Ciao Renato, di ritorno dalla tua bella conferenza di ieri alla Sala Colombo, oggi ho buttato giù qualche riflessione a margine che spero possano essere utili a chi si interessa di queste cose. Marco Tortelli.
Di ritorno dalla conferenza del professor Renato Luti per Unitre sull’intelligenza artificiale, dopo essermi rallegrato per l’ennesima volta per l’importante lavoro di entrambi (Unitre e professore) che permette a molti di entrare in contatto attivo con le tecnologie e i temi più attuali, mi sono interrogato (anche qui per l’ennesima volta) sul rischio di equivoci legati al termine “intelligenza artificiale”.
Vuoi per anni di film sull’argomento che hanno inevitabilmente plasmato la nostra immaginazione, vuoi per alcuni recenti interventi di esperti del settore riportati in maniera un po’ frettolosa da certa stampa generalista, uno di questi rischi è sicuramente quello di non riuscire a capire che molti dei termini usati quando si parla di queste cose sono in realtà metafore. Allo stesso modo in cui, quando parliamo di un motore con tanti cavalli, non significa che dentro al motore ci siano davvero i cavalli.
È un fenomeno ricorrente nella storia dell’uomo: quando ci troviamo di fronte a qualcosa di nuovo o inaspettato e non abbiamo un vocabolario adatto per descriverlo, ricorriamo a metafore o rimandi a qualcosa che già conosciamo per poterne parlare. L’esempio dei cavalli motore è abbastanza emblematico: bisognava trovare un modo per descrivere la capacità di lavoro di un motore; lo abbiamo paragonato al lavoro che possono fare tanti cavalli in un dato tempo.
Poco male, fintanto che ne abbiamo consapevolezza, come nel caso dei cavalli motore. Ma il gioco è meno evidente quando la tecnologia di cui stiamo parlando mima in maniera più efficace il comportamento umano, come nel caso dell’intelligenza artificiale. Al punto che può capitare di pensare (come il professor Luti ha giustamente sottolineato durante la sua lezione) di avere di fronte un essere davvero intelligente, capace di intenderci e empatizzare con noi. Cosa che ovviamente non avviene, perlomeno allo stato attuale della tecnologia.
L’espressione “intelligenza artificiale” fu coniata a metà degli anni ’50 del secolo scorso dall’informatico e matematico John McCarthy, impegnato a organizzare un conferenza al Dartmouth College nel New Hampshire su una nuova disciplina da lui definita “la scienza e l’ingegneria del fare macchine intelligenti”. Per ammissione dello stesso McCarthy, lo scopo del termine “intelligenza artificiale” era fondamentalmente quello di trovare una formula accattivante per attirare abbastanza finanziamenti da destinare all’organizzazione della conferenza.
Ai suoi albori, l’intelligenza artificiale veniva utilizzata principalmente per risolvere problemi di tipo logico, mentre l’intelligenza artificiale che conosciamo noi oggi è più legata alla elaborazione di comandi scritti o dettati con un linguaggio simile a quello che usiamo quotidianamente. A questi comandi il programma risponde con un’azione cioè, nella maggior parte dei casi che ci riguardano, producendo un testo, un’immagine o un video. Ma coma fa a capire cosa vogliamo e come fa a esaudire le nostre richieste?
Chiunque di noi si sia cimentato con un linguaggio di programmazione classico sa benissimo che per “parlare” con un computer è necessario conoscere la sintassi di quel linguaggio specifico, spesso modellata sulla logica, in particolare quella elaborata prima da Aristotele e dagli stoici e poi formalizzata da Boole e Frege. E bisogna usare un linguaggio rigoroso: basta dimenticare una parola o una virgola e il computer non risponde come vorremmo. Oppure non risponde per niente.
Adesso invece per “parlare” con l’intelligenza artificiale è sufficiente scrivere qualcosa al prompt e magicamente sul nostro schermo appare quello che vogliamo (o quello che crediamo di volere, o quello che l’algoritmo ha deciso che noi vogliamo, a voler essere più precisi). Un bel salto di qualità e una bella comodità, no? Anche qui, a voler essere più precisi la risposta sarebbe “sì e no”: per tanti compiti e per chi sa dove mettere le mani, è ancora molto più conveniente usare la logica e i vecchi linguaggi di programmazione invece che affidarsi alla risposta più o meno casuale di un qualche modello di intelligenza artificiale.
Perché il punto è esattamente quello: le risposte generate da un qualsiasi modello di intelligenza artificiale odierno sono il frutto prima della capacità della macchina di interpretare il nostro linguaggio naturale, poi della sua capacità di analizzare il contesto e infine rispondere nella maniera più probabile, dato quel particolare contesto, attingendo a un’infinità di dati, di testi e di immagini disponibili in rete. Questo è stato resto possibile dai progressi della linguistica computazionale che ha insegnato ai computer a riconoscere il nostro linguaggio scritto o parlato (da Alexa a Siri, tanto per fare due nomi), dalla crescita smisurata dei dati resi disponibili in rete e dalla sempre maggiore capacità di calcolo dei computer.
