Intelligenza Artificiale - Comprendiamo la nostra storia per il futuro
Con tutte le notizie che sentiamo ogni giorno il rischio di deludere le aspettative con l'ennesimo articolo sull'intelligenza artificiale è alto perché ognuno di noi è figlio di una storia che a volte si legge meglio dopo che non prima.
Pur essendo stato sempre un ambito prevalentemente ingegneristico pian piano si sta diffondendo a macchia d'olio dall'uso con le nanotecnologie fino a chissà quale nuova implementazione che ci vedrà protagonisti nello scrivere la nostra storia.
E' sicuramente un tema che interessa molti: l'ONU sta sviluppando un rapporto sulla governance dell'intelligenza artificiale, al G7 c'è stata una sessione proprio sull'ai. Un tema quindi caldo di cui sentiremo sempre più parlare indipendentemente dalla nostra personale opinione sull'argomento.
Ma cosa è l'intelligenza artificiale?
L'OCSE ci da una mano a capirlo:
"Qualsiasi modello di implementazione basato su “una macchina” in grado di “dedurre dall’input che riceve”, grazie all’implementazione di sofisticate capacità adattive dotate di diversi livelli di autonomia, una serie di dati processabili finalizzati a generare svariati “output” (come, ad esempio, “previsioni, raccomandazioni, contenuti, decisioni”, ecc.), suscettibili di influenzare “ambienti fisici o virtuali”, tenuto conto di un “insieme di obiettivi espliciti o impliciti” concretamente perseguiti, a seconda che siano programmati direttamente da uno sviluppatore umano, oppure definiti mediante il ricorso a tecniche di auto-apprendimento algoritmico."
Vediamo di semplificare cosa ci dice l'OCSE.
Iniziamo da lontano, era il 1940 quando l'esercito alleato doveva far arrivare un messaggio da Washington a Londra. All'epoca ci lavorano un gruppo di ingegneri e matematici ed un giovane Claude Elwood Shannon divenne il padre della teoria dell'informazione con la sua definizione sull'informazione ossia "la differenza che fa la differenza". In pratica l'ingegner Shannon alla fine trova una soluzione e deve spiegarla ai suoi colleghi e qui venne il bello. In ambito accademico si dice che il Signore nostro Dio quando ha deciso di fare l'essere più perfetto ha fatto il professore universitario ed il Diavolo che ci ha messo la mano ha fatto i colleghi.
Deve quindi trovare il modo di spiegare ai colleghi cosa è l'informazione senza che giochino al tiro al bersaglio (sport amato da tanti) e si ricorda cosa gli disse il suo maestro di dottorato:"se vuoi che le persone non ti creino problemi usa l'entropia" sottointendendo il fatto che siccome l'entropia non l'ha capita nessuno, non la capiamo noi.
Possiamo tornare a come il fisico Maxwell spiegò l'entropia che, in sintesi, risponde a una domanda:"Come mai non riesco ad estrarre tutta l'energia da un sistema?, perché ci sono gli sprechi?". Maxwell rispose con un esperimento mentale a questa annosa questione. Lui immaginò un esperimento in cui c'era del gas caldo e del gas freddo chiusi dentro una scatola. Dopo un po' i 2 gas si mischiano e non rimangono separati; se così non fosse l'energia del vapore la potrei usare all'infinito. Maxwell disse che affinché questo avvenga ci dovrebbe essere una botola con un diavoletto che apre e chiude la botola per far passare le molecole calde respingendo le molecole fredde serve quindi del lavoro. Quando abbiamo caldo d'estate per buttare il caldo fuori serve la corrente elelettrica.
Shannon riesce a "convertire" quel diavoletto in un bit di informazione: 0 ed 1 per decidere se far passare o meno l'informazione. In questo modo si riesce a tenere insieme ordine e disordine, azione e rumore. Diventa quindi qualcosa di computabile, ossia gestibile da un computer. Ecco che l'informazione è quella differenza che fa la differenza.
