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Di tanto in tanto la tecnologia avanza a passi da gigante in modi che sorprendono tutti noi. L’intelligenza artificiale (AI) è stata a lungo vista come un utilizzo limitato nella nostra vita quotidiana o come una lontana visione fantascientifica del futuro. Eppure, quasi di nascosto tra noi è in atto una rivoluzione nell’intelligenza artificiale che è pronta a cambiare il mondo come lo conosciamo. Qui daremo uno sguardo a una nuova alba di super-menti dell'IA e perché è guidata dalle neuroscienze per avere a che fare con il modo in cui funziona il nostro cervello.
L’approccio convenzionale all’informatica è rimasto sostanzialmente lo stesso da quando Alan Turing sviluppò per primo le macchine che aiutavano a decifrare il Codice Enigma durante la Seconda Guerra Mondiale. Ciò comporta la scrittura di uno script informatico o un insieme di regole comportamentali, noto come algoritmo, quindi l’elaborazione in serie di un calcolo alla volta. Sebbene la potenza di calcolo sia aumentata in modo esponenziale, seguendo la famigerata Legge di Moore , la metodologia alla base dell'elaborazione è rimasta per la maggior parte invariata. La differenza principale al giorno d'oggi è che i computer sono molto più veloci nell'elaborare i dati grazie all'hardware superiore. Prendiamo ad esempio uno smartphone moderno, il suo processore comprime letteralmente miliardi di transistor in un minuscolo chip.
Dal punto di vista dell'intelligenza artificiale, ciò ha alimentato un aumento del cosiddetto calcolo della forza bruta: finché un programmatore scrive il giusto tipo di algoritmi, i computer possono affrontare problemi di grandi dimensioni semplicemente grazie alla velocità e alla quantità di calcoli che possono eseguire. La cosa più famosa è che ciò portò alla sconfitta del campione mondiale di scacchi Gary Kasporov da parte di Deep Blue dell'IBM . Sebbene tali imprese siano impressionanti, c’è da tempo scetticismo sull’utilità di questo tipo di intelligenza artificiale. Soprannominata IA ristretta o debole per un motivo, è generalmente utile solo per affrontare problemi molto specifici che sostanzialmente non si traducono nella complessità del mondo reale. Ciò lascia poca o nessuna speranza di emulare il tipo di intelligenza creativa posseduta dalla coscienza umana.
Deep Mind di Google che ha creato Alpha Go , l'intelligenza artificiale sviluppata per affrontare il diabolicamente complesso gioco del "Go". In questo gioco le tecniche di forza bruta non funzionano bene, mentre gli umani eccellono attraverso l'uso dell'intuito. Sebbene Alpha Go sia riuscito a sconfiggere il campione del mondo Lee Sedol , lo ha fatto nutrendosi di enormi quantità di giochi di giocatori d'élite di Go, copiando e combinando le loro strategie ed eseguendo quindi mosse senza errori. Sì, ha avuto successo, ma nello schema più ampio del progresso dell’IA, Alpha Go è essenzialmente limitato dalla conoscenza che gli umani hanno capito, con poche prospettive di andare oltre.
Anche se poche persone ne sono consapevoli, negli ultimi anni l’intelligenza artificiale ha attraversato una rivoluzione adottando un approccio completamente nuovo e innovativo all’informatica che emula effettivamente il modo in cui il nostro cervello risolve i problemi. Invece di adottare un approccio algoritmico basato su regole, un nuovo metodo chiamato “deep learning” ha compiuto un passo da gigante nell’evoluzione per creare una nuova forma di intelligenza artificiale generale che non ha letteralmente bisogno di sentirsi dire cosa fare. Invece inizia più o meno come un bambino appena nato, e da una tabula rasa affronta i problemi imparando a conoscere il suo mondo attraverso un esperimento dopo l'altro. Quindi ad ogni passaggio crea comportamenti intrinsecamente nuovi basati su quella che ritiene essere la soluzione migliore.
Ciò ha dato vita ad Alpha Go Zero - significato zero partendo da nient'altro che dalle semplici regole del gioco. Questo cambio di nome apparentemente innocuo rappresenta un’intelligenza artificiale che ha ridefinito ciò di cui sono capaci i computer.
Alpha Go Zero ha iniziato a giocare a Go contro se stesso, sperimentando ciò che ha funzionato e cosa non ha funzionato, perfezionandolo e poi giocando di nuovo. In soli 3 giorni, e in modo sorprendente, ha utilizzato ciò che aveva imparato per sconfiggere la versione di Alpha Go che aveva sconfitto Lee Sedol. Tuttavia non si è fermato qui, e ha continuato a battere la versione più evoluta di Alpha Go (Master), vincendo 100 partite 0. La cosa veramente impressionante è che non è stato costruito appositamente per giocare a Go: sembrava semplicemente che gli piacesse Esso.