Per descrivere questa attitudine dell’intelligenza artificiale (dei grandi modelli linguistici, a voler essere di nuovo più precisi), cioè quella di fornire risposte basate su schemi linguistici ricorrenti (sulla statistica, in pratica ripetendo la risposta più probabile fra quelle che ha imparato), due studiose della materia hanno elaborato anni fa una fortunata definizione: pappagalli stocastici. Definizione fortunata dal punto di vista di chi ha accolto la teoria con interesse; un po’ meno fortunata dal punto di vista di chi questa teoria l’ha ferocemente combattuta, a volte anche per interesse personale, considerato che in ballo ci sono parecchi soldini.
Tutto bello, tutto facile? Non esattamente: ci sarebbe qualche problemino di cui tener conto.
Uno lo ha ampiamente illustrato il professor Luti nella sua conferenza e non ci tornerò sopra: di chi è l’intelligenza artificiale? Degli americani, dei cinesi o di qualche miliardario della Silicon Valley? Che ruolo hanno le nazioni e i cittadini europei in genere?
Un altro è stato toccato durante la conferenza, ma vorrei fare una piccola riflessione a margine: le risposte dell’intelligenza artificiale sono sempre vere? Come ha giustamente detto il professor Luti, la macchina non ha dentro di sè il concetto di verità e su questo si potrebbe aprire una parentesi enorme. Semplificando all’eccesso, ci si potrebbe cavare dicendo che alla macchina non importa se le riposte siano vere e false: basta che siano quanto più verosimili possibili data una certa richiesta, un certo utente, il suo contesto e una serie di dati a disposizione dai quali “pescare” le risposte. Capirete che se io sono un suprematista bianco o un attivista dei diritti civili (e questo la macchina lo sa partendo dalle mie precedenti esperienze di ricerca) fornirà una risposta totalmente diversa alla domanda: “l’immigrazione è un problema”?
Altra questione che meriterebbe un approfondimento: se l’intelligenza artificiale cerca la risposta più probabile fra tutte quelle già trovate per un certo problema e ci affidiamo soltanto a lei per risolvere quel dato problema, chi troverà nuove risposte a problemi nuovi?
Ultimo ma non meno importante, ci sarebbe infine un altro problemino: quanto costa al pianeta in termini di risorse l’intelligenza artificiale? Qualcuno dice che “l’intelligenza artificiale consuma come la Francia e inquinerà come il Regno Unito” (link all’articolo nella sezione “Per approfondire”), ma senza avventurarsi in calcoli e previsioni, basti pensare che già oggi i datacenter di Google in Irlanda assorbono circa un quarto dell’energia elettrica consumata dall’intera nazione.
In conclusione, c’è da essere entusiasti o preoccupati per l’esplosione dell’intelligenza artificiale? Probabilmente entrambe le cose, ma alla fine forse possiamo soltanto cercare di essere realisti e usare un po’ di spirito critico: tener presente che non sempre quello che ci sembra gratis è davvero gratis, perché in realtà ha dei costi più o meno nascosti sia per noi (che deleghiamo a una macchina quello che potremmo imparare a fare da soli) che per il pianeta (in termini di risorse). Non bisogna poi dimenticare che non sempre quello che è verosimile è anche vero e soprattutto, per tornare al tema iniziale, non sempre le parole vanno prese alla lettera. Proprio come quando diciamo che il Sole sorge, pur sapendo benissimo che il Sole in realtà sta fermo ed è la Terra a girare intorno a esso.
Per approfondire:
- Luciano Floridi & Anna C Nobre: “Anthropomorphising Machines and Computerising Minds: The Crosswiring of Languages between Artificial Intelligence and Brain & Cognitive Sciences” (https://link.springer.com/
article/10.1007/s11023-024- 09670-4) - Treccani Enciclopedia on line: “Intelligènza artificiale” (https://www.treccani.it/
enciclopedia/intelligenza- artificiale/) - Wikipedia: “Logica” (https://it.wikipedia.org/
wiki/Logica) - Wikipedia: “Linguistica Computazionale“ (https://it.wikipedia.org/
wiki/Linguistica_ computazionale) - Scienza in rete: “Pappagalli stocastici e il potere delle big tech” (https://www.scienzainrete.it/
articoli/pappagalli- stocastici-potere-big-tech/) - Valori: “L’intelligenza artificiale consuma come la Francia e inquinerà come il Regno Unito” (https://valori.it/costi-
ambientali-intelligenza- artificiale-onu/) - Les Enfants Terribles: “L’Irlanda e la fame elettrica dei datacenter” (https://www.
lesenfantsterribles.org/free- state/lirlanda-e-la-fame- elettrica-dei-datacenter/) - Luciano Floridi: “Che cos’è (veramente) l’INTELLIGENZA ARTIFICIALE?” (https://youtu.be/olZDxApTGMo?
si=dXAw_8XlUYsr-0ei) - Emily M. Bender, Alex Hanna: “L’inganno dell’intelligenza artificiale” (https://fazieditore.it/libro/
9791259678447)
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puoi ascoltarlo anche sull’argomento della Intelligenza artificiale.
Qui da www.adultiancoraascuola.eu puoi leggere gli articoli più diretti sul pensare la intelligenza artificiale. Nell’articolo Dai laboratori sulla AI – Automazione e Autonomia | adulti ancora a scuola puoi aprire le istruzioni date in due laboratori per adulti e senior sulla I.A.
L’aggettivo “stocastico”, che si trova nel titolo, non è usuale, per cui puoi chiarirtene il significato cliccano il link https://www.google.com/search?q=stocastico+significato