La Stampa - 23.10.2019

GABRIELE BECCARIA

A

lla domanda su co-

me immagina il

mondo tra cinque

anni Lorenzo Ro-

sasco risponde

che gli appassio-

nati di fantascienza potreb-

bero restare un po’ delusi. E’

possibile che la metamorfo-

si in corso non sarà così visi-

bile come qualcuno vorreb-

be. E, anzi, potrebbe rivelar-

si assai poco telegenica. «La

concepisco più come una ri-

voluzione silenziosa». E, ci-

tando un report del Mit di

Boston, il professore si dice

scettico sulla presunta inva-

sione di robot sapienti e au-

to che faranno tutto da sole.

«La mia sensazione, piutto-

sto, è che ci saranno tanti pic-

coli assistenti in grado di dar-

ci una mano. Come maggior-

domi a cui potremo delega-

re l’agenda di casa o una se-

rie di operazioni di lavoro».

«Voci che fanno cose»: co-

sì racconta Rosasco, profes-

sore all’Università di Geno-

va, al dipartimento di infor-

matica, bioingegneria, robo-

tica e ingegneria dei sistemi.

«A 43 anni, qui in Italia, so-

no un giovane, un giovanissi-

mo», scherza. Lui ha fatto no-

tizia per aver vinto un Erc,

un finanziamento europeo

da 2 milioni, dedicato al

«machine learning», l’unico

che ha preso la via dell’Italia

e che lui, dopo un decennio

al Mit, vuole sviluppare pro-

prio a Genova. «Me lo chie-

dono spesso: perché qui?

Perché qui ci sono molti gio-

vani brillanti che vogliono ri-

solvere problemi interessan-

ti». Alla base del «machine

learning», il processo che ali-

menta l’Intelligenza Artifi-

ciale, infatti, ci sono gli algo-

ritmi, l’oggetto di studio di

Rosasco. E, tra i problemi

che vuole affrontare, c’è la

loro efficienza, che non è af-

fatto scontata come si crede.

«Oggi - spiega - l’approccio

del Big Tech, i colossi del di-

gitale, è quello della “brute

force”, la forza bruta: si fan-

no girare gli algoritmi con la

logica del “trial&error”, ma

dietro c’è poca teoria e, per

quanto sembri paradossale,

poca scienza». Lui e la sua

squadra - una trentina di dot-

torandi e postdoc più una de-

cina di professori - punta in-

vece ad analizzare a fondo

questi algoritmi e a inventar-

ne di nuovi: «Studiamo la lo-

ro ridondanza non sfruttata

e ci prendiamo il lusso di te-

starli». Alla base di questo ti-

po di pensiero laterale - sot-

tolinea - c’è un lavoro, pa-

ziente ed estremamente

creativo, di indagine mate-

matica. «Vado alla ricerca

delle crepe tra campi diver-

si, in una realtà multidiscipli-

nare: statistica e analisi nu-

merica, geometria e com-

plessità... Da una parte la

probabilità, dall’altra il cal-

colo distribuito. Sono terri-

tori da esplorare».

Rosasco si considera uno

scienziato dei dati, curioso e

rigoroso, e privilegia il percor-

so - classico - che dalle doman-

de arriva alle ipotesi e poi ap-

proda ai dati dell’esperimen-

to: «Oggi, spesso, si segue la

traiettoria contraria. I dati

vengono per primi. E questa

ingombrante prevalenza non

è estranea alle frequenti - e

clamorose - falle degli algorit-

mi, da quelli che non ricono-

scono i volti delle persone di

colore a quelli che propagano

i pregiudizi inconsapevoli dei

loro ideatori.

E’ lì uno degli snodi che il

professore evocherà domani

alla lectio magistralis al Festi-

val della Scienza di Genova,

intitolata «Intelligenza artifi-

ciale 2.0. Le nuove macchine

che imparano dall’uomo». «I

pericoli dell’IA - sottolinea -

non sono legati all’immagine

diffusa dei robot che uccido-

no. Semmai proprio ai “bias”,

ai pregiudizi annidati nei pro-

grammi, e alla sorveglianza

diffusa. In compenso, come ci

si rende bene conto qui a Ge-

nova e in Liguria, l’IA dà inspe-

rate prospettive: la possibili-

tà di prevedere, per esempio,

le emergenze climatiche».

Le auto onniscienti e la co-

siddetta GAI, la General Arti-

ficial Intelligence, in grado

di replicare su scala allargata

le funzioni del nostro cervel-

lo, restano - aggiunge Rosa-

sco - prospettive remote. E’

imminente, invece, «la pola-

rizzazione del lavoro, con

una crescente diseguaglian-

za». Se ne parla di rado, ma il

«machine learning» è affama-

to di dati e informazioni. «E’

il processo di “annotazione”

o “labelling”». E per alimen-

tarlo ci devono pensare gli

umani: un’inedita manova-

lanza che i profeti del pro-

gresso illimitato preferisco-

no mantenere nell’ombra. —

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S

n. 1857

A CURA DI

GABRIELE BECCARIA

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AL FESTIVAL DELLA SCIENZA DI GENOVA LO STUDIOSO DI ALGORITMI LORENZO ROSASCO

“Un futuro di voci che faranno cose”

I maggiordomi virtuali e il lavoro che ci aspetta

LORENZO ROSASCO

È PROFESSORE ALL’UNIVERSITÀ

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MERCOLEDÌ 23 OTTOBRE 2019LASTAMPA 29