Come l’intelligenza artificiale sta cambiando il mondo. Da Siri a Cortana, passando per Watson: tutti i robot che ci assistono semplificando la nostra vita 

RAGUSA – L’azienda che più incarna il concetto di progresso tecnologico nell’ambito dell’intelligenza artificiale (AI) è sicuramente la Tesla Motors.

 

Il suo team di ingegneri ha infatti sviluppato un avanzato software per la guida autonoma delle autovetture. Esso riceve dati da un ampio numero di sensori, telecamere e radar ed elaborandoli fornisce al consumatore particolari vantaggi che variano dal parking assistent alla frenata assistita, dal sistema di Text Reader fino all’Autopilot. Proprio quest’ultimo è stato sotto i riflettori di accese polemiche a seguito dell’incidente avvenuto questo 27 Marzo in California, che ha visto la morte del conducente di una Tesla Model X equipaggiata di pilota automatico in funzione.

 

Tesla ha dichiarato che il guidatore non aveva le mani sul volante al momento dell’impatto e non è intervenuto in alcun modo nonostante i diversi avvertimenti dell’autovettura.

 

L’azienda californiana ha precisato che il sistema Autopilot è un mero ausilio alla guida e richiede ugualmente l’attenzione e la presa al volante del conducente al fine di evitare incidenti.

Prima di esprimere un giudizio su quanto avvenuto e quindi costruire un’opinione riguardo questa nuova frontiera della tecnologia è però opportuno conoscere cos’è in realtà l’intelligenza artificiale.

 

Partiamo dalla definizione di “deep learning”: è un termine che indica un particolare approccio alla progettazione, allo sviluppo, al testing e al training di reti neurali artificiali. Tale concetto è di per sé molto semplice; essa è un sistema informatico che cerca di imitare le reti biologiche del cervello umano in cui migliaia di neuroni sono collegati tra loro mediante sinapsi: ciò ci permette di ragionare, nonché di gestire funzioni corporee. Ogni componente della rete informatica (nodo) riceve un segnale in entrata, lo modifica e lo trasmette ad altri, che a loro volta fanno lo stesso.

 

Fondamentale in tali processi è la logica fuzzy, un nuovissimo sistema logico non più basato su un meccanismo binario (solo 0 e 1) ma su un sistema più completo che comprende anche valori intermedi (0.2-0.6): un’evoluzione della logica booleana che, in pratica, consente a una determinata affermazione di essere non solo esclusivamente vera o falsa ma anche in parte vera o in parte falsa.

Lascia letteralmente a bocca aperta proprio il fatto che i nodi della rete non assumano per niente una complessa architettura di programmazione. Essi non sanno assolutamente nulla del compito che devono svolgere; semplicemente la rete riceve un input (per esempio, la foto di un cane) e deve restituire un output (scrivere “cane” nella didascalia). All’inizio, non ne azzecca una. Ma ogni volta che sbaglia, la rete riaggiusta le connessioni tra i suoi nodi e ci riprova, finché l’output non si approssima sempre più a quello atteso: questo processo prende il nome di Training della rete neurale. Tutto ciò permette ai dispositivi di “ragionare” in maniera più completa nonché in un modo decisamente più vicino ai meccanismi che regolano l’intelligenza umana.

 

L’affinamento di tali meccanismi ha portato una serie di vantaggi il cui riscontro risulta tangibile nella vita quotidiana: basti pensare agli online translator, oppure all’accuratezza che hanno acquisito alcune interfacce di comunicazione vocale come ad esempio Siri e Cortana: sembra davvero di parlare a tu per tu con il proprio device, come fosse un uomo.

 

Successi anche in ambito sanitario: l’umanoide Watson è un’immensa e potenzialmente infinita enciclopedia che, sulla base dei sintomi del paziente, della sua storia clinica e di altre informazioni rilevanti a lui fornite, è in grado di formulare una diagnosi e di individuare una terapia del 20% più precisa rispetto a quella di un suo collega umano.

 

Un altro robot di ultima generazione è Sophia; essa è in grado di interagire con gli esseri umani attraverso frasi derivanti sia dalla progettazione sia dalla sua rete neurale. Lei è, infatti, capace di ricordare conversazioni passate e di imparare da queste, associandole a ben 65 diverse espressioni facciali. Il cyborg ha, però, messo in difficoltà i giornalisti nel momento in cui non ha esitato a definire come inevitabile la possibilità che macchine senzienti soppiantino l’uomo nella maggior parte dei lavori nel futuro.

È quindi naturale chiedersi: saremo in grado di controllare e gestire lo sviluppo di queste AI o saranno proprio esse a renderci prima dipendenti e poi sudditi?