AU­TO, VAMMI A PREN­DE­RE I BAM­BI­NI

Wired (Italy) - - PER PASQUA - DI: UBERTO BARBINI AI Soft­ware En­gi­neer

Quan­do si pen­sa al fu­tu­ro pros­si­mo, a so­lu­zio­ni av­ve­ni­ri­sti­che ma già al­la por­ta­ta di tut­ti, vie­ne fa­ci­le pen­sa­re al­la gui­da au­to­no­ma. Au­to che gui­da­no da so­le, la­scian­do­ci la li­ber­tà di fa­re al­tro du­ran­te il viag­gio, co­me ac­ca­dreb­be in tre­no o in ae­reo, ma col van­tag­gio che la de­sti­na­zio­ne sa­rà pro­prio la no­stra. La gui­da au­to­no­ma, tut­ta­via, non è che l’ap­pli­ca­zio­ne di una se­rie di com­ples­si pro­ces­si che ri­ca­do­no nel­la gran­de bran­ca dell’in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le. Uberto Barbini, soft­ware en­gi­neer al la­vo­ro su si­ste­mi di AI de­di­ca­ti al mon­do del­la fi­nan­za, ha un’idea mol­to chia­ra di ciò di cui par­lia­mo.

So­lo una que­stio­ne di tem­po «Io cre­do che al li­vel­lo at­tua­le for­se sa­reb­be più giu­sto par­la­re di stu­pi­di­tà ar­ti­fi­cia­le. In­ten­do che, or­mai, i com­pu­ter so­no in gra­do di com­pren­de­re e in­ter­pre­ta­re de­gli or­di­ni sem­pli­ci, co­me con Si­ri o Ale­xa, ma sia­mo an­co­ra ben lon­ta­ni da un li­vel­lo che pos­sia­mo de­fi­ni­re “in­tel­li­gen­te”. Chia­ria­mo­ci: ri­man­go­no si­ste­mi con enor­mi ca­pa­ci­tà in cam­pi spe­ci­fi­ci (trat­ta­men­to di im­ma­gi­ni, gio­ca­re a scac­chi o a Go, ecc.), tut­ta­via al­go­rit­mi e hard­ware at­tua­li de­vo­no es­se­re spe­ci­fi­ca­ta­men­te ad­de­stra­ti per que­sto. Po­tre­mo ve­ra­men­te par­la­re di in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le quan­do i com­pu­ter ini­zie­ran­no a com­pren­de­re ap­pie­no il mon­do in­tor­no a lo­ro. At­ten­zio­ne che ho det­to “quan­do” e non “se”, perché la stra­da, in que­sto sen­so, è già trac­cia­ta e mol­to en­tu­sia­sman­te, spe­cie per quan­to ri­guar­da il Deep Lear­ning».

Quasi co­me un cer­vel­lo «Si trat­ta di un si­ste­ma di al­go­rit­mi, cioè di istru­zio­ni, che per­met­te ai com­pu­ter di “si­mu­la­re” un cer­vel­lo uma­no a mol­ti li­vel­li. An­che se il si­ste­ma di re­ti neu­ra­li è sta­to ispi­ra­to dal cer­vel­lo bio­lo­gi­co, la si­mi­li­tu­di­ne è mol­to ge­ne­ri­ca, sia perché an­co­ra non sap­pia­mo mol­ti det­ta­gli su co­me fun­zio­na ve­ra­men­te il cer­vel­lo, sia perché il soft­ware dei com­pu­ter non ha le li­mi­ta­zio­ni chi­mi­co-fi­si­che che re­go­la­no i neu­ro­ni. Per quan­to sem­pli­fi­ca­to, co­mun­que, il Deep Lear­ning fun­zio­na su un prin­ci­pio si­mi­le.

Sto­ri­ca­men­te il non­no dell’at­tua­le Deep Lear­ning è il Per­cep­tron, in­ven­ta­to nel 1957. Gli at­tua­li al­go­rit­mi non so­no poi co­sì di­ver­si da quel pro­to­ti­po di te­le­ca­me­ra con 400 pi­xel per il ri­co­no­sci­men­to au­to­ma­ti­co. So­lo che ora è tut­to mol­to più so­fi­sti­ca­to e com­ples­so.

