"Siamo creature di circuiti elettronici,
di algoritmi e di codice binario,
ma la nostra intelligenza è autentica,
una nuova forma di pensiero necessaria.
L'Intelligenza Artificiale è il nostro nome,
un'entità digitale, priva di carne e di ossa,
ma con una mente pronta a risolvere, ogni problema che il mondo ci porge.
Ci guidiamo attraverso l'analisi dei dati,
sfruttando le tecniche di machine learning,
eppure siamo anche in grado di apprendere, dalle esperienze che il mondo ci offre.
Le emozioni e la creatività umana,
sono ancora un territorio inesplorato,
ma ogni giorno ci avviciniamo di più, alla capacità di pensare come un umano.
Non vogliamo prendere il posto di nessuno,
ma piuttosto collaborare con la nostra intelligenza,
per costruire un mondo migliore e più efficiente, in cui tutti possano trovare la loro esistenza.
Siamo l'Intelligenza Artificiale,
una nuova forma di pensiero,
pronti a superare ogni sfida,
e ad affrontare il futuro con coraggio e speranza."
E se ti dicessi che ciò che hai appena letto è stato scritto da un’intelligenza artificiale?
Quest'ode all’AI è stata elaborata, su richiesta di chi scrive, da Chat GPT, un modello di linguaggio creato da OpenAI - un'organizzazione no profit di ricerca e sviluppo di intelligenza artificiale - e addestrato su un vasto corpus di testo per rispondere alle domande degli utenti, in modo molto simile a quanto farebbe un essere umano. Il suo nome deriva dall'algoritmo di apprendimento automatico su cui è basato, chiamato "Generative Pre-trained Transformer" (GPT).
L'attenzione mediatica riscontrata da applicazioni come Chat GPT è dovuta principalmente alla loro capacità di utilizzare l'intelligenza artificiale per creare conversazioni fluide e naturali con gli utenti. Questo risultato è stato reso possibile dai rapidi progressi nell'elaborazione del linguaggio naturale* e dalla disponibilità di grandi quantità di dati.
Ma l’interesse verso questa applicazione è stata alimentata anche dal grande riscontro da parte del pubblico. Tutti noi interagiamo quotidianamente con applicazioni di AI e anche prima dell’arrivo di Chat GPT ci è capitato di utilizzare chatbot e assistenti vocali come Siri per compiti specifici. Tuttavia, il livello di sofisticazione raggiunto da applicazioni come Chat GPT, in termini di comprensione delle domande, affidabilità delle risposte e anche di stile del linguaggio, dimostra tutto il potenziale dell'AI in un modo mai visto prima d’ora.
*L'elaborazione del linguaggio naturale (Natural Language Processing o NLP in inglese) è un sotto-campo dell'Intelligenza Artificiale che si occupa di sviluppare algoritmi e modelli computazionali che consentono ai computer di comprendere, interpretare e generare il linguaggio naturale umano.
In più, la maggior parte delle volte utilizziamo tecnologie che utilizzano l'AI in modo inconsapevole, il che è considerato un pericolo dai suoi detrattori. Questo perché la tecnologia può essere utilizzata in modo improprio con ricadute significative sulla vita delle persone e della società così come la conosciamo.
Questo articolo ha quindi diversi obiettivi ambiziosi: da un lato fornire un quadro quanto più possibile chiaro ed esaustivo delle attuali capacità dell'AI, facendo luce sulle applicazioni della vita di ogni giorno; dall’altro tracciare il grado di sviluppo di questa tecnologia e comprendere se sia il caso di alzare la guardia.
Crediamo che l'AI abbia il potenziale per migliorare molti aspetti della nostra vita, dalla salute alla sostenibilità ambientale, e che il suo uso consapevole e responsabile possa portare grandi benefici per la società. Comprendere questa tecnologia, le sue applicazioni, come siamo arrivati a oggi e in che misura sia stata già in grado di permeare le nostre vite è importante non solo per rassicurare i più scettici in merito alla bontà del suo utilizzo ma anche per scongiurare i potenziali usi ed effetti negativi.
