Il Sole 24 Ore - 01.09.2019

Il Sole 24 Ore Domenica 1 Settembre 2019 13

Visioni di frontiera nòva

Controproducente che l’Europa rincorra Usa e Cina sul loro terreno: conviene puntare

su soluzioni più sociali e attente alla persona. Per questo l’Italia ha carte da giocare

Principi d’intelligenza artificiale umana

UNA POLICY PER L’AI

Alla ricerca di una strategia

Dino Pedreschi

L

e proposte per una strate-

gia italiana per l’intelligen-

za artificiale elaborate dal

gruppo di esperti del Mini-

stero per lo Sviluppo eco-

nomico e aperte alla con-

sultazione pubblica sono un’ottima

occasione per riparlare di Ai e del suo

impatto trasformativo sulla società.

Anche se con il termine Ai si intende

un ecosistema di modelli e tecnologie

per la percezione, il ragionamento,

l’interazione e l’apprendimento, il

prepotente ritorno alla ribalta negli

ultimi anni è legato soprattutto a que-

st’ultimo aspetto, il machine learning,

grazie all’emergere dei Big data. Il mix

è esplosivo: i dati raggiungono la

massa critica di esempi da cui appren-

dere, gli algoritmi scoprono modelli

predittivi e pattern nascosti nei dati, le

architetture ad alte prestazioni rie-

scono a sopperire con le risorse di cal-

colo e di memorizzazione necessarie.

In questo quadro si evidenzia tutta

la forza e la debolezza della situazione

attuale. Da un lato cresce la capacità

dei modelli di deep learning di genera-

lizzare da dati di allenamento sempre

più grandi e di maggiore qualità, e

questo spiega gli straordinari pro-

gressi nel riconoscimento di immagi-

ni e nella visione robotica, nella com-

prensione del testo e del parlato, nella

traduzione automatica, nella diagno-

si medica, nella valutazione del ri-

schio, nella manutenzione predittiva.

Dall’altro lato, cresce il divario con gli

altri aspetti dell’Ai, in particolare il ra-

gionamento e l’interazione persona-

macchina, aspetti centrali per uno svi-

luppo umano, etico, antropocentrico

dell’Ai che giustamente l’approccio

europeo enfatizza, e che il documento

del Mise riprende. L’obiettivo a cui

tendere è una Human Ai rivolta al be-

neficio della persona umana sia a li-

vello individuale che sociale, sistemi

che incorporano i valori etici europei

by-design, che sono in grado di com-

prendere e adattarsi agli ambienti re-

ali, interagire in situazioni sociali

complesse, ed espandere le capacità

umane, in particolare a livello cogniti-

vo. È questa la frontiera su cui Europa

e Italia possono meglio eccellere, non

rincorrendo Stati Uniti e Cina sulla

strada della potenza “muscolare” e

dell’innovazione irresponsabile.

Ma c’è ancora molto da fare e da in-

ventare su questa strada: la comunità

scientifica è consapevole delle sfide e

si sta organizzando a livello trans-na-

zionale e trans-disciplinare. I proble-

mi aperti sono numerosi e difficili. Ad

esempio, cresce l’opacità e la natura

di black box dei modelli di Ai, insieme

con il rischio di creare sistemi esposti

ai bias nei dati di allenamento, siste-

mi che nemmeno gli esperti riescono

a comprendere. Mancano strumenti

per consentire agli sviluppatori di Ai

di certificare l’affidabilità dei loro

modelli. Per disegnare sistemi Ai che

conversano con gli umani per aiutarli

a migliorare la qualità delle loro deci-

sioni. Per passare dall’ottimizzazione

delle decisioni individuali all’ottimiz-

zazione dell’effetto aggregato. Per

comprendere gli effetti di rete e ar-

monizzare gli obiettivi individuali

con quelli collettivi, ed evitare che una

folla di individui singolarmente intel-

ligenti sia, collettivamente, stupida

(gli esempi abbondano, dal traffico,

alla finanza, alla formazione delle

opinioni online). Per misurare, pre-

vedere e preservare la sostenibilità e

la resilienza dei sistemi (tecno-)so-

ciali interconnessi che abitiamo. Per

disegnare nuove modalità di intera-

zione fra persone e macchine in modo

che le prime raggiungano livelli più

alti di consapevolezza e le seconde li-

velli più alti di apprendimento e di

comprensione del contesto e del ra-

gionamento umano. E infine per di-

segnare nuove modalità decentraliz-

zate e distribuite per la raccolta e la

gestione dei dati, l’energia che ali-

menta l’Ai, superando la fase attuale

di estrema centralizzazione da parte

di poche corporation monopoliste,

che stanno ostacolando la scienza

aperta, l’innovazione, la finalità al be-

ne comune e, con i loro mostruosi da-

ta center, la sostenibilità ambientale.

