Dal calcolatore all'AI
C'è spesso un primo momento che cambia la storia, avviando un nuovo percorso. Nel caso della rivoluzione digitale, quel "primo" aveva la forma di un impulso elettrico: acceso o spento, 0 oppure 1. Una distinzione apparentemente banale, che nel corso di pochi decenni ha dato origine ai calcolatori elettronici, ai computer che hanno accompagnato la crescita della società dell'informazione e, infine, alle Intelligenze artificiali capaci di dialogare e assistere l'essere umano in attività sempre più complesse. Abbiamo parlato dell’argomento con Fabrizio Falchi dell’Istituto di scienza e tecnologia dell’informazione del Cnr
Ripercorrere la storia dell’informatica significa seguire il filo invisibile che unisce il primo bit ai moderni modelli di Intelligenza artificiale, osservando come una tecnologia nata per eseguire calcoli sia diventata uno strumento in grado di estendere le capacità cognitive dell'uomo. Vediamo i primi passaggi che hanno reso possibile una trasformazione tanto profonda. “Il ‘primo’ da cui partire è la macchina di Turing, il modello matematico computazionale ideato nel 1936 e nato per rispondere a una domanda posta già negli anni '20 dal matematico David Hilbert, che si chiedeva se un procedimento meccanico potesse stabilire per qualsiasi enunciato matematico se fosse vero o falso. Turing inventa un modello rigoroso di ciò che significa ‘calcolare’, il primo vero antenato di ogni computer. È la base logica su cui poggia tutta l'informatica successiva, e l'Intelligenza artificiale non è un capitolo separato, è la stessa storia che, evolvendosi, arriva oggi a macchine capaci di apprendere e generare informazione”, spiega Fabrizio Falchi dell’Istituto di scienza e tecnologia dell’informazione (Isti) del Cnr.
La strada che porta all’Intelligenza artificiale generativa è però tortuosa e si possono individuare altri ‘primi’. Sempre Turing nel 1950, con ‘Computing Machinery and Intelligence’, si chiede per la prima volta se una macchina possa pensare, proponendo il celebre test che porta il suo nome. “Negli anni '50 nascono anche i primi modelli di reti neurali artificiali, ispirati al funzionamento dei neuroni biologici. Poi, per decenni, la ricerca continua silenziosa fino a un nuovo inizio, a quello che oggi viene chiamato il rinascimento dell’Intelligenza artificiale. Questo nuovo ‘primo’ avviene nel 2012 con AlexNet, la prima rete neurale profonda che dimostra la superiorità delle reti neuronali artificiali nel riconoscimento delle immagini. È la prova che le macchine possono imparare da grandi quantità di dati meglio di qualunque regola scritta a mano, un principio che, pochi anni dopo, avrebbe trovato un'applicazione ancora più sorprendente nel linguaggio”, continua Falchi.
Nel frattempo, le tecnologie digitali sono diventate una presenza costante, capace di accompagnare, assistere e influenzare molteplici aspetti della vita dell’individuo. Siamo passati da calcolatori grandi come una stanza agli smartphone che entrano in una tasca, attraversando un processo di progressiva miniaturizzazione che ha reso la tecnologia sempre più accessibile e presente nella vita quotidiana. “Il vero salto non è stato solo miniaturizzare i componenti, ma trasformare l'informazione da risorsa isolata, chiusa dentro una singola macchina, a risorsa condivisa e circolante. Il microchip ha reso i calcolatori piccoli ed economici, ma è Internet che li ha resi utili oltre il singolo utente, collegando dati, persone e macchine. Da quella rete siamo passati ai big data e ai sistemi di Intelligenza artificiale, che si nutrono proprio di questa immensa massa di informazione condivisa”, chiarisce l’esperto.
Da un semplice impulso elettrico a sistemi che scrivono, traducono, disegnano: una rivoluzione tecnologica e, soprattutto, una rivoluzione nel modo in cui l'uomo produce conoscenza. “È forse l'aspetto più profondo di questa storia. Finché l'informazione era solo trasmessa o calcolata, la macchina restava uno strumento fedele all'idea originaria di Turing: eseguire procedimenti, non generare conoscenza nuova. Con i recenti modelli di Ia, invece, i sistemi imparano schemi direttamente dai dati e li usano per produrre testi, immagini, ipotesi mai viste prima. Questo cambia il nostro rapporto con il sapere: non lo produciamo più solamente da soli, ma lo co-costruiamo dialogando con sistemi che hanno elaborato quantità di informazione impensabili per una mente umana. Sistemi, però, che generano senza un meccanismo interno per distinguere ciò che è vero da ciò che è solo plausibile”, continua il ricercatore.
L'obiettivo dell’innovazione tecnologica è l’applicazione di matematica, scienza e arti per il beneficio della vita per come è conosciuta. Ma se a risolvere problemi pratici è uno strumento dotato di intelligenza propria anche se limitata, cosa cambia nel rapporto fra l’uomo e la tecnologia? “La sfida attuale è mantenere l'equilibrio e quindi usare strumenti sempre più potenti nel trattare l'informazione senza perdere il controllo umano sulle decisioni finali”, conclude Falchi.
Oggi il confine tra supportare l’uomo e sostituirlo appare sempre più sottile. Dalla prima macchina di Turing ai sistemi di Intelligenza artificiale generativa si è ampliato progressivamente l’insieme delle attività che una tecnologia può svolgere e che l’uomo può decidere di delegarle. Ora che l’Ia è entrata nella vita quotidiana, il prossimo “primo” non riguarda soltanto ciò che questi sistemi sapranno fare, ma il modo in cui sceglieremo di utilizzarli e, soprattutto, il ruolo che vorremo continuare ad avere nelle decisioni che contano.
Fonte: Fabrizio Falchi, Istituto di scienza e tecnologia dell’informazione, fabrizio.falchi@cnr.it