Intelligenza Artificiale

In informatica, per intelligenza artificiale (IA) o artificial intelligence (AI) si intende l’intelligenza dimostrata dalle macchine. Il termine è spesso usato per descrivere gli “agenti intelligenti”, un mix di software e hardware capace di imitare le funzioni cognitive che gli esseri umani associano alla mente umana. Gli agenti intelligenti percepiscono l’ambiente che li circonda e intraprendono azioni che massimizzano le possibilità di raggiungere con successo determinati obiettivi; in altre parole, apprendono e risolvono problemi.

Già agli inizi degli anni ’40 gli scienziati assimilavano il comportamento di un neurone a quello di un bit in un sistema binario. Fin dalla nascita nel computer, avvenuta nel 1956, si è cercato di sviluppare software in grado di pensare e agire come gli esseri umani. Fino agli anni 2000 si riscontravano però numerosi vincoli dovuti ai limiti nella capacità di calcolo di determinati componenti. Al contrario, le macchine attuali risultano migliaia di volte più potenti e permettono la risoluzione di algoritmi molto complessi.

Quando si parla di intelligenza artificiale, si pensa quasi immediatamente alla robotica, ma di fatto questa è solo uno delle discipline ingegneristiche impattata dall’IA. L’utilizzo di quest’ultima è ormai parte fondante della vita quotidiana di gran parte della popolazione mondiale.

Imparare dall’esperienza

Lo sviluppo decisivo nel campo dell’IA si è avuto soprattutto negli ultimi anni, quando si è stati in grado di migliorare l’approccio all’apprendimento delle macchine, ovvero la capacità di imparare tramite l’esperienza, proprio come gli esseri umani. Tale tipologia di apprendimento automatico è chiamata machine learning. Il machine learning e il deep learning (una variante dell’apprendimento automatico) sono stati resi possibili grazie allo sviluppo delle reti neurali artificiali. Tali modelli permettono ad un calcolatore di emulare l’interconnessione dei neuroni; includono sistemi di logica induttiva e deduttiva; sono in grado di riconoscere gli input e i risultati ottenuti a seconda delle scelte effettuate; in altre parole, si adattano, come un cervello organico, a seconda delle specifiche necessità di apprendimento.

L’apprendimento automatico può avvenire con o senza supervisione. L’apprendimento senza supervisione è la frontiera che più affascina gli scienziati. Quest’ultima dovrebbe portare all’AGI (Artificial General Intelligence), l’agente intelligente perfettamente in grado di emulare il comportamento umano. Non è chiaro quando si arriverà a questo traguardo. Alcuni scienziati parlano di una manciata di anni, altri di almeno un secolo.
Ad oggi si lavora soprattutto con macchine che apprendono attraverso una supervisione: ad un calcolatore vengono fatti elaborare quante più nozioni possibili “etichettandole”. Un approccio innovativo con supervisione è quello del reinforcement learning, una modalità che “premia o punisce” la macchina in maniera automatizzata sulla base degli output che fornisce.

A prescindere dall’approccio adoperato per far “imparare” alla macchina, è chiaro che l’efficacia di un sistema basato sull’intelligenza artificiale ad oggi è strettamente legata alla quantità di dati su cui può fare affidamento. In quest’ottica, l’IA è un fenomeno strettamente legato agli aspetti trattati nell’articolo sulla trasformazione digitale: in primis, i big data e l’IoT (internet of things). Quando si parla di IoT, si fa riferimento ad una vasta varietà di dispositivi e sensori connessi e comunicanti, che fungono da strumenti di raccolta di big data, ovvero di enormi quantità di dati.

