A dialogo con il professor Alessandro Curioni, uno dei massimi esperti di intelligenza artificiale e direttore del laboratorio Ibm di Zurigo, dove si sperimenta l’informatica del futuro. “Solo negli ultimi due anni abbiamo prodotto una quantità di dati maggiore di quella che l’umanità abbia mai prodotto in tutta la sua storia precedente”, analizza. E avverte: “Ogni scoperta deve essere accompagnata da un’attenzione alla sicurezza”.
Dalle macchine intelligenti che ci aiutano nella vita quotidiana, fino ai grandi calcolatori che stanno già rivoluzionando i processi produttivi. Professor Curioni, che cos’è l’intelligenza artificiale, perché la chiamiamo così e perché è la vera rivoluzione?
"L’intelligenza artificiale ci consente di dare un senso a una quantità immensa di dati in modo efficace. Lo sviluppo di una tecnologia che abbia capacità computazionali come quelle che stiamo sperimentando ci dà la possibilità di fare una quantità di calcoli enorme e di trovare soluzioni a molti problemi. E’ un’evoluzione quasi necessaria dell’informatica, se si pensa che la quantità di dati che abbiamo oggi a disposizione è immensa, ed è cresciuta in modo esponenziale. Solo negli ultimi due anni abbiamo prodotto una quantità di dati maggiore di quella che l’umanità abbia mai prodotto in tutta la sua storia precedente. Da quando esiste l’universo".
Quindi abbiamo una mole impressionante di dati, ma non sempre siamo in grado di usarli.
"I nostri studi servono proprio a questo. Se non sono in grado di estrarre ed elaborare queste informazioni è come se buttassi via moltissima conoscenza dal valore inestimabile".
Ci spieghi meglio le applicazioni pratiche.
"Nel business ad esempio, è necessario prendere delle decisioni efficaci e in breve tempo. Se alla capacità di analisi dell’uomo si aggiunge una macchina in grado di vagliare una grande quantità di informazioni per far prendere alla persona la decisione giusta, e casi precedenti utili, questo semplifica e migliora il lavoro. Inoltre capitalizza il valore della conoscenza acquisita da altri, altrove, che in caso contrario andrebbe persa. Se il business man non la sfruttasse vedrebbe solo un pezzo del problema, e non tutto il resto. Oggi però è possibile vedere anche tutto il resto".
Quali sono invece le applicazioni in campo scientifico?
"Ad esempio, nel campo della scienza dei materiali fino a 20 anni fa usciva una pubblicazione scientifica a settimana: allo scienziato era possibile rimanere aggiornato e alimentare così il suo lavoro. Ora la produzione è arrivata a 50 paper al giorno. Quindi diventa inimmaginabile senza l’aiuto di un computer stare dietro alla crescita esponenziale di informazioni. E per uno scienziato avere a disposizione tutte le ultime risultanze della ricerca è fondamentale per elaborare ed eseguire poi il suo sviluppo".
Si tratta però ancora di macchine molto costose e solo a disposizione dei grandi centri di ricerca?
"In realtà oggi abbiamo una capacità di computing che è diventata più democratica, quindi sia gli algoritmi che i calcolatori sono molto più diffusi. Fino a 10 anni fa si trattava di una conoscenza in mano di pochi. Oggi, grazie alla diffusione in cloud è alla portata di tutti coloro che ne abbiano bisogno. Questo già ora: ad esempio nel nostro cloud, quelo di Ibm, alcuni sviluppatori possono testare un’idea con i nostri modelli senza spendere un solo eur.
Oltre che democratica, ci piacerebbe che questa tecnologia non fosse fine a se stessa, ma che aiutasse le persone a vivere meglio. E’ così?
"Ci sono un’infinità di applicazioni, ad esempio quella nel campo oncologico: un medico potrà scegliere, grazie alle informazioni raccolte, la terapia migliore per un tumore. Nel manifatturiero, per fare un altro esempio, si può usare per fare un’ispezione di qualità su una catena di montaggio. In campo legale, per dire l’ultima, per verificare la compliance di un documento che deve sottostare a regole internazionali in due lingue diverse".
