Il concetto di intelligenza
•Umana
•Artificiale
Brevi cenni storici
AI debole
•Programmazione di una semplice AI per il gioco del tris
AI forte
•Il ‘’gioco dell’imitazione’’: Il test di Turing
•I computer sono realmente coscienti? L’argomento della ‘’stanza cinese’’
Modello biologico per l’AI
•The Blue Brain project, simulazione del cervello umano
•Reti neurali ed esempio concettuale
AI e robotica: iCub, Nexi e ASIMO.
Il futuro della AI
E’
consigliato
utilizzare
l’indice
presentato
solo dopo la
prima
lettura del
documento,
al fine di
evitare di
spezzare il
filo logico
che esso
cerca di
seguire.
“ Un uomo non
riesce a
conoscere la
propria
mente
perché la
mente è tutto
quello che ha
per
conoscerla
”
- Mc Carthy
Per trattare il problema dell’
intelligenza artificiale,
è necessario dare un'adeguata
definizione di “intelligenza”.
Ancora ai giorni nostri non si è arrivati a
formulare un enunciato che possa
cogliere tutti i diversi aspetti delle
attività del pensiero e le loro relazioni.
L’intelligenza è la capacità di
porre o risolvere problemi
almeno parzialmente nuovi, di
cui non si conosca a priori un
procedimento risolutivo.
Si parla di intelligenza artificiale quando si cerca di riprodurre queste dinamiche
nelle macchine. Tuttavia, derivando il concetto di “intelligenza artificiale”
da quello di “intelligenza”, si ricade nel problema di definire cosa esattamente
questi termini significhino.
“Non esiste una definizione univoca
di ‘Intelligenza Artificiale’.
Usualmente con questo termine,
spesso abbreviato con l’acronimo
A.I. (Artificial Intelligence), si
02
designa una branca della scienza
informatica e ingegneristica che
studia i meccanismi soggiacenti alle
facoltà cognitive umane e la loro
riproduzione mediante computer
opportunamente programmati.”
Honda, famosa fuori dal Giappone per le sue auto, sta
sviluppando robot in grado di agire autonomamente, ad
esempio ASIMO. Click sull’immagine per leggere
anticipatamente gli approfondimenti riportati più avanti
nel documento
La definizione fornita dal Grande dizionario italiano dell’uso (T. De
Mauro, Torino 2000) riprende ed arricchisce quanto detto finora:
“Si può definire l’«intelligenza artificiale» [...]
come l’«insieme di studi e tecniche che tendono
alla realizzazione di macchine, specialmente
calcolatori elettronici, in grado di risolvere
problemi e di riprodurre attività proprie
dell’intelligenza umana»”
Alcuni studiosi individuano il primo esempio di AI con la
pascalina (XVII sec), il primo calcolatore ad ingranaggi che
Pascal realizzò per aiutare il proprio padre nel suo mestiere
di esattore delle tasse; altri sostengono invece che solo la
prima rete neurale (1943) possa essere considerata
realmente una sorta di “intelligenza”.
Dopo aver introdotto l'argomento ecco un'organica storiografia per
individuare meglio il periodo:
[1640]
1943
• Invenzione della pascalina ad opera di Blaise Pascal.
• Warren McCulloch e Walter Pitt progettano la prima rete neurale
• John McCarthy tiene un seminario in cui parla di “intelligenza
artificiale”, coniando così il termine stesso
1956
• McCarthy produce il Lisp, un linguaggio di programmazione
appositamente progettato per l'intelligenza artificiale
1958
• Nasce il linguaggio Prolog, ancora oggi utilizzato per la sua
struttura basata sulla logica
1973
Lo studio dell'intelligenza artificiale, seppur recente, ha fatto
passi da gigante in poco più di cinquanta anni, al punto da far
sorgere l’idea che sia possibile creare macchine in grado di
superare l’uomo e le sue facoltà cognitive. A questo riguardo,
esistono fondamentalmente due scuole di pensiero opposte,
che ruotano attorno ai concetti di:
e
È un tipo di A.I. in grado di simulare solo alcuni dei processi mentali. In
questo caso il computer sembrerà possedere capacità intellettive, ma, in
realtà eseguirà solo una serie di operazioni preimpostate (dal
programmatore) che hanno come scopo di fornire un risultato identico a
quello che produrrebbe un cervello umano.
