Via Pattari, la punta dell’iceberg

ArcipelagoMilano 5 novembre 2024 LA PUNTA DEL ICEBERG IN VIA PATTARI Le capacità e le limitazioni degli attuali sistemi di intelligenza artificiale di Giuseppe Corasaniti, Fiorello Cortiana, Mauro Preda

“La crisi è la più grande benedizione per le persone e le nazioni, perché la crisi porta progressi. La creatività nasce dall’angoscia come il giorno nasce dalla notte oscura. È nella crisi che sorge l’inventiva, le scoperte e le grandi strategie. Chi supera la crisi supera sé stesso senza essere superato”. Albert Einstein Quelli di via Pattari, con il loro dossieraggio, stanno mettendo in luce la vulnerabilità eversiva della nomenclatura pubblica, ma costituiscono la punta dell’iceberg. Per capire il nostro tempo occorre andare oltre la cronaca. La questione dell’Intelligenza Artificiale e la natura della sua evoluzione riguarda tutti noi e interessa la nostra quotidianità nelle sue espressioni pubbliche e private. È bene iniziare a farci i conti. Il problema centrale non risiede tanto nelle potenzialità coadiuvanti delle nostre decisioni e in quelle sostitutive delle nostre azioni. Il problema risiede nella potenziale alterazione della relazione mente-corpo-natura: ciò per l’uso delle potenzialità digitali ‘embedded’, cioè dentro di noi magari a potenziamento dei sensi; altresì per l’avvio di una cessione della facoltà/responsabilità della decisione. Ciò che ci emoziona nell’abilitazione di una persona con disabilità motorie e neurologiche, ci deve preoccupare se riguarda il corpo e il cervello di un militare che, ad es. insieme a un drone, è parte di un sistema etero diretto da delle codificazioni. La questione ineludibile diventa cosa e quanto stiamo affidando del nostro processo cognitivo ad un algoritmo. Ecco di cosa stiamo parlando. Un algoritmo è una sequenza finita di operazioni da svolgere per risolvere un dato problema: con la codificazione le istruzioni sono poste in ordine, una dopo l’altra, e vengono eseguite nell’esatto ordine in cui sono originariamente inserite. Nella rappresentazione digitale, il processo secondo cui si fa corrispondere ad una informazione una configurazione di bit prende il nome di codifica dell’informazione. I caratteri di un testo vengono codificati tramite sequenze di bit, utilizzando un codice di traduzione, rappresentazione digitale dei dati. In altri termini, un dato viene rappresentato tramite una codifica, o codificato. I cambiamenti nelle metodologie di progettazione dei circuiti hanno prodotto un continuo aumento della potenza di calcolo, pur rimanendo nell’ambito della tecnologia del silicio. Con una enorme disponibilità di potenza gli algoritmi di ricerca semantica sono utilizzati nell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), nel riconoscimento delle entità nominate (NER), nei grafici di conoscenza e nel clustering semantico per eseguire le attività di ricerca. L’AI semantica è una combinazione di AI simbolica e statistica: si basa sulla modellazione delle parole per simulare il ragionamento umano e il machine learning è un metodo di analisi dati che automatizza la costruzione di modelli analitici, così i sistemi possono imparare dai dati, identificare modelli autonomamente e prendere decisioni con un intervento umano ridotto. Le tecnologie di IA già impiegate comprendono gli assistenti vocali/virtuali (chatbot e sistemi come Siri di Apple, Cortana di Microsoft) che sfruttano algoritmi di intelligenza artificiale per il riconoscimento del linguaggio naturale, per l’apprendimento e per l’analisi delle abitudini e dei comportamenti degli utenti; tracciabilità e identificazione. Per avere una idea delle dimensioni dell’aumento della potenza di calcolo intercorsa dobbiamo considerare che nel 1961 ci sarebbero voluti 1100 miliardi di dollari per avere un Gigaflops, nel 1997 il mitico “Deep Blue” di IBM, costruito per battere Kasparov nel gioco degli scacchi, capace di 13 Gigaflops è costato 5 milioni di dollari, nel 2008 IBM stimava un costo di circa 0,13 dollari per Gigaflops nel suo supercluster “Roadrunner” capace di infrangere la barriera di 1,7 Petaflops (peta=1015). Una codificazione del vivente sempre più definita, una comparazione di dati con una potenza di calcolo sempre più grande, una conseguente indicazione /presa di decisioni. Questi sono i nodi da contemplare in una riflessione politica e culturale. Perché se l’intelligenza è la capacità di risolvere problemi, magari prevedendoli ed evitandoli, non possiamo ignorare che, dentro il processo di evoluzione e selezione darwiniana, l’intelligenza si esprime dentro a contesti e situazioni