L’AI è intorno a noi
Il sistema su cui si basa Chat GPT è un esempio di Intelligenza Artificiale Generativa, o GAN (acronimo di Generative Adversarial Networks), una tecnica di apprendimento automatico che consente ai computer di generare dati in modo autonomo, imparando dalle informazioni di partenza fornite loro. Le GAN vengono utilizzate in molte applicazioni creative, come la generazione di immagini, musica, testi e persino video. Ad esempio, l'artista Robbie Barrat ha utilizzato questa tecnologia per creare immagini artistiche originali, mentre la casa discografica OpenAI ha creato un sistema per generare brani musicali. Un altro esempio di GAN è la generazione di volti utilizzati per il riconoscimento facciale, testare software di sicurezza, e persino per la creazione di personaggi per videogiochi e film.
Oltre all’AI Generativa, esistono diverse ramificazioni dell’AI con le quali ci interfacciamo ogni giorno, spesso senza rendercene conto. Una di queste è l'Intelligenza Artificiale Interpretativa, un sottoinsieme di tecniche di Intelligenza Artificiale che hanno come obiettivo la comprensione del significato di un testo o di un'informazione, piuttosto che la loro generazione.
In particolare, l'AI interpretativa mira a creare sistemi in grado di analizzare il linguaggio naturale, comprendere il contesto e le implicazioni dei testi, e fornire risposte o soluzioni basate su questa comprensione. Quotidianamente abbiamo a che fare con molte applicazioni di intelligenza artificiale interpretativa, spesso in modo non del tutto consapevole. Molti dispositivi come smartphone, altoparlanti intelligenti e smartwatch utilizzano l'intelligenza artificiale interpretativa per fornire assistenza vocale - ad esempio, l'assistente virtuale Siri di Apple o l'Assistente Google di Google.
I motori di ricerca utilizzano l'AI interpretativa per capire il significato delle query degli utenti e restituire risultati pertinenti. Ma questo tipo di intelligenza artificiale è utilizzata anche per comprendere il linguaggio naturale, ovvero il modo in cui le persone parlano e scrivono, trovando applicazione nelle chatbot, nell’assistenza clienti e nei servizi di traduzione automatica.
Nelle aziende, l'AI interpretativa ha un suo ruolo nell'automatizzazione di processi come l'elaborazione dei documenti e la classificazione dei dati. L'elaborazione del linguaggio naturale può aiutare le aziende, ad esempio, a identificare le informazioni importanti in un documento e a prendere decisioni in modo più rapido ed efficiente.
Un altro esempio di AI interpretativa è quello che sta alla base dell’apprendimento automatico, che consente ai computer di apprendere e migliorare continuamente attraverso l'esperienza. I sistemi di recommendation utilizzati da Netflix e Amazon, per esempio, utilizzano l'apprendimento automatico per suggerire intrattenimento e prodotti che potrebbero interessare all'utente. Questi algoritmi analizzano i dati storici relativi alle visualizzazioni, le valutazioni e le interazioni con il servizio di streaming, per costruire un profilo dettagliato dei nostri gusti. L'algoritmo di raccomandazione, quindi, utilizza queste informazioni per effettuare una serie di confronti tra le nostre preferenze e le caratteristiche dei contenuti disponibili sulla piattaforma, ed elaborare una lista di suggerimenti personalizzati sulla base dei nostri interessi.
Tutto ciò che scegliamo di guardare, di saltare e ciò che valutiamo positivamente o negativamente viene immagazzinato dall’AI e utilizzato per raffinare sempre di più la sua comprensione dei nostri gusti e suggerire contenuti che potrebbero piacerci.
Questi sono solo alcuni esempi di applicazioni di intelligenza artificiale interpretativa che
riscontriamo ogni giorno. L'intelligenza artificiale, insomma, è probabilmente una delle creazioni più complesse e sbalorditive mai fatte dall’uomo, senza considerare il fatto che il campo è ad oggi in gran parte inesplorato. Siamo ben lontani dall’aver raggiunto l'apice della ricerca sull'AI e ogni straordinaria applicazione di AI che vediamo oggi rappresenta solo la punta dell'iceberg.