Deep Blue, una intelligenza
artificiale programmata per
giocare a scacchi, ha
sconfitto nel 1996 l’allora
campione in carica Garry
Kasparov.
Per chiarire cosa sia in grado di fare una AI debole e come essa
funzioni, ne abbiamo programmata una nel linguaggio C++, in grado
di giocare a tris.
Ecco un esempio della nostra AI all'opera: dopo aver perso due
partite ha imparato lo schema utilizzato dal giocatore ed è
riuscita a bloccarlo.
Il codice sorgente da noi scritto può risultare difficile per coloro che
non hanno dimestichezza con la programmazione, quindi per non
entrare in tecnicismi, abbiamo deciso di spiegarne il
funzionamento dal punto di vista puramente logico (senza far
riferimento al linguaggio di programmazione).
Click per eseguire
il programma
dell’AI per il tris
Per semplificare, abbiamo fatto sì che la prima mossa spetti
sempre al giocatore.
Giocatore
AI programmata
Il programma era precedentemente in grado di memorizzare le
partite giocate e sfruttarle nelle successive per determinare la
mossa da fare in base a quante volte lo aveva portata a vincere,
senza conoscere le regole del tris. Tuttavia, per far sì che tale
programma diventasse imbattibile, ci sarebbero volute un
numero enorme di partite giocate.
Per tale ragione, la AI utilizzabile è stata fornita di una base di
conoscenze casuali che possa analizzare autonomamente,
simulando un periodo di apprendimento parecchio superiore a
quanto saremmo riusciti ad ottenere giocando con essa.
A causa della casualità delle sue esperienze(seppur possibili), la semplice scelta
della mossa in base a quante volte l’ha portata a vincere non era soddisfacente
perché avrebbe appreso come rispondere solo a mosse casuali e non tipiche di
un giocatore umano.
Per ovviare a questo inconveniente le abbiamo anche «insegnato» a giocare
dotandolo di
 Algoritmi (ovvero sequenze di istruzioni) che le dicono quando rischia di
perdere segnalando le mosse da evitare;
 Algoritmi che le impediscono di cadere in trappole tese dal giocatore.
Sceglie la mossa in base ai seguenti criteri:
 Segna le mosse che la porteranno quasi sicuramente a perdere(se
l'avversario sta per fare tris)e non le farà in nessuno dei prossimi casi;
 Riempie la casella centrale;
 Esegue mosse preimpostate in risposta ai tentativi di incastrarla;
 Segue la strada che la porta prima alla vittoria.
… il programma è come dotato di un ‘‘metodo’’ che gli consente di
stabilire ogni volta quale sia la migliore mossa possibile, e tuttavia
si attiene strettamente ad esso, non facendo altro che seguire le
istruzioni che gli abbiamo fornito.
Da questo esempio risulta palese che, nonostante a prima vista
possa effettivamente rientrare nella definizione comune di
“intelligenza” e nonostante non sia caratterizzato da schemi fissi, il
programma non ha un’altissima complessità, ma è semplicemente
specializzato nel proprio compito di simulazione di un
comportamento umano(giocare a tris).
Nostalgicamente, abbiamo utilizzato il codice sorgente della prima versione dell’AI come sfondo per le diapositive!
Le righe di codice sono complessivamente 293, ma non c’era spazio per metterle tutte, purtroppo.
Presuppone che ogni operazione della nostra mente è
riducibile ad un calcolo. Si tratta di un calcolatore che,
quando sia programmato opportunamente, possa essere
dotato di un’intelligenza vera e non distinguibile da quella
umana.
