L'intelligenza artificiale è già diventata un dato di fatto in alcuni segmenti finanziari e dei trasporti e, poiché si diffonde in altre aree, vogliamo sempre più assicurarci di controllarla e non viceversa. Dal 2001 Odissea nello spazio a Blade Runner, da RoboCop a Matrix, quando le persone hanno a che fare con l'intelligenza artificiale, inevitabilmente affrontano l'oscura fantasia dei registi.
L'ultimo film di Spike Jones "She" e l'imminente "Out of the Machine" di Alex Garland sono già dedicati alle creazioni dell'intelligenza artificiale che vivono tra noi. Il test di Turing viene alla ribalta e non siamo ancora in grado di determinare la principale differenza tra chip e codice in carne e ossa.
Anche alcune celebrità della Silicon Valley esprimono queste preoccupazioni: il mese scorso, Elon Musk (CEO di Tesla e SpaceX) ha descritto l'intelligenza artificiale come "la più grande minaccia esistenziale" per l'umanità. Quello che molti di noi non capiscono, e forse anche lo stesso Elon Musk, è che l'intelligenza artificiale non è un'incredibile tecnologia che esiste solo nelle fantasie di registi e laboratori geniali del computer.
Molti dei nostri smartphone utilizzano rudimentali tecniche di intelligenza artificiale per tradurre da una lingua all'altra o rispondere alle nostre domande; nell'industria dei giochi, l'intelligenza artificiale viene utilizzata per generare scenari di gioco complessi e in continua evoluzione. E poiché le aziende della Silicon Valley come Google e Facebook continuano ad acquisire società di intelligenza artificiale e ad assumere esperti, l'IA continuerà a crescere.
Quindi l'intelligenza artificiale non è il film di Spielberg?
Non ci sono lamentele sul film, ma il termine che significa "intelligenza artificiale" ha una storia molto più lunga di quella che Spielberg e Kubrick hanno mostrato nei loro film. L'intelligenza artificiale risale alla nascita dell'informatica negli anni '50, quando, appena 14 anni dopo aver definito un computer per uso generico, Alan Turing si chiedeva se una macchina potesse pensare.
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Sono passati 64 anni, e questa idea occupa ancora le nostre menti, è incarnata in film e libri ed è discussa ai simposi. Non si allontanava molto dall'insieme di regole stabilite da Turing nel suo 1950 Computing Machines and the Mind, in cui proponeva il "gioco dell'imitazione" che ora conosciamo come il test di Turing.
Collegare un computer a un terminale di testo e consentirgli di comunicare con l'operatore insieme a una persona reale. L'essenza del test è che quando chiedi all'operatore di determinare quale dei suoi interlocutori fosse un essere umano, "l'operatore commetterà errori tante volte durante questo gioco quante potrebbe sbagliare cercando di distinguere un uomo da una donna".
Turing credeva che capire se una macchina potesse superare un test sarebbe stato più utile che rispondere alla domanda vaga e filosofica se stesse pensando o meno. "Riguardo a questo problema … penso sia inutile discuterne." È vero, Turing pensava che entro il 2000 "la lingua e l'istruzione saranno cambiate così tanto che chiunque può comunicare con una macchina pensante senza problemi".
Letteralmente parlando, non aveva torto. Oggi, puoi spesso sentire le persone dire che i loro computer sono "stupidi" o "premurosi". Ma anche se diventiamo più seri riguardo alla definizione di una macchina pensante, questa idea sarà più vicina alla realtà di quanto molti potrebbero pensare.
L'intelligenza artificiale esiste già?
Relativamente. Siamo ancora molto lontani dall'affrontare il gioco di simulazione di Turing nonostante le segnalazioni contrarie. A giugno, il chatbot Evgeny Gustman ha ingannato con successo un terzo dei giudici sostenendo il test di Turing a Londra, convincendoli che fosse umano.
Ma invece di pensare, Eugene si è affidato a trucchi e suggerimenti. Fingendosi un ragazzo di 13 anni per il quale l'inglese non è la sua lingua madre, la macchina spiegava molti aspetti illogici del suo comportamento, tra cui un cattivo senso dell'umorismo e affermazioni offensive, spesso reindirizzando la conversazione in un'altra direzione.
