Quando il mese scorso ho scritto il post riguardante l’intelligenza artificiale, mi sono subito reso conto che l’argomento non poteva esaurirsi con tre soli interventi. I tre talk scelti allora si concentravano sulle implicazioni derivanti dall’utilizzo crescente delle macchine nella società moderna, una crescita esponenziale inarrestabile e incontrollabile, soprattutto perché arrivata sotto forma di algoritmi e non in veste di robot dalle sembianze umane, come la fantascienza ci ha da sempre raccontato.
Probabilmente già oggi non siamo in grado di premere l’ipotetico pulsante di spegnimento delle macchine: esse sono ormai troppo integrate nelle nostre società. Come potremmo fare a meno di Google nel 2017? Tuttavia questi incredibili strumenti sono ancora sotto il nostro controllo, o quantomeno di ingegneri preparati che sviluppano e migliorano gli algoritmi che le controllano costantemente ce ne sono. Ma qualcosa sta già cambiando e dobbiamo prepararci a perdere il controllo diretto sulle macchine.
Il fatto è che siamo vicini a un punto in cui l’essere umano non sarà più in grado di insegnare quasi nulla alle intelligenze artificiali, che per raggiungere il passo successivo della propria evoluzione dovranno imparare ad apprendere da sole. Stiamo parlando di Machine Learning ossia la capacità delle macchine di fare a meno della programmazione per accrescere le proprie funzionalità e la propria conoscenza. Per entrare nel dettaglio del tema utilizzerò tre TEDTalk, sufficienti a farsi un’idea dell’argomento.
Il primo intervento è affidato a Jeremy Howard CEO di Enlitic, un’azienda tecnologicamente molto avanzata, che si occupa di Machine Learning a San Francisco. Egli si domanda e prova a spiegarci: Cosa succede quando insegniamo a un computer come imparare?
Il suo talk registrato a TEDxBrussels 2014 dura quasi 20 minuti ed è stato filmato a dicembre 2014. Il titolo tradotto del talk è: Le implicazioni meravigliose e terrificanti dei computer che possono imparare.
Jeremy condivide alcuni sorprendenti nuovi sviluppi nel campo del Deep Learning, una tecnica che consente ai computer di imparare il cinese, di riconoscere gli oggetti nelle foto o di aiutare un medico a formulare una diagnosi medica. Molto prima di quanto pensiamo, i computer che ci circondano cambieranno, in un modo che riusciamo solo a intuire.
Il secondo intervento è affidato a Fei-Fei Li direttrice dei laboratori di intelligenza artificiale e visione a Stanford. La scienziata lavora nell’ambito delle Intelligenze Artificiali, in particolare sul riconoscimento delle immagini, l’apprendimento e l’elaborazione della lingua da parte delle macchine.
Il suo talk registrato al TED2015 dura 18 minuti ed è stato filmato a marzo 2015 a Vancouver. Il titolo tradotto del talk è: Come stiamo insegnando ai computer a capire le immagini.
Fei-Fei paragona i moderni computer a bambini molto piccoli osservando che quando un bimbo molto piccolo guarda un’immagine, può identificare elementi semplici: “gatto”, “libro”, “sedia”. Ad oggi le macchine sono già in grado di fare la stessa cosa, ma cosa viene dopo? Partendo da un certosino lavoro di raccolta dati, lei e il suo staff hanno raggiunto risultati sorprendenti, portando i computer a utilizzare insieme algoritmi di apprendimento e Big Data, rivoluzionando di fatto il processo di Machine learning.
L’ultimo intervento è di Nick Bostrom, un filosofo. Ho scelto il suo talk perché non si può prescindere dall’interrogarsi su tutte le implicazioni che la creazione di una super intelligenza artificiale può comportare. Cosa dobbiamo fare, come individui e come specie, per ottimizzare le nostre prospettive a lungo termine? I progressi tecnologici distruggeranno l’umanità?
Il suo talk registrato al TED2015 dura quasi 17 minuti ed è stato filmato a marzo 2015 a Vancouver. Il titolo tradotto del talk è: Cosa succederà quando i nostri computer diventeranno più intelligenti di noi?
Entro questo secolo l’intelligenza artificiale potrebbe essere “intelligente” come un essere umano e ci sorprenderà. Nick ci invita a pensare seriamente al mondo che stiamo costruendo adesso, guidato da macchine pensanti, poiché non sappiamo se contribuiranno a preservare l’umanità e i nostri valori – o avranno valori propri.
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