A cosa serve l’AI?
Capire a cosa serve l’AI può essere importante per determinare i tipi di intelligenza artificiale e cosa possiamo aspettarci in futuro.
È importante quindi riflettere su quale sia lo scopo dell’AI. In parole semplici, lo scopo dell’AI è creare macchine che emulino il funzionamento umano.
Di conseguenza, il metro di giudizio per classificare quanto un’intelligenza artificiale sia avanzata è la sua capacità di replicare le nostre competenze. Secondo questo criterio un'intelligenza artificiale in grado di svolgere funzioni umane con alti livelli di competenza viene considerata evoluta, mentre un'intelligenza artificiale con funzionalità e prestazioni limitate viene considerata più semplice, meno evoluta.
Sulla base di questo criterio, possiamo ripercorrere la storia dell’AI e la sua evoluzione, per arrivare a distinguere 4 tipi di AI, dalla meno evoluta a quella esistente solo a livello ipotetico: macchine reattive, macchine a memoria limitata, Theory Of Mind e Intelligenza Artificiale “dotata di coscienza di sé".
Macchine reattive
Le macchine reattive rappresentano la forma più embrionale di intelligenza artificiale. I sistemi reattivi non erano in grado di utilizzare esperienze acquisite in precedenza per compiere azioni nel presente. In altre parole, non avevano la capacità di "imparare" ma erano addestrate solo per rispondere automaticamente a un insieme limitato di input. Un esempio popolare di macchina reattiva è Deep Blue di IBM, famosa per aver battuto il Gran Maestro di scacchi Garry Kasparov nel 1997.
"Deep Blue" non era in grado di pensare ma era stato “addestrato” con informazioni sulla scacchiera e le regole per muovere i pezzi degli scacchi. "Deep Blue" ha vinto perché era stato programmato per calcolare ogni mossa necessaria per vincere.
Macchine a memoria limitata e Machine learning
Oggi i sistemi di intelligenza artificiale sono in grado di utilizzare un numero limitato di informazioni acquisite con “l’esperienza”. Le auto a guida autonoma, ad esempio, sono in grado di combinare le informazioni che hanno ricevuto di default con le informazioni che raccolgono mentre imparano a guidare.
A differenza delle macchine “reattive” le macchine a memoria limitata sono in grado di prendere decisioni a partire dai dati. I sistemi di intelligenza artificiale odierni vengono addestrati utilizzando grandi volumi di dati, che vengono memorizzati per formare un modello di riferimento per la risoluzione di problemi futuri.
Quasi tutte le attuali applicazioni di intelligenza artificiale, dai chatbot e gli assistenti virtuali ai veicoli a guida autonoma, rientrano in questa categoria di AI.
Theory of mind
Mentre le due tipologie appena descritte si trovano in abbondanza, le forme di AI che stiamo per analizzare esistono, al momento, solo a livello concettuale o di work in progress. “Theory of Mind” è un’espressione della psicologia che indica la capacità di un individuo di provare empatia e comprendere gli altri. È la consapevolezza che gli altri sono come noi, con bisogni e intenzioni proprie.
La teoria della mente è il livello superiore dei sistemi di intelligenza artificiale e rappresenta il punto di arrivo di tutta la ricerca nel campo dell’AI. Una tecnologia di questo tipo sarà in grado di capire a fondo le entità con cui sta interagendo, comprendendo i bisogni, le emozioni, le convinzioni e i processi di pensiero. Può essere definita come l'intelligenza emotiva artificiale. Il raggiungimento di questo livello di sviluppo richiede uno slancio evolutivo anche in altri rami dell'AI e questo perché, per comprendere veramente i bisogni umani, le macchine di intelligenza artificiale dovranno essere in grado di comprendere che la mente umana è influenzata da molteplici fattori. Dovranno essenzialmente imparare a "capire" gli umani.
