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Di tanto in tanto la tecnologia avanza a passi da gigante in modi che ci sorprendono tutti. L'Intelligenza Artificiale (IA) è stata a lungo considerata un'utilità limitata nella nostra vita quotidiana o una lontana visione fantascientifica del futuro. Eppure, quasi di nascosto tra noi, è in atto una rivoluzione nell'intelligenza artificiale, destinata a cambiare il mondo così come lo conosciamo. Qui daremo uno sguardo a una nuova era di super-menti basate sull'IA e al motivo per cui è guidata dalle neuroscienze, che ha a che fare con il modo in cui funziona il nostro cervello.
L'approccio convenzionale all'informatica è rimasto sostanzialmente invariato da quando Alan Turing sviluppò le prime macchine per decifrare il codice Enigma durante la Seconda Guerra Mondiale. Questo approccio prevede la scrittura di uno script di calcolo, ovvero un insieme di regole comportamentali, noto come algoritmo, e la successiva elaborazione sequenziale di un calcolo alla volta. Sebbene la potenza di calcolo sia aumentata esponenzialmente, seguendo la celebre Legge di Moore, la metodologia alla base dell'informatica è rimasta per lo più invariata. La principale differenza, oggigiorno, risiede nella maggiore velocità di elaborazione dei dati da parte dei computer, grazie a un hardware superiore. Si pensi, ad esempio, a 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 di quello che è noto come calcolo a forza bruta: finché un programmatore scrive gli algoritmi giusti, i computer possono affrontare problemi complessi semplicemente grazie alla velocità e alla quantità di calcoli che sono in grado di eseguire. L'esempio più famoso è la sconfitta del campione mondiale di scacchi Gary Kasporov per mano di Deep Blue di IBM. Sebbene tali imprese siano impressionanti, da tempo si nutrono dubbi sull'effettiva utilità di questo tipo di intelligenza artificiale. Definita IA ristretta o debole, non a caso, è generalmente utile solo per affrontare problemi molto specifici che, in sostanza, non si traducono nella complessità del mondo reale. Questo lascia ben poche speranze di emulare il tipo di intelligenza creativa posseduta dalla coscienza umana.
di Google DeepMind , che ha creato AlphaGo, l'intelligenza artificiale sviluppata per affrontare il gioco estremamente complesso del Go. In questo gioco, le tecniche basate sulla forza bruta non funzionano bene, mentre gli esseri umani eccellono grazie all'intuizione. Sebbene AlphaGo sia riuscito a sconfiggere il campione del mondo Lee Sedol, lo ha fatto elaborando un'enorme quantità di partite di giocatori di Go d'élite, copiandone e combinandone le strategie, ed eseguendo poi le mosse senza errori. Sì, ha avuto successo, ma nel quadro generale del progresso dell'IA, AlphaGo è essenzialmente limitato dalle conoscenze acquisite dagli esseri umani, con poche prospettive di andare oltre.
Sebbene pochi ne siano a conoscenza, negli ultimi anni l'intelligenza artificiale ha vissuto una rivoluzione, adottando un approccio all'informatica completamente nuovo e innovativo che emula il modo in cui il nostro cervello risolve i problemi. Invece di adottare un approccio algoritmico basato su regole, un nuovo metodo chiamato "apprendimento profondo" ha compiuto un enorme balzo in avanti nell'evoluzione, creando una nuova forma di intelligenza artificiale generale che letteralmente non ha bisogno di istruzioni su cosa fare. Inizia invece come un neonato e, partendo da una tabula rasa, affronta i problemi imparando a conoscere il mondo circostante attraverso un esperimento dopo l'altro. Poi, a ogni passo, crea i propri comportamenti intrinsecamente nuovi, basati su quella che ritiene essere la soluzione migliore.
Questo ha dato origine ad Alpha Go Zero , il cui significato è "zero", partendo da nient'altro che dalle semplici regole del gioco. Questo cambio di nome apparentemente innocuo rappresenta un'IA che ha ridefinito le capacità dei computer.