Le applicazioni dell’Intelligenza Artificiale

L’Intelligenza Artificiale è davvero intelligente quando è capace di trasformare una grande mole di dati disordinati in informazioni ordinate dall’alto contenuto conoscitivo (analytics). Nell’ambito manifatturiero le applicazioni dell’Intelligenza Artificiale si estendono lungo tutta la catena del ciclo produttivo. Le aziende che hanno capito come trarre valore dai dati, oltre ad aumentare la produttività, stanno ottenendo numerosi vantaggi in termini di qualità di prodotto. Si pensi ad esempio alle tecniche di manutenzione predittiva (predictive maintenance). Le applicazioni dell’IA riguardano però ormai qualsiasi ambito della nostra vita, non solo quello aziendale. Di seguito alcuni esempi:

  • Smart Vehicle: un veicolo smart è un mezzo di trasporto dotato di numerosi sensori e algoritmi intelligenti. Quest’ultimi permettono la guida autonoma, anticipano la frenata per evitare collisioni, leggono e reagiscono alla segnaletica verticale e orizzontale, sono in grado di accendere e regolare in maniera automatizzata gli abbaglianti, i tergicristalli, i sistemi di disappannamento vetri…;
  • Smart home: una casa smart è una casa dotata di molteplici dispositivi e sensori. Quest’ultimi possono gestire temperatura, illuminazione, diffusione sonora in funzione della situazione circostante e/o in base alle abitudini e/o alle preferenze dei proprietari, che possono controllarli dal vivo o da remoto;
  • Virtual Assistant e Chatbot: gli assistenti virtuali utilizzano algoritmi per il riconoscimento del linguaggio e per imparare col tempo le nostre abitudini e preferenze. Sono in grado di comprendere tono e contesto e dialogare dimostrando intraprendenza nel corso della conversazione; i chatbot sono sistemi automatici che usano tecnologie simili a quelle degli assistenti virtuali. Sono spesso utilizzati dalle aziende per gestire il supporto ai clienti e dunque identificare il problema del cliente e fornire automaticamente una soluzione. I chatbot possono essere adoperati anche in maniera proattiva dagli utenti per prenotare appuntamenti al nostro posto interloquendo con altri chatbot o altri esseri umani;
  • Autonomous Robot: utilizzati soprattutto dalle aziende manifatturiere o attive nel settore della logistica, sono robot spesso antropomorfi o dotati di bracci meccanici in grado di muoversi, manipolare oggetti ed eseguire azioni – anche complesse (ad es.: di controllo qualità) – senza intervento umano o collaborando con gli umani circostanti con una velocità e precisione incredibile;
  • Sistemi di personalizzazione e raccomandazione: si tratta di algoritmi che studiano le preferenze, gli interessi, le decisioni dell’utente nel passato e nel presente. Basandosi anche su informazioni relative ad altri utenti simili, in maniera indiretta o diretta, ci propongono beni e servizi che potremmo apprezzare. Sono molto usati nell’e-commerce e nei servizi di streaming;
  • Sistemi di riconoscimento e rielaborazione: sistemi in grado di effettuare analisi biometriche di immagini o video per il riconoscimento di persone, animali e cose. Capaci di capire un linguaggio e/o di tradurlo, alcune di queste soluzioni sono adoperate nel campo anticrimine e in quello della sicurezza personale; ad esempio, per rilevare frodi tramite controlli automatizzati e geolocalizzati sulle transazioni bancarie e la ricerca di pattern. Altre soluzioni sono utili per i giornali: alcune news online a carattere finanziario e sportivo sono redatte da sistemi automatici;
  • Sistemi predittivi: si tratta di sistemi che possono essere usati nel settore anticrimine come in un’azienda manifatturiera. Tramite analisi predittive, cercano di prevenire frodi o prevedere le vendite di un determinato bene o servizio in un determinato lasso di tempo;
  • Realtà aumentata: particolare applicazione dell’IA, molto adoperata ad nell’ambito dei videogiochi. Permette di ricreare in maniera realistica personaggi e ambienti, di adattare le storie secondo il comportamento del giocatore, di creare situazioni sempre nuove e imprevedibili; nel campo del design, è una tecnologia in grado di arredare stanze manipolando gli spazi circostanti a proprio piacimento.

Altri campi di studio in cui l’IA potrà fare la differenza sono quello economico-finanziario, attraverso la fintech, e il campo medico. Nella sanità i supercomputer e i computer quantistici ricopriranno un ruolo fondamentale nella scoperta di nuove cure e nell’approfondimento del funzionamento del nostro organismo.

