Esplorare le possibilità e i rischi dell’IA è un compito fondamentale per evitare che sia la macchina a prendere il sopravvento sull’uomo. Ne abbiamo discusso a “Milano Partecipa”, evento promosso dalla Fondazione Cariplo, con Alfredo Adamo di Alan Advantage, azienda romana che guida le organizzazioni del settore pubblico e privato nella crescita e nell’innovazione

Un’intelligenza artificiale può superare i limiti per i quali è stata addestrata? Molti esempi dimostrano che quest’ ipotesi è tutt’altro che remota e aprono scenari affascinanti e terrificanti allo stesso tempo. Tra i casi più recenti quello di AlphaGo, software realizzato dal team DeepMind di Google, che ha appreso le mosse dell’antico gioco del Go e le ha reinventate. «Diffuso soprattutto in Cina, Giappone e Corea  ̶   spiega Alfredo Adamo, CEO di Alan Advantage, azienda romana che guida le organizzazioni del settore pubblico e privato nella crescita e nell’ innovazione, che abbiamo incontrato nella città meneghina durante l’iniziativa organizzata alla Fondazione Cariplo, “Milano Partecipa”  ̶  il Go consiste nel disporre pedine bianche o nere su una grande tavolo da gioco, detto goban. A quest’attività ludica è legato uno degli episodi più eclatanti sull’imprevedibilità dell’intelligenza artificiale. Nel 2016, infatti, AlphaGo ha sfidato il campione mondiale di Go e lo ha sconfitto. Contro ogni pronostico la macchina non solo lo ha battuto, ma durante uno dei match ha utilizzato una mossa che non poteva aver appreso dall’addestramento e che è stata giudicata da tutti un grave errore. Quella mossa invece è stata fatale per il campione coreano». Una capacità di vedere possibilità nascoste che, se applicata a campi come quello medico, promette di farci compiere balzi in avanti in campi come quello medico, almeno secondo i più ottimisti. Entusiasmo accolto con riserva da Adamo, che confessa: «Sono d’accordo con il manifesto sottoscritto anni fa anche da Stephen Hawking, secondo cui la possibilità di un futuro distopico esiste».

Alfredo Adamo

SOCIETY IN THE LOOP. Secondo il CEO di Alan Advantage, non dovremmo farci trascinare verso atteggiamenti tecnofobici o isterie collettive, bensì individuare possibili soluzioni ad una questione più che mai aperta. «Ritengo che una possibile soluzione  ̶  prosegue  ̶   sia il “society in the loop”. Il modello elaborato dal MIT Media Lab di Boston è basato su una stretta collaborazione tra uomini ed intelligenze artificiali, che ne regoli la coesistenza. Bisogna però capire che l’intelligenza artificiale fa già parte della nostra società». E non è un caso che lo smartphone si sia ormai trasformato in una protesi, rendendoci “umani aumentati” al punto che deleghiamo alcune capacità alla macchina, come il memorizzare i numeri telefonici o l’orientarci in luoghi più o meno noti. «Se il primo dato è abbastanza evidente, bisogna anche divenire consapevoli che chi produce intelligenza artificiale spesso non lo fa per migliorare la qualità di vita delle persone, ma per vendere, quindi ogni innovazione va giudicata con atteggiamento critico. È poi necessario che il mercato imponga degli standard a tutela del consumatore anche ai software e che le istituzioni siano all’altezza del compito. Sicuramente con la legge sulla privacy l’Unione Europea ha dimostrato una notevole sensibilità ai problemi di una società che si affaccia al 5G, ma non è sufficiente».

LO SGUARDO DELLA MACCHINA. L’agenda dei prossimi anni dovrebbe puntare, secondo Adamo, ad una collaborazione sempre più solida tra uomini e macchine, e non solo nel campo dell’hi-tech. Ne è un esempio il progetto “Re: Humanism” di Alan Advantage, che finanzia progetti di artisti che utilizzano e studiano l’intelligenza artificiale. Tra le idee selezionate nella scorsa edizione vi è anche quella di Francesco D’Abbraccio, artista della Krisis Production. «Il mio intento – ci racconta – era costruire una piattaforma in cui accostare non solo competenze diverse, come data scientist, designer e artisti, ma anche punti di vista differenti. La mia ricerca parte da alcune riflessioni sul “learning from invisible” per produrre, attraverso intelligenza artificiale e machine learning, audio, immagini e testi in ambito artistico ed estetico. Ero curioso di capire in che modo imparano le macchine e che differenza c’è con l’apprendimento umano, ma per far questo dovevo conoscere l’aspetto latente». L’apprendimento di ogni intelligenza artificiale infatti è costituito da input, da una serie di livelli nascosti e latenti allo stesso progettista che disegna la struttura e infine dagli output. Questo spazio latente può essere definito come l’inconscio di una rete neurale e contiene tutti i possibili output che l’intelligenza può generare. «Ho quindi costruito 3 data set, raccogliendo milioni di testi che descrivessero una o più emozioni, classificandole. L’obiettivo era far generare alla macchina nuovi testi che raccontassero i sentimenti umani ma, a prescindere dai risultati non sempre ottimali, questo lavoro mi ha permesso di riflettere sulla manifestazione delle emozioni, guardandole con uno sguardo non umano». Anche l’intelligenza artificiale può quindi divenire oggetto di studi umanistici, consentendo, come in questo caso, di creare una distanza tra noi e noi stessi e generando un punto di vista diverso: quello della macchina.

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