L’intelligenza artificiale è il super trend del momento. Ma come si sono evoluti in passato gli algoritmi deep learning? E come si evolveranno in futuro?
L’AI negli anni
Negli ultimi decenni, l’evoluzione di strumenti deep learning ha portato a una rivoluzione radicale. Dagli assistenti virtuali come Siri e Alexa, alla guida autonoma dei veicoli, l’intelligenza artificiale vive con noi spazi pubblici e privati, aiutandoci nel nostro quotidiano (dai un’occhiata al nostro articolo sull’AI che aiuta gli studenti). Ma come nasce l’intelligenza artificiale? Da quanto ne facciamo uso?
Nascita degli algoritmi deep learning
La nascita dell’AI risale alla metà del XX secolo, con la macchina “Enigma” ideata da Alan Turing. Il crittografo e matematico inglese, fu in grado di realizzare un algoritmo che riuscì a decifrare il linguaggio in codice dell’esercito tedesco. Enigma fu la prima macchina a seguire dei passaggi logici simili a quelli del pensiero umano. I decenni successivi furono determinanti per la creazione di algoritmi in grado di apprendere e di analizzare dati. La capacità di sintetizzare informazioni da una grande quantità di dati, è stata fondamentale in molti settori industriali e di ricerca, che si si sono evoluti anche grazie alla rapidità degli algoritmi (leggi il nostro articolo sulla sicurezza digitale delle persone anziane). Ma è solo negli ultimi cinque anni, che gli algoritmi deep learning sono andati a fondo nel loro potenziale, diventando strumenti efficienti e alla portata di tutti, in grado di leggere i nostri dati biometrici e rielaborarli con facilità. Ed è stato proprio in seguito ai recenti successi, che molti esperti hanno fatto un passo indietro, sottolineando gli aspetti allarmanti di questo super trend.
Fine dell’AI?
In molti hanno iniziato a pensare che l’AI sia una minaccia per lo sviluppo sano delle nuove tecnologie, e perfino per l’umanità stessa. Tra questi, Elon Musk il fondatore di Tesla e SpaceX, ha più volte espresso preoccupazioni in merito, arrivando a firmare una lettera insieme ad altri esperti, con lo scopo di segnalare la minaccia di un’intelligenza artificiale che potrebbe prendere il sopravvento nelle nostre vite (leggi il nostro articolo sui rischi delle intelligenze artificiali creative). Per quanto la prospettiva sembri distante dalla realtà e più vicina alla fantascienza, questo scenario è più vicino di quanto si possa pensare. È infatti noto che gli algoritmi deep learning riescano ad apprendere concetti per poi riuscire a rielaborarli in autonomia. Un esempio fu la chatbot Tay, di Microsoft, che imparò in pochissimo parole e concetti offensivi nei confronti di alcune minoranze, che poi ripeté pubblicamente su Twitter. Ma, appurato che esistono criticità legate allo sviluppo dell’AI, sarebbe possibile fermarne l’evoluzione? La risposta è no, ma forse solo in parte.
AI e algoritmi deep learning controllati
Alla base della protesta di Musk e altri imprenditori e scienziati, c’è la volontà di impedire che uno strumento tanto potente possa svilupparsi in maniera incontrollata. Per questo sarebbe opportuno promuovere una ricerca sull’AI etica e sicura, per monitorarne la crescita, al momento rapida e sregolata. Gli algoritmi deep learning continueranno ad evolversi, ma noi riusciremo a tenere sotto controllo la loro crescita?
A presto con nuovi aggiornamenti
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