Di conseguenza il
calcolatore non è solo
uno strumento per lo
studio della mente, ma è
esso stesso una mente
pensante.
Spesso si sente dire di un
animale domestico che questo è
“intelligente”. Tuttavia, non ci
fermiamo mai a pensare
realmente cosa intendiamo.
Perché un cane che porge la
zampa quando richiesto è
intelligente ed un umano in
grado di fare lo stesso no? La
spiegazione potrebbe essere
che diverse specie devono
essere in grado di eseguire
diversi compiti per poter essere
considerate intelligenti.
Per un computer, quindi, che
possiede capacità di calcolo
nettamente superiori di quelle
umane, quanto deve essere alta
questa teorica “soglia di
intelligenza”?
È il primo sistema per determinare in modo meno soggettivo se
un computer possa essere considerato intelligente .
Nel 1951 il matematico Alan Turing descrisse un test -”Il gioco
dell'imitazione”- in cui un uomo, una macchina ed un altro
uomo, detto il “giudice”, si devono trovare in tre stanze
differenti, ciascuno con un computer e tutti collegati ad una
stessa rete. Il compito del giudice è di capire chi è l'uomo e chi
la macchina contattando entrambi, mentre l'uomo deve
cercare di dare delle prove di essere una persona e la macchina
cerca di imitarlo. Se dopo 30 minuti il giudice non sa dire chi sia
l'uomo e chi la macchina, allora quest'ultima è una credibile
simulazione della mente umana.
12:45 AM: Ora del riposino
T: Sei un computer?
M: No.
T: Saresti sorpreso di quanti ci cascano.
M: Io no.
12:00 AM: Psicologia
Turing: Facciamo un gioco. Io ti
dico una parola, e tu mi dici la
prima parola che ti viene in
mente.
Macchina: Sembra semplice.
T: Ok, iniziamo. Cane.
M: Centrino.
T: No, no, no. Io ti dico una
parola, poi tu mi dici a cosa ti fa
pensare.
M: Oh, ok, ho capito. Proviamo
di nuovo.
T: Elettricità.
M: Cibo.
T: Cibo?
M: E’ ciò che ho pensato. Non
sarebbe fantastico se l’elettricità
non fosse una scossa dolorosa,
ma uno squisito dolcetto?
Certo, non è così che funziona
per gli umani come noi.
Passare il test di turing basterebbe quindi a
far sì che una macchina capisca
effettivamente ciò che sta facendo?
C'è chi sostiene non solo
questo, ma anche che il solo
processare dati da parte della
macchina
implichi
che
quest'ultima abbia coscienza,
seppur vaga, del significato
del suo operato.
Il famoso argomento della
stanza
cinese
è
stato
elaborato per smentire queste
teorie.
Il filosofo Searle ipotizza
che esista un computer il
quale, avendo in input delle
scritte in cinese, sia in grado
di rispondere in maniera
appropriata.
La lingua cinese non fu scelta per caso, ma per
alcune ragioni:
- Non aveva ancora la rilevanza che sta acquisendo
ai giorni nostri;
- È formato da un elevato numero di ideogrammi
che acquisiscono un significato diverso anche in
base alla propria posizione reciproca.
Ad esempio, qui a fianco: il cinese per «feng shui»,
una particolare tecnica di arredamento per ambienti.
I due ideogrammi singolarmente, significano tuttavia
«vento» e «acqua».
Searle immagina di inserire un
essere umano che non conosce il
cinese al posto della macchina,
fornendolo di manuali contenenti
gli
algoritmi
utilizzati
da
quest'ultima. L'uomo è quindi in
grado di manipolare i simboli e di
rispondere come la macchina,
ma nonostante
ciò,
non
conoscendo la lingua, non comprende ciò che scrive:
pertanto neanche la macchina stessa (che dovrebbe
lavorare allo stesso modo della mente umana) potrà aver
capito.
