Altro che eliminarci: l’intelligenza artificiale ci renderà invincibili

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Garry Kasparov nel suo storico match contro il supercomputer Deep Blue, New York, maggio 1997 (foto: Bernie Nunez /Allsport)

Sono passati più di vent’anni da quando un’intelligenza artificiale ha mostrato per la prima volta di poter competere con l’intelligenza umana. Era il 1997 e il campione mondiale di scacchi Garry Kasparov veniva sconfitto da Deep Blue, il supercomputer sviluppato da Ibm. Uno spartiacque storico nel nostro rapporto con i computer: la prima volta in cui l’uomo ha temuto di aver creato qualcosa capace, un giorno, di mettere in discussione il suo ruolo di essere più intelligente sulla Terra.

Esattamente due decenni più tardi, questi timori sono ulteriormente aumentati. Nel 2017, l’intelligenza artificiale AlphaGo progettata da DeepMind – la società di ricerca avanzata di proprietà di Google – ha sconfitto il campione mondiale di Go, un gioco da tavolo talmente complesso e astratto che molti ritenevano sarebbe rimasto per sempre oltre la portata delle Ai.

Lo stesso software (ribattezzato AlphaZero) ha imparato anche l’arte degli scacchi e si è poi cimentato in una nuova sfida: sconfiggere al meglio delle cinque partite il campione del videogioco strategico StarCraft II, Grzegorz Komincz. “Un obiettivo realistico sarebbe vincere 4 a 1”, aveva affermato Komincz prima di iniziare la sfida.

Le cose sono andate diversamente: AlphaZero (per l’occasione, AlphaStar) ha distrutto Komincz 5 a 0 senza versare una goccia di sudore (o meglio: senza bruciare nemmeno un transistor). Alla fine del match, il campione umano di StarCraft si è improvvisamente fatto più umile: “Non mi aspettavo che sarebbe stato così forte. Penso di aver imparato qualcosa, oggi”.

Un altro giocatore professionista di StarCraft, Dario Wunsch, ha sottolineato un altro aspetto: “AlphaStar prende le strategie più note di questo gioco e le ribalta completamente. Potrebbero esserci modi di giocare a StarCraft che ancora non abbiamo esplorato”. Frasi molto simili erano state pronunciate dopo la vittoria nel Go, dopo la quale alcuni testimoni avevano raccontato come varie mosse sfruttate da AlphaZero non erano mai state utilizzate dai giocatori umani, tanto da sembrare – solo inizialmente – degli errori.

Non lo erano. L’intelligenza artificiale di DeepMind ha riscritto strategie di gioco che, nel caso del Go, erano vecchie di un paio di millenni. E ha dimostrato di non essere solamente un incredibile avversario, ma anche un ottimo maestro: il campione europeo Fan Hui ha iniziato ad allenarsi giocando con AlphaGo dopo essere stato da lui sconfitto. Risultato? Nel giro di pochi mesi, è salito nel ranking mondiale dal 600° al 300° posto.

Un’intelligenza artificiale creativa?

Come dovremmo interpretare la capacità di AlphaZero di rovesciare le regole umane del gioco e inventare nuove mosse che lo conducono inevitabilmente alla vittoria? Dovremmo forse pensare che queste macchine stanno mostrando i primi segnali di creatività e intuizione? Per quanto questo aspetto sia affascinante (e non andrebbe liquidato troppo rapidamente), la verità è differente: “Nonostante i vecchi programmi di scacchi fossero già molto capaci, al loro interno erano inscritte delle strategie umane”, si legge su New Scientist. “Le intelligenze artificiali di DeepMind imparano invece giocando contro loro stesse. (…) AlphaZero usa solo le regole del gioco (lo zero sta per ‘zero input’). Gli si forniscono le regole e un obiettivo, vincere, e si lascia tutto il resto al software”.

In poche parole, AlphaZero non possiede dati sulle strategie umane e non viene allenata seguendo logiche umane. Conosce le regole e inizia a giocare: quando vince, si rafforzano i collegamenti interni al network neurale che hanno portato alla vittoria. Stando così le cose, non stupisce che una macchina possa sviluppare strategie completamente diverse rispetto a quelle solitamente usate dall’uomo.

Non è tutto: nel giro di qualche ora, AlphaZero può giocare contro se stesso decine di milioni di partite e diventare in tempi rapidissimi il miglior giocatore al mondo di Go, di scacchi e di StarCraft. Come ha spiegato David Silver di DeepMind, “AlphaZero scopre migliaia di diversi modi che lo possono portare a vincere le partite, iniziando da quelli più elementari ma arrivando, seguendo lo stesso processo, a un livello di conoscenza in grado di sorprendere anche i migliori giocatori umani”.

Decine di migliaia di tecniche differenti, una rapidità impressionante nell’apprendimento e strategie mai viste prima. Messa così, non stupisce che i futurologi continuino a tratteggiare scenari alla Terminator, in cui una Ai conquista la superintelligenza e poi soggioga l’umanità al suo volere. In verità, all’interno di DeepMind (che ha l’obiettivo esplicito di conquistare l’intelligenza artificiale di livello umano), nessuno ritiene che AlphaZero sia il primo passo verso qualcosa del genere. E nemmeno che la Ai di livello umano sia già a portata di mano, anzi.

