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Dentro il Big Data

Technology

Reti neurali, machine learning, deep learning sono parte della cosiddetta Intelligent economy. Changes ne ha parlato con Marco Della Vedova.

​​D'intelligenza artificiale si discute dagli anni Cinquanta del secolo scorso. Marco Della Vedova, docente di Computer Science presso l'Università Cattolica del Sacro Cuore di Brescia, mostra però di avere idee piuttosto chiare sul salto di qualità compiuto all'alba del terzo millennio, nello sviluppo di applicazioni basate su algoritmi e intelligenza artificiale. «Il problema dell'intelligenza artificiale è di essere troppo affascinante. Quando ci sono nuovi importanti risultati, si inizia subito a pensare alla fantomatica singolarità tecnologica e si va in overhype, cioè in sovra-eccitazione, alzando troppo le aspettative. La realtà è che l'intelligenza artificiale avanza come tutte le altre discipline scientifiche e tecnologiche: il progresso non è una costante evoluzione, ma un processo fatto di passi avanti, passi indietro e fasi di stop».

«Siamo in una fase di crescita per due ragioni: per la crescente disponibilità di dati digitali - da cui il termine “big data" - e per la cultura dell'open source, grazie alla quale le nuove tecniche non vengono secretate, ma rese disponibili a ingegneri e scienziati di tutto il mondo», spiega a Changes Marco Della Vedova. La generosità con cui, noi utenti in primis, produciamo e cediamo dati personali, assieme alla liberalità con cui la comunità scientifica collabora nel condividere scoperte e applicazioni, rappresenta però solo parzialmente le ragioni per cui il settimanale Economist è arrivato a definire Intelligent Economy la nuova era del capitalismo. L'intelligenza artificiale ha penetrato così a fondo la coscienza collettiva anche grazie alle rappresentazioni editoriali e cinematografiche di automi che eseguono mansioni al posto dell'uomo, si dimostrano un surrogato della vita coniugale, o ancora si rivoltano contro chi ha dato loro “vita".

Sensazionalismi con poche radici nella realtà dell'intelligenza artificiale, animata piuttosto da reti neurali, machine learning, deep learning. Terminologia fondazionale e imprescindibile per comprendere il funzionamento dell'intelligenza artificiale. Ragiona Della Vedova: «Il “deep learning" è un sottoinsieme del “machine learning", che a sua volta è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale, una disciplina molto ampia in cui si studia genericamente come costruire macchine intelligenti, capaci di compiere azioni all'interno di un determinato ambiente. Tra gli elementi più affascinanti da studiare ci sono sono i metodi d'apprendimento, cioè le tecniche di miglioramento delle capacità e delle conoscenze di cui si appropriano le macchine via via che interagiscono con l'ambiente che le circonda. Di questo aspetto si occupa la disciplina del “machine learning", tradotto spesso come “apprendimento automatico". Il cosiddetto “deep learning" è una delle tecniche di “machine learning", che va per la maggiore nel riconoscimento delle immagini e del parlato. Il termine “deep", profondo, deriva dal fatto che si usano reti neurali artificiali (Artificial Neural Network, ANN), applicazioni vagamente ispirate al funzionamento della rete di neuroni di un cervello biologico».

Per definire l'intelligenza artificiale potremmo affermare, in estrema sintesi, che rappresenta un insieme di tecniche di riproduzione di mansioni specifiche, un tempo appannaggio esclusivamente dell'uomo. L'intelligenza artificiale, insomma, è “follower" dell'uomo, lo “segue", nonostante qualcuno parli di “singolarità tecnologica", ovvero di macchine che potrebbero divenire autonome dagli uomini. Nient'altro che uno spauracchio agitato da gruppi d'influenza? «Per ora la singolarità tecnologica è fantascienza, ma ultimamente abbiamo visto molte cose passare dalla fantascienza alla realtà. Credo sia però sbagliato vedere il progresso dell'intelligenza artificiale nell'ottica di una competizione tra uomo e macchina. Non è questo il punto, preferisco intenderla come una co-evoluzione», spiega il docente dell'Università Cattolica di Brescia.

Dopotutto, un capitolo talvolta poco approfondito riguarda appunto le tecniche che le macchine, istruite dall'uomo, utilizzano per apprendere dall'uomo stesso, o progressivamente in autonomia. Come si passa, nel concreto, dalle stringhe di codice composte dai programmatori, alle braccia meccaniche che imparano a muoversi di conseguenza? «Le tecniche si basano principalmente sull'apprendimento statistico. In particolare, nel cosiddetto “apprendimento supervisionato", le macchine vengono allenate con una serie di esempi. In un'applicazione di riconoscimento facciale, il programmatore fornisce alla macchina l'immagine di un volto e il nome di una persona. Un po' come si fa con un bambino piccolo e un album di fotografie di famiglia, si mostrano alla macchina diverse immagini etichettate con il nome della persona. La macchina, “istruita" a eseguire una specifica associazione, “impara" a riconoscere le caratteristiche dei volti e sarà in grado di riconoscere autonomamente le stesse persone in immagini nuove», ragiona Marco D​ella Vedova.

Dal riconoscimento automatico di fake news all'analisi del processo produttivo di un'acciaieria, dalla previsione di consumi elettrici al riconoscimento di frodi bancarie, le associazioni compiute dalle macchine contribuiscono ad automatizzare mansioni di ogni genere. E a semplificare quindi l'intervento dell'uomo, proponendo alla macchina un procedimento forma​le, da eseguire progressivamente in autonomia, sono proprio gli algoritmi matematici. «Un algoritmo è una procedura, è la definizione di una sequenza di operazioni che vengono eseguite da un computer. Queste operazioni possono prevedere l'interazione tra l'acquisizione di informazioni e la produzione di associazioni, ad esempio. Possiamo dire che un computer non fa altro che eseguire algoritmi. Gli algoritmi sono quindi la base dell'intelligenza artificiale perché se l'intelligenza naturale è una proprietà del cervello biologico, così l'intelligenza artificiale è una proprietà del cervello di una macchina, cioè di un computer».

 

 

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