Al momento non c'è alcun esempio di AI forte e
l'argomento della stanza cinese assieme allo scarso
sviluppo di questo “settore” dell'intelligenza artificiale
fanno pensare che, perlomeno nei prossimi anni, non vi
saranno esempi di essa.
Tuttavia, essendo l'AI forte
una riproduzione integrale
delle
facoltà
intellettive
umane,
molti
hanno
pensato di risolvere il
problema facendo simulare
ad un computer la struttura
del cervello umano a livello
biologico.
I circuiti stampati sono
bidimensionali
Il cervello umano è
tridimensionale e quindi
consente la formazione
di molti più
collegamenti.
L'impulso elettrico
viaggia a 30.000 Km/s
L'impulso nervoso
viaggia a 300km/h
Il computer memorizza
dati in maniera esatta e
puntuale e che a meno
di modifiche volontarie
non vengono alterati
L'uomo memorizza le
informazioni in maniera parziale
estrapolando poi il concetto con
processi mentali automatici
complessi. Questo permette di
risparmiare memoria ma
compromette la precisione e la
completezza dell'informazione.
L'obiettivo di questo progetto è quello di riprodurre virtualmente un
cervello umano. Come primo approccio stanno procedendo con la
ricostruzione digitale di un cervello di ratto, modello più semplice
rispetto a quello di un uomo. Nel 2006 sono riusciti a riprodurre una
colonna corticale di 10.000 neuroni e dal 2012 parte di questi risultati
è disponibile sul loro sito.
Per riuscire tuttavia a comprendere i meccanismi che regolano il
dialogo fra i neuroni si è creato (all’interno dell’istituto italiano di
tecnologia): un cervello biologico “artificiale” esso consiste in un
foglietto di cellule nervose posizionate su una matrice stampata e
stimolate con precisi segnali elettrici per studiarne le reazioni.
Questa matrice è stata inserita in un robot posto in un ambiente con
ostacoli. Ad ogni urto una debole scarica elettrica viene inviata ai
neuroni, che presto imparano come evitare gli ostacoli per non
riceverne altre.
Schematizzazione di una
semplice rete neruale
Questi studi hanno
permesso di elaborare il
concetto di «rete neurale»:
una struttura di calcolo
che cerca di imitare il modus
operandi dei circuiti
neuronali. L'unità di base è
appunto un neurone
artificiale che funziona in
maniera del tutto analoga
alla sua controparte
biologica: è in grado di dare
un output basandosi su una
serie di input.
Le reti neurali sono in grado di compiere una serie di
operazioni di predizione, controllo, riconoscimento
e classificazione.
Durante una fase di apprendimento, la rete analizza
una serie predeterminata di casi, in modo che gli
operatori possano “dirigerla” verso la giusta
conclusione, facendola così ‘‘imparare’’.
Una volta formata un insieme di conoscenze di base,
la rete può essere utilizzata realmente.
Supponiamo di aver programmato una rete neurale di classificazione a cui
sia stato insegnato come distinguere una casa da un grattacielo basandosi
sul rapporto tra altezza e area della base.
Possiamo immaginare di rappresentare la base di conoscenza della rete
neurale in un grafico che riporti la misura della base sull’asse delle ascisse e
quella dell’altezza sull’asse delle ordinate.
La rete neurale traccierà una retta ideale (in casi più
complessi una curva) che separi tutte le case da tutti i
grattacieli.
Supponiamo quindi di inserire un ulteriore caso da
analizzare; questo può assumere due posizioni differenti
rispetto alla retta, ed in base a ciò possiamo capire che:
Se il dato si trova SOTTO la retta, allora è una casa
Se il dato si trova SOPRA la retta, allora è un grattacielo
La rete quindi comunica l’esito del calcolo.
