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IF2018 – Artificial Intelligence di Alessandro Vitale

IF2018Artificial Intelligence di Alessandro Vitale all’ Internet Festival 2018, l’edizione dedicata al tema #Intelligenza

17 aprile 2014, sul panorama mondiale si imbatte una profezia:” tra 30 anni, le specie più importanti della Terra non saranno più esseri umani, ma macchine”. A pronunciare ciò è Louis Del Monte, fisico, imprenditore e soprattutto autore di  The Artificial Intelligence Revolution. In questo scritto, ai limiti della distopia, si allude ad un futuro in cui le macchine, considerandolo imprevedibile e dannoso, sviluppano delle capacità per proteggersi dall’uomo. Il problema principale, scrive Del Monte, è l’assenza di una legislazione in merito a quanta intelligenza una macchina può sviluppare.

Alessandro Vitale, imprenditore esperto di Intelligenza Artificiale , durante l’Internet Festival 2018, è intervenuto per presentare Artificial Intelligence, il suo libro pubblicato lo scorso settembre, presso l’editore EGEA. Composto da 10 capitoli indipendenti l’uno dall’altro, dopo una concisa chiarificazione di che cosa sia l’intelligenza artificiale e come funzioni, il libro si concentra sulle relazioni e reazione all’AI, le abilità necessarie per svilupparla e i benefici che se ne possono trarre in ambito manageriale. Il termine Artificial Intelligence è entrato a tutti gli effetti nel parlato quotidiano. Tuttavia, chiunque si fermi un’attimo a pensarci, potrebbe notare qualcosa di ossimorico, tanto da sfociare nel paradosso: perché chiamare artificiale la caratteristica principale della natura umana, ossia l’intelligenza? Non c’è dubbio che le conoscenze umane inizino con l’esperienza; ma nonostante ciò è chiaro che non è riducibile esclusivamente ad essa. Lo stesso discorso vale per le macchine?

Artificial Intelligence di Alessandro Vitale

Esistono due approcci allo sviluppo dell’intelligenza artificiale; uno tramite regole, l’altro tramite Machine Learning. Il primo caso va bene a livello teorico, ma a livello pratico inciampa in difficoltà. Infatti, spiega Alessandro, “definire tutte le regole in un mondo complesso e complicato è impossibile. A tal proposito negli ultimi anni si è investito sul machine learning, che, invece di definire cosa la macchina debba fare, realizza programmi attraverso cui la macchina deve apprendere”. Fisicamente l’AI è un software, un programma, la cui caratteristica principale è che non è stato scritto per fare qualcosa, ma per apprendere tramite esempi. A tal fine è stato necessario creare una fitta rete neurale, un modello matematico che cerca di simulare le reti neurali biologiche del cervello umano. Ad esempio, il Deep Learning è “un sottoinsieme del machine learning, riesce a fare ragionamenti più complicati perché ha più reti neurali, in grado di analizzare nel minor tempo e miglior modo possibile i dati”. Se si pensa all’AI come un grosso raccoglitore di dati, l’obiezione popperiana, secondo cui “i dati sono carichi di teoria”, potrebbe sorgere spontanea. O meglio, dal momento che il machine learning ha il compito di raccogliere esempi di quotidiano umano e tramite questi far sviluppare alla macchina una sorta di autocoscienza che gli permetta di generalizzare e comportarsi in una certa maniera davanti a certe situazioni, non si correrebbe il rischio di far imparare alla macchina gli stessi difetti e pregiudizi dell’uomo? Se dal punto di vista tecnico i progressi fatti sono impressionanti, la questione etica resta ancora alla base delle perplessità con cui ci si approccia a tale tecnologia. “In campo medico si è notato come il margine di errore di un umano è pari all’4%, mentre quello della macchina è 8%. Se il lavoro di entrambi viene ad integrarsi, il margine di errore scende al 0,5 %”: conclude Alessandro. Ma in caso di mancato successo di un intervento condotto da un medico umano, la responsabilità giuridica ricade sullo stesso. E nel caso la responsabilità fosse della macchina?

Costantino De Luca per Radioeco

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