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Aggiornato al 19/09/2018

Kume Bryant (Contemporary, Tucson, Arizona) – Artificial Intelligence -2013

 

Intelligenza Artificiale intuitiva: i primi passi verso l'auto-evoluzione

di Federico Torrielli

 

Che cosa succede quando un'algoritmo evolutivo, un designer ed un computer collaborano? Dimostrano che la natura non ha avuto torto. Può sembrare una barzelletta, ma è la verità: nel febbraio 2017 Maurice Conti ed il suo team sono arrivati alla comprensione del "linguaggio" naturale, così come si è evoluto.

In parole povere l'esperimento si è così svolto: Conti ed il suo team hanno impostato un algoritmo che sulla base di molti dati in input restituisse il miglior output possibile (attraverso un algoritmo che generasse delle reti neurali, Autodesk Force), successivamente hanno montato centinaia di sensori su una macchina elettrica da corsa, i quali hanno restituito ad ogni giro di corsa effettuato sul tracciato l'impostazione ottimale per l'assetto della macchina. L'obiettivo era quello di "far uscire" da questo algoritmo il design più adatto ad una macchina da corsa su quello specifico tracciato. In altre parole volevano che un computer facesse quello che la natura ha fatto per miliardi di anni: creare ed adattarsi.

Il risultato è stato spettacolare ed inatteso: man mano che il computer continuava a generare il design perfetto per la macchina, esso iniziava ad assomigliare in tutto e per tutto ad uno scheletro di uno squalo bianco, pinna inclusa (che avrebbe fatto da "alettone”). Pensandoci bene, qual'è l'animale marino più abituato alla spinta delle correnti, più terribile e veloce nel catturare le sue prede? Ovviamente, lo squalo. Alla fine, dopo svariate evoluzioni, l'algoritmo si fermò, avendo generato una struttura simil-scheletrica, aerodinamica e performante.

Questo fatto fa molto riflettere sulle attuali condizioni e sul progresso dell'intelligenza artificiale: arrivare ad emulare la natura non è sicuramente un piccolo passo, ma è ancora poco per poter immaginare qualcosa di più simile ad una coscienza.

Poesia artificiale

Abbiamo parlato di "Intelligenza Artificiale Creativa", ma la domanda è: a quanto può arrivare questa creatività della macchina? Questa è veramente come la intendiamo noi? La risposta è semplice: un algoritmo (seppur complesso) non può certamente capire il senso "creativo" dietro alle parole e all'arte, non può interpretare la poesia, non può capire la musica (per ora). Questo non toglie il fatto che l'A.I. possa però ricrearla, migliorarla ed ispirarsi a grandi poeti per fare qualcosa che neanche gli umani possano concepire: una poesia artificiale. Nel 2015 Oscar Schwartz chiese davanti a tutta la platea del TED Sydney: "Può un computer scrivere poesia?", ovviamente mostrò subito dopo un software che permetteva, tramite l'input di vari scritti, di creare poesia secondo un pattern prestabilito che avrebbe garantito un "senso minimo" di comprensione per il lettore umano. Mise davanti a tutti un confronto tra una poesia nota ed una inventata:

Poem 1: Little Fly / Thy summer's play, / My thoughtless hand / Has brush'd away. Am I not / A fly like thee? / Or art not thou / A man like me?

Poem 2: We can feel / Activist through your life's / morning / Pauses to see, pope I hate the / Non all the night to start a / great otherwise (...)

La prima scritta da William Blake, la seconda dal software che aveva appena presentato. Guardandole poco attentamente nessuno si accorgerebbe della differenza tra le due, poiché la poesia nasce per essere criptica. Un occhio attento sa però distinguere un lessico poetico da uno che non lo è. Difficilmente però anche un vero poeta potrebbe riconoscere il seguente:

you are inscribed in the lines on the ceiling, you are inscribed in the depths of the storm.

