Il testo di Franco Toffoletto estrapolato dalla rassegna itinerante La Milanesiana

Il testo di Franco Toffoletto estrapolato dalla rassegna itinerante “La Milanesiana”, ideata e diretta da Elisabetta Sgarbi

La Milanesiana

12 giugno 2024

AI

Franco Toffoletto

v. 1

Quasi esattamente 80 anni fa, il 5 giugno del 1944, un postino del centro di Bletchey Park interrompe una sessione di programmazione del DDday per consegnare un messaggio al generale Eisenhower. Il generale legge il messaggio e dice (forse non con timidezza, ma certamente con molta angoscia): «Andiamo domani!» (). Iniziava il Giorno Più Lungo.

Il messaggio era la decriptazione di una comunicazione radio di Hitler che diceva alla sua prima linea di comando in Francia che le voci circa uno sbarco in Normandia erano false. Una decisione che ha cambiato il destino dellumanità, presa con lausilio di un software inventato da alcuni matematici polacchi e poi sviluppato dagli inglesi con il quale venivano decriptate tutte le comunicazioni con i sommergibili tedeschi nellAtlantico.

Il capo del progetto era Alan Touring, (qualcuno ricorderà il film The imitation game) forse uno dei primi a capire realmente limportanza del software e a pensare che si sarebbe potuto insegnare ad un computer a pensare come un umano, anche se affermò: «Se ci aspettiamo da una macchina di essere infallibile, non possiamo anche aspettarci che sia intelligente» ().

Il termine intelligenza artificiale è stato coniato , molto molto timidamente da John Mc Carthy nel 1956 (). Da allora la potenza di calcolo dei computer è cresciuta enormemente: il numero di transistor che possono essere inseriti in un solo chip è oggi di 80miliardi! E, dicono, arriverà a 1.000 nel 2030

Ma levoluzione dellintelligenza artificiale non è andata nel senso previsto da Touring: non si è scritto del software che simulasse il pensiero umano ().

La storia dellIA è lunga e complessa, ma dopo quellinizio del 1956, pieno di aspettative, resta congelata per più di 30 anni. Ne esce perché viene introdotto luso della teoria della probabilità, prima bandita, alla fine degli anni ’90 () e per la diffusione di Internet e dei social media che hanno consentito di immagazzinare enormi quantità di dati contenenti linguaggio naturale, opinioni, commenti, giudizi ed espressioni che comunicano percezioni soggettive nella forma di emozioni, sentimenti, atteggiamenti e pregiudizi della gente riguardo a entità ed eventi. Il passo successivo, più o meno nel 2010, è stato lo sviluppo del deep learning ().

Quando oggi parliamo di IA, intendiamo processi automatici di auto-apprendimento e di creazione  che non costituiscono il risultato di un processo predeterminato, ma di un risultato di analisi statistica operato autonomamente da una macchina, totalmente sconosciuto e non ricostruibile a posteriori. Inoltre la macchina non possiede alcuna consapevolezza e coscienza di quello che fa.

Un esempio per cercare di capire un mondo assai complesso. Quando vediamo un computer che gioca rimaniamo affascinati. La storia comincia nel 1952 con la dama (), poi gli scacchi, il backgammon e Go (). Negli anni 1996-2000, il campione mondiale di scacchi è stato un computer e un software denominato Deep Blue che è stato il primo calcolatore a vincere una partita a scacchi contro un Campione del Mondo in carica, Garry Kasparov, con cadenza di tempo da torneo: era il 10 febbraio 1996.

Deep Blue fu poi profondamente aggiornato e nel maggio 1997 giocò nuovamente contro Kasparov, aggiudicandosi il torneo per 3.5-2.5 (). La forza di Deep Blue derivava principalmente dalla sua straordinaria potenza computazionale ().

Poi è venuto Stockfish: un motore scacchistico open source multipiattaforma (), che dagli anni 2010 ha occupato il vertice della classifica.

Intanto un altro software sorprende. Sviluppato appositamente per competere in Jeopardy!, Watsonè riuscito, la sera del 16 febbraio 2011, a vincere e ad assicurarsi il primo premio di un milione di dollari. Lo sviluppo di Watson ha permesso di fare notevoli passi avanti nella comprensione del linguaggio naturale e nella generazione di dialoghi da parte di unintelligenza artificiale, proiettandoci in un mondo in cui le macchine sono in grado di capire le domande degli esseri umani e di rispondere loropertinentemente.

