La storia della tecnologia è piena di previsioni che ora suonano ridicole. Uno degli esempi più famosi è attribuito a Bill Gates, che dichiarò nel 1981 che "640 kilobyte dovrebbero essere sufficienti per chiunque". Le previsioni dell'IA non sono diverse a questo riguardo.
I primi ricercatori di AI (intelligenza artificiale) credevano che avremmo avuto un robot che avrebbe camminato, parlato e pensato come un essere umano in solo pochi decenni. Ovviamente, nonostante alcuni progressi impressionanti nell'apprendimento automatico, l'IA ha ancora molta strada da fare. Secondo un principio noto come paradosso di Moravec, possiamo insegnare alle macchine a risolvere problemi complessi, ma allo stesso tempo non possono far fronte ai problemi più semplici.
Andiamo Siri, pensa come un bambino
Nel 1957, l'economista e pioniere dell'informatica Herbert Simon disse: “Non intendo sorprenderti o scioccarti, ma posso riassumere dicendo che ci sono macchine al mondo ora che possono pensare, imparare e creare. Inoltre, la loro capacità di eseguire queste azioni crescerà rapidamente fino a quando (per il prossimo futuro) la gamma di problemi che le macchine possono affrontare sarà paragonabile alla gamma di problemi in cui la mente umana è stata finora necessaria.
Simon è morto nel 2001 e il suo "futuro visibile", in cui le macchine possono pensare come gli esseri umani, è ancora lontano. Certo, l'intelligenza artificiale si è dimostrata efficace nello svolgimento di compiti specifici, come classificare galassie lontane o imitare voci di celebrità o creare arte, ma il semplice pensiero - un concetto noto come intelligenza artificiale generale - sembra sconcertare i sistemi di apprendimento automatico più avanzati. Pensa, anche camminare su due gambe è una sfida per le macchine. Potrebbero essere in grado di sconfiggere il grande campione di scacchi, ma non saranno in grado di anticipare il piccolo e prendere il giocattolo giusto dallo scaffale.
Questo non è un problema nuovo. Negli anni '80, l'informatico Hans Moravec presentò proprio questo problema, ora chiamato il "paradosso di Moravec", e spiegò perché questo è esattamente ciò che dovremmo aspettarci da macchine che non sono soggette alla selezione naturale. "Codificati nelle grandi parti sensoriali e motorie altamente sviluppate del cervello umano ci sono miliardi di anni di esperienza sulla natura del mondo e su come sopravvivere in esso", ha scritto nel suo libro del 1988 Children of the Mind.
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Cioè, ciò che sembra semplice alle persone è stato migliorato per millenni nel processo di evoluzione. Ciò che le persone trovano più difficile è difficile solo perché è nuovo per loro: abbiamo pensato alla strategia degli scacchi per poco più di mille anni, ma abbiamo imparato a interagire con l'ambiente da quando i nostri antenati erano ancora organismi unicellulari. Le abilità evolutive non richiedono un pensiero cosciente e quando non hai bisogno di pensare a qualcosa, è più difficile capire come insegnare a una macchina a farlo.
Impara a conoscere le macchine imparando a conoscere te stesso
Allora come si insegna a una macchina a pensare veramente? Moravec crede che le macchine manchino di evoluzione. Tuttavia, la situazione sta migliorando di giorno in giorno.
Gli ingegneri insegnano algoritmi di intelligenza artificiale, come insegnare ai robot a giocare ai videogiochi. Ma prima di poter insegnare alle macchine a pensare come gli umani, noi stessi dobbiamo capire meglio come pensano gli umani, comprendere i limiti dell'apprendimento automatico può aiutare a rispondere alle domande su come funzionano effettivamente le nostre menti. È anche possibile che il paradosso sia che l'IA non sarà mai veramente indipendente e farà sempre affidamento sull'aiuto umano. In ogni caso, dovremmo tutti apprezzare i supercomputer che corrono nei nostri crani. Fanno sembrare facili le attività più difficili del mondo.
Svetlana Bodrik