La maggior parte degli sviluppatori di intelligenza artificiale cerca di insegnargli a elaborare il linguaggio naturale in modo da poter emettere un comando in una lingua che conosciamo. Questo è ciò che i bambini iniziano a fare anche prima di fare il primo passo, e questo è un compito estremamente difficile per una macchina.
Considera una frase preferita dei ricercatori di intelligenza artificiale: "il tempo vola come una freccia, la frutta vola come una banana". [gioco di parole: “il tempo vola come una freccia, i moscerini della frutta amano la banana”; la seconda parte della frase, per analogia con la prima, può essere tradotta come “il frutto vola come una banana”]. La scomposizione di una frase nelle sue parti costitutive a volte confonde anche i madrelingua inglesi, per non parlare dell'algoritmo.
L'IA ha problemi di linguaggio?
Non certo in quel modo. In effetti, la maggior parte delle volte l'IA non viene utilizzata per le conversazioni. Alcuni di voi dovrebbero conoscere l'intelligenza artificiale non dalla fantascienza o da Alan Turing, ma dai videogiochi, dove l'IA è usata per riferirsi agli avversari controllati dal computer.
In uno sparatutto in prima persona, ad esempio, l'IA controlla i movimenti dei nemici, consentendo loro di schivare, mirare e spararti nei modi più incomprensibili. Nei giochi di corse, l'IA può controllare i veicoli rivali. In quanto modello dell'intelligenza artificiale, i videogiochi lasciano sicuramente molto a desiderare. Ma i diamanti sono fatti di diamanti e le regole semplificate del sistema si combinano per creare qualcosa di complesso.
Prendi GTA V, ad esempio, dove creare città con una vita propria significa che puoi girare un angolo e trovare un vigile del fuoco che combatte un autista che è finito in un tubo; o Dwarf Fortress, dove gli gnomi vivono in caverne con la propria vita, strutturate e dettagliate algoritmicamente. Questi sistemi di gioco emergenti mostrano un modo completamente nuovo in cui l'IA può evolversi, non cercando di imitare un essere umano, ma sviluppando un'euristica "abbastanza buona" che trasforma gli algoritmi in qualcosa di completamente diverso se sufficientemente scalato.
Quindi tutti stanno investendo nell'IA per realizzare giochi migliori?
Non. Aziende come Apple e Google stanno investendo molti soldi nell'intelligenza artificiale, cercando di creare assistenti personali virtuali come Siri e Google Now.
Questo potrebbe essere un po 'lontano dalla fantastica visione di Turing, ma i servizi vocali essenzialmente svolgono lo stesso duro lavoro di un essere umano. Hanno bisogno di ascoltare e capire la lingua parlata, determinare quali dati contiene e quindi restituire il risultato, anche sotto forma di conversazione. Non stanno cercando di ingannarci facendoci credere di essere umani, ma succede da solo. Poiché tutto il calcolo avviene nel cloud, più ascoltano, meglio capiscono.
Tuttavia, la principale ricerca sull'IA non si concentra sulla replica della comprensione umana del mondo, ma sul superarla. Il Watson di IBM, ad esempio, è conosciuto come il computer che ha vinto il Jeopardy! nel 2011, utilizzando la comprensione del linguaggio naturale per trovare risposte alle domande del facilitatore. Ma oltre alla comprensione del linguaggio naturale, Watson può anche leggere e comprendere enormi quantità di dati non strutturati e molto rapidamente.
Nel caso di Jeopardy !, ha lavorato con 200 milioni di pagine di dati, compreso il testo dell'intera Wikipedia. Il vero obiettivo di Watson è quello di espandersi a Internet e fornire agli operatori sanitari un meccanismo conveniente con cui lavorare. Dopotutto, ci sono scienziati che vogliono solo salvare l'umanità.
Moriremo tutti?
