Ne abbiamo parlato con Pierluigi Contucci, coordinatore del Piano Nazionale della Ricerca su IA, robotica e sicurezza informatica. Promuovere la cultura scientifica e investire sul capitale umano sono oggi le linee d’azione a cui non si può rinunciare
A che punto siamo davvero, parlando di scienza e non di fantascienza, con lo sviluppo dell’intelligenza artificiale? Come possiamo prepararci a gestire il futuro della robotica, dell’algoritmica e dei big data, sopratutto se ragioniamo in termini di sistema-Paese? In un momento storico in cui le discussioni spesso oscillano tra il racconto di distopie del tutto inverosimili e i facili entusiasmi con il loro tipico fare spallucce davanti alle criticità, occorre guardare alle nuove soluzioni hi-tech in modo obiettivo e strategico.
Per capire come stanno le cose, e per far emergere linee d’azione sensate, Wired ne ha parlato con Pierluigi Contucci. Oltre a essere docente di fisica matematica all’università di Bologna e un esperto di sistemi complessi, Contucci ha il ruolo di coordinatore del tavolo ministeriale su intelligenza artificiale, robotica e sicurezza informatica, nell’ambito del Piano nazionale per la ricerca (Pnr).
La commissione di 70 esperti italiani partecipanti al tavolo ha prodotto nei mesi scorsi un insieme di raccomandazioni sulle possibili linee d’azione per gli anni a venire. Al momento il documento – che è già nelle mani del Miur per ulteriori valutazioni ed elaborazioni – non è ancora stato diffuso, ma dovrebbe essere pubblicato entro quest’anno. Nel frattempo, però, ci siamo fatti raccontare alcuni degli elementi più salienti, inquadrati all’interno di un percorso di sviluppo tecnologico iniziato oltre mezzo secolo fa e ricco di un brillante futuro.
Contucci, a suo parere quali sono oggi i temi più rilevanti in chiave hi-tech su cui occorre concentrare gli sforzi, e su cui vi siete soffermati nel vostro lavoro?
“I tre macro-temi più importanti sono senz’altro l’intelligenza artificiale, la sicurezza informatica e la robotica. Pensiamo a come questi temi si intrecceranno se in futuro avremo dei robot per aiutare tutta la popolazione anziana. Oppure, immaginiamo che disastro sarebbe se le decisioni e i piani di un governo, o di una grande azienda, fossero hackerati prima di essere volontariamente diffusi. Quello che si è detto anche nell’ambito del Pnr è che occorre investire nel capitale umano. L’Italia non è come gli Stati Uniti o la Cina, perché non abbiamo grandissimi capitali per finanziare la ricerca, e le persone sono di fatto la nostra più grande risorsa.
“Siccome oggi parte della tecnologia funziona nonostante non si sappia bene il perché, servono ricercatori che studino e rendano più comprensibile l’intelligenza artificiale, facendo sì che diventi davvero predittiva, e che ottimizzino i modelli di apprendimento automatico. Il mio auspicio è che il nostro Paese punti su questo capitale umano, investendo nei giovani, nella ricerca fondamentale e nel trasferimento tecnologico verso le industrie. Ogni tanto si vocifera di un possibile coordinamento europeo per l’intelligenza artificiale: c’è un forte interesse a creare un centro preposto anche in ma c’è bisogno di fare qualche passo avanti insieme ai partner europei.
“L’altra cosa, emersa anche per il Pnr, è che l’intelligenza artificiale deve per costruzione essere sviluppata a favore dell’uomo. Occorre quindi che nei database non ci siano dei pregiudizi nascosti: se fornissimo a una macchina del materiale con molti video di persone di colore che commettono violenze, ma i bianchi no, qualunque macchina concluderebbe che i neri siano più violenti dei bianchi, semplicemente perché il database dato in pasto alla rete neurale aveva un bias, ossia non era ben assortito da un punto di vista statistico. Servono precauzioni analoghe a quelle che esistono nel caso dei sondaggi. Siccome la macchina apprende da esempi, proprio come un essere umano può apprendere guardando la tv, questi esempi devono essere ben strutturati: devono rispettare la parità di genere e le minoranze, per evitare di commettere gli errori umani del passato e del presente”.
