L’intelligenza artificiale (AI) è, a ragion veduta, uno degli argomenti più dibattuti del momento. È qualcosa che influenzerà la nostra vita nel futuro prossimo e forse plasmerà quello remoto. Si discute molto dei vantaggi e soprattutto dei rischi connessi a questo nuovo strumento, ma ciò che è importante comprendere è il modo in cui esso opera. Ho usato volutamente la parola ‘strumento’ perché l’AI non è, come il nome porterebbe forse a pensare, qualcosa dotato di vita autonoma, ma è semplicemente un altro utensile nelle mani dell’uomo, che ne può fare buono o cattivo uso.
Talvolta chi cita la l’intelligenza artificiale (o forse chi ne sottolinea gli aspetti negativi) usa il termine ‘algoritmo’, lasciando in qualche modo intendere che l’intelligenza artificiale sia semplicemente un algoritmo. Ma cos’è un algoritmo? Una veloce ricerca in rete fornisce una definizione che recita:
una successione di istruzioni o passi che definiscono le operazioni da eseguire sui dati per ottenere i risultati.
Il termine algoritmo è una deformazione latina del nome del matematico persiano Al-Khwarizmi (IX secolo A.D.) che per primo (forse) ha scritto un testo sulle ‘regole’, dove vengono illustrate alcune procedure matematiche. In sostanza, l’algoritmo nella sua definizione originaria non è altro che la descrizione di una serie di passaggi di calcolo, cioè un processo eminentemente deterministico: se io ripeto la stessa serie di operazioni sugli stessi dati, ottengo lo stesso risultato.
Veniamo ora all’intelligenza artificiale generativa, che è un processo che genera, o si presume possa generare, qualcosa di nuovo. Questa funziona sulla base delle cosiddette reti neurali, reti di nodi connessi tra loro, eventualmente organizzate su più livelli. Il funzionamento della rete dipende dal modo in cui i nodi sono connessi e interagiscono, e dall’output che essi forniscono. Per addestrare la rete vengono fornite ad un computer (o a una rete di computer, che sono comunque macchine che svolgono operazioni semplici, deterministiche) un grande numero di informazioni che questa rete collega tra di loro. Sulla base di questi collegamenti l’AI può essere in grado di produrre dei risultati ‘nuovi’, cioè che non sono prevedibili a priori. Sfortunatamente, il modo in cui questo processo avviene risulta trasparente non solo all’utilizzatore, ma anche a chi ha programmato l’intelligenza artificiale medesima. Il punto importante è che l’AI, di fronte a una nostra domanda, non si limita a pescare la risposta tra la enorme massa di informazioni che ha ricevuto nella fase di addestramento, ma in qualche modo elabora le informazioni è fornisce un risultato originale (giusto o sbagliato che sia è poi da vedere, ma comunque nuovo). Una prova semplice che chiunque può fare è chiedere all’AI di tradurre un breve testo in Inglese: se ripetete la richiesta due volte con lo stesso testo, otterrete due traduzioni leggermente diverse.
Per chi non credesse a quanto ho appena detto, cioè all’originalità delle risposte dell’intelligenza artificiale, consiglio di consultare il caso di AlphaFold 2 (https://alphafold.ebi.ac.uk), un esempio complesso troppo lungo da discutere in questo contesto.
Voglio sottolineare le analogie tra il modo di procedere di un sistema di AI e il nostro cervello. Nel corso della nostra vita noi riceviamo continuamente informazioni, leggendo, studiando, osservando, parlando con le altre persone, semplicemente vivendo. Tutte queste informazioni vengono elaborate ed immagazzinate in qualche modo, ancora pochissimo conosciuto nei suoi meccanismi molecolari e cellulari, nel nostro cervello. Di gran parte di queste informazioni non siamo neppure più consapevoli, ce le siamo dimenticate, ma in qualche modo queste hanno lasciato una traccia dentro di noi. Sulla base di tutti i ‘dati’ che abbiamo ricevuto (è forse quella cosa che si definire esperienza?) cerchiamo di elaborare delle risposte di fronte ad una qualunque domanda o problema nuovo che ci si presenti.
Non voglio con questo affermare che l’intelligenza artificiale funzioni come un cervello umano, ma c’è sicuramente un’analogia tra i due: entrambi non funzionano sulla base di un algoritmo deterministico, ma sulla base di collegamenti elaborati tra tutte le informazioni assimilate in precedenza.
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