Coniugare normativa, etica e innovazione

Al momento, la grande sfida sull’IA si pone tra gli Stati Uniti e la Cina. Negli Stati Uniti il dibattito coinvolge numerosi soggetti (big tecnologici, piccole startup innovative, università, partiti politici, movimenti di opinione…). La Cina, come in altri ambiti, sta adottando un approccio centralizzato dove il Governo ricopre il ruolo cardine.
In questo contesto, l’Europa sta cercando di ritagliarsi uno spazio. Nel 2018, i Paesi membri dell’Unione Europea hanno sottoscritto una dichiarazione con cui si sono impegnati a coordinare gli sforzi nell’implementazione di sistemi di IA. L’obiettivo principale è quello di condividere le best practice nel settore pubblico e di salvaguardare la sostenibilità di queste soluzioni.

Quando si parla di intelligenza artificiale non occorre infatti dimenticare che si pongono grandi problemi:

  • da un punto di vista etico, è complicato definire le responsabilità dell’operato di un agente intelligente. Quando finisce la responsabilità del programmatore e quando inizia quella della ditta costruttrice o dell’agente stesso? Le macchine intelligenti sono considerabili alla stregua di esseri umani?
  • da un punto di vista legale, occorre ipotizzare e realizzare un nuovo ecosistema normativo. Quest’ultimo dovrà rispondere in maniera efficace ai tanti quesiti posti (anche) a livello etico;
  • una tecnologia così avanzata, se adoperata in maniera impropria o per fini negativi, può generare gravi danni all’umanità. Si pensi ai droni ad uso militare, al fenomeno delle fake news, alle nuove tecnologie di hacking e ai virus informatici sempre più potenti;
  • l’impatto che queste tecnologie potrebbero avere e in parte stanno già avendo nel mercato del lavoro, non è da trascurare. Occorre ridisegnare i processi educativi, all’interno e all’esterno delle aziende, per riconvertire grandi porzioni della popolazione mondiale e formare nuova conoscenza tra i giovani. Tale processo non sarà semplice e rapido, alla luce dell’analfabetismo digitale che contraddistingue anche i Paesi sviluppati, tra cui l’Italia.

Alcuni studiosi parlano di un mondo in cui una fetta importante della società sarà tagliata fuori dal mondo del lavoro, poiché meno efficace ed efficiente delle macchine. Quest’ultima potrebbe essere salariata tramite sussidi statali (ad es.: universal basic income), generati dall’alta produttività garantita da sistemi di Intelligenza Artificiale. In sostanza quest’ultimi lavoreranno al posto degli esseri umani. Per altri studiosi, questa ipotesi non è sostenibile e occorre invece trovare una via per far coesistere lavoro umano e lavoro delle macchine.

L’approccio per sfruttare al meglio l’occasione

Al di là dei grandi temi appena posti, ciò che è certo è che un numero crescente di organizzazioni a livello globale sta investendo sullo sviluppo delle capacità dell’IA. In questa fase, è auspicabile che governi e aziende tengano a mente che attingere dal potere trasformativo dell’IA non significa semplicemente costruire una piattaforma tecnica. Significa soprattutto identificare con oculatezza le opportunità e le criticità, formare ed assumere nuove figure professionali. Molto spesso i politici, i burocrati o i dirigenti più anziani sono tra i più esperti, ma anche tra i più scettici. La politica dovrà garantire che la società, nel complesso, maturi le competenze necessarie per costruire la giusta coreografia ad un programma di IA.

Come si è visto, tale tecnologia è, per tanti versi, ancora agli albori. Attualmente, non è in grado di apportare benefici concreti alla società in cui viviamo, da un giorno all’altro, senza causare forti scossoni. Prima di implementare una tecnologia così pervasiva, occorre essere consapevoli dei contesti in cui l’IA può aiutare a correggere gli errori commessi dell’uomo e dove esiste un rischio elevato che l’IA possa invece esacerbarli. Nello specifico, vi è la necessità di:

  • testare e mitigare gli eventuali bias (errori) che i sistemi di Intelligenza Artificiale per forza di cose produrranno;
  • approfondire i potenziali impatti che tali errori potrebbero arrecare all’uomo;
  • capire ciò che rende gli umani diversi dalle macchine e se e in che modo gli esseri umani e le macchine possano lavorare al meglio insieme;
  • stabilire processi e condividere best practice tra aziende e governi.