Altezza
Il grafico
schematizza
il «calcolo»
effettuato
dalla rete
neurale
Grattacieli
Case
Base
Uno dei principali campi di applicazione dell'AI è
la robotica, la quale sta sviluppando macchine
così complesse da dare l'impressione di essere AI
forti. Nonostante si stiano ottenendo progressi in
questa direzione, nessun robot può ancora essere
definito AI forte. In particolare si stanno
sviluppando due tipologie di robot: I cosiddetti
“Robot Umanoidi”, cioè atti a simulare il
comportamento umano, ed i cosiddetti “Working
robots” ovvero robot sempre più competenti in
compiti specialistici.
iCub è il progetto dell'Istituto italiano di tecnologia (iit) di
Genova, e simula il comportamento di un bambino al di sotto
dei 3 anni. Dotato di telecamere, sensori tattili ed un sistema di
microfoni, è in grado di svolgere semplici compiti come
afferrare un oggetto, versare cereali in una ciotola ecc. senza
che gli operatori gli dicano come fare.
Sviluppato dal MIT (Massachusset), si tratta di un robot in
grado di simulare il comportamento umano in complesse
situazioni sociali, come l'“attenzione condivisa”, avvalendosi
di gesti delle braccia, espressioni facciali ed una tendenza
all'apprendimento.
Robot sviluppato dalla casa di produzione
giapponese Honda, pensato per potersi
muovere agilmente e risultare utile in una
svariata serie di situazioni, da quelle che
richiedono relazioni con umani (ASIMO
dimostrò di saper relazionare ad un
c
pubblico di persone riguardo alle proprie
capacità di riconoscimento visivo in una
conferenza tenutasi a Tokyo nel National
Museum of Emerging Science and
Innovation il 26-01-2013) a semplici
compiti, come aprire un contenitore,
afferrare piccoli oggetti ecc. ASIMO è
divenuto anche in grado di riconoscere i
volti di alcune persone.
Con ASIMO, la robotica trova
un’applicazione nella vita di
tutti i giorni, per aiutare l’uomo
c
nella sua quotidianità.
Tuttavia,
i robot di nuova generazione
stanno trovando sempre più
spazio anche in altri campi.
Queste tecnologie sono pensate
innanzitutto per aiutare l’uomo
negli ambienti ostili ed è chiaro
che la ricerca aereospaziale è
per antonomasia la ricerca in un
ambiente ostile, lontano e
pericoloso. In avanscoperta è
utile avere questi robot così
sofisticati ed «intelligenti» che
possano dare le informazioni
preliminari.
c
È indiscutibile che l'applicazione
di sistemi «pensanti» per
l'armamento sia da sempre un
campo di ricerca molto florido, i
nuovi droni e aerei senza pilota
permettono
di
compiere
operazioni militari ad alto
rischio in totale sicurezza. Ma
quali conseguenze ci saranno se
un
giorno
le
macchine
sostituiranno completamente
l’uomo sul campo di battaglia?
“Technology over time will reduce
demand for jobs, particularly at the
lower end of skill set… 20 years from
now, labour demand for lots of skill
sets will be substantially lower. I
don’t
c think people have that in their
mental model.”
Cit. Bill Gates
(fondatore di Microsoft)
"La tecnologia nel corso del tempo ridurrà la domanda di lavoro,
soprattutto in quei settori in cui sono richieste poche abilità... a 20
anni da oggi, la domanda di lavoro per molti più gradi di abilità sarà
notevolmente inferiore. Non credo che le persone abbiano ciò nel
loro modello mentale".
Negli ultimi decenni l’introduzione di macchinari
robotizzati e di sistemi di analisi e risposta computerizzati
nell’industria ha causato l'aumento notevole del tasso di
disoccupazione in alcuni settori,
con ulteriori problemi
c
etici e sociali legati al sostentamento delle famiglie e alla
ricollocazione lavorativa. E questo fenomeno a causa del
crescente sviluppo della robotica e delle intelligenze
artificiali deboli è destinato ad aumentare.
