NULLA SARÀ PIÙ COME PRIMA

A cura della redazione informatica del gruppo All Consulting
Qualcuno accennò un mezzo sorriso, altri scossero la testa, altri ancora si limitarono ad alzare un sopracciglio. Non aveva certo iniziato nella maniera più convincente: per battere il campione del mondo ci voleva ben altro. Il gambetto Evans, a quei livelli, non lo usava più nessuno da anni, perché era considerata un’apertura debole e pericolosa. Certo, poteva anche trattarsi di un genio, ma quasi sicuramente era solo un principiante; del resto, fino al giorno prima nemmeno conosceva le regole del gioco.

Ma Alphazero non era né un genio né un principiante, Alphazero era un esperimento e quella mitica partita a scacchi la vinse, eccome, lasciando tutti a bocca aperta.

Siamo nel 2018. AlphaZero era^[1] un algoritmo di intelligenza artificiale, sviluppato da Google Deepmind e creato per tutt’altro scopo. Qualcuno, un giorno, ebbe un’idea e decise di farlo giocare a scacchi nientemeno che contro Stockfish, a tutt’oggi il motore scacchistico più forte al mondo (13 vittorie su 15 nelle ultime edizioni del Top Chess Engine Championship). Dopo sole quattro ore di training^[2], i due software si sfidarono in 100 partite: AlphaZero ne vinse 28, ne pareggiò 72 e non perse mai.

Ma la vera notizia era come aveva vinto. AlphaZero faceva mosse inaspettate, sacrificava pezzi in cambio di un vantaggio di posizione, sembrava cercare ogni possibile escamotage per disorientare l’avversario: AlphaZero utilizzava strategie tipicamente umane.

Fu quello il momento in cui avremmo dovuto accorgerci che qualcosa era cambiato per sempre, che la rivoluzione era iniziata, perché AlphaZero aveva fatto quello che nessun computer era riuscito a fare fino ad allora. Era uscito dagli schemi di programmazione ed era diventato creativo.

E come quando si è passati dai cavalli alle auto, dai dirigibili agli aerei, dalle macchine da scrivere ai computer, e poi ancora l’avvento di Internet, del GPS, degli smartphone. Quando una rivoluzione tecnologica inizia non c’è più nulla che la possa fermare. Si può stare fermi e farsi travolgere dagli eventi oppure si può provare a seguire l’onda e considerare i nuovi strumenti non come una minaccia ma come un’opportunità.

A cinque anni da quella sfida oggi la creatività computazionale è improvvisamente arrivata al grande pubblico. Grazie ad essa si possono generare immagini fotorealistiche, modelli 3d, migliorare la risoluzione di un’immagine, creare deepfake^[3], comporre musica, falsificare voci, generare opere d’arte, scrivere codice di programmazione, trovare soluzioni innovative a problemi complessi, dialogare con un umano utilizzando un linguaggio naturale e molto altro.

L’intelligenza artificiale aumenterà la produttività, aiuterà enormemente le fasi decisionali, avrà un significativo impatto in campo medico e diagnostico, in campo ambientale, nella ricerca e sviluppo, nell’intrattenimento^[4].

Ma ci saranno anche nuove sfide da sostenere. Distinguere il vero dal falso sarà sempre più arduo, saremo sommersi da contenuti ingannevoli, diverse professioni saranno a rischio e molti dovranno trovare il modo di ricollocarsi magari in lavori che oggi nemmeno immaginiamo. E poi ci saranno problemi legali (chi è legalmente responsabile se l’IA sbaglia una diagnosi medica o un’auto a guida autonoma investe un pedone?), e nuove incertezze (come si comporterà l’Intelligenza Artificiale in una guerra?), e se diventasse super intelligente? E se ne perdessimo il controllo?

La sfida di domani sarà trovare la chiave giusta per sviluppare l’IA in modo responsabile, etico e sostenibile perché ne saremmo tutti coinvolti, nessuno escluso. E nulla, ma proprio nulla, sarà più come prima.

[1] Ora non esiste più
[2] Per Deep Blue, che sconfisse Garry Kasparov nel 1997, fu necessario un anno di addestramento
[3] Un "deepfake" è un tipo di manipolazione mediatica in cui l'intelligenza artificiale viene utilizzata per creare o alterare video o audio in modo da far sembrare che una persona stia dicendo o facendo qualcosa che in realtà non ha detto o fatto.
[4] Solo per fare qualche esempio: ci sono algoritmi che analizzano le immagini mediche per identificare segni di malattie, progetti per tracciare e prevedere la diffusione degli incendi boschivi e altri per monitorare le popolazioni di animali selvatici o per identificare le aree in cui è necessario il rimboschimento. Nella ricerca e sviluppo, solo per menzionarne uno, il progetto di AlphaFold sempre di Google DeepMind, che ha fatto importanti progressi nel problema della previsione della struttura delle proteine.

Sitografia: