{"id":85728,"date":"2024-05-28T12:54:46","date_gmt":"2024-05-28T10:54:46","guid":{"rendered":"https:\/\/appelloalpopolo.it\/?p=85728"},"modified":"2024-05-28T12:54:46","modified_gmt":"2024-05-28T10:54:46","slug":"intelligenza-artificiale-quali-limiti","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/appelloalpopolo.it\/?p=85728","title":{"rendered":"Intelligenza artificiale: quali limiti?"},"content":{"rendered":"

DA GAZZETTA FILOSOFICA (Di Emma Pivato)<\/strong><\/p>\n

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I sistemi di intelligenza artificiale sono prossimi a sostituire l\u2019essere umano? Questo interrogativo si impone all\u2019attenzione ogni qualvolta le notizie di cronaca descrivono, con dosi variabili di entusiasmo e allarmismo, un nuovo progresso compiuto dall\u2019IA. L\u2019intelligenza artificiale \u00e8 dunque a un passo dall\u2019eguagliare, o addirittura dal superare, le capacit\u00e0 umane? Il proposito delle seguenti righe \u00e8 quello di offrire un piccolo contributo allo sviluppo di una consapevolezza collettiva riguardo al rapporto tra persona e intelligenza artificiale.<\/em><\/p>\n

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L\u2019intelligenza artificiale (IA) rappresenta, ad oggi, uno dei massimi catalizzatori d\u2019interesse<\/strong>\u00a0dell\u2019opinione pubblica, dei media e degli attori politici. Si pensi, ad esempio, allo spazio che verr\u00e0 dedicato al tema nel corso del prossimo Vertice dei leader del G7, in programma per il mese di giugno. A tal proposito, per esempio, \u00e8 di pochi giorni fa l\u2019annuncio che anche Papa Francesco prender\u00e0 parte ai lavori della sessione “Outreach”, dedicata all\u2019IA.<\/p>\n

Anche il Parlamento europeo \u00e8 recentemente intervenuto in tema di Intelligenza Artificiale, approvando il cd.\u00a0Artificial Intelligence Act<\/em>\u00a0(AI Act) in data 13 marzo 2024.\u00a0 Data quindi la grande rilevanza che il tema ricopre si desidera sottoporre all\u2019attenzione di chi legge alcune riflessioni.<\/p>\n

La capacit\u00e0 di apprendimento dei sistemi di intelligenza artificiale dipende da due principali fattori: la disponibilit\u00e0 di enormi quantit\u00e0 di dati e la possibilit\u00e0, grazie all\u2019aumentata potenza di calcolo degli elaboratori, di eseguire algoritmi sempre pi\u00f9 complessi.<\/strong>\u00a0Per raggiungere lo scopo desiderato dall\u2019uomo i sistemi di IA necessitano di un iniziale periodo di addestramento. Un esempio permetter\u00e0 di cogliere chiaramente a cosa ci si riferisca. Si immagini che un sistema di IA sia stato creato allo scopo di riconoscere se in una foto sia presente o meno un cane. In tal caso, durante lo step di addestramento verranno forniti al sistema degli esempi sia di foto in cui compaiono cani sia di immagini in cui non compaiono. Sulla base di tale \u201callenamento\u201d, l\u2019algoritmo sar\u00e0 in grado di \u201ccalibrare\u201d la propria capacit\u00e0 di previsione. In termini atecnici, ogni volta che il sistema riceve un nuovo\u00a0input<\/em>\u00a0(nel nostro esempio, una foto) vaglia se vi sia una correlazione statistica con i dati di addestramento e, in base a quella, inferisce un\u00a0output<\/em>\u00a0(cane o non cane). Pertanto, la correttezza della previsione del sistema \u00e8 direttamente proporzionale alla quantit\u00e0 e all\u2019accuratezza degli\u00a0input<\/em>\u00a0forniti durante l\u2019allenamento iniziale. \u00c8 possibile, quindi, che qualora l\u2019algoritmo individui correlazioni \u201csbagliate\u201d tra il nuovo\u00a0input<\/em>\u00a0fornito e i dati gi\u00e0 immagazzinati, l\u2019inferenza dell\u2019IA si rilevi errata. Ci\u00f2 avviene, ad esempio, quando si verifica il fenomeno del cd.\u00a0overfitting<\/em>. Ancora una volta, si consenta di ricorrere a un caso esemplificativo tratto dal libro\u00a0L\u2019Intelligenza Artificiale. Una guida per esseri umani pensanti<\/em>\u00a0di Melanie Mitchell, edito da Einaudi. L\u2019autrice narra l\u2019esperienza di un ricercatore del proprio gruppo, il quale aveva addestrato un sistema di IA affinch\u00e9 riconoscesse la presenza di animali all\u2019interno di una fotografia. I risultati ottenuti erano piuttosto soddisfacenti. Tuttavia, dopo uno studio approfondo, il ricercatore giunse a una conclusione inattesa: l\u2019IA non aveva imparato a\u00a0riconoscere<\/em>\u00a0gli animali nelle foto. Il sistema aveva appreso, invece, che le foto classificate dal ricercatore con l\u2019etichetta \u201ccontiene un animale\u201d avevano sfondi sfocati (poich\u00e9, in effetti, quando si fotografa un soggetto lo si mette a fuoco e il paesaggio risulta meno nitido). Pertanto, l\u2019algoritmo avrebbe fornito lo stesso\u00a0output<\/em>\u00a0a prescindere dal fatto che il soggetto inquadrato fosse stato o meno un animale. In questo caso,\u00a0il sistema si era \u201csovra-adattato\u201d (overfitted<\/em>), cogliendo negli\u00a0input<\/em>\u00a0forniti in addestramento correlazioni diverse da quelle desiderate dal ricercatore<\/strong>\u00a0(Mitchell, op.cit., pp. 99-101).<\/p>\n