Ecco che l'informazione diventa qualcosa di filosofico, qualcosa che non sappiamo ben spiegare perché qulasiasi irregolarità nella realtà potrebbe essere una informazione come ad esempio punto punto punto linea linea linea punto punto punto uno scout lo associa al S.O.S. ed è quindi informazione.
Ecco che Shannon negli anni 50 progetta un piccolo topolino meccanico che chiama Teseo e lo mette in un labirinto tutto cablato ed ogni volta che il topolino sbatteva contro una parete faceva scattare un interruttore, un relè girava di 90° ed andava avanti, andava avanti, andava avanti urto dopo urto fino a che il topolino non trovava l'uscita. Abbiamo applicato l'informazione alla macchina. La macchina non è più la trebbiatrice, la pressa che durante la rivoluzione industriale va a surrogare il lavoro muscolare umano ma questa macchina prende una finalità dall'uomo (esci dal labirinto) e trova i mezzi per uscire dal labirinto. Questa nuova macchina, se la facesse il nostro cucciolo di cane dove gli mettiamo la pappa in fondo al labirinto ed una serie di ostacoli per trovarla, quando li supera e ci arriva diremo:"benedica come sei intelligente!". Ecco quindi che una macchina che imita il nostro modo di fare ci sembra intelligente. Di fatto quella macchina ha degli input e senza conoscere quale è la strada, da quegli input genera dei risultati che se fossero riconducibili ad un essere vivente diremo che è intelligente. Questa modo di creare la macchina è la cibernetica.
Quando nel 1956 viene definita per la prima volta l'intelligenza artificiale si fa in un seminario estivo in cui c'era anche John McCarthy che definì questa parola. Pare infatti che McCarthy e l'inventore della parola cibernetica non si potessero vedere e c'è uno storico che racconta che sembra McCarthy abbia esclamato:"Chiamatela come vi pare ma non cibernetica!".
Quindi l'intelligenza artificiale è questo modo di descrivere una macchina che si adatta alle condizioni per trovare delle soluzioni ed ottenere un fine.
Quella definizione del 50 è arrivata sul mercato nei primi anni 2000 con il nome Roomba, l'aspirapolvere che sbatte alle pareti perché perché abbiamo avuto bisogno di non dover cablare tutta casa per farlo funzionare. L'intelligenza artificiale non è nulla di nuovo è qualcosa che però ha iniziato a funzionare negli ultimi 10-15 anni ed ha invaso di mercato.
A questo punto siccome è arrivata via mercato una serie di istituzioni ha detto:"Beh signori da sempre il fine non giustifica i mezzi ed avere una macchina che da sola sceglie i mezzi per raggiungere un fine richiederebbe un po' di controllo". Si inizia quindi a pensare come regolamentare l'intelligenza artificiale tra cui anche l'OCSE. A questo punto però è nata la guerra del gatto e del topo: i regolatori che cercano di regolare e i produttori che dicono:"ah no ma quello che faccio io è un'altra cosa!". Tu vuoi regolare la nutella? Ah no io faccio una crema spalmabile al gusto di nocciola. E' quindi iniziata questa corsa a cercare di dare una definizione che potesse contenere tutti i tipi di macchine che si comportano come il topolino di Shannon. Ed ecco che possiamo rileggere la definizione dell'OCSE.
Una macchina che ha degli input e produce degli output. ChatGPT gli entra un prompt e gli esce un paragrafo. Questo avviene tramite dei dati, ossia degli input che portano informazione. Questa capacità gli consente anche di influenzare gli ambienti fisici e virtuali per cui quando noi chiediamo a Siri:"Ehi siri, accendi le luci", lei/lui accende le luci, questo influenza l'ambiente fisico. Se gli chiediamo:"Ehi Siri, mandi un messaggio a Leonardo dicendogli che sto arrivando", viene inviato un messaggio che influenza l'ambiente virtuale.
La definizione dell'OCSE è quindi un tentativo nell'ambito giuridico/economico di creare un perimetro a questo nuovo ambito di mercato che nasce da questa nuova maniera di progettare le macchine.
