Lo scorso sabato 11 aprile il Centro culturale San Miniato ha portato a Fucecchio la conferenza del prof. Franco Scarselli dell’Università di Siena su come è nata e si è sviluppata la ricerca sull’AI. Un percorso avvincente raccontato con rigore e passione davanti a un pubblico attento e curioso.
Nella storia di ogni grande rivoluzione tecnologica, esiste sempre un momento in cui il cambiamento smette di essere immaginato e diventa vita quotidiana. Ebbene, l’intelligenza artificiale è oramai arrivata a quel punto, se non lo ha addirittura superato. Lo ha spiegato bene il professor Franco Scarselli, informatico, docente all’Università di Siena, originario di Santa Croce sull’Arno, che sabato 11 aprile ha portato le sue conoscenze a La Calamita di Fucecchio, ospite del “Centro Culturale San Miniato”.
In una sala attenta e partecipe, con la semplicità del vero esperto, Scarselli ha tracciato un quadro chiaro di cos’è, come funziona e dove sta andando l’AI. Il punto di partenza della sua conversazione è stato disarmante nella sua schiettezza: «Le macchine sono stupide». Per far fare loro qualcosa, bisogna programmarle passo dopo passo, senza margini di ambiguità. Il problema è che l’intelligenza umana funziona in modo completamente diverso da quella delle macchine, non c’è allineamento. Dagli anni Cinquanta agli anni Ottanta, i ricercatori hanno costruito immense “basi di conoscenza”, in pratica repertori di regole che avevano il compito di simulare il ragionamento degli esperti. Un medico ad esempio veniva interrogato sulle sue strategie cliniche, che poi venivano tradotte in istruzioni per la macchina, sperando che questa acquisisse le stesse competenze diagnostiche e predittive di un medico in carne e ossa. Una strada finanziata con milioni di dollari, persino dai servizi di intelligence americani, che sognavano, solo per fare un esempio, di realizzare un traduttore automatico dal russo all’inglese, vista l’enorme mole di comunicazioni sovietiche che venivano intercettate e spiate ogni giorno e vista la scarsa disponibilità di interpreti dal russo. È stata una strada percorsa a lungo, che alla fine si è però capito portava solo verso un muro: decine di migliaia di regole che si contraddicevano a vicenda, sistemi che collassavano sotto il proprio peso.
La crisi concettuale arrivò con una domanda all’apparenza banale: ma sappiamo davvero spiegare la nostra intelligenza umana? Il re era nudo. No, non lo sappiamo! Per far capire meglio, Scarselli ha sfidato in proposito il pubblico con un esercizio semplice: «Descrivete una mela a una macchina». Tonda e rossa? E la mela gialla dove la mettiamo? E quella mezza mangiata, o ridotta a succo? Ogni nuova eccezione da comunicare alla macchina, spalancava falle inesorabili. «Chi ha provato a farlo ci ha lavorato anni», ha raccontato il professore, «e poi ad un certo punto ha detto: basta! Cambiamo strada».
La svolta arrivò guardando alla natura. Se ci si era accorti che spiegare l’intelligenza è impossibile, forse la si poteva insegnare mediante degli esempi, come si fa con i bambini. Fu così che nacquero le reti neurali artificiali: strutture ispirate al cervello umano, fatte di strutture simili a “neuroni” che si attivano quando ricevono un segnale sufficientemente forte, e che imparano modificando la forza delle proprie connessioni.
È poi con il “deep learning”, l’apprendimento profondo, che la storia dell’AI svolta davvero. Reti con centinaia di strati, ciascuno capace di riconoscere caratteristiche sempre più astratte: dalla sfumatura di colore nel primo strato, alle ruote di un’automobile nel terzo (solo per fare un esempio), fino agli oggetti complessi negli ultimi strati. E la cosa straordinaria è che queste specializzazioni emergono spontaneamente: nessuno le programma.
Nel 2017 queste reti superavano già le capacità umane nel riconoscimento delle immagini, e così le grandi aziende cominciarono a investirci miliardi. Oggi i grandi modelli linguistici, Gpt, Gemini e gli altri, funzionano con un principio in apparenza semplicissimo: prevedere la parola successiva. Eppure questa semplicità apparente cela una comprensione profonda del linguaggio e una capacità di ragionamento, traduzione e dialogo un tempo impensabili. «Non li addestriamo a rispondere», ha chiarito Scarselli. «Imparano a rispondere perché capire il linguaggio implica capire il significato».
Tra le informazioni forse meno note, ma più interessanti della serata, il professore ha ricordato con orgoglio il ruolo delle università toscane — Pisa, Firenze, Siena — nello sviluppo delle reti neurali per grafi: strutture capaci di elaborare non immagini, né testo, ma relazioni. Molecole chimiche, reti stradali, interazioni tra geni. Applicazioni che oggi guidano, ad esempio, Google Maps nelle previsioni di traffico o assistono nella scoperta di nuovi antibiotici, o ancora alimentano modelli meteorologici che, sul lungo termine, superano quelli fisici tradizionali. Un primato tutto nostro, regionale, costruito nel tempo con rigore e visione.
Il finale dipinto dal professore, attento e curioso però, è stato dolceamaro: nessun entusiasmo acritico, i rischi esistono e sono seri: concentrazione della ricchezza, discriminazione algoritmica (emblematico, ad esempio, il caso dei software predittivi americani che penalizzavano sistematicamente le persone di colore), manipolazione dell’informazione (le fake news) e uso militare delle macchine per determinare gli obiettivi in guerra. C’è poi il nodo irrisolto dell’educazione: come si insegna a usare uno strumento che scrive codice macchina meglio di molti programmatori? «Non possiamo dire ai ragazzi di non usarla», ha ammesso il professore, anche perché si vede bene che «le aziende che non la usano chiudono, ma dobbiamo certamente insegnare ai ragazzi a riconoscere quando l’AI sbaglia».
Una nota personale ha chiuso poi la serata: Scarselli ha raccontato di aver usato l’intelligenza artificiale per trovare una matematica oscura di cui non conosceva nemmeno il nome, necessaria per dimostrare un teorema sulle reti profonde. «Stavo cercando un ago in un pagliaio, senza nemmeno sapere che fosse “un ago”. A un certo punto me l’ha tirato fuori l’AI». Non una sostituzione del pensiero umano, dunque, ma una sua amplificazione potente e inedita. La cosa importante da ricordare, per scacciare ogni plausibile timore, è che il futuro dell’intelligenza artificiale non è già scritto: dipende, come sempre, da noi.