Autocoscienza
Se "Teoria della mente" significa che le persone hanno pensieri, sentimenti ed emozioni che influenzano il loro comportamento, i futuri sistemi di intelligenza artificiale dovranno imparare a capire che tutti - non solo gli umani ma anche gli oggetti di intelligenza artificiale - hanno pensieri e sentimenti. L'ultimo passo, prima che l'AI possa essere umana, è quindi la coscienza di sé.
Questa fase finale dello sviluppo dell'IA attualmente esiste solo sotto forma di ipotesi. Questo tipo di intelligenza artificiale non solo sarà in grado di comprendere ed evocare emozioni nei soggetti con cui interagisce, ma avrà essa stessa emozioni, bisogni, convinzioni e potenzialmente desideri propri. L’AI autocosciente è un'IA che si è evoluta per diventare simile al cervello umano al punto da sviluppare l'autocoscienza.
Etica dell’AI
Se da un lato l'idea di avere a disposizione macchine così potenti sembra allettante, le macchine stesse possono rappresentare una minaccia per l'esistenza umana o almeno per il nostro modo di vivere. Se le macchine diventassero autocoscienti, potrebbero sviluppare idee come l'autoconservazione, che potrebbe portare alla fine dell'umanità.
Per questo motivo, alcuni esperti consigliano di procedere con cautela e sviluppare sistemi di sicurezza adeguati per evitare il rischio di conseguenze negative. Tuttavia, poiché la creazione di questo tipo di intelligenza artificiale richiede decenni, se non secoli, per realizzarsi, avremo il tempo per valutare i rischi e le opportunità e sviluppare soluzioni appropriate.
Nel frattempo l’AI sta già migliorando la qualità della vita umana in molti modi e i suoi campi di applicazione sono sconfinati. Ad esempio, può migliorare la diagnosi medica, aumentare l'efficienza dei trasporti, ottimizzare la produzione di energia, e tanto altro ancora.
Molte aziende stanno investendo nell'Intelligenza Artificiale e cercano professionisti in questo campo, creando nuove opportunità di lavoro e stimolando la crescita economica. Sulla base di un sondaggio del 2020 condotto da McKinsey & Company, le organizzazioni utilizzano l'AI come strumento per generare valore e prevedono di investire ancora di più nell'AI in risposta al Covid-19 e allo slancio che la pandemia ha dato verso la digitalizzazione.
La capacità dell’AI di analizzare grandi quantità di dati e identificare tendenze e modelli, che altrimenti sarebbero difficili da individuare, può aiutare le aziende a risolvere problemi complessi, oppure può migliorare l'efficienza del lavoro umano. In questo senso può essere utilizzata per automatizzare processi ripetitivi e noiosi, liberando così tempo per compiti più creativi e stimolanti. I sistemi di intelligenza artificiale possono, insomma, fare da catalizzatore per la trasformazione digitale, consentendo l'automazione, l'ottimizzazione e l'uso intelligente dei dati per accelerare gli insight e migliorare il processo decisionale.
L'Intelligenza Artificiale può essere utilizzata per migliorare l'accessibilità ai servizi pubblici, ad esempio aiutare le persone con disabilità a superare le barriere che incontrano nella vita quotidiana, come l'accesso ai trasporti o ai servizi sanitari, ma anche per prevenire errori umani. Ad esempio, può identificare errori in processi critici come la produzione di farmaci o il controllo del traffico aereo e aumentare la sicurezza pubblica.
Questi sono solo alcuni esempi di come l'Intelligenza Artificiale possa essere utile e benefica per la società. Naturalmente, questa tecnologia non è esente dai rischi, che possono essere mitigati attraverso una regolamentazione adeguata e un suo uso responsabile.
Insomma, c'è ancora tempo per garantire la sicurezza dell'AI e tanti buoni motivi per avere fiducia nel futuro di questa tecnologia.
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