Alpha Go Zero ha iniziato a giocare a Go contro se stesso, sperimentando ciò che funzionava e ciò che non funzionava, perfezionando e poi giocando di nuovo. In soli 3 giorni, e in modo sorprendente, ha usato ciò che aveva imparato per sconfiggere la versione di Alpha Go che aveva sconfitto Lee Sedol. Tuttavia, non si è fermato lì, e ha continuato a battere la versione più evoluta di Alpha Go (Master), vincendo 100 partite a 0. Ciò che è davvero impressionante è che non è stato creato appositamente per giocare a Go: sembrava semplicemente che gli piacesse.
Così gli è stato dato un gioco di scacchi. In sole 4 ore di pratica è diventato abbastanza bravo da sconfiggere l'attuale campione del mondo di scacchi IA.
Lo fece in modi che lasciarono sbalorditi gli esperti di scacchi umani. Questo perché creò nuove strategie mai viste prima. Tra queste, combinazioni di tattiche inedite come sacrificare una regina per ottenere un vantaggio posizionale e attaccare con il proprio re. Gli esperti lo definirono "scacchi alieni" o "scacchi d'attacco folli". Lo stile di gioco appena scoperto di AlphaGo Zero cambiò il modo in cui gli esseri umani percepiscono il gioco stesso.
Come si sviluppa questo tipo di intelligenza creativa e autoapprendente e qual è la sua relazione con il cervello umano? In realtà, si tratta di calcoli qualitativi piuttosto che quantitativi. La mente umana è ciò che viene definito un sistema complesso, da cui emergono intelligenza e coscienza, frutto dell'interazione collettiva di miliardi di neuroni che comunicano tra loro. Gli sforzi per comprenderne il funzionamento si basano sulla Teoria della Complessità o Teoria dei Sistemi. In definitiva, si tratta dell'idea che il tutto sia più della somma delle parti. Ad esempio, un singolo neurone non possiede alcuna intelligenza, quindi l'approccio riduzionista classico al progresso scientifico non è sufficiente per comprendere il funzionamento complessivo del cervello.
Gli esseri umani, per la maggior parte, non sono costruiti con un insieme predefinito di regole comportamentali. Piuttosto, viviamo il mondo, impariamo e poi ci adattiamo. Questo 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 essere codificate e trasformate in comportamenti automatici, eseguiti senza pensarci davvero: immagina qualcuno che scoppia un palloncino accanto a te.
La nuova rivoluzione nell'IA adotta un approccio sorprendentemente simile, in cui l'apprendimento emerge attraverso reti neurali profonde, operando in modo molto simile al funzionamento della nostra neocorteccia. Invece di elaborare le informazioni in serie, un dato alla volta, i calcoli vengono eseguiti in parallelo e attraverso interazioni quasi organiche. Questo metodo utilizza molte meno risorse computazionali rispetto alle IA tradizionali, pur raggiungendo livelli di intelligenza molto più ampi. Cosa ancora più importante, una volta creata, non è necessario alcun lavoro di programmazione: si tratta semplicemente di presentare i problemi di IA da risolvere.
Stranamente, e proprio come accade al cervello, il modo in cui l'apprendimento profondo avviene effettivamente a livello fondamentale è ancora un mistero.
Per quanto affascinanti siano questi sviluppi, la domanda fondamentale è: questa nuova forma di intelligenza artificiale riuscirà ad affrontare problemi del mondo reale? Dopotutto, non c'è molta utilità pratica nei computer che giocano sempre e solo 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 in fase di sviluppo oggi, ma aspettatevi che siano solo la punta dell'iceberg. Giganti aziendali come Google, Amazon e Facebook stanno investendo ingenti risorse nello sviluppo di IA basate sull'apprendimento profondo, come funzionalità chiave al centro delle loro attività. C'è anche l'allettante prospettiva di una svolta nel calcolo quantistico, che promette un aumento vertiginoso della potenza di calcolo.
D'altro canto, il nuovo slancio dell'intelligenza artificiale sta suscitando una nuova e seria preoccupazione: l'intelligenza artificiale potrebbe non solo sostituirci, ma potrebbe anche diventare una minaccia esistenziale per l'umanità. Persino personaggi come Elon Musk e il compianto ma grandioso Stephen Hawking hanno pubblicamente messo in guardia sulla reale entità di 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 dotate di intelligenza artificiale stanno arrivando e cambieranno la vita come la conosciamo.
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