\u00c8 utile trarre dal brillante testo di Mitchell anche un ulteriore esempio che dimostra come\u00a0i sistemi di IA possano presentare dei cd.\u00a0bias<\/em><\/strong>. Qualche anno fa Google lanci\u00f2 una funzione che permetteva l\u2019etichettatura automatica di foto. L\u2019algoritmo utilizzato a tal fine etichett\u00f2 come \u201cgorilla\u201d il selfie di due ragazzi afroamericani. Perch\u00e9? La risposta \u00e8 presto fornita da Mitchell: uno dei\u00a0dataset<\/em>\u00a0ampiamente impiegati per addestrare i sistemi di riconoscimento facciale contiene il 77,5 % di volti maschili e l\u201985% di persone bianche (Mitchell, op.cit., p. 102).\u00a0Gli episodi riportati dimostrano come l\u2019insieme dei dati con cui \u00e8 allenato un sistema di IA ne influenzi profondamente il funzionamento. Pertanto, almeno allo stato attuale, l\u2019essere umano sembra avere ancora un ruolo fondamentale nello sviluppo e nella valutazione dei risultati dei sistemi di IA.<\/strong><\/p>\n

Vi sono anche molte situazioni in cui i sistemi di IA si sono rivelati molto pi\u00f9 efficienti e precisi dell\u2019uomo nello svolgere il compito loro assegnato.<\/strong>\u00a0Nel 1997\u00a0Deep Blue<\/em>, un programma dell\u2019International Business Machines<\/em>\u00a0(IBM), sconfisse il campione del mondo di scacchi Garry Kasparov. Nel 2016 il sistema\u00a0AlphaGo<\/em>\u00a0sconfisse Lee Sedol, tra i migliori giocatori mondiali di Go. Per completezza, si ricordi che il Go \u00e8 un gioco da tavolo che prevede combinazioni di mosse molto pi\u00f9 complicate rispetto a quelle degli scacchi. I sistemi di IA, quindi, hanno raggiunto livelli molto superiori rispetto alla capacit\u00e0 umana, almeno in specifici ambiti.<\/p>\n

Si potrebbe allora interrogarsi sul perch\u00e9, in relazione a determinati compiti, l\u2019IA sia altamente efficiente e avanzata mentre, riguardo ad altre attivit\u00e0, i sistemi di IA continuino a essere imprecisi e a commettere errori che appaiono grossolani ai nostri occhi<\/strong>\u00a0(nessun essere umano avrebbe scambiato due ragazzi afroamericani per gorilla, pur non disponendo di tutti gli esempi immagazzinati di cui dispone un sistema di riconoscimento di immagini). Lo scopo di questo scritto non \u00e8 quello rispondere a tale quesito sul piano tecnico o informatico, quanto quello di riflettere su ci\u00f2 che gli esempi descritti finora possono rivelare sul rapporto tra uomo e Intelligenza Artificiale.<\/p>\n