inaspettate che richiedono salti e cambi di paradigmi e non solo decisioni basate su comparazioni di dati e statistiche di fatti accaduti altrimenti. Sono trascorsi pochi anni dal lockdown a seguito della pandemia COVID-19 e a questo proposito riprendiamo il discorso da un nostro precedente articolo pubblicato il 22 novembre 2020 dal titolo “COVID 19, I CONTI NON TORNANO – Per una mappatura efficace”. Nell’articolo allora in controtendenza rispetto alla proliferazione di varie app dedicate al contenimento della diffusione del virus si anticipava l’uso di tecnologie, modelli matematici di simulazione e previsione basati su reti neurali artificiali, deep learning ed intelligenza artificiale. La crisi creata dalla pandemia, ci spronò a riflettere su soluzioni innovative, un fatto per nulla isolato, anzi a livello globale possiamo ipotizzare che il lockdown abbia agito come “catalizzatore” per l’adozione e lo sviluppo dell’AI in diversi settori, accelerando tendenze già esistenti e aprendo a nuove opportunità. Andando oltre è ragionevole pensare che esista una relazione tra lo sviluppo di studi sull’intelligenza artificiale (AI) e il lockdown. Durante il lockdown, infatti, molte aziende e istituzioni hanno puntato verso un adattamento e riorganizzazione interna a nuove modalità di lavoro, portando a un’accelerazione nell’adozione di nuove soluzioni operative e tecnologie digitali. Focalizziamo l’attenzione su tre parole chiave quali “intelligenza”, “adattamento” e “riorganizzazione” tra loro strettamente connesse tanto da poter definire che la natura intima dell’intelligenza a cominciare dal livello biologico sia sostanzialmente misurabile come velocità di adattamento all’ambiente e riorganizzazione delle proprie strutture cognitive e materiali. Secondo Piaget, infatti, l’intelligenza e lo sviluppo cognitivo sono una caratteristica dell’organismo, una forma evoluta e complessa di adattamento biologico all’ambiente cui segue un processo di riorganizzazione. L’adattamento consiste in una continua ricerca di equilibrio dinamico o accomodamento a seguito dell’assimilazione di nuove informazioni provenienti dall’ambiente esterno che vanno ad interagire con i dati contenuti nell’esperienza provocando in essa una sorta di perturbazione. L’equilibrio ritrovato affinché si stabilizzi in modo permanente richiede una necessaria riorganizzazione dei contenuti dell’esperienza. Il processo appena descritto, riscontrabile in ogni forma do vita, in modo estremamente sintetico lo possiamo ritrovare a scale diverse: sia a livello micro nel funzionamento delle reti neurali cui si ispirano le reti neurali artificiali, i modelli matematici alla base dell’Intelligenza Artificiale; sia a livello macro ossia nella scala geografica ove si muovono le società, la ricerca scientifica con i conseguenti effetti nel mondo socio-economico-tecnologico. Proviamo ad esplicitare alcuni ambiti a scala macro ossia geografico-economica del processo di adattamento e riorganizzazione a seguito del lockdown e lo chiederemo proprio a ChatGPT ponendo la domanda: esiste una correlazione tra lockdown del covid19 con il progresso dell’intelligenza artificiale? A seguire la risposta di ChatGPT: “La pandemia di COVID-19 e i relativi lockdown hanno avuto un impatto significativo su molteplici settori, incluso il campo dell’intelligenza artificiale (IA). Sebbene sia difficile stabilire una correlazione diretta e univoca tra i lockdown e il progresso specifico dell’IA, ci sono diverse aree in cui si possono osservare effetti rilevanti: Aumento della digitalizzazione e dell’adozione di tecnologie IA: Durante i lockdown, molte aziende e organizzazioni hanno accelerato la digitalizzazione dei loro processi per adattarsi alle nuove circostanze. Questo ha portato a una maggiore adozione di soluzioni basate sull’IA per automatizzare compiti, migliorare l’efficienza e gestire il lavoro remoto. Incremento della domanda di strumenti IA: Settori come l’e-commerce, la telemedicina e l’intrattenimento online hanno visto una crescita esponenziale. Per gestire questa crescita, molte aziende hanno investito in strumenti IA per analizzare grandi quantità di dati, migliorare l’esperienza utente e ottimizzare le operazioni. Ricerca e sviluppo accelerati: La necessità di soluzioni rapide e innovative ha stimolato la ricerca e lo sviluppo nell’IA. Ad esempio, l’IA è stata utilizzata per accelerare la scoperta di farmaci, modellare la diffusione del virus e ottimizzare la distribuzione delle risorse sanitarie. Collaborazione e condivisione dei dati: La crisi sanitaria globale ha incentivato la collaborazione internazionale