Per secoli ci siamo affidati ai maghi, ancora lo facciamo, ma non ci fidiamo completamente, perché non sappiamo con quale metodo raggiungono le loro previsioni. Siccome ci riguardano, non possiamo darle per assodate e, per avere una parvenza di scientificità, i risultati devono essere sottoposti alla peer review. È il metodo –scientifico- che ci garantisce l’affidabilità di previsioni che avranno immense conseguenze personali, sociali ed economiche.

In questo contesto non è possibile immaginare impatti più importanti sull’umanità di quello dell’intelligenza artificiale (Ai), ben superiore a quello dell’elettricità.

L’intelligenza artificiale è composta da due soli ingredienti: dati e algoritmi. E dobbiamo lavorarli con cura, altrimenti possiamo commettere degli errori:

  • Garbage in, garbage out (inserire dati inutili o sbagliati o omettere quelli importanti)
  • Bias in, bias out (selezionare dati in modo non neutrale)

Qualche esempio pratico sui rischi che si corrono: Chi è responsabile, l’algoritmo o chi l’ha scritto? Che bias portava con sé l’autore? Era consapevole della sua storia di uomo bianco, ricco e colto? Una persona o un gruppo si possono bloccare, ma un algoritmo, specie se distribuito, è inconsapevole e non muore mai.

L’algoritmo è la logica che separa gli input dagli output, così i dati si trasformano in informazioni.  L’obiettivo è scegliere tra tutti i dati a disposizione per generare l’informazione che si cerca. (La conoscenza viene molto dopo, con tanto ragionamento e sperimentazione). Gli algoritmi non sono ancora davvero intelligenti, danno solo risposte, in cui noi confidiamo per la loro crescente probabilità statistica. Li usiamo perché sono veloci e precisi grazie alla matematica. Anche se sono ancora molto inefficienti.

Come ogni tecnologia nelle fasi iniziali, se ne usa tanta perché non è ottimizzata. Poi si diventa molto efficienti nell’usarla. Domani forse basteranno pochi dati, perché gli algoritmi saranno così raffinati che individueranno stabili correlazioni con pochi input. Ma ora abbiamo ancora bisogno di tonnellate di dati per fare analisi predittive.

Prima di arrivare all’Ai e al supporto per il decision making, abbiamo bisogno di dati e metodi, che con i big data stiamo plasmando. Qui è importante definire (ma è solo un accenno per non confonderli) il metodo e l’obiettivo di ricerca, che possiamo riassumere in tre tipi:
– Descrittiva (Che risponde alla domanda: Cosa è successo?)
– Predittiva (Cosa accadrà?)
– Prescrittiva (Cosa dobbiamo fare affinché accada?)

Facciamo un’analogia con le mappe per spiegare le differenze tra i tre approcci:

– La descrittiva serve a spiegare il percorso fatto dal punto A al punto B
– La predittiva serve a stimare come e in quanto tempo si arriva al punto C
– La prescrittiva dà istruzioni dettagliate, come il GPS, passo dopo passo, sulla strada da percorrere

Perché AI e perché ora?

. Perché abbiamo davvero tanti, troppi dati, la cui gestione è un compito in-umano

. Perché è una tecnologia esponenziale, in cui chi ha più dati può fare migliori analisi

. Perché ora abbiamo potenza computazionale a basso costo

. Perché ora gli algoritmi imparano “autonomamente” dai dati (machine learning).

C’è un bipolarismo per la conquista della verità. Gli “umanisti” ritengono che le singole persone, con le loro interazioni, determinino il risultato, che rimane imprevedibile. I matematici vantano un privilegio momentaneo: la tecnologia è dalla loro parte, pertanto si sentono in grado di predire chi vincerà le elezioni, chi guadagnerà da una certa azione di marketing, etc.
Lo studioso più famoso nel campo statistico-matematico è Nate Silver; in quello psicologico-economico è Daniel Kahneman.

Continua così il percorso millenario che ha voluto sostituire i maghi e i profeti con la scienza, in questo caso la scienza dei dati e degli algoritmi.

Obiettivi dell’intelligenza artificiale

Seguiamo lo stesso percorso da millenni tra paure e incoscienza. Costruiamo oggetti che ci siano utili, prima semplici poi man mano più complessi e più attivi. Di pari passo acquisiamo il potere di entrare in contatto con tutti, superando i limiti fisici e spaziali.

L’Ai, come ogni tecnologia, non è stata pianificata, ma è cresciuta lentamente, per errori e approssimazioni successive. Come il nostro Dna, è impossibile da pianificare. Il Dna programma i nostri atomi, e ora il software programma il Dna delle macchine. L’Ai ci cambia come persone e come società, ed è così piccola da entrarci in tasca. Esagerando, ma non tanto: non parliamo quasi più senza, non viaggiamo senza, non pensiamo senza.

Non potevamo sperare in un potenziamento migliore per il nostro cervello.  Non è cambiata la nostra ambizione di diventare dèi. Vogliamo da sempre le stesse cose: vivere in un mondo a nostra immagine e somiglianza, che ci capisca senza la mediazione della tastiera, senza aver bisogno di parlare, serve il solo pensiero.

La funzione obiettivo dell’intelligenza artificiale è duplice:

  • con l’intelligenza degli altri scaricata dalla rete, predire il futuro
  • con la propria intelligenza messa in rete, raggiungere l’immortalità.