La Rivoluzione dell'Intelligenza Artificiale

Nel film "2001: Odissea nello spazio", il computer di bordo – HAL – parlava coi membri dell’equipaggio come se fosse umano. Più di mezzo secolo dopo, da fine novembre 2022, possiamo parlare col computer (ChatGPT) in modo così fluido che si rischia di immaginarlo come HAL, cioè dotato di intelligenza artificiale generale, quando invece ne è ben lontano.

Questa tecnologia, sin dalla sua nascita a metà degli anni '50, si sviluppa in due rami distinti. Quello che tenta di riprodurre il pensiero umano partendo dai suoi prodotti più alti, razionalità e logica, coi metodi simbolici, e quello che simula la struttura biologica del cervello con processi algoritmici su neuroni artificiali, il "deep learning". Quest'ultimo è un processo di inferenza statistica ad altissime dimensioni. Si è sviluppato vertiginosamente negli ultimi anni grazie ai processori ad alte prestazioni e agli enormi database dell'era internet. Da quei dati l'algoritmo è in grado di distillare qualche conoscenza, imparando in automatico. Il primo è impeccabile nelle sue operazioni, ma conosce solo quel che gli abbiamo esplicitamente insegnato, il secondo ha delle grosse difficoltà con la logica ma parla amabilmente con noi, riconosce volti e tanto altro.

Questo breve intervento vuole porre l'accento sulla natura rivoluzionaria, a tutto tondo, dell'intelligenza artificiale. Questa è una tecnologia prescientifica nel senso migliore del termine, una di quelle che cambiano la scienza perché spingono la ricerca verso quegli orizzonti necessari per rispondere ai nuovi perché.

Pensiamo ai primi motori a vapore agli albori della rivoluzione industriale. Quei motori non erano solo un insieme di leve e ingranaggi, perché avevano una parte attiva, la camera di combustione e quella dove il vapore si espandeva e contraeva. Muovevano le loro parti, consumavano legna, facevano avanzare i carri senza bisogno dei cavalli. Noi sapevamo come costruirli, avevamo un'idea del come funzionassero, ma non sapevamo rispondere a molti perché, i perché della scienza. Per esempio: perché il carro a vapore di Berlino faceva più strada, a parità di legna usata, di quello di Parigi? Lo sforzo fatto per rispondere a tutte quelle domande ci ha portato una nuova teoria scientifica, la termodinamica, coi suoi concetti di rendimento massimo, di temperatura assoluta, e ha introdotto una delle quantità più feconde di tutta la scienza moderna, l'entropia. In seguito la meccanica statistica ha reinterpretato quei principi nel tentativo di riconciliarli con la meccanica, classica prima e quantistica poi, attraverso l'uso della probabilità.

Allo stesso modo, i computer che realizzano i prodigi dell'intelligenza artificiale non hanno solo programmi in codice scritti a mano dall'uomo, come per esempio quelli per sommare le frazioni o far funzionare le implicazioni "se - allora" che sono le leve e gli ingranaggi dell'informatica. Essi contengono anche una parte attiva, che invece di trasformare energia in lavoro come facevano le macchine dell'Ottocento, trasforma informazione cruda, quella contenuta nei dati, in piccole ma preziose conoscenze. Capire perché queste macchine funzionano, indentificare i principi e con essi i limiti del loro rendimento, per poi ottimizzarle, è un compito fondamentale per tutti i cultori di scienze dure, fisici, informatici e matematici.

Infine, l'ecologia è stata la parte ignorata della rivoluzione industriale e oggi la stiamo rincorrendo con un preoccupante ritardo. Con la nuova rivoluzione sono le questioni etiche che non possiamo permetterci di lasciare indietro. Per sua natura, infatti, la nuova intelligenza artificiale sta prendendo alcune decisioni al posto nostro, e questo desta preoccupazioni su cui è necessario riflettere e pone problemi che abbiamo il dovere di approfondire, perché riguardano l'intera società e non solo i tecnici e le grandi compagnie che la sviluppano.