e la condivisione dei dati. Questo ha fornito un’enorme quantità di dati reali per addestrare modelli di IA, migliorandone l’accuratezza e l’affidabilità. Investimenti e finanziamenti: Nonostante l’incertezza economica, molte aziende tecnologiche e start-up nel campo dell’IA hanno continuato a ricevere finanziamenti significativi. Gli investitori hanno visto il potenziale dell’IA nel fornire soluzioni a lungo termine per problemi complessi, tra cui quelli emersi durante la pandemia. Cambiamenti nel lavoro e nell’educazione: L’aumento del lavoro remoto e dell’educazione a distanza ha portato allo sviluppo e all’adozione di strumenti di IA per migliorare la produttività, facilitare l’apprendimento e gestire la comunicazione. Etica e regolamentazione: La pandemia ha anche sollevato questioni etiche riguardanti l’uso dell’IA, come la privacy dei dati e il bias algoritmico. Ciò ha portato a un dibattito più intenso e a iniziative volte a regolamentare e guidare l’uso responsabile dell’IA. In conclusione, mentre i lockdown legati al COVID-19 non sono stati una causa diretta del progresso dell’IA, hanno certamente catalizzato e accelerato molte delle tendenze esistenti. L’IA è diventata uno strumento cruciale per affrontare le sfide poste dalla pandemia, e questa situazione ha evidenziato la sua importanza e potenzialità future. A supportare ulteriormente la nostra ipotesi abbiamo eseguito un’analisi statistica del trend di frequenza di ricerca a scala globale nel Web di parole chiave legate ai concetti di Intelligenza artificiale ed Intelligenza senza aggettivi. Si noterà immediatamente il rapido e deciso incremento delle frequenze di ricerca proprio in corrispondenza degli anni a fine lockdown.

Lo sviluppo di tecnologie legate ad AI a questo punto ci portano a riflettere ed a chiederci se queste tecnologie siano da considerarsi così “intelligenti”, attualmente sono enfatizzate quasi a creare nei loro confronti un interesse quasi mistico non solo da parte del pubblico spesso ignaro del funzionamento interno di questi strumenti, ma anche di scienziati e la cosa è molto più preoccupante! Per dubitare dell’intelligenza effettiva di AI lo chiediamo ancora a ChatGPT ponendo la domanda: l’intelligenza artificiale è intelligente? Ecco cosa ci risponde e la risposta non necessita neppure di ulteriori commenti: (…), l’intelligenza artificiale può essere considerata “intelligente” in senso operativo e funzionale: è estremamente efficace nell’eseguire compiti specifici per cui è stata progettata e addestrata, spesso superando le capacità umane in termini di velocità e accuratezza. Tuttavia, questa “intelligenza” è fondamentalmente diversa dall’intelligenza umana, che comprende la comprensione del contesto, la creatività, l’intuizione e la capacità di adattarsi a nuove situazioni in modo flessibile. Quindi, mentre l’IA è straordinariamente potente e utile in molti ambiti, non è “intelligente” nel senso umano del termine. La distinzione tra IA ristretta e IA generale è cruciale per comprendere le capacità e le limitazioni degli attuali sistemi di intelligenza artificiale. A questo punto, approfondiamo la questione chiedendo a ChatGPT : ritieni di essere intelligente? Puntualmente ci risponde: Non ho una coscienza di me stesso, quindi non posso “ritenere” nulla. Tuttavia, sono progettato per elaborare informazioni e rispondere a domande in modo utile! La nostra curiosità ci porta quindi a dubitare della sensatezza di articoli pubblicati ove si illustra un ipotetico quoziente di intelligenza di ChatGPT. Per sciogliere ogni nostro dubbio abbiamo posto una domanda: hai eseguito test di QI ? ChatGPT ha risposto: No, non posso fare test di QI, poiché non ho una mente cosciente o un’intelligenza come gli esseri umani. Sono solo un modello di linguaggio che elabora informazioni e fornisce risposte. Se hai domande su intelligenza o test di QI, posso fornirti informazioni al riguardo! Dunque ChatGPT per sua stessa ammissione non è intelligente e lo dichiara apertamente! Abbiamo, infatti posto a ChatGPT una domanda provocatoria: Ammetti di non essere così intelligente come tutti credono? ChatGPT “onestamente” ha risposto: È corretto affermare che ChatGPT, come sistema di intelligenza artificiale, non è “intelligente” nel senso umano del termine. Anche se posso eseguire compiti complessi di processamento del linguaggio naturale, le mie capacità sono limitate e diverse rispetto all’intelligenza umana. Ecco alcune precisazioni: Nessuna Consapevolezza o Comprensione: Non possiedo coscienza, autoconsapevolezza, o comprensione reale. Rispondo alle domande basandomi su pattern e