Il passaggio dal cervello umano alla mente artificiale
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Quale sarà l’evoluzione dell’intelligenza artificiale? A lungo, gli scienziati hanno ritenuto che fosse una prerogativa esclusivamente umana; ma la biologia, la genetica e la neuroscienza stanno sviluppando strumenti via via migliori per emulare la mente umana. Enrico Prati, ricercatore presso l’Istituto di Fotonica e Nanotecnologie CNR-Consiglio Nazionale delle Ricerche ha provato
a fare chiarezza su questo argomento in occasione del Festival Informatici Senza Frontiere in svolgimento questi giorni a Rovereto (TN).
Già duemila anni fa i filosofi più eruditi avevano compreso che la mente umana (il pensiero), non è un vaso da riempire ma bensì una fiaccola da accendere. Il concetto di mente si è poi sviluppato con il passare dei secoli. Gli scienziati fino al XX secolo si sono impegnati a cercare di capire come agisce la mente senza avere strumenti sofisticati a disposizione, ma procedendo a ritroso sino a formulare una teoria semplificata della mente. In breve si era capito che la mente umana era in grado di impacchettare le informazioni raccolte in diverse categorie; Kant ad esempio aveva supposto che era possibile distinguere ventiquattro tipi di giudizio tipici, incrementando il numero stabilito da Aristotele in Grecia e da Kanada in India nell’antichità. In quegli stessi anni c’è stata l’avanzata dei computer, sviluppati apparentemente sullo schema della mente umana ma con una logica convenzionale più elementare, bensì adottando lo schema degli 0/1 e utilizzando algoritmi deterministici.
Effettivamente il cervello umano funziona diversamente: i neuroni ed i processi elettrochimici vanno in tutte le direzioni, le sinapsi sono molto inaffidabili e si assiste ad un ambiente molto rumoroso se si osservano gli spettri elettrici. Apparentemente tale organo è così caotico e disordinato che si ha l’impressione che questo non funzioni correttamente, ma in realtà sappiamo tutti che non è così.
Con l’arrivo dei primi computer diversi eminenti studiosi hanno iniziato a supporre che con il miglioramento delle macchine si sarebbe potuto provare ad imitare il processo del pensiero. I processi più complessi arrivavano a suddividere le problematiche in sotto problemi più semplici e ad impacchettarli in categorie sempre più sofisticate. Purtroppo tutti i tentativi fatti negli anni successivi in tali dimostrazioni sono risultati vani.
Oggi la visione del futuro è affidata al computer quantistico; in meccanica quantistica un qbit può trovarsi in entrambi gli stati di 0 e 1, contemporaneamente. Ciò consente di poter usufruire di un potere computazionale maggiore, poiché nella meccanica quantistica si assiste ad una sovrapposizione di categorie. Grazie a queste categorie espanse, che noi non riusciamo ad utilizzare nel nostro processo di pensiero, è possibile creare degli strumenti che hanno una potenza computazionale infinitamente superiore rispetto al semplice Deep Learning, quindi un Quantum Deep Learning.
Via via che si sta procedendo con lo studio del cervello e delle sue proprietà, si sta implementando nell’intelligenza artificiale tutte le novità e le scoperte fatte mediante l’emulazione. Il cervello oggi si può descrivere nella sua struttura fisica, sino a conoscere le aree sezionate, così come anche la mente è definibile e dove avvengono i processi che la costituiscono. Ad ogni modo, continua a risultare molto complesso sviluppare una mente artificiale, che possa essere in grado di svolgere tutti i processi differenziati così come accade nella mente umana.
Per le ragioni fin qui menzionate, Prati ha affermato che è possibile smentire alcuni concetti mitologici su IA che circolano in rete o sugli scaffali delle librerie: 1) la perdita del controllo della tecnologia dovuta all’evoluzione dell’intelligenza artificiale, impensabile per quanto già detto sopra; 2) considerare l’intelligenza artificiale come un rivale superiore o che diventa autonoma, contraddice di fatto gli aspetti legali di responsabilità di chi l’ha creata o di chi la utilizza; 3) esiste una teoria oggi di moda che riduce tanto gli individui quanto le macchine ad essere agenti computazionali, ma che non tiene conto di come il cervello realmente funziona: occorre ribadire che le persone non sono agenti computazionali.
Allora, la vera sfida del domani sarà comprendere le categorie e le tecniche di calcolo della scienza artificiale, poiché le macchine forniscono soluzioni basandosi sulle statistiche e su dati senza conoscere le leggi empiriche. Ad esempio se si applica tale approccio alle grandi strutture dati, IA è sì in grado di estrapolare dei dati statistici, ma ci si potrà fidare o no dei risultati ottenuti e l’uomo li accetterà o no per delle scelte ritenute importanti? Infine, l’intelligenza artificiale sarà vissuta come un nostro alter ego a cui delegare tutto o più semplicemente sarà lo strumento che utilizzeremo sotto uno stretto controllo?