In verità, i limiti dell’intelligenza artificiale sono ancora molto evidenti. Per esempio: l’algoritmo di AlphaZero può giocare a Go oppure a scacchi, oppure a StarCraft, ma per passare da un gioco all’altro deve essere riprogrammato da capo (ed è per questo che ogni volta prende un nome diverso). A differenza di noi umani, non è in grado di riutilizzare quanto appreso in un gioco per metterlo in pratica in un altro. L’intelligenza artificiale – almeno per il tempo a venire – manca completamente delle due qualità più importanti dell’essere umano: la capacità di astrarre e generalizzare la conoscenza. Quelle qualità che ci consentono di far fronte a situazioni sconosciute utilizzando l’esperienza.

Se non puoi sconfiggerli, unisciti a loro

E qui arriviamo a un punto cruciale. Non se ne parla molto, ma la grande lezione appresa da Kasparov dopo la sconfitta subita da DeepBlue fu soprattutto una: se non puoi sconfiggerli, unisciti a loro. E così Kasparov sviluppò una nuova forma di scacchi, giocata dai cosiddetti centauri: esseri umani assistiti dai computer. La combinazione uomo-macchina, negli scacchi, è in grado non solo di battere ogni altro essere umano (persino se di livello scacchistico molto superiore), ma anche di sconfiggere regolarmente i computer.

L’aspetto più interessante è un altro: alcuni giocatori di livello medio sono stati in grado di sconfiggere dei maestri di scacchi nonostante entrambi fossero assistiti dai computer. Com’è possibile? La ragione è tutta in una sola parola: collaborazione. “Quando i dilettanti battono i maestri”, scrive ancora il New Scientist, “solitamente è perché i giocatori di livello medio formano un team migliore con la macchina rispetto ai più esperti, che tendono a non fidarsi dei suggerimenti del computer”.

La vicenda dei centauri di Kasparov ci fornisce probabilmente le chiavi per capire meglio in che direzione sta andando il futuro: non umani contro computer, ma umani che aumentano drasticamente le loro potenzialità collaborando con i computer. Alcuni dei campi in cui questa combinazione potrebbe dare i risultati migliori, tra l’altro, sono inerentemente umani, come l’estetica e l’etica.

Nel primo caso, l’alleanza con la macchina è già diventata realtà. È il caso del design generativo, in cui un software produce centinaia di esempi, seleziona i migliori e lascia poi al creativo umano il compito di scegliere quale effettivamente utilizzare. Un settore in cui invece entra in ballo l’etica è quella delle armi autonome: la massima efficacia di questi (spaventosi) strumenti si ottiene infatti quando il software che guida, per esempio, un drone militare autonomo è in grado di inseguire o rintracciare in autonomia i nemici, ma lascia poi che sia un supervisore umano a decidere se e quando fare fuoco. In entrambi i casi, l’efficacia della macchina e l’intelligenza (e sensibilità) dell’uomo vengono combinate per ottenere i risultati migliori.

Affinché questa collaborazione possa espandersi ulteriormente, però, è necessario che, da una parte, l’uomo impari a conoscere meglio i meccanismi che regolano l’intelligenza artificiale e, dall’altra, che il funzionamento delle Ai diventi più trasparente (superando l’annoso problema della black box) e privo di distorsioni.

Le prime avvisaglie della diffusione di questo cambio di prospettiva si sono registrate già da qualche tempo. Dopo anni trascorsi a temere che l’intelligenza artificiale avrebbe automatizzato buona parte delle professioni umane (soprattutto in seguito a un celebre studio di Oxford del 2013), oggi si tende a pensare che solo una piccola percentuale dei lavori sarà completamente rimpiazzata da software e robot. Nella maggior parte dei casi, invece, alcune delle mansioni previste in un lavoro saranno affidati dall’uomo alla sua intelligenza artificiale, mentre lui continuerà a svolgere tutti quelli dal maggiore valore aggiunto. Anche nel mondo del lavoro, insomma, diventeremo dei centauri. Una visione improntata a un maggiore ottimismo (e realismo) che non fuga però il sospetto che alcune professioni richiederanno comunque una minore forza lavoro.

Ma la collaborazione tra uomo e macchina non si limiterà a renderci più efficienti: “Se ce la giochiamo nel modo giusto, saremo in grado di ampliare il modo in cui riflettiamo sui problemi”, ha spiegato Anders Sandberg del Future of Humanity Institute. “Sappiamo quanto può essere utile avere a disposizione prospettive differenti nel campo del problem solving. Presto avremo a disposizione prospettive diverse da qualunque altra l’uomo abbia mai elaborato”. Visto così, l’obiettivo ultimo dell’intelligenza artificiale non sarà quello di eliminarci, ma di renderci molto più intelligenti.

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