Il pericolo sembra però quello di una sostituzione dell’uomo…
"In realtà l’intelligenza artificiale non si sostituisce l’uomo ma lo si aiuta a fare il suo lavoro meglio, eliminando la parte noiosa, ripetitiva e poco stimolante. Nel caso del controllo qualità gli operatori umani non vengono sostituiti, ma una macchina può eliminare i pezzi con difetti evidenti in modo più veloce e senza stancarsi. Nel caso in cui però ci sia un dubbio, a quel punto serve l’occhio umano.Se usate bene la macchine ci aiutano a rendere una parte del nostro processo cognitivo molto specializzata e molto più efficiente. Senza farci sprecare energie con attività di basso livello, per lasciarci solo la parte creativa".
Nonostante questo il robot, anche nella letteratura e nella cinematografia, però, è sempre stato un oggetto che si accompagna a un senso di inquietudine. Nel timore, forse, che prenda il sopravvento.
"Anche in questo caso abbiamo la prova del contrario con il nostro “Watson”: un robot in grado di sostenere un dibattito su argomenti più disparati, con dei “debator” professionisti. L’uomo comincia, ad esempio a parlare del perché ha senso che gli enti pubblici investano nello spazio; la macchina ribatte integrando tutte le informazioni sia dall’interlocutore, sia quelle che ha raccolto da sé. Se si pensa, in questo rapporto uomo-mcachina, di affiancare l’uomo a prendere le decisioni migliori, potrei un giorno avere come vicino di scrivania un collega super informato che, quando sto analizzando un problema, mi dà aspetti che potrei non aver valutato. Questo apre tantissimo la mente, di certo non la chiude".
C’è un enorme problema di privacy, soprattutto se pensiamo ai colossi del web come Facebook e Google, nella concessione e nell’elaborazione che ogni giorno noi cediamo.
"Affidabilità, trasparenza, reliability. Sono queste le tre parole su cui si fonda l’utilizzo dell’intelligenza artificiale al livello applicativo più alto. Se vendiamo ad un’azienda un modello che la aiuti ad esempio a calcolare quando interrompere la sua catena di produzione, l’affidabilità deve essere massima. Inoltre l’azienda deve essere sicura che i suoi dati sensibili non saranno mai attaccati e conosciuti da altri, anche se sono in cloud. Tuttavia si tratta di sistemi complessi, fatti di molti passaggi: pensiamolo nella nostra vita quotidiana: oggi si può pagare con uno smartwatch, ma i dati bancari salvati prima sul nostro cellulare, poi nella cloud e poi sull’orologio implicano tre passaggi che possono essere attaccati. Quello per cui ci impegniamo è sviluppare l’intelligenza parallelamente alle tecnologie che la rendano sicura e affidabile; e se proprio un’attacco dovesse avvenire, in grado di “metterci una pezza” nel minore tempo possibile".
Da quante persone è composto il suo team? E dove si trovano i ricercatori, per la maggior parte?
"Ibm ha un team di circa 3mila ricercatori in 13 laboratori nel mondo. Si può dire che non solo la nostra, ma in generale, la maggior parte della ricerca oggi è connessa in modo diretto o indiretto con l’intelligenza artificiale. Abbiamo una partnership con il Mit di Boston e in Italia collaboriamo con il Politecnico di Milano e con le università di Roma, Bologna e Napoli".
Quanto c’è ancora da lavorare per fare in modo che questa conoscenza sia alla portata di tutti? E che quindi non spaventi più?
"Se questa conoscenza è nelle mani di pochi spaventa, se invece è nelle mani di tanti, può arricchire. Ed è chiaro che quando conosci qualcosa non lo temi. Ecco perché bisogna puntare molto sulla formazione ma anche sulla trasformazione delle professioni: il medico, ad esempio, dovrà sempre di più essere trasversale e in grado di adoperare questi strumenti. Ma è chiaro che c’è la necessità oggi di avere skills che prima non contavano. E il sistema della scuola e dell’università non erano preparati. Noi cerchiamo di portare - con la collaborazione del Miur - la tecnologia anche nelle fasce di educazione più bassa, ad esempio con dei giochi che avviino al coding fin dall’asilo".
Il futuro non sarà insomma solo degli ingegneri…
"Nel nostro team, ad esempio, assumiamo anche filosofi. E cerchiamo di colmare al gender diversity. Anche qui, partendo dalle scuole: “Nerd”, l’acronimo di “non è roba per donne” è un progetto che rende il coding vicino alle ragazze e le avvia, già in terza superiore, a scegliere un percorso adatto al futuro. Il mercato ne ha estremo bisogno".