Per realizzare tutto ciò, qualsiasi organizzazione, dovrà investire costantemente nella ricerca di tale tecnologia adottando un approccio multidisciplinare, che metta l’uomo e la sostenibilità ambientale al centro. Occorre superare quella diffidenza che tende a frenare la transizione che l’adozione di questa tecnologia porterebbe. Alla paura di rallentare la crescita del reddito, aumentare la disuguaglianza e la disoccupazione, si deve rispondere con progetti che, nel lungo periodo, possano portare ad un considerevole ed inclusivo aumento della qualità della vita.

Intelligenza Artificiale e Italia

Nel Bel Paese l’Intelligenza Artificiale potrà apportare molti benefici sia nel settore privato, alquanto tradizionale, sia al settore pubblico. L’Agenzia per l’Italia Digitale, nel 2018, ha delineato alcune linee guida per rendere più efficiente la Pubblica Amministrazione nel segno dell’IA. L’Agenzia suggerisce di:

  • promuovere una piattaforma nazionale dedicata allo sviluppo di soluzioni di IA;
  • prevedere un piano PA 4.0 per favorire gli investimenti delle PA nelle soluzioni IA, sviluppando sistemi di personalizzazione e raccomandazione adattivi che agevolino l’interazione con i servizi offerti dalle amministrazioni pubbliche in base alle specifiche esigenze, bisogni e caratteristiche del cittadino;
  • rendere pubblici i risultati anche intermedi delle elaborazioni di algoritmi di IA operate su dati provenienti dalle amministrazioni pubbliche;
  • agevolare la diffusione di competenze attraverso la promozione della certificazione delle figure professionali che lavorano nell’ambito dell’IA e prevedere l’istituzione di percorsi di formazione per l’inserimento di lavoratori con capacità di comprensione e di implementazione di soluzioni di IA nella Pubblica amministrazione;
  • supportare la collaborazione fra ricerca, acceleratori d’impresa e innovation hub, pubblici e privati;
  • definire linee guida e processi di sicurezza, aumentando i livelli di controllo e favorendo la condivisione dei dati sugli attacchi informatici da parte di tutti i Paesi europei.

Nei prossimi anni, 9 professioni su 10 saranno impattate dall’IA. Ad oggi, solo in Europa, ci sono centinaia di migliaia di posti di lavoro vacanti poiché mancano le competenze digitali necessarie per svolgerli. Se l’Italia vorrà essere tra i Paesi che trarranno più benefici da questa tecnologia, è chiaro che, oltre ad implementare strategie condivise a livello europeo, dovrà investire maggiormente nel sistema educativo e in un ecosistema di incubatori e start-up innovative simile a quello di altri Paesi sviluppati.

TAKE AWAY

► L’Intelligenza Artificiale è l’intelligenza dimostrata dalle macchine che sono capaci di imitare le funzioni cognitive che gli esseri umani associano alla mente umana. Emulando l’interconnessione dei neuroni, tali macchine sono dotate di sistemi di logica induttiva e deduttiva e risultano in grado di apprendere tramite l’esperienza.
► L’IA è per molti versi una tecnologia ancora agli albori: è in grado di provocare impatti positivi e negativi nella vita delle organizzazioni e dei privati. Per poterla adoperare adeguatamente e massimizzarne i benefici, occorre un approccio multidisciplinare, che metta l’uomo e la sostenibilità ambientale al centro.
► Cina e USA risultano in prima linea nella ricerca. L’Europa sta cercando di ritagliarsi il proprio spazio. Per sfruttare al meglio gli aspetti postivi che questa tecnologia potrebbe portare, l’Italia dovrà investire maggiormente in ricerca e sviluppo.

Fonti:
Warren S. McCulloch & Walter H. Pitts – A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity – 1943
Treccani – Intelligenza Artificiale – 2008
McKinsey Insights – Tackling bias in artificial intelligence (and in humans) – Giugno 2019
Martin Ford – Architects of Intelligence – Novembre 2018
Agenzia per l’Italia Digitale – Libro Bianco sull’Intelligenza Artificiale a servizio del cittadino – Marzo 2018