AI ed esseri umani: ecco perché il lavoro di squadra è fondamentale

Capita spesso di utilizzare il termine Intelligenza Artificiale in modo improprio. Quando diciamo che una persona è intelligente, di solito assumiamo una sorta di attitudine generale. Ma l'intelligenza può manifestarsi in molti modi diversi e può, a seconda del contesto, riferirsi in varia misura a cose come l'apprendimento da ciò che viene letto, una migliore memoria, le capacità matematiche, la risoluzione dei problemi, le abilità sociali, la capacità artistica o la padronanza tecnica.

L'Intelligenza Artificiale (o AI) si riferisce a macchine che manifestano un comportamento che ci ricorda l'intelligenza umana, ma così come ci sono distinzioni tra il modo in cui l'intelligenza si manifesta negli esseri umani, così dovremmo fare attenzione anche quando ci si riferisce alle macchine. L'AI può essere incredibilmente efficace e superare gli esseri umani in determinate abilità, ma è ancora molto, molto indietro in altre.

Esseri umani e AI non pensano allo stesso modo

Dunque, solo perché viene utilizzata la parola "intelligenza", non dovremmo presumere che l'AI sia in grado di "pensare" nello stesso modo in cui lo facciamo noi esseri umani. Per anni è stato popolare confrontare i computer con il cervello umano e viceversa. Ma il cervello umano, pur essendo una potente macchina per l'apprendimento fin dalla nascita, non memorizza le informazioni e le sposta dalla memoria a lungo termine a quella a breve termine come un computer.

In un saggio intitolato Il Cervello Vuoto, Robert Epstein, psicologo di ricerca presso l'American Institute for Behavioral Research and Technology della California, sottolinea la differenza tra cervello umano e computer. Piuttosto che essere processori di informazioni, i cervelli umani creano connessioni tra le informazioni ricevute attraverso i sensi, connessioni che sono rafforzate dalla rilevanza dell'esperienza soggettiva di trovarsi all'interno di corpi fisici. Il contesto dell'informazione è importante e ci aiuta a soddisfare i nostri bisogni sociali o di sopravvivenza. Anche i neonati sono in grado, ad esempio, di distinguere le voci umane dal rumore ambientale prima ancora che imparino a parlare.

L'apprendimento dei computer per imitare questa comprensione del contesto è al centro dell'apprendimento automatico. Formiamo l'AI per ordinare le informazioni in gruppi che possano aver più senso per noi umani, ad esempio, riconoscendo le immagini: "cane", "cielo", "strada", o per abbinare il tono e la cadenza di una voce a diverse situazioni o tipi di persone, oppure per creare una ricetta, un paragrafo, una pubblicità e così via.

Il fatto è, naturalmente, che l'AI di solito non svolge bene questi compiti e, anche dopo molti cicli di formazione intensiva, i prodotti delle reti neurali sono spesso utili solo come divertenti insalate di parole o immagini bizzarre più di ogni altra cosa. Abbiamo sentito parlare di alcuni tentativi volti a creare una rete neurale che potesse essere in grado di trovare solo ricette di biscotti, una cosa piuttosto stupida, ma esilarante:

trained the neural net for a little longer. i'm not sure if this is better. maybe this is better?

so far it has asked for:
1 cup greased bananas; granulated
1/2 cup milk or very crumbs
1/4 cup white wheat oat liquids pic.twitter.com/5FlouWWWJE

— Janelle Shane (@JanelleCShane) December 7, 2018

Senza una capacità di pensiero astratto, l'AI potrà svolgere solo dei compiti che sono relativamente semplici per gli esseri umani. Keaton Patti, ad esempio, ha costretto un bot a guardare oltre 1000 ore di spot pubblicitari di Olive Garden filmando il risultato. Date uno sguardo:

L'AI non ha ancora preso il controllo del nostro rapporto con il cibo ma, in tutta onestà, ha qualche vantaggio su di noi in alcuni settori. Prima di tutto, questa tecnologia è molto veloce: la maggior parte degli umani non riescono a memorizzare completamente una canzone, una foto o un libro in un secondo. Un algoritmo non è solo in grado di classificare milioni di immagini in un secondo ed eseguire delle copie perfette all'infinito, purché abbia la capacità di archiviazione. L'obiettivo delle reti neurali è quello di "'insegnare se stessi", ma devono necessariamente essere prima addestrate da ingegneri umani altamente qualificati e specializzati che siano in grado di creare gli algoritmi giusti.