Se guardiamo nello specifico al nostro Paese, in che modo possiamo concretizzare le potenzialità dell’intelligenza artificiale?
“Affinché l’Italia possa formare una coppia vincente con l’IA, anzitutto bisogna sfruttare le eccellenze che già abbiamo, vale a dire in ambiti come la medicina, l’agricoltura e le piccole-medie imprese. Siamo un Paese con una qualità della vita tra le migliori al mondo, ma soprattutto abbiamo dei ricchissimi database sulla salute grazie al Sistema sanitario nazionale, e come sappiamo ogni banca dati è carburante per l’intelligenza artificiale. Chissà quante informazioni che ancora non comprendiamo sono nascoste dentro quei database, e presto avremo l’occasione di capire qualcosa di nuovo, concretizzando il nostro attuale valore. E poi l’intelligenza artificiale ci potrà permettere di sostenere gli anziani, un elemento particolarmente prezioso visto che siamo una popolazione che tende a invecchiare.
“Per l’agricoltura, invece di concimare e di spargere diserbanti su ogni centimetro quadrato di campo, immaginiamo dei robot che si muovano sul terreno e identifichino dove davvero servono il nutrimento e gli antiparassitari. Grazie all’IA avremmo un grande risparmio di risorse e un vantaggio per l’ambiente, oltre a ottenere una mappatura fine di tutta la situazione forestale e agricola italiana. Nelle piccole-medie imprese, infine, l’intelligenza può fare miracoli dal punto di vista dell’organizzazione del lavoro, eliminando gli sprechi e aiutando nella gestione del personale, ad esempio togliendo alla radice tutti quei nocivi meccanismi interni basati su simpatie e antipatie.”
Come vede la posizione dell’Italia rispetto agli altri Paesi, europei e non? E come dovremmo immaginarci il futuribile centro europeo per l’intelligenza artificiale?
“Anche se il Pnr si occupa più che altro di progettare lo sviluppo della ricerca e non nello specifico di questi temi, l’idea di un progetto unico a livello comunitario potrebbe creare una piccola competizione tra Stati europei. Un po’ come per il Cern (che è ospitato dalla Svizzera ma finanziato da molti altri Paesi tra cui l’Italia) o come per l’agenzia europea del farmaco Ema, anche per l’intelligenza artificiale ci potrebbe essere un centro di coordinamento condiviso, e sarebbe bello se l’Italia potesse aggiudicarselo.
“Il secondo aspetto riguarda il tipo di imprenditoria presente in Italia. Se in altri Paesi Google, Amazon e Facebook fanno da traino, allo stesso tempo si tratta di aziende spietate dal punto di vista dei dati personali. Le nostre piccole-medie imprese, invece, sono certamente più rispettose nell’uso dell’intelligenza artificiale, e questo è un aspetto positivo.”
A che punto siamo davvero oggi, in generale, nello sviluppo dell’intelligenza artificiale? Quali sono a suo parere i progressi più rilevanti?
“Una delle cose che mi impressiona di più è il riconoscimento delle immagini, che rappresenta il grande successo dell’Ia moderna. Se clicco su una fotografia di mio figlio sullo smartphone, posso vedere tutte le sue fotografie che ho nel telefono, perché un algoritmo è in grado di distinguere mio figlio dagli altri bambini, così come sa riconoscere mia mamma anche se è di profilo o è ritratta in una foto di 10 anni fa. Come se non bastasse, l’intelligenza artificiale sa taggare e catalogare le foto, mettendo insieme tutte quelle della spiaggia, dei monumenti, e così via.
“Altro esempio: alcune automobili già in commercio hanno un’intelligenza artificiale che legge i segnali stradali. Sanno dire che limite di velocità c’è nel punto in cui ci si trova, non perché leggano una mappa, ma grazie all’aver riconosciuto il cartello. Allo stesso modo, fotografando un neo posso capire con che probabilità sia benigno o maligno. Pensiamo al grande vantaggio che può portare: una persona nel mezzo dell’Africa, dotata del solo smartphone connesso alla rete, può avere una capacità di riconoscere la malattia paragonabile a quella del migliore dermatologo al mondo.