Quindi gli furono dati gli scacchi con cui giocare. In sole 4 ore di pratica personale è diventato abbastanza bravo da conquistare l'attuale campione mondiale di scacchi dell'IA.
Lo ha fatto in modi che hanno sbalordito gli esperti di scacchi umani. Questo perché ha creato nuove strategie che nessuno aveva mai visto simili. Ciò includeva concatenazioni di nuove tattiche come sacrificare una regina per ottenere un vantaggio di posizione e attaccare con il suo pezzo da re. Gli esperti li chiamavano " scacchi alieni ", o "scacchi d'attacco pazzi". Lo stile di gioco appena scoperto di Alpha Go Zero ha cambiato il modo in cui gli umani percepiscono effettivamente il gioco stesso.
Allora come è fatto questo tipo di intelligenza creativa e di autoapprendimento e come si relaziona con il cervello umano? Bene, si tratta davvero di calcoli qualitativi piuttosto che quantitativi. La mente umana è ciò che è noto come un sistema complesso , da cui l'intelligenza e la coscienza emergono dalle interazioni collettive di miliardi di neuroni che comunicano tra loro. Gli sforzi per capire come funziona veramente coinvolgono la teoria della complessità o la teoria dei sistemi . In definitiva si tratta dell’idea che il tutto è più della somma delle parti. Ad esempio, un singolo neurone non ha intelligenza, quindi il classico approccio riduzionista al progresso scientifico non è all’altezza quando si tratta del funzionamento generale del cervello.
Gli esseri umani, per la maggior parte, non sono costruiti con un insieme predefinito di regole su come comportarsi. Invece sperimentiamo il mondo, impariamo e poi ci adattiamo. Ciò avviene principalmente attraverso la neocorteccia, che utilizza un’elaborazione non lineare e non algoritmica per individuare soluzioni per comportamenti ottimali. Queste nuove scoperte possono quindi anche essere codificate per diventare comportamenti automatici, eseguiti senza pensarci davvero: immagina qualcuno che fa scoppiare un palloncino accanto a te.
La nuova rivoluzione nell’intelligenza artificiale adotta un approccio sorprendentemente simile, in cui l’apprendimento emerge attraverso le reti neurali profonde , che funzionano in modo molto simile alla nostra neocorteccia. Invece di elaborare in serie le informazioni un punto dati alla volta, i calcoli vengono eseguiti in parallelo e attraverso interazioni quasi organiche. Questo metodo utilizza molte meno risorse computazionali rispetto alle IA tradizionali, ma raggiunge livelli di intelligenza molto più ampi. Ancora più importante, non è necessario alcun lavoro di programmazione una volta creato: si tratta semplicemente di presentare i problemi di intelligenza artificiale da risolvere.
Stranamente, e proprio come il cervello, il modo in cui l’apprendimento profondo avvenga effettivamente a livello fondamentale, è ancora un po’ un mistero.
Per quanto affascinanti siano questi sviluppi, la domanda finale è: questa nuova forma di intelligenza artificiale affronterà i problemi del mondo reale? Dopotutto non c'è molta utilità pratica nei computer che si limitano a giocare sempre a giochi da tavolo.
La risposta è sì. Le auto a guida autonoma e i motori di apprendimento vocale di Google sono esempi superficiali di applicazioni che vengono sviluppate oggi, ma ci si aspetta che questa sia la punta dell’iceberg. Giganti aziendali come Google, Amazon e Facebook stanno tutti investendo enormi risorse nello sviluppo di IA con apprendimento profondo come caratteristica fondamentale al centro delle loro attività. C’è anche la prospettiva allettante di una svolta nell’informatica quantistica, che promette un aumento gigantesco della potenza di calcolo.
D’altro canto, il nuovo slancio dell’intelligenza artificiale sta suscitando un nuovo e serio livello di preoccupazione sul fatto che l’intelligenza artificiale potrebbe non solo sostituirci, ma sta potenzialmente diventando una minaccia esistenziale per l’umanità. Persino personaggi del calibro di Elon Musk e del defunto ma grande Stephen Hawking hanno lanciato avvertimenti pubblici su quanto sia reale una tale minaccia.
Come abbiamo visto con Alpha Go Zero, i risultati di questa evoluzione di livello successivo nell’intelligenza artificiale probabilmente ci sorprenderanno, ma una cosa è certa: le super-menti dell’IA stanno arrivando e cambieranno la vita come la conosciamo.
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