Questa poesia, per quanto possa sembrare umana, non lo è affatto: è stata scritta usando un algoritmo chiamato "JanusNode" (scaricabile gratuitamente), utilizzando un lessico romantico misto alle varie bacheche trovate casualmente su Twitter. Può essere dunque un algoritmo la vera morte dell'arte e della poesia umana? Assolutamente no: per quanto reali possano essere le poesie generate automaticamente da macchine, esse non riusciranno mai a portare il senso della parola e la musicalità con loro, restando così parole vuote.

Nonostante quest'ultima asserzione, proprio con questi esperimenti viene ribadito un concetto cardine dei sistemi intelligenti: Il test di Turing.

La differenza tra macchina e uomo: il test di Turing e la Stanza cinese

Il Turing Test è il criterio ideato dall'omonimo matematico e pioniere dell'informatica. Si ritiene che questo sia alla base di ogni giudizio sull'intelligenza artificiale per come viene pensata oggi. Brevemente, per chi non lo conoscesse, consiste in due brevi passaggi di un semplice gioco: vengono presi tre partecipanti che noi identificheremo come “A” “B” e “C”. Tramite delle domande, il terzo partecipante “C” deve stabilire quale dei primi due sia uomo o donna. Fino a qui tutto sembra essere un normalissimo quiz, se non fosse che si potrebbe introdurre una macchina intelligente “D” che vada a sostituire “A” o “B” nel quiz. Se l’interprete “C” non riuscisse a distinguere l’essere umano dalla macchina, allora si potrebbe dire che la macchina è “in grado di pensare”, al contrario, la si riconoscerebbe come macchina. Durante gli anni, questo criterio è stato identificato come unico ed imperante nel campo dell’informatica (a tal punto che gli è stato “dedicato” un film chiamato Ex Machina), fino a quando un filosofo statunitense, John Searle, non ideò un nuovo criterio per il riconoscimento di un nuovo tipo di macchina intelligente: l’intelligenza artificiale forte.

Nel 1980 John Searle pubblicò su una rivista americana l’articolo Minds, Brains and Programs, un interessante riflessione che de-costruiva il test di Turing per come era posto. Alla base di questo pensiero si celava il fatto che il linguaggio fosse differente dal suo significato (sia per gli umani che per le macchine). Brevemente, la Stanza cinese si articolava in questo modo: un interprete cinese viene posto dinanzi una macchina. All’input dell’interprete corrisponde un output della macchina sempre in cinese. Per Turing questa formulazione sarebbe bastata per decretare il fatto che un’intelligenza tale avrebbe superato il test, ma per Searle no: egli si immagina allora di sedersi all’interno del calcolatore, con la versione inglese del programma per scrivere in cinese. Searle, ricevendo l’input all’interno, eseguirebbe il programma senza neanche capire il cinese e generando ideogrammi sensati all’interprete cinese ma non per lui. Quest’ultima affermazione sta alla base della differenza tra A.I. debole e A.I. forte: entrambe supererebbero certamente il test di Turing ma una non comprenderebbe il significato di ciò che fa, pur sapendo scrivere in cinese, mentre la seconda non solo saprebbe farlo, ma conoscerebbe come un nativo la lingua ed il suo contenuto. L’A.I. forte non è solo un’ideazione mentale quanto una mente stessa che possiede contenuto semantico.

Lascio al prossimo articolo le argomentazioni contro la stanza cinese ed i suoi futuri miglioramenti mentre ora chiedo al lettore di riflettere bene su ciò che è stato detto, invitandolo anche a commentare il proprio parere sulla base delle seguenti semplici domande: può una macchina pensare veramente? Può superare l’essere umano nella sua progressiva evoluzione? Può un umano creare veramente qualcosa di superiore alla sua stessa intelligenza, senza che sia una contraddizione logica?

 

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Inserito il:18/12/2017 08:59:40
Ultimo aggiornamento:01/01/2018 01:11:27
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