“Entro 4 o 5 anni, poi, il traduttore di lingue diventerà simultaneo, almeno per un fraseggio ristretto come quello del ristorante o dell’albergo. E nel giro di 5-7 anni pure la tecnologia della guida autonoma sarà perfezionata, anche se probabilmente resteranno i problemi di legislazione e di carattere normativo”.
E per quale motivo, specialmente per quanto riguarda il riconoscimento delle immagini, si tratta di avanzamenti arrivati solo in questi ultimi anni?
“Facciamo un passo indietro agli anni Novanta, quando il computer Deep Blue dell’Ibm ha battuto il campione mondiale degli scacchi Garry Kasparov. Sapere che ci sono dei programmi che vincono agli scacchi ha un po’ demitizzato la figura dello scacchista, e ha fatto rivedere il concetto stesso di intelligenza, proprio come la calcolatrice aveva demitizzato la capacità umana di far di conto. Il programma che ha battuto Kasparov nel 1995 era basato sulla bruta forza di calcolo, perché conosceva tutte le regole e provava tutte le mosse possibili fino a 20 passi in avanti, scegliendo la giocata che massimizzava le probabilità di vittoria.
“Ma se si prova a riconoscere le immagini con questa strategia, non si riesce, perché per distinguere un gatto da un cane dovresti anzitutto spiegare a un computer cosa sia un gatto. Mentre negli scacchi le regole sono chiare, non è facile dire a un computer come si deve comportare. Per questo già negli anni Cinquanta chi si occupava di Ia ha trovato altre strade, come Frank Rosenblatt che si è inventato il percettrone: invece che apprendere con un programma scritto esplicitamente dal programmatore, il percettrone doveva mostrare alla macchina tante fotografie di cani e di gatti. Questo sistema si chiama supervised learning, ossia apprendimento supervisionato, e quando la macchina ha visto centinaia di migliaia di foto diventa in grado di riconoscere un’immagine che non ha mai visto, con probabilità molto alta.
“Questo di fatto era già apprendimento automatico e machine learning, e poi qualcuno ha aggiunto altri strati intermedi di elaborazione, formando il cosiddetto deep learning, che simula il funzionamento del cervello umano nel riconoscere le immagini. Per farlo funzionare occorreva però una grande potenza di calcolo e un enorme database: grazie a Internet, ora c’è una gigantesca banca dati su cui le macchine possono essere addestrate.
“Infine, c’è la questione dei videogiochi: fino a qualche tempo fa non c’entrava niente, mentre negli ultimi 10 anni le Gpu delle consolle sanno gestire le immagini con una capacità spaventosa. Mettere insieme la velocità dei processori con la grande disponibilità dei dati è come unire carburante e motore: la macchina ha iniziato a funzionare. Adesso è partita, infatti Google, Facebook e Amazon hanno un capitale più grande delle 10 maggiori compagnie petrolifere, e come ben sappiamo il cuore degli affari oggi sta nell’informazione“.
Ma quindi c’è ancora qualcosa che resta da fare? Vale a dire, cosa dobbiamo aspettarci in termini di ricerca e di risultati sull’intelligenza artificiale negli anni a venire?
“La capacità attuale di riconoscimento delle immagini è al top, già al livello di quella umana, ma va affinato e ridotto il consumo di energia. Ci sono reti neurali per le quali la sola fase di addestramento ha un impatto ambientale talmente grande e disastroso da inquinare quanto 5 automobili che funzionano per 20 anni. Se non riusciremo a ridurre il consumo energetico, migliorando gli algoritmi, nel 2030 la metà dell’energia totale dell’umanità sarà usata per l’intelligenza artificiale, ed è inaccettabile. Di quanti esempi ha bisogno il cervello umano per capire che un animale è un gatto? I bambini sono capaci di apprendere e generalizzare con 3-5 immagini, mentre un algoritmo odierno ha bisogno di vederne 100mila, che sono decisamente troppe.