Per tutti questi motivi la strategia

per l’Ai deve svilupparsi su due piani

sinergici: da un lato è indispensabile

innovare, sperimentare e valutare a

tappeto l’applicazione dello stato del-

l’arte in Ai e data science in tutti i setto-

ri produttivi, scientifici e sociali, ma

non basta. Dall’altro lato occorre in-

tensificare gli sforzi di ricerca per af-

frontare i problemi aperti. È evidente

la necessità di un approccio multidi-

sciplinare, che faccia perno sulle ec-

cellenze in Ai nell’informatica accade-

mica e degli enti di ricerca per costrui-

re un’alleanza forte con le altre scien-

ze dure e con le scienze sociali, della

cognizione e dell’etica.

La comunità italiana della ricerca,

censita dal Laboratorio di Ai e Intelli-

gent systems del Cini, presenta punti

di eccellenza internazionale nei set-

tori chiave (data science, machine le-

arning, natural language processing,

vision, robotica, knowledge represen-

tation and reasoning, algoritmica ad

alte prestazioni), ma c’è un problema

di scala, di massa critica dei laborato-

ri di ricerca, di integrazione inter-di-

sciplinare. Per crescere, si deve impa-

rare dalle migliori esperienze euro-

pee, sviluppando una strategia na-

zionale in sintonia con queste,

adattandole. C’è bisogno di un pro-

getto finalizzato nazionale sull’Ai.

Negli anni ’ e ’, il progetto fina-

lizzato informatica creò e consolidò

la ricerca scientifica e l’innovazione

industriale in It nel nostro paese.

Oggi una iniziativa simile potreb-

be far fare un analogo salto alla ricer-

ca e all’innovazione in AI, consoli-

dandola come nuova disciplina. Si

potrebbe seguire l’esempio francese

e selezionare su base competitiva al-

cuni (pochi) hub nazionali da poten-

ziare, ecosistemi territoriali in grado

di integrare le risorse per tendere a

eccellere nella ricerca e nell’innova-

zione AI. A gennaio  in Francia

sono stati selezionati quattro hub fi-

nanziati con  milioni di euro cia-

scuno per cinque anni. L’idea è quella

di valorizzare e potenziare i migliori

ecosistemi che hanno già aree di ec-

cellenza ed esperienze di collabora-

zione inter-disciplinare e industriale,

piuttosto che far partire nuove realtà

da zero. Simile è l’idea finlandese del

Finnish Center for Ai. Un approccio

per certi aspetti analogo è quello del-

l’Alan Turing Institute britannico, un

laboratorio distribuito dei migliori

centri Gb di data science e Ai, con un

ufficio centrale leggero alla British

Library. Iniziative collaterali possono

essere un dottorato nazionale in Ai

-idea attualmente in gestazione sotto

il coordinamento del Cnr - e bandi

nazionali per la ricerca di base.

© RIPRODUZIONE RISERVATA

Scenari musicali.

Il robot Hellga

Torr impegnato in

un assolo alla

chitarra all’ultima

edizione della

Fiera di Hannover

Offensiva Ue.

SoBigData,

l’infrastruttura di

ricerca per Big

data e social

mining, è uno dei

progetti finanziati

dalla Ue in ambito

Ai. Ci sono anche

Humane-Ai, che

mira a integrare la

comunità

scientifica, AI4EU,

consorzio tra

industrie,

università e centri

di ricerca, oltre a

diversi progetti

Erc

FORMAZIONE

Tutte competenze

da creare (in fretta)

S

ul piano delle risorse umane

legate all’intelligenza artifi-

cale si dovrebbe seguire

l’esempio olandese e tedesco

e lanciare un piano straordinario di

reclutamento di professori e ricerca-

tori specializzati. Nel gruppo di lavoro

del Miur (di cui l’autore fa parte, ndr)

è stato convenuto di stimolare la for-

mazione interdisciplinare in data

science e Ai ai vari livelli degli studi

universitari, ma la scarsità di docenti

e ricercatori è un ostacolo enorme. In

Germania e Olanda questa lacuna è

emersa come prioritaria, e si stanno

lanciando numerosi bandi di selezio-

ne di professori e ricercatori focaliz-

zati su machine learning e data science.

La Francia bandirà centinaia di posti

da professore e migliaia di posti di

dottorato. Occorre darsi rapidamente

una mossa: l’emorragia di talenti, già

forte, verso i paesi più risoluti nell’in-

vestimento sulle risorse umane è de-

stinata ad acutizzarsi sempre più. Il

nostro sistema è in grado di generare

talenti e di esportarli con facilità e suc-

cesso, ma il flusso è quasi esclusiva-

mente in uscita. Persiste anche un

grande problema di gender balance: le

donne sono sotto-rappresentate nella

ricerca in Ai e questo non è solo un

problema per le donne, ma crea limiti

insormontabili nell’immaginare la

società e la tecnologia del futuro.

Esiste inoltre un grande problema

di educazione sulle opportunità e i li-

miti dell’Ai che raggiunga il grande

pubblico. Cos’è effettivamente? Che

impatto avrà sulla mia vita e sul mio

lavoro? Che impatto avrà sulla socie-

tà? A queste domande cerca di rispon-

dere un corso online, popolare e di al-

ta qualità, lanciato dal programma Ai

finlandese, Elements of Ai (https://

course.elementsofai.com/). Dovrem-

mo promuovere iniziative analoghe,

rivolte in primo luogo a studenti e in-

segnanti, ma in generale alla cittadi-

nanza, per sostenere un dibattito

pubblico più consapevole.