Il 7 dicembre 2017 il programma Alpha Zero di Google ha sconfitto Stockfish 8, il programma di scacchi campione del mondo nel 2016, capace di calcolare 70 miliardi di posizioni al secondo e accesso a secoli di esperienza umana. AlphaZeroriusciva a calcolare soltanto 80mila posizioni al secondo ed i suoi creatori non gli avevano insegnato nulla! Neppure le aperture da manuale. AlphaZerousava i principî dellapprendimento automatico (Machine Learning)  per imparare da solo giocando contro sé stesso. Molte delle sue mosse sono state considerate geniali.

Sono servite solo 4 ore ad AlphaZero per imparare a giocare a scacchi partendo da zero e battere il programma più sofisticato al mondo. Ma AlphaZero, ha imparato anche a giocare a Go. In meno di 40 giorni ha surclassato la versione precedente che aveva battuto il più grande campione umano nel 2015 ().

Insomma, la storia dello sviluppo della capacità delle macchine di giocare a scacchi deriva dalla crescita enorme della capacità computazionale dei computer e dalla realizzabilità di software diversi, capaci di prendere decisioni, apprendendo da soli.

Tentiamo una prima conclusione: lo studio dellIA dura da più di settantanni ed oggi lIA non funziona più con programmi scritti per riprodurre lo schema del pensiero umano: ma auto-apprende esaminando dati, applicando, non timidamente, formule statistiche e producendo risultati a lui (o a lei) e a noi sconosciuti. Cioè: noi non sappiamo cosa fa, come fa e come ha fatto; la macchina non sa cosa sta facendo né perché lo sta facendo e non possiede alcuna definizione: non ha alcuna coscienza di séstessa né del resto. Per rimanere ai giochi: non sa cosa sia un gioco, non sa cosa siano gli scacchi, non sa cosa sia una torre, ecc.: funziona attraverso la gestione di dati strutturati e destrutturati su cui definisce percorsi logici originali, basati sulla probabilità, tramite improvvisazione, apprendimento, auto correzione e miglioramento.

Lo stesso per la c.d. Generative Pretrained Transformer (GPT) che è lAI generativa che conosciamo per Chat GPT (). In generale la Generative AI è un software progettato per generare nuovi contenuti (dati, immagini, suoni o testi) anziché limitarsi a classificare o fare previsioni su dati esistenti. Per la parte testuale si utilizza una tipologia di software che si definisce Natural Language Processing (NLP) che ha la funzione di comprendere, interpretare e generare il linguaggio umano in modo naturale.

Questa lunga premessa, per arrivare ad una prima conclusione. Certamente non si potrà fermare questo sviluppo. Bisognerà regolamentarlo, certamente sì, ma sarà molto complesso. Potremo immaginare limiti significativi allutilizzo da parte di privati o di stati, come è avvenuto per Internet. Ma sarà molto difficile riuscire a fare rientrare i comportamenti dellIA nelle categorie giuridiche che possediamo e che presuppongono unanalisi della fenomenologia fattuale: azione>effetto; volontà/non volontà; responsabilità dellagente/non responsabilità. Poiché il percorso logico sottostante non è ricostruibile e perché manca un soggetto responsabile di quellazione, la faccenda non sarà facile. O forse dovremo ricorrere ad una creazione giuridica, attribuendo alla macchina una personalità e quindi una responsabilità.

Che ci sia un serio problemi di «definizioni» e quindi di concetti che possano far funzionare in via generale un sistema normativo certo, trova conferma anche nella definizione di IA che viene data dal recente Regolamento della UE: allart. 3, (1), si legge: «Sistema di IA: un sistema automatizzato progettato per funzionare con livelli di autonomia variabili e che può presentare adattabilità dopo la diffusione e che, per obiettivi espliciti o impliciti, deduce dallinput che riceve come generare output quali previsioni, contenuti, raccomandazioni o decisioni che possano influenzare ambienti fisici o virtuali». Difficile capire.

Quarantanni fa, Günther Teubner, timidamente, si chiedeva: «non è che il diritto debba ritornare sulla propria circolarità e concentrarsi sulle interazioni interne dei suoi elementi (norma, decisioni, dogmatiche) e che gli effetti esterni debbano essere lasciati al proprio destino?» Forse la risposta dovrebbe essere positiva.

Forse non ci sta che affidarci alle scienze biologiche per riportare in vita Aristotele e Platone

Franco Toffoletto

Lascia un commento

Il tuo indirizzo email non sarà pubblicato. I campi obbligatori sono contrassegnati *