“È difficile dire dove stiamo andando senza fare i visionari o i profeti, ma c’è una possibile chiave interpretativa che si ottiene guardando alla rivoluzione industriale. Le prime macchine a vapore erano in sostanza dei rudimentali pentoloni, il cui rendimento era un concetto del tutto incompreso, e per il quale non esisteva nemmeno una relativa scienza (che poi sarebbe diventata la termodinamica). Adesso siamo esattamente nel periodo equivalente per l’intelligenza artificiale: non sappiamo quale sia il rendimento di una di queste macchine, non sappiamo perché funzionano e stiamo provando e riprovando per capire quali sistemi permettano di risparmiare energia. In altre parole, siamo agli albori di una rivoluzione tecnologico-sociale.
“Come si diceva, l’Ia funziona molto bene per le immagini. Ma se al posto del file di un’immagine si prende quello del profilo economico di una grande azienda, si può provare a chiedere a un calcolatore di prevedere se la quotazione dell’azienda salirà di valore. Ebbene, questo problema un’Ia non lo sa risolvere, proprio come per la previsione di un fenotipo a partire dal genotipo, e non sappiamo ancora come mai non si riesca ad automatizzare alcuni dei compiti in cui invece le persone riescono bene. Il problema è che un file è un insieme di bit, e si vuole estrarre da quell’insieme di bit una risposta a una domanda semplice. Un cervello umano lo fa in un attimo, ma come ci riescano gli algoritmi è ancora qualcosa di puramente euristico, nel senso che sappiamo quando funziona solo perché vediamo che sta funzionando”.
Prima ha parlato di “rivoluzione sociale”: che cosa intende? Quale sarà l’impatto dell’intelligenza artificiale sull’economia e sul mondo del lavoro?
“In Europa ci sono 12 milioni di camionisti: cosa succederà quando un domani arriverà la guida autonoma? Il ricollocamento non è facile, soprattutto se si vuole che senza modificare le competenze si possano garantire stipendi equivalenti. Il cuore del problema sta nella fase transiente, in cui alcuni mestieri per forza di cose scompariranno. L’esempio del neo riconosciuto con lo smartphone ci dice che questa disruption del mondo del lavoro potrebbe arrivare anche in settori molto raffinati, come quello del dermatologo esperto in oncologia. Bisogna fare i conti con la tecnologia emergente: durante la rivoluzione industriale è scomparso il lavoro meccanico e ripetitivo, stavolta il rischio senz’altro ci sarà per lavori intellettuali e ripetitivi. Il lavoro del radiologo, o del dermatologo che fa diagnostica per immagini, è ripetitivo, infatti una macchina lo sa già fare molto bene.
“I grandi centri di ricerca stanno già calcolando l’impatto dell’intelligenza artificiale sull’economia. Il McKinsey Global Institute ha stimato che l’Europa nei prossimi 10 anni avrà un incremento del prodotto interno lordo del 19%. Per dare un termine di paragone, nell’immediato dopoguerra, tra il 1945 e il 1955, l’Italia è diventata da Paese agricolo a uno dei più potenti del mondo con un incremento del pil dell’8% appena. Quello che ci aspetta è una rivoluzione del mondo del lavoro, ma non dobbiamo farci turbare dalle fantasie sull’intelligenza artificiale o dai pericoli che nemmeno sappiamo se arriveranno, bensì guardare ai rischi reali che si manifestano adesso”.
Quali sono dunque i rischi più concreti e attuali dell’intelligenza artificiale e, soprattutto, come possiamo affrontarli?
“Un primo esempio sono senz’altro i rischi di violazione della privacy. Nel mondo ci sono centinaia di milioni di telecamere di sorveglianza che registrano immagini, oppure che funzionano con un controllore umano che le tiene sott’occhio. Queste telecamere sono entrate in funzione perché corrispondevano a un umano che faceva sorveglianza, ma se le immagini delle oltre 130 milioni di telecamere fossero raccolte da un cervellone e processate, si potrebbe monitorare esattamente dove si trova ogni persona. Con un potere centrale come quello della Cina, non si potrebbe più passeggiare anonimamente per strada. Non a caso, alcuni di questi sistemi di sorveglianza con intelligenza artificiale sono stati banditi in certi luoghi, come a San Francisco, dove nessuno di questi sistemi sarà installato. Il punto è che occorre inserire delle regole, e che l’IA deve essere governata proprio come va governata l’energia. E oggi non è affatto governata, infatti Google, Facebook e altri stanno razzolando liberamente, mentre ancora gli Stati non hanno aperto abbastanza gli occhi.