Per comodit\u00e0 espositiva, proseguiamo la trattazione considerando ancora una volta il gioco degli scacchi. Al fine di comprendere la ragione che rende i sistemi di IA molto efficienti in quest\u2019ambito, si offre una rapida spiegazione del loro funzionamento. Il fulcro del loro successo consiste nella capacit\u00e0 di predire le possibili mosse vincenti in modo pi\u00f9 efficace di quanto faccia un giocatore umano. Per ogni pedina spostata, il sistema di IA calcola una serie di possibili mosse conseguenti e indica come\u00a0output<\/em>\u00a0quella che, stando ai dati di allenamento, garantisce la maggior probabilit\u00e0 che la partita finisca con una vittoria. Il sistema non calcola ogni mossa possibile nella partita poich\u00e9, date le migliaia e migliaia di combinazioni di pedine possibili, ci\u00f2 richiederebbe un tempo veramente molto lungo. Tuttavia,\u00a0il numero di configurazioni vincenti che il sistema riesce a prevedere in pochi attimi \u00e8 comunque decisamente superiore a quelle che riesce a prevedere un giocatore umano<\/strong>.<\/p>\n

In altri termini, si potrebbe affermare che\u00a0un sistema di IA \u00e8 in grado di essere pi\u00f9 efficiente di un essere umano quando gioca a scacchi (o a dama, o a Go) perch\u00e9 in quel contesto riesce ad esplicitare e tenere presenti pi\u00f9 determinazioni di quanto possa fare una persona<\/strong>.<\/p>\n

Pensiamo ora a un’ulteriore situazione, sempre legata al gioco degli scacchi. Poniamo il caso in cui un genitore stia insegnando a giocare al figlioletto e sia disposto a perdere appositamente la partita con l\u2019obiettivo di dimostrare al bimbo le conseguenze di determinate mosse sbagliate. Sembra di poter dire che, in tal caso, l\u2019IA programmata per vincere non sarebbe \u201cmigliore\u201d dell\u2019uomo. Sarebbero infatti mutate le relazioni da esplicitare e tenere presenti nel contesto, che non potrebbero essere ridotte a quelle riguardanti ci\u00f2 che accade sulla scacchiera. In una simile circostanza, sarebbe fondamentale considerare, ad esempio, il valore che la sconfitta potrebbe avere nel rafforzare le abilit\u00e0 scacchistiche del figlio.<\/p>\n

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Considerando i brevi esempi appena descritti, si potrebbe sostenere che il sistema \u201c\u00e8 migliore\u201d dell\u2019umano nella misura in cui, rispetto al caso particolare considerato, permette di esplicitare maggiori relazioni di quanto riesca a fare l\u2019individuo. A ben vedere, per\u00f2, ci\u00f2 potrebbe avvenire raramente, se non mai.<\/strong>\u00a0La possibilit\u00e0 di cogliere ed affermare relazioni, infatti, non pu\u00f2 che dipendere dalla consapevolezza di essere costantemente\u00a0in relazione<\/em>. Almeno per il momento, questa consapevolezza \u00e8 estranea all\u2019intelligenza artificiale.<\/strong>\u00a0Un individuo \u00e8 in grado di cogliere l\u2019universale nel particolare: comprende come l\u2019esperienza concreta che gli si manifesta si inserisca in un pi\u00f9 ampio e complesso insieme di determinazioni che lo rendono singolarit\u00e0\u00a0in relazione con l\u2019altro da s\u00e9<\/em>. Nella situazione riportata poco sopra, il padre comprende che l\u2019esperienza particolare di quella sconfitta \u00e8 inevitabilmente connessa a un piano pi\u00f9 ampio, che tende all\u2019universalit\u00e0 delle relazioni, e gli fa cogliere l\u2019importanza di valorizzare l\u2019apprendimento del figlio.\u00a0I sistemi di IA, invece, limitano la loro conoscenza ai dati gi\u00e0 immagazzinati e non colgono in essi altre relazioni se non quelle suggerite dalla correlazione statistica<\/strong>.<\/p>\n

Quanto detto potrebbe fornire una spiegazione anche all\u2019errata classificazione della foto raffigurante i due ragazzi afroamericani. \u00c8 opportuno ricordare, inoltre, che mentre i giochi da tavolo hanno regole ben precise, che si ripresentano uguali a s\u00e9 stesse in ogni partita, la realt\u00e0 non gode della stessa caratteristica. Pertanto, il numero di determinazioni che un sistema di IA deve conoscere per giocare bene a scacchi, per quanto possa essere elevato, \u00e8 comunque ben gestibile grazie alla correlazione statistica. \u00c8 questo ci\u00f2 che consente che ci possano essere casi in cui si ritiene l\u2019IA \u201cmigliore\u201d dell\u2019uomo a scacchi. Si \u00e8 tuttavia appena evidenziato come, anche in queste situazioni, l\u2019esplicitarsi di relazioni non calcolabili dal sistema mostri i limiti insiti nella non consapevolezza dell\u2019universale che caratterizza l\u2019IA.<\/p>\n

