Pubblicato sulla rivista Altro&Oltre nr. 39, settembre 2021
“L’intelligenza artificiale o IA, è una grande e vasta disciplina informatica che definisce modelli e crea sistemi che, applicati a problemi reali e interagendo con il mondo possono presentare un comportamento intelligente” (Rita Cucchiara dal suo libro: “L’intelligenza non è artificiale” edito da Mondadori)
Definizioni specifiche possono essere date focalizzandosi o sui processi interni di ragionamento o sul comportamento esterno del sistema intelligente e utilizzando come misura di efficacia, o la somiglianza con il comportamento umano o con un comportamento ideale, detto razionale (Wikipedia).
Le reti neurali
Robotica, computer quantici e reti neurali. Sono sistemi di intelligenza artificiale che talvolta funzionano meglio dell’intelligenza umana. Un sistema neurale è un modello semplice di calcolo, mettendone insieme migliaia o milioni si ottiene una rete che apprendendo dai dati può esprimere un comportamento intelligente, fare calcoli, produrre classificazioni sino a realizzare vere e proprie forme di ragionamento.
Sistemi computazionali e Tecnopolo europeo
I sistemi computazionali sono diventati rapidi ed evoluti, capaci di elaborare milioni di dati, tali da rendere davvero efficaci queste tecnologie che oggi funzionano davvero e che possono migliorare produttività ed efficacia delle attività umane. Richiedono però nuove competenze digitali da creare puntando sull’educazione e sulla formazione. In Italia, e più precisamente a Bologna in Emilia-Romagna, si trova il più potente centro di calcolo europeo. Un tecnopolo di portata internazionale che fa di Bologna la città più digitalizzata d’Italia. Entro fine anno l’istallazione, negli spazi del Cineca (consorzio cui aderiscono 69 università italiane, 27 enti di ricerca e istituzioni pubbliche e 2 ministeri), del super computer Leonardo che concentrerà in regione l’80% della capacità di supercalcolo nazionale e il 20% di quella europea. Leonardo sarà la macchina di intelligenza artificiale più potente al mondo e gli spazi del Cineca diventeranno un luogo pubblico del governo dei dati a disposizione di ricerca e produzione.
Cosa fa l’Intelligenza artificiale?
Gli strumenti di intelligenza artificiale sono molteplici e possono essere di grande aiuto in tantissimi ambiti. Senz’altro in quello medico, oggi di grandissima attualità, poi in quello industriale, per il recruiting ma anche in campo sociale e nel campo ambientale. Prendiamo ad esempio il campo medico nel 2019 l’AI rappresentava un mercato di 2,1 miliardi di dollari, nel 2025 se ne prevede un aumento fino a 36,1 con una produzione prevalentemente concentrata nel Nord America e un livellamento tra paesi asiatici ed Europei. L’AI potrà sempre di più aiutare i medici a fare diagnosi e prognosi velocissime con margini di errore veramente esigui. Il grado di affidabilità di questi strumenti rasenta il 98%. E’ così che l’informatica darà supporto alla scienza medica, chimica farmacologica.
Fiducia e accessibilità: due barriere da superare
Vi sono però alcune barriere alla diffusione di sistemi capillari di intelligenza artificiale. Sono essenzialmente di due tipi riguardano fiducia e difficoltà di utilizzo.
La fiducia
Esiste una certa diffidenza nei confronti di un sistema che viene percepito come “intruso”. Una maggiore apertura invece, potrebbe dare grande supporto alle persone esperte, i decisori, che abitualmente prendono decisioni sulla base della loro esperienza. Il presupposto di base è far capire che l’intelligenza artificiale non sostituisce, ma più semplicemente, è di sostegno all’intelligenza umana. Fornisce analisi di scenario e approfondimenti di costi, benefici e di impatti, possibili grazie all’elaborazione di una grandissima mole di dati.
L’Unione europea ha messo mano a questi aspetti definendo linee guida “etiche” per far sì che l’Intelligenza artificiale diventi affidabile: cioè una tecnologia di cui potersi fidare. Si tratta di una serie di previsioni che dovrebbero trasformarsi in meccanismi concreti. Una di esse è la spiegabilità. Il sistema di AI deve essere congegnato per dare suggerimenti argomentati e non solo risultati come invece talvolta accade. Non deve essere polarizzato, non deve cioè formulare modelli estrapolati da esperienze umane precedenti in qualche modo influenzate da elementi non obiettivi. Un esempio è il caso di recruitinig portato avanti da Amazon con un sistema di intelligenza artificiale. Il risultato è stato un modello che indirizzava le scelte prevalentemente su profili maschili perché in precedenza era stato privilegiato questo tipo di selezione. Il sistema quindi, attraverso l’estrapolazione dei dati storici, aveva sbilanciato per genere la sua valutazione.
Gli algoritmi alla base del funzionamento dell’AI devono anche essere sostenibili. Richiedono infatti potenzialità di calcolo ingenti che consumano risorse. Poi deve essere garantita la sicurezza e la privacy facendo comunque in modo di estrarre valore dai dati. La gran parte di questi temi sono stati affrontati in sede comunitaria con lo scopo di redigere una proposta di regolamentazione e un sistema di certificazioni.
Accessibilità
La seconda barriera attiene all’accessibilità di queste tecnologie. Esistono delle piattaforme che raccolgono le informazioni su questi strumenti. Tuttavia la gran parte delle piccole e medie aziende non è ancora in grado di comprenderne l’utilità e quindi le potenzialità di un loro impiego. E’ necessario quindi supportare il sistema produttivo creando networking per diffondere informazioni e mettere in relazione domanda e offerta.
Il nodo fondamentale è cercare di costruire modelli in collaborazione con le professioni e i tecnici del digitale. E per far questo ci vuole ricerca. Bisogna puntare sull’educazione e coinvolgere le persone in iniziative di formazione multidisciplinari.
La prossima sfida per il nostro paese è quella di colmare le falle enormi ora esistenti nell’uso delle tecnologie digitali, facendo dialogare economia digitale e conoscenze informatiche a favore di un’economia sostenibile, green, circolare per migliorare la qualità della vita e ottimizzare i processi industriali e sociali.
Fonti:
- Rita Cucchiara, professoressa ordinaria di sistemi di elaborazione dell’informazione, Università di Modena
- Michela Milano, professoressa ordinaria di sistemi di elaborazione dell’informazione, Università di Bologna
- Vincenzo Colla, assessore regionale allo Sviluppo economico