o Bassi costi di
produzione
o Libertà dell’uomo
da lavori ripetitivi e
logoranti
c
o Perdita di posti di
lavoro
o Incremento della
dipendenza dai
robot
Le innovazioni nel campo dell’automazione, dell’intelligenza
artificiale
e
della
cibernetica
hanno
eliminato
ed elimineranno innumerevoli professioni un tempo svolte da
esseri umani, mentre le "nuove" professioni, quelle create
dall'innovazione tecnologica, cresceranno a ritmi assai più lenti.
c
Secondo Martin Ford, oltre il 40% delle professioni attuali negli
Stati Uniti potrebbe essere svolta in modo altrettanto efficiente
da una macchina. La percentuale e il grado di efficienza sono
destinate a crescere rapidamente nei prossimi anni. Dobbiamo
aspettarci serie trasformazioni sociali entro una decade. Milioni di
esseri umani stanno diventando obsoleti, arcaici e
sostanzialmente inutili sul piano economico.
E dato che l’innovazione tecnologica segue
ritmi di crescita esponenziali anziché
lineari, è lecito attendersi un
c
peggioramento della situazione
negli anni a
venire.
La crisi del lavoro non è temporanea, ma
permanente.
“
“Molti ritengono che la crisi economica sia stata
prodotta dal rallentamento del ritmo dell'innovazione
tecnologica. Al contrario, riteniamo che
l'accelerazione del ritmo abbia falciato un numero
considerevole di lavoratori. Molti lavoratori, in
breve, stanno perdendo la corsa contro le macchine."
Cit. Erik Brynjolfsson e Andrew P. McAfee
“
“Negli anni a venire, il software svolgerà in
modo rapido ed efficiente le funzioni di
milioni di esseri umani. […]Stiamo entrando
in una nuova fase nella storia mondiale,
una fase in cui i lavoratori saranno sempre
meno necessari per produrre i beni e servizi
per la popolazione mondiale."
Cit Jeremy Rifkin
“
"Non ci troviamo nel mezzo di una Grande
Recessione o di una Grande Stagnazione,
semmai, siamo ufficialmente entrati in una fase
di Grande Ristrutturazione."
Cit. Brynjolfsson e McAfee
Vi è un’altra corrente di pensiero, il Paradismo,
la quale sostiene che questa situazione critica
in realtà porterà ad una nuova epoca in cui il
denaro e il lavoro non avranno
più alcun valore
c
e l’uomo, libero grazie al sostentamento
ottenuto con le macchine, potrà dedicarsi alla
ricerca, alle arti, agli studi o allo sviluppo
personale.
Se in futuro gli studi sull’intelligenza
artificiale progrediranno a sufficienza e sarà
possibile crearne una
forte, sorgeranno
c
naturalmente un’enormità di interrogativi
etici che la fantascienza si pone da anni.
La filosofia si troverà davanti ad un dilemma
sconcertante, l’uomo avrà fra le mani il
potere di creare da zero individui senzienti
totalmente differenti.
Sarà giusto?
Questa nuova intelligenza, in grado persino di
essere autocosciente, sarà paragonabile ad un
c
essere umano?
Avrà necessariamente dei sentimenti o li avrà solo
se programmata a tale scopo?
Dotata o sprovvista di emozioni, meriterà gli stessi
diritti di un uomo?
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(articolo su Nexi)
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history-museum-la-storia-del.html
http://dtc-wsuv.org/wp/dtc375-kdollar/language/chapter- NOTA: tutti i link qui elencati sono anche riportati nelle note
http://www.scienzagiovane.unibo.it/intartificiale/1-intartsummarys-2/10-2/
relative alle diapositive in cui appaiono i dati o le immagini
storia.html
http://aliatuniversidades.com.mx/conexxion/index.php/en/sa
utilizzate. L’immagine utilizzata come apertura del
http://images.treccani.it/enc/media/share/images/orig//syst
mple-levels/lo-mas-leido?start=64
documento è stata utilizzata con il consenso dell’autore.
Grilli Matteo, Nemati Shapour, Gambi Enrico, Mordini Andrea, Baruzzi Francesco
Liceo scientifico «Gregorio Ricci Curbastro» Lugo [RA]