L\u2019esempio dei due ragazzi afroamericani non fa altro che mettere in luce in modo ancora pi\u00f9 limpido come i sistemi di IA basino il loro funzionamento nel cogliere il particolare, astraendolo dal tutto. Nell\u2019etichettare i soggetti come \u201cgorilla\u201d, l\u2019algoritmo ha correlato tra loro un numero ridotto di relazioni (quelle rilevate nella foto e nei dati di addestramento) ma, data l\u2019impossibilit\u00e0 di comprenderne altre, ha considerato quelle in suo possesso come l\u2019universalit\u00e0 cui fare riferimento. Poich\u00e9, in questo caso, la correlazione statistica risulta meno efficace per approssimare l\u2019universale di quanto non lo risulti negli scacchi, l\u2019errore si manifesta con maggior forza ed \u00e8 pi\u00f9 facilmente ravvisabile.<\/p>\n

Il fatto che le relazioni conoscibili grazie alla correlazione statistica non siano sufficienti ad approssimare la complessit\u00e0 del reale emerge anche, ad esempio, quando viene richiesto a un sistema di IA di tradurre un lungo brano da una lingua ad un\u2019altra. Si notano spesso, infatti, errori che un soggetto umano abbastanza versato in entrambe le lingue in questione non commetterebbe. Mentre nel tradurre una singola parola la percentuale di successo del sistema \u00e8 molto alta, quando aumenta il numero di determinazioni da gestire, il funzionamento basato sulla correlazione statistica palesa i propri limiti.<\/p>\n

Quanto finora evidenziato sembra potersi accordare con quanto esposto da Luciano Floridi in\u00a0Etica dell\u2019intelligenza artificiale. Sviluppi, opportunit\u00e0, sfide<\/em>, di Raffaello Cortina Editore. Egli, infatti, definisce l\u2019IA non come nuova forma di intelligenza ma come\u00a0\u00abuna riserva di capacit\u00e0 di agire a portata di mano\u00bb<\/strong>\u00a0(Floridi, op.cit., p.53). Tale capacit\u00e0 di agire, peraltro, funzionerebbe nella misura in cui si realizzi un fenomeno di avvolgimento, ossia si strutturi l\u2019ambiente esterno attorno alle capacit\u00e0 dell\u2019IA. Per esemplificare:<\/p>\n

\u00ab Quando parliamo di citt\u00e0 smart, facciamo riferimento anche al fatto che stiamo trasformando gli habitat sociali in luoghi in cui i robot possono operare con successo. Da decenni avvolgiamo il mondo intorno alle tecnologie digitali in modo invisibile e senza rendercene\u00a0interamente\u00a0conto. \u00bb<\/strong>\u00a0(Floridi, op.cit., p. 56)<\/p>\n

Per riportare la proposta di Floridi nei termini finora impiegati in queste righe, si potrebbe affermare che\u00a0l\u2019uomo, per ottenere sistemi di IA efficienti, ha avviato un processo di avvolgimento che consiste nel ridurre le determinazioni con cui l\u2019IA entra in contatto, al punto tale che la correlazione statistica diviene sufficiente per gestirle utilmente<\/strong>.<\/p>\n

Considerando ci\u00f2 che \u00e8 emerso in queste pagine, tuttavia, pare potersi concludere che,\u00a0almeno allo stato attuale (e probabilmente per molto tempo), nessun grado di avvolgimento sar\u00e0 tale da permettere che i sistemi di IA sostituiscano, eguaglino o superino la consapevolezza umana<\/strong>. L\u2019esistenza, infatti, \u00e8 proprio il continuo instaurarsi e manifestarsi delle relazioni che legano un soggetto all\u2019altro da s\u00e9, che non sono riconducibili al solo calcolo statistico. Per ricorrere a una similitudine, non sembra esistere la possibilit\u00e0 che un\u2019IA come Hal 9000 di\u00a02001: Odissea nello spazio<\/em>\u00a0compaia a breve.<\/p>\n

FONTE:\u00a0https:\/\/www.gazzettafilosofica.net\/2024-1\/maggio\/intelligenza-artificiale-quali-limiti\/<\/a><\/strong><\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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