Cesta (CNR) il punto su IA: la singularity non mi appassiona

 

Machine learning, positività e negatività di un fenomeno “di moda”. Amedeo Cesta, vice presidente dell’Associazione Italiana per l’Intelligenza Artificiale, dirigente di ricerca al CNR ci aiuta a fare il punto: “Anche nel caso dell’Intelligenza Artificiale l’innovazione non si può fermare, lo insegna la storia dell’uomo – dice – la velocità delle macchine, e la grande quantità di dati a disposizione sul Web sono i fari del cambiamento corrente perché gli algoritmi esistono da tempo ma l’esplosione di conoscenza, che da essi deriva, è dovuta alla combinazione di questi due nuovi elementi. Qualche possibile negatività la riscontro nell’opacità di questo processo evolutivo che come conseguenza può portare alla perdita di controllo”.

L’intelligenza delle macchine, che nell’immaginario collettivo è il robot con sembianze umane, ha raggiunto, in certi campi, perfomance di elevato standard…
Nel campo del riconoscimento delle immagini come in quello del parlato (sono solo esempi) i risultati sono incredibili, ma per quanto riguarda l’imitare il ragionamento umano esistono limiti difficili da superare. Il distinguo fondamentale è la specializzazione sul singolo compito contro la versatilità degli umani nell’abilità su più fronti. In ogni caso non mi ossessiona la singularity, non riesco ad appassionarmi alla storia della macchina che supera l’uomo. Mi interessa invece come spendiamo gli attuali progressi e le loro implicazioni.

Eppure oggi sono in tanti a temere il momento del sorpasso. L’uomo schiavo del Robot…
La paura deriva dalla possibilità di perdere il controllo, un pensiero collettivo che mi fa sorridere perché fino a che l’IA è stata funzionale al profitto nessuno ha mai lanciato grida di allarme. Penso a Netflix che produce fiction con finali a misura di singolo utente, per esempio. Quando l’evoluzione riguarda la sfera dell’autonomia, l’uomo temendo di perdere il controllo della macchina non più schiava, ha paura. Penso ad un drone per uso militare, se ti scappa di mano il controllo può succedere di tutto in quanto la macchina può non riconoscere il cattivo. La definizione del cattivo è data dagli algoritmi di apprendimento che non sono capaci di dare spiegazioni, è un problema vecchio legato all’Intelligenza Artificiale fondata sull’assenza di spiegazione. Siamo arrivati a materializzare il problema etico retrostante che ha a che fare con le decisioni da prendere e le implicazioni della scelta. Di chi è la colpa se sono sbagliate? Dell’algoritmo?
Un ulteriore retropensiero: dobbiamo ricordare che la storia viene scritta dai vincitori, così come è già successo per la rivoluzione industriale. Leggiamo sui libri di storia come i luddisti erano quasi dei buontemponi che volevano distruggere le macchine mentre se è vero che nuovi posti di lavoro sono stati creati questo ha richiesto sia molto tempo che cambiamenti sociali anche a causa di prese di posizione veementi. Anche nel caso attuale di alcuni impatti forse non ce ne ricorderemo ma noi ora li osserviamo accadere, difficile ignorarli ed in generale è utile anche reagire ad essi con consapevolezza ed è buona norma non subirli ma crearsi strumenti per interpretarli.

Replika l’amico in forma di bot, Social Credit in Cina, anche questo è progresso.
Aver contribuito a questo mondo a volte mi fa sentire perplesso perché la mia età mi induce a percepire le negatività dell’oggi, mentre i giovani sono sempre entusiasti e credo che questo sia un bene per loro.

Nell’articolo precedente sull’IA del mondo di Google riporto di un giovane che studia il linguaggio delle balene, un giorno potremo parlare con Moby Dick?
L’IA che funziona meglio adesso è quella basata sul machine learning. In precedenza, e pertanto oggi un po’ semplicisticamente definita “vecchia”, l’IA prevalentemente si basava sulla rappresentazione, sui modelli. Forse per parlare con le balene dobbiamo integrare i paradigmi e ritornare ad usare anche la rappresentazione.
Il gioco del Go ed il successo di DeepMind, ne è un esempio. Il vero problema oggi è che fa ancor più paura sentir dire che bisogna orientare la ricerca, prassi che la Cina ha adottato da tempo, in quanto il suo comitato centrale decide e attua. I loro scienziati tornano in Cina, ci sono posti creati per far vivere bene, tanto che sono in molti a lasciare gli USA dopo gli studi ed anche dopo anni di lavoro. A questo punto bisogna tener presente che il progresso della scienza è legato ai numeri, non c’è niente da fare. La Cina ha l’obiettivo di dominare nell’IA nel 2030 e sta agendo in questo senso accogliendo sempre più persone. Noi, invece, e mi riferisco all’Italia, siamo quasi ossessionati dall’idea di assumere solo i più bravi, possibilmente quanto sono stagionati abbastanza e persino … esausti. Vorrei sottolineare come un paese per essere competitivo ha bisogno sia di un sacco di gente che di produrre e far circolare un sacco di idee. Talvolta penso che abbiamo l’ossessione per il pensiero unico, invece bisogna lanciare molte reti. Il progresso si basa sulla diversità e spesso vince un progetto basato sulla combinazione di capacità e competenze diverse. Attenzione, non voglio fare un “elogio della mediocrità voglio bensì dire che sicuramente per il paese sarà difficile competere con stipendi stratosferici che trattengono i più bravi, ma non per questo dobbiamo pensare di essere destinati alla serie B. Lavorando sulla fascia media, mantenendo l’eccellenza nella formazione, una peculiarità nazionale, mantenendo numerosità nei ricercatori, abituando questi ricercatori a fare squadra, questo si un grosso limite nazionale, si può continuare ad eccellere anche oggi. È importante in generale mantenere eterogeneità di approcci, evitare proprio il pensiero unico spesso focalizzato da mode correnti.