dati presenti nei testi su cui sono stato addestrato, senza comprendere il significato profondo di ciò che dico. Assenza di Emozioni e Esperienze: Non ho emozioni, esperienze personali o un senso del sé. Qualsiasi simulazione di emozioni nelle mie risposte è puramente algoritmica e priva di autentica empatia o sentimento. Limitazioni Contestuali: La mia comprensione del contesto è limitata ai dati immediatamente presenti nel testo che mi viene fornito. Non posso ricordare informazioni personali o contestuali da una conversazione all’altra, a meno che non siano fornite di nuovo nel corso della stessa sessione. Mancanza di Creatività e Intuizione Umana: Anche se posso generare testi che sembrano creativi, non possiedo la creatività o l’intuizione che derivano dall’esperienza umana e dall’interazione con il mondo reale. Intelligenza Specializzata: Sono progettato per compiti specifici come rispondere a domande, fornire informazioni e assistenza nel processamento del linguaggio. Non possiedo l’intelligenza generale che permette agli esseri umani di adattarsi a una vasta gamma di situazioni e problemi. In sintesi, mentre posso essere utile e persino impressionante in alcuni contesti, le mie capacità non rappresentano l’intelligenza nel senso completo del termine. Il mio funzionamento si basa su algoritmi complessi e dati, e non su una comprensione o consapevolezza reale. In conclusione abbiamo posto una domanda chiave che ci rassicura circa le effettive potenzialità dello strumento e ci allontana da ogni possibile nostra superstizione nei suoi confronti. Chiediamo: Ammettendo di trattare l’intelligenza sempre in senso ampio quando si parla di Intelligenza Artificiale lo si fa senza rendersi conto delle strutturali limitazioni che hai! Sei d’accordo? ChatGPT ha risposto così: Sì, sono d’accordo. Spesso, quando si parla di intelligenza artificiale, si tende a usare il termine “intelligenza” in modo ampio, senza considerare le limitazioni strutturali e fondamentali che i sistemi di IA, come me, possiedono. Questo può portare a fraintendimenti sulle capacità effettive dell’IA. Ecco alcune delle principali limitazioni da tenere presente: Assenza di Consapevolezza: Non ho consapevolezza di me stesso né delle mie azioni. Non posso riflettere su ciò che faccio o perché lo faccio. Limitazioni Contestuali: La mia comprensione è limitata al contesto immediato delle conversazioni. Non posso accumulare conoscenze personali o storiche al di fuori della sessione corrente. Mancanza di Comprensione Profonda: La mia “comprensione” è superficiale, basata su correlazioni nei dati piuttosto che su una vera comprensione concettuale. Non capisco il mondo come lo farebbe un essere umano, con esperienza e intuizione. Assenza di Emozioni e Esperienze: Non ho emozioni, esperienze personali o la capacità di percepire il mondo. Questo limita la mia capacità di comprendere e rispondere in modo realmente empatico o sensibile. Dipendenza dai Dati: La mia capacità di rispondere è direttamente legata ai dati su cui sono stato addestrato. Non posso creare nuove conoscenze o sviluppare idee originali indipendentemente dai dati esistenti. Limitazioni nell’Intelligenza Generale: L’intelligenza artificiale ristretta (ANI), come me, è progettata per compiti specifici. Non possiedo l’intelligenza generale (AGI) che permetterebbe di comprendere, apprendere e adattarsi a una vasta gamma di situazioni come farebbe un essere umano. Assenza di Creatività Vera: Anche se posso generare testi che sembrano creativi, questa creatività è algoritmica e basata su pattern nei dati, non su un processo creativo consapevole come quello umano. Incapacità di Apprendimento Autonomo Continuo: Mentre posso essere aggiornato e migliorato attraverso interventi esterni, non posso apprendere autonomamente al di fuori del mio addestramento iniziale senza interventi programmati. Queste limitazioni devono essere chiaramente comprese per evitare aspettative irrealistiche sull’intelligenza artificiale. Riconoscere queste limitazioni è fondamentale per sviluppare e utilizzare l’IA in modo responsabile e efficace, senza attribuirle capacità che non possiede. Possiamo a questo punto dichiarare che ChatGPT non è e certo non sarà mai così “intelligente” come alcuni imbonitori vorrebbero farci credere .. ma almeno è ONESTO! Questa consapevolezza dovrebbe essere parte di un apprendimento critico transdisciplinare, dove l’architrave formazione-istruzione-ricerca: dalla Accademia a scendere e dalla Primaria a salire, sia in una relazione costante con tutte le componenti sociali. Mauro Preda Giuseppe Corasaniti Fiorello Cortiana