Può essere. Si teme che una volta creata un'IA sufficientemente versatile come Watson, la sua potenza aumenterà insieme alla potenza di elaborazione a sua disposizione. La legge di Moore prevede che la potenza di calcolo raddoppi ogni 24 mesi, quindi è solo una questione di tempo prima che l'IA diventi più intelligente dei suoi creatori e possa creare un'IA ancora più potente, portando a una crescita esponenziale delle sue capacità.
Ma cosa farà l'intelligenza artificiale superintelligente con queste capacità? Tutto dipende da come è programmato. Il problema è che è molto difficile programmare un computer altamente intelligente in modo che non distrugga accidentalmente l'umanità.
Supponiamo che tu dia alla tua intelligenza artificiale il compito di creare graffette e renderle il più buone possibile. Ben presto si renderà conto che i miglioramenti nella produzione di punti metallici possono essere ottenuti migliorando la linea di produzione. Cosa farà dopo?
"Ad esempio, sarà preoccupato che le persone non lo spegnano, perché in tal caso non verranno prodotte graffette", spiega Nick Bostrom. Paperclip AI, dice Bostrom, “può sbarazzarsi subito di una persona perché rappresenta una minaccia. Inoltre, avrà bisogno di quante più risorse possibili perché possono essere utilizzate per creare graffette. Ad esempio, atomi nei corpi umani ".
Come affrontare tale intelligenza artificiale?
L'unico modo in cui funzionerà, secondo alcuni teorici come Ray Kurzweil, CTO di Google, è chiudere l'IA. Le persone dovrebbero pensare non solo a come creare un'IA intelligente, ma anche al lato etico di questo problema e programmare in base ad esso.
Alla fine, scrivere codice è solo alla ricerca di guai. Una macchina con istruzioni per "rendere felici le persone" può risolvere questo problema semplicemente impiantando elettrodi nel cervello delle persone. Pertanto, quando si chiede all'intelligenza artificiale di risolvere grandi problemi filosofici, dobbiamo assicurarci che la macchina capisca cosa è "buono" e cosa è "cattivo".
Quindi abbiamo bisogno di un programma etico e andrà tutto bene?
Non proprio. Anche se riusciamo a impedire l'emergere di un'intelligenza artificiale dannosa, resta la questione di come la società si adatti alle crescenti capacità dell'intelligenza artificiale.
La rivoluzione industriale è caratterizzata dall'automazione di una serie di lavori che prima facevano affidamento sul lavoro manuale. Non c'è dubbio che la rivoluzione industriale sia stata il periodo di crescita più significativa del benessere umano. Ma il colpo di stato di quel tempo fu unico nel suo caso, ed è improbabile che riusciremo a rivederlo.
Ciò che la forza del vapore ha fatto per il lavoro fisico, l'IA può farlo per il lavoro mentale. Le prime vittime di questa sfera stanno già comparendo: non c'è posto per l'invio di taxi nel mondo con Hailo e Uber; il lavoro di un agente di cambio è cambiato proprio a causa dell'introduzione del trading ad alta frequenza; le notizie sportive e di cronaca saranno presto fatte dalle auto.
I veri cambiamenti sono solo all'inizio. A novembre, Goldman Sachs ha guidato un round di finanziamento di 15 milioni di dollari per Kensho, un servizio di analisi dei dati finanziari che utilizza tecniche di intelligenza artificiale al di là della portata dei migliori analisti umani. Può gestire una quantità così grande di dati che le persone sono semplicemente impotenti di fronte ad essa.
L'analisi Kensho può essere utilizzata da una società di trading ad alta frequenza come Athena, che la utilizza per ottenere un vantaggio di un millisecondo nel mercato, abbastanza per fare soldi se scambi miliardi di dollari.
Dopo che tale negoziazione avrà influenzato il mercato generale, Kensho può fornire i suoi algoritmi a Forbes e sostituirà i suoi analisti finanziari. La maggior parte dei riepiloghi aziendali sono individuali e se i dati sono disponibili in un formato strutturato, perché perdere tempo con le persone?
In generale, tali cambiamenti sono buoni. Se il lavoro di milioni di persone sostituisce gli algoritmi, possono fare qualcosa di meglio, il numero di ore di lavoro diminuirà e faremo un passo avanti verso l'utopia.