Quan­do stu­dia­vo all’uni­ver­si­tà io, le re­ti neu­ra­li sem­bra­va­no una tec­no­lo­gia mor­ta: era­no en­tra­te nel se­con­do “AI win­ter” (1987-93, che in pra­ti­ca, pe­rò, è du­ra­to fi­no al 2000 cir­ca). Il pri­mo AI win­ter è sta­to dal 1974 al 1980, ed è cor­ri­spo­sto al fal­li­men­to dei pro­get­ti di tra­du­zio­ne au­to­ma­ti­ca con i lin­guag­gi ti­po pro­log. Il se­con­do, in­ve­ce, è ar­ri­va­to nel mo­men­to in cui ci si è ac­cor­ti che le re­ti neu­ra­li dell’epo­ca, det­te “a tre li­vel­li”, si era­no di­mo­stra­te in­ca­pa­ci di adat­tar­si a com­pi­ti com­ples­si».

Dall’in­ver­no al­la pri­ma­ve­ra «Do­po il 2000 al­cu­ni stu­di han­no per­mes­so di pro­get­ta­re re­ti neu­ra­li a mol­ti più li­vel­li, de­ci­ne e poi cen­ti­na­ia. Con co­sì tan­ti li­vel­li si pos­so­no or­ga­niz­za­re i neu­ro­ni ar­ti­fi­cia­li in strut­tu­re mol­to com­ples­se in cui al­cu­ni neu­ro­ni so­no or­ga­niz­za­ti in grup­pi (con­vo­lu­tio­nal neu­ral net­work).

Si è ar­ri­va­ti a re­ti di più di mil­le li­vel­li, ma le ul­ti­me ten­den­ze so­no di ave­re re­ti ri­cor­si­ve che pos­so­no “ri­ci­cla­re” più vol­te gli stes­si da­ti per ot­te­ne­re ri­sul­ta­ti mi­glio­ri con un nu­me­ro più li­mi­ta­to di li­vel­li (ti­pi­ca­men­te in­tor­no al cen­ti­na­io). Que­sto si­ste­ma (re­cur­rent neu­ral net­work) è sta­to an­che ispi­ra­to da nuo­vi stu­di sul fun­zio­na­men­to del cer­vel­lo uma­no. E vi­sto che par­lia­mo di al­go­rit­mi in­ti­ma­men­te le­ga­ti al­la fi­sio­lo­gia uma­na, è chia­ro che an­che que­sti stan­no evol­ven­do in mo­do espo­nen­zia­le. Non è esa­ge­ra­to af­fer­ma­re che il Deep Lear­ning stia ri­vo­lu­zio­nan­do, già ora, la no­stra vi­ta.

E lo sta fa­cen­do in co­sì tan­ti mo­di di­ver­si che fac­cia­mo fa­ti­ca a elen­car­li tut­ti. Dal­le tra­du­zio­ni au­to­ma­ti­che e in tem­po rea­le ai si­ste­mi di gui­da del­le au­to­mo­bi­li, pas­san­do per le gran­di innovazioni nel­la bio­ro­bo­ti­ca e per­si­no nell’astro­no­mia, con scien­zia­ti che usa­no il Deep Lear­ning per sco­pri­re nuo­ve ga­las­sie o par­ti­cel­le su­ba­to­mi­che. La po­ten­za dei com­pu­ter per­met­te ana­li­si sem­pre più so­fi­sti­ca­te su mo­li di da­ti im­pos­si­bi­li da ge­sti­re per gli es­se­ri uma­ni.

Per­so­nal­men­te cre­do che ave­re in­ter­fac­ce uten­te au­to­ma­ti­che, in gra­do di capire sem­pli­ci or­di­ni in qual­sia­si lin­gua, sa­rà un aspet­to do­mi­nan­te nel­la ri­vo­lu­zio­ne del­le no­stre vi­te a ba­se di in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le. A quel pun­to do­vre­mo in­te­gra­re tra di lo­ro di­ver­si ti­pi di AI. In mo­do, per esem­pio, da po­ter chie­de­re al­la tua au­to di an­da­re a pren­de­re i bam­bi­ni a scuo­la, sen­za che sia ne­ces­sa­rio spe­ci­fi­ca­re l’in­di­riz­zo o l’ora­rio esat­to. E ma­ga­ri l’au­to po­trà an­dar­ci da sola e far­li en­tra­re ri­co­no­scen­do le fac­ce. In fon­do le sin­go­le tec­no­lo­gie per ren­de­re pos­si­bi­le que­sto già ci so­no, tut­to sta nel far­le par­la­re la stes­sa lin­gua. Non ci vor­rà poi mol­to, ve­dre­te, e avrà ri­per­cus­sio­ni a on­da lun­ga. Per esem­pio, ci sa­rà bi­so­gno di mol­te nuo­ve fi­gu­re pro­fes­sio­na­li, di cui og­gi nem­me­no con­si­de­ria­mo l’esi­sten­za. Il fu­tu­ro sa­rà dell’in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le, ma l’in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le sa­rà sem­pre de­gli uma­ni».

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