“Riguardo al da farsi, partirei dalla scuola. La scuola politecnica è nata con la rivoluzione industriale, e sta già nascendo un nuovo sistema di istruzione basato su 3 discipline fondanti: la matematica, la fisica e l’informatica. Una volta appresi i fondamenti di queste discipline, gli studenti saranno invitati a scegliere un settore in cui applicare le conoscenze sull’intelligenza artificiale, dall’etica alla giurisprudenza, dall’economia alla biologia. Questa sarà una grande opportunità per riavvicinare le due culture, umanistica e scientifica, che nel nostro Paese hanno subìto un allontanamento più violento che in altri. Ci sarà un nuovo incontro tra le discipline, e avremo bisogno di filosofi”.
Crede che la percezione collettiva dell’intelligenza artificiale e la realtà del progresso tecnologico vadano di pari passo? Se no, che cosa determina questo scollamento?
“L’immaginario pubblico sull’intelligenza artificiale dipende dalla fiction cinematografica. La mia generazione si è innamorata di 2001: Odissea nello spazio di Stanley Kubrick o di Blade Runner, mentre le generazioni moderne hanno altri riferimenti. Quando faccio incontri di orientamento per la Scuola Normale di Pisa, solo il 10% dei ragazzi ha visto questi film storici. Ebbene, nonostante alcune delle capacità mostrate in quei film per i computer siano già state raggiunte, il livello di indistinguibilità uomo-macchina del film è ancora lontano. Quell’intelligenza artificiale è pura fantasia, ed è importante ribadirlo, perché tra i timori che l’Ia incute c’è quello distopico che arrivi un esercito di macchine che ci schiavizzi. Gli esperti non solo non sanno dire quando arriverà l’Iadei film di fantascienza, ma non sanno neanche se arriverà mai.
“Da un lato l’Ia fa paura, soprattutto a partire dalle distopie cinematografiche, ma dall’altro per una qualche ragione i giovani non si rendono conto di quali grandi progressi abbia fatto questa tecnologia. Per questo, un aspetto su cui si vuole investire è la diffusione della cultura scientifica su questo tema. In Francia il matematico Cédric Villani, medaglia Fields nel 2010, ha fatto un confronto in teatro con uno dei detrattori dell’Ia e si è trovato in difficoltà. A mandarlo in crisi è stata una sua frase sul fatto che non si possa quantificare l’intelligenza artificiale, dato che non sappiamo esattamente cosa sia. Al che, l’avversario ha potuto facilmente ribattere con un ‘Ma come, tu hai fatto il piano nazionale sull’intelligenza artificiale e non sai nemmeno cosa sia?’. Il modo giusto per investire non è andare nei talk show e affrontare l’avversario, ma parlare dei pericoli reali smitizzando quelli fittizi, fare scuola e dare informazione corretta, facendo intervenire esperti che si vogliano cimentare nella divulgazione”.
Un’ultima domanda di carattere generale: a suo parere, da esperto e da ricercatore che contribuisce al suo sviluppo, l’intelligenza artificiale sarà davvero un bene per l’umanità?
“È una domanda che si è presentata molte volte nella storia, come già ai tempi di Socrate quando si temeva che i libri avrebbero fatto perdere la memoria. Invece la memoria la usiamo ancora, eccome. Oppure quando si temeva l’avvizzimento dei muscoli a causa dell’uso dei motori: anche se forse siamo diventati mediamente un po’ più deboli, non siamo nemmeno del tutto flosci. Insomma, i timori sono legittimi e vanno presi in considerazione, ma alla domanda se l’Ia ci farà diventare scemi rispondo che ogni tecnologia ha delle potenzialità, e sta a noi governarle in modo virtuoso. La parte scientifico-tecnologica è conoscenza, e come tale non è buona o cattiva. Ma se rifiutiamo di impegnarci in questo settore, perdendo quel +19% di pil, finiremo per essere schiacciati da potenze estere”.
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