Gli sviluppi dell’Ai stanno facendo

emergere nuove industrie, trasfor-

mando tutte le altre e influenzando

quasi ogni aspetto della nostra vita,

con un potenziale denso di opportu-

nità e pericoli. A seconda della dire-

zione che prenderà, l’Ai potenzierà la

nostra capacità di fare scelte consape-

voli oppure ridurrà la nostra autono-

mia; espanderà l’esperienza umana

oppure la rimpiazzerà; creerà nuove

forme di attività oppure distruggerà

il lavoro; aiuterà a redistribuire risor-

se e benessere oppure aumenterà la

disuguaglianza; espanderà la demo-

crazia oppure la metterà in pericolo.

La strada giusta non sarà imboccata

per caso, ma solo grazie a uno sforzo

pubblico lucido e poderoso e una rin-

novata fiducia nel sistema della ricer-

ca scientifica e tecnologica.

—D.Pe.

© RIPRODUZIONE RISERVATA

CROSSROADS

LA COMPLESSITÀ

CHE ESISTE PIÙ

NELLA PRATICA

CHE IN TEORIA

L

a teoria della complessità,

verrebbe da dire, è un argo-

mento difficile. Innanzitut-

to, perché la complessità

esiste molto più nella pratica che

nella teoria. In secondo luogo per-

ché implica un modo di pensare

aperto, lontano dalle banalizzazio-

ni, orientato a guardare al lungo

termine e alla profondità dei feno-

meni, oltre le apparenze lineari e

dentro le coevoluzioni meno ovvie.

Il che è più facile a dirsi che a farsi.

Un esempio? Consideriamo una

domanda apparentemente sem-

plice: la moltiplicazione delle foto-

grafie resa possibile dal digitale ha

conseguenze positive o negative?

Kate Eichhorn ne parla introdu-

cendo il suo bellissimo libro: “The

end of forgetting. Growing up with

social media” (Harvard University

Press, ). La possibilità di foto-

grafare senza limiti i bambini e i

giovani, di condividere le foto, di

connettere le persone a distanza

grazie alle immagini digitali di fa-

miliari e amici è stato un meravi-

glioso arricchimento. Ma ha anche

costruito una gabbia di memorie

che non scompaiono mai e che in

qualche misura mettono in discus-

sione il passaggio del tempo: «Si

può mai superare l’infanzia se la

sua immagine persiste indipen-

dentemente dalla volontà dei sog-

getti fotografati?» si domanda Ei-

chhorn. Come si è visto nella pluri-

decennale narrazione dello svilup-

po di internet, una tecnologia

ecosistemica non si comprende

senza consapevolezza della com-

plessità. Ma la banalizzazione è una

tentazione troppo forte. E questo

spiega perché nell’analisi della rete

digitale le incomprensioni hanno

superato le conoscenze sostanziate

e solidamente convincenti per tutti.

Le incomprensioni logicamente si

sono annidate soprattutto nelle

culture estremiste: la convenzio-

nale banalizzazione dei molti che

hanno detto che internet “cambia

tutto” e lo scettico ostruzionismo di

chi ha visto nella tecnologia più le

conseguenze negative sull’esisten-

te che le opportunità positive sulla

progettazione dell’avvenire. Ma

anche per chi coltiva atteggiamenti

meno estremi, la complessità na-

sconde conseguenze indirette che

emergono alla coscienza in ritardo

rispetto ai fatti. Le fotografie, ap-

punto, che molti ricominciano a

stampare e a conservare in album

cartacei per goderne in modo con-

sapevole del tempo che passa, oggi

sono entrate in un nuovo contesto:

sono diventate dati che alimentano

un’economia totalmente separata

dalle relazioni umane implicate da

quelle immagini e che si basa sullo

sviluppo di una tecnologia come

l’intelligenza artificiale. Che a sua

volta non si comprende senza un

approccio serenamente consape-

vole della complessità. Chiara Sot-

tocorona ne parla in un libro intito-

lato “A.I. Challenge. Amica o nemica?

Come l’intelligenza artificiale cam-

bia la nostra vita” (Hoepli ).

Sottocorona ha fatto ricerca sulla

tecnologia digitale fin dall’inizio

dell’esplosione di internet e non ha

mai cessato di studiare: questo la

rende una voce autentica e non

unilaterale. La sua ricostruzione

della vicenda dell’intelligenza arti-

ficiale porta il lettore attraverso le

sue dinamiche immediate, per ar-

rivare a porre le domande umana-

mente più rilevanti, dai diritti uma-

ni alla polarizzazione economica e

cognitiva. Se l’attualità è soprattut-

to americana e asiatica, la prospet-

tiva potrebbe essere prevalente-

mente europea. Purché a quelle do-

mande umanamente rilevanti si

dia l’importanza che meritano.

© RIPRODUZIONE RISERVATA

di

Luca

De Biase

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