L'AI può anche navigare nel mondo reale per apprendere il più possibile. O magari in quello virtuale, come quello dei videogiochi, ad esempio. Questi ultimi sono ottimi scenari volti all'addestramento dell'AI, come OpenAI o Deepmind.

Un umano è in grado di imparare velocemente il funzionamento di un videogioco, come schivare i nemici, quali oggetti raccogliere, come saltare, correre o qualsiasi altra cosa ed è in grado di capire gli obiettivi del gioco. Inoltre, l'umano mantiene e applica tali abilità anche al livello successivo, o ad un gioco totalmente diverso, oppure ad uno scenario di vita reale che magari gli ricorda il gioco. Per un'Intelligenza Artificiale, invece, ogni nuovo livello parte da zero.

Le AI Deepmind e OpenAI che hanno trionfato sugli esseri umani avevano l'equivalente di centinaia di anni di pratica rispetto agli umani, ma se si dovesse cambiare una sola semplice regola del gioco, queste due entità tecnologiche fallirebbero ogni tentativo di battere l'essere umano.

Come altro esempio, Dactyl di OpenAI ha imparato a manipolare e ruotare oggetti con la mano di un robot:

Impressionante, sì, ma ci sono voluti ben cento anni di formazione virtuale per imparare questi movimenti. Ancora una volta, persino un neonato si trova in vantaggio rispetto l'AI.

L'intelligenza aumentata è il futuro

Dunque, dire che esista la possibilità che l'intelligenza umana possa essere superata o addirittura sostituita dall'AI è un'affermazione piuttosto esagerata. I punti di forza dell'AI sono l'elaborazione dei dati, una memoria perfetta, velocità e instancabilità. Grandi vantaggi per tutti noi, ma alla fine gli esseri umani saranno sempre necessari per dare significato al lavoro dell'AI.

L'AI andrebbe sfruttata per compiti più stressanti per il cervello umano, quali: l'archiviazione e la categorizzazione dei dati su vasta scala, la fornitura di contenuti iperpersonalizzati per prodotti e pubblicità, l'archiviazione di milioni di immagini, controllare milioni di difetti, milioni di transazioni alla ricerca di frodi o scansionare i volti alla ricerca di pericolosi criminali. In questo modo, riuscirebbe a soddisfare un desiderio umano in modo più veloce ed efficiente, allo stesso modo in cui un veicolo vi porta dove dove volete in tempi più rapidi.

I nostri cervelli sono molto efficienti, ma in modo pigro. Se qualcosa è facilmente accessibile tramite strumenti computerizzati o di altro tipo, è meno probabile che decidiamo di utilizzare la nostra preziosa materia grigia. Questo non ci rende stupidi, ma piuttosto libera risorse mentali per altre attività potenzialmente più avanzate.

Piuttosto che vedere l'AI come un'Intelligenza Artificiale, forse dovremmo immaginarla più come "intelligenza aumentata" e, ovviamente, la parte aumentata è quella umana. Il lavoro di elaborazione dati ripetitivo che viene scaricato sulle macchine guidate dall'uomo dovrebbe consentirci di sviluppare ulteriormente la nostra intelligenza in nuovi modi. Non stiamo costruendo un futuro da robot, ma piuttosto da cyborg, con le macchine come estensioni di noi stessi.

Come vedete il futuro della collaborazione tra esseri umani e AI? Credete che le macchine da sole possano essere intelligenti come noi umani?

Fonte: Aeon, MIT