vs Intelligenza Umana

In un certo senso, l’Intelligenza Artificiale rappresenta una ricerca per “imitare” il cervello umano. Si tratta di creare un cervello artificiale che possa replicare i tipi di compiti che pensiamo possano svolgere solo gli uomini.

In altre parole, l’IA riguarda lo sviluppo di macchine in grado di fare ciò che gli esseri umani possono fare: considerata la complessità del cervello umano, non c’è da meravigliarsi che siamo stati in grado di ottenere macchine per farlo solo di recente.

Dopotutto,  nemmeno noi, come esseri umani, abbiamo ancora sfruttato appieno il suo potenziale.

Ma se definiamo l’Intelligenza Artificiale  “la teoria e lo sviluppo di sistemi informatici in grado di eseguire compiti che normalmente richiedono l’intelligenza umana”, come possiamo definire l’intelligenza umana? 

Le manifestazioni fondamentali dell’intelligenza umana

Lo psicologo statunitense Howard Gardner distingue ben nove manifestazioni fondamentali dell’intelligenza, derivanti da strutture differenti del cervello e indipendenti l’una dall’altra: 

  • Linguistica: capacità di utilizzare un vocabolario chiaro ed efficace. 
  • Logico-Matematica: riguarda il ragionamento deduttivo, la schematizzazione e le catene logiche.
  • Spaziale: percepire forme e oggetti nello spazio.
  • Corporeo-Cinestesica: chi la possiede ha una padronanza del corpo che gli permette di coordinare bene i movimenti.
  • Musicale: riconoscere l’altezza dei suoni, le costruzioni armoniche e contrappuntistiche. 
  • Intrapersonale: fa riferimento a diverse capacità, come comprendere la propria individualità, di saperla inserire nel contesto sociale per ottenere risultati migliori nella vita personale; inoltre, di sapersi immedesimare in personalità diverse dalla propria.
  • Interpersonale: implica saper comprendere gli altri, le loro esigenze, le paure, i desideri nascosti; di creare situazioni sociali favorevoli e di promuovere modelli sociali e personali vantaggiosi. 
  • Naturalistica: consiste nel saper individuare determinati oggetti naturali, classificarli in un ordine preciso e cogliere le relazioni tra di essi. 
  • Esistenziale o Teoretica: essere in grado di riflettere consapevolmente sui grandi temi della speculazione teoretica, come la natura dell’universo e la coscienza umana, e di ricavare da sofisticati processi di astrazione una serie di categorie concettuali che possano essere valide universalmente.

Ci accorgiamo fin da subito che l’intelligenza artificiale, così temuta o così idealizzata, ha già un forte limite. Risulta altamente difficile o quantomeno impossibile imitare tutti i tipi di intelligenza umana.

Allora, sorge la domanda su quali tipi di intelligenza bisogna focalizzarsi quando si progetta un sistema di intelligenza artificiale. 

Applicazioni dell’Intelligenza Artificiale

Quando si parla di IA si pensa spesso a qualcosa di astratto: il 40% dei rispondenti alla nostra survey, infatti, definisce la sua conoscenza in materia “bassa” e non si fida molto delle informazioni trovate sui giornali e in rete.

Ma le applicazioni dell’IA sono già in mezzo a noi, basta pensare a: 

  • Assistenti virtuali, che possono svolgere task come pianificare riunioni, capire il tempo necessario per rispondere alle e-mail o trovare file nelle caselle di posta elettronica; 
  • Riconoscimento della calligrafia: per gli umani riconoscere la scrittura sembra semplice. Ma per i computer è molto più difficile. Un computer, infatti, deve essere in grado di dare un senso a tutti i modi in cui gli esseri umani possono scrivere lo stesso carattere diversamente. 
  • Riconoscimento facciale: i sistemi di riconoscimento facciale possono identificare le persone attraverso immagini digitali o riprese video. Questa applicazione, tuttavia, è alquanto paurosa se pensiamo alle città della Cina che la utilizzano per controllare la popolazione, ma si ritrova quotidianamente in piattaforme web, come Facebook. 
  • Riconoscimento vocale: avete mai fatto una domanda a Siri, Alexa o Google Home? Ebbene, questi sistemi utilizzano l’intelligenza artificiale per riconoscere ciò che state chiedendo. 
  • Traduzione automatica: in passato, per viaggiare in una parte del mondo in cui la gente parlava una lingua diversa, era necessario usare un dizionario e sperare per il meglio. Ora basta estrarre il telefono, aprire Google Traduttore e tradurre segnali, menu e frasi. 
  • Motori di raccomandazione: utilizzano l’intelligenza artificiale per capire quali sono le cose simili ad altre cose e quindi prevedere ciò che ti piacerà in base alle cose che hai guardato o comprato prima. Quasi tutte le piattaforme online utilizzano questi sistemi es: Netflix, Spotify, Amazon Prime Video… la lista è lunga. 

Il ruolo degli algoritmi

Non possiamo parlare di Intelligenza Artificiale senza citare gli algoritmi, che sono gli elementi costitutivi dei programmi per i computer in generale.

Possiamo definire un algoritmo come “una serie di passaggi che consentono di eseguire un determinato compito”.

Ogni algoritmo accetta input definiti (le cose su cui si agisce) e ha l’obiettivo di produrre output definiti (i risultati desiderati) e possono esistere algoritmi diversi per eseguire lo stesso compito. 

Uno degli algoritmi più noti è Bubble Sort, che consiste nel mettere in ordine crescente una serie di numeri casuali, per cui abbiamo un input definito (la serie di numeri casuali) e un output definito (la serie di numeri ordinata dal più piccolo al più grande).

Conoscendo i dati in entrata e il risultato aspettato, possiamo definire i vari step per raggiungere l’obiettivo. 

Proviamo, invece, ad applicare il ragionamento in un altro contesto. Siete invitati ad una festa super esclusiva e potete portare con voi le cinque persone più interessanti e divertenti che conoscete. Per identificare queste persone, potete solo utilizzare i dati trovati sui social network (Facebook, Instagram o Linkedin): chi invitereste?

In questo caso abbiamo un input definito (i dati raccolti sui social network) e un output ben definito (la lista delle cinque persone più interessanti e divertenti).

La domanda è: come facciamo a scegliere queste persone? Potremmo cominciare cercando una serie di dati: i like al profilo come grado di apprezzamento, in quanti posti diversi è geolocalizzato oppure che tipologia di hashtag utilizza.

Una complessità difficile da imitare

Ma, ognuno di noi può avere una percezione del divertimento o dell’interesse diversa, a volte anche completamente opposta. Come possiamo pertanto stabilire i dati che determinano se una persona è divertente o interessante? Dove si trovano questi dati?

Alla fine quali tipologie o gruppi di persone che conoscete resterebbero fuori dall’algoritmo? 

Questo esempio ha lo scopo di mostrare quanto siano complessi gli umani e in che modo attributi come “interessante” o “divertente” siano relativi alle persone che stanno progettando un algoritmo.

Se i dati in ingresso sono soggettivi allora anche il risultato in uscita sarà soggettivo.

L’intelligenza artificiale, che sembra avere una soluzione per tutti i problemi, si rivela molto più complessa di come appare o viene raccontata.

Ciò dovrebbe farci riflettere su come l’intelligenza artificiale abbia ancora tanti limiti e non sia in grado di simulare la mente umana.