L’intelligenza artificiale fa tante cose ma non chiamatela intelligenza

La lezione di Stefano Quintarelli nel corso della Liuc dedicato al "Lavoro del futuro e l’apprendimento del lavoro del futuro" riporta l'AI nella giusta dimensione

Generico 2018

«L’intelligenza artificiale fa un sacco di cose utili ma non è intelligenza. Dove abbiamo una grossa quantità di dati ci faremo aiutare dalle macchine, dove ci sarà un’alta attività cognitiva servono gli esseri umani». La lezione tenuta da Stefano Quintarelli sull’intelligenza artificiale all’università Liuc di Castellanza è stato un bell’esempio di concretezza relativo a un tema dove previsioni catastrofiche, in termini di occupazione, e speranze esagerate, si sprecano sulle pagine dei giornali. Il suo intervento era inserito all’interno del corso “Il lavoro del futuro e l’apprendimento del lavoro del futuro“, tenuto da Luca De Biase giornalista, responsabile di Nova, le pagine sulla tecnologia del Sole 24ore.

Quintarelli in tema di intelligenza artificiale è considerato un’autorità: è membro del Leadership council del sustainable development solutions Network per l’Onu, componente del Gruppo di esperti ad alto livello sull’intelligenza artificiale per la Commissione europea e presidente del comitato di indirizzo dell’Agenzia per l’Italia digitale. Agli studenti del corso ha fatto una panoramica approfondita dalla programmazione al machine learning, spiegando cosa significa apprendere dai dati e stabilire  linee di tendenza. «Se affermo rosso di sera bel tempo si spera – ha detto Quintarelli – non mi interessa sapere il perché accade, anche se una spiegazione del fenomeno c’è. Mi basta sapere che la regola funzioni».

Fare un buon modello predittivo significa «minimizzare la distanza tra il modello stesso e la realtà». In questa prospettiva le reti neurali rappresentano un modello utilizzato nell’intelligenza artificiale anche se la teoria è stata “dormiente” per molti anni. È solo con la potenza di calcolo dei nuovi processori che le reti neurali sono state riscoperte e applicate all’intelligenza artificiale e al machine learning. Quintarelli ha spiegato come funziona una rete neurale biologica: il segnale elettrico viene trasmesso dai neuroni attraverso l’assone che lo propaga grazie alle sinapsi agli altri neuroni. Le reti neurali artificiali non sono altro che modelli matematici che si ispirano alle reti biologiche. «La rete trova le correlazioni – ha continuato l’esperto – Una rete però si addestra per un solo compito, questo significa che l’intelligenza artificiale può fare una cosa sola».

Il concetto di intelligenza non è statico, cambia di continuo e il suo confine si posta. Attualmente le applicazioni dell’intelligenza artificiale sono molte: si va dal computer vision (riconoscere numeri, lettere, parole, forme, analizzare video, riconoscere persone) al rilevamento anomalie (riconoscere spam, rilevare difetti nei prodotti, rilevare frodi), dall’analisi di serie temporali (predire scorte, predire prezzi e manutenzioni) a sistemi di raccomandazione (suggerisce film, musica, libri e cibi, decidere investimenti, consigliare farmaci), fino alla segmentazione (diagnosticare malattie, identificare target, identificare criminali). I settori su cui avrà un impatto sono altrettanto numerosi: finanza, vendite, ambito legale e marketing, risorse umane, ricerca, sicurezza, processi di audit e di acquisizione. I cambiamenti nella forza lavoro ci saranno: gli studiosi prevedono che almeno 75 milioni di posti di lavoro scompariranno, ma ne verranno creati altri 133 milioni e di maggior valore. «I data scientist (cioè coloro che sono in grado di estrapolare analisi e report da grandi quantità di dati, ndr) – ha spiegato Quintarelli – quando ancora non hanno terminato l’università ricevono offerte di lavoro dalla Silicon Valley».

«L’intelligenza artificiale – ha concluso lo studioso – è importante adesso perché è un lubrificante del modello operativo, in quanto le macchine possono fare in modo semplice ciò che un umano non può fare. Non è però intelligenza, perché l’essere umano ci mette emozione, intuito, capacità di contestualizzazione e  cretività. Tutte cose che la macchina superveloce non ha».

di michele.mancino@varesenews.it
Pubblicato il 02 dicembre 2019
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