Io sono nato e cresciuto in una epoca in cui dell’IA e delle reti neurali si cominciava a parlare. In azienda ho creato una quarantina di anni fa un importante laboratorio che si occupava dello sviluppo di applicazioni “pratiche” e “utilizzabili” basate sulle “tecnologie” dell’intelligenza artificiale.
di Paolo Forzano
Mi resi conto che il termine intelligenza artificiale era una grande chimera per gli ascoltatori cui cercavo di spiegare che cosa erano i nostri prodotti.
Chimera perché la gente affascinata dal termine “intelligenza artificiale” cominciava fantasticare senza più ascoltare la mia presentazione ed a scatenare tutte le proprie illusioni, fantasie, desideri, sogni: tutto bellissimo ma privo di concretezza, di qualsiasi possibilità di realizzazione, ma anche non erano “il mio prodotto“!
Questo “stato mentale dell’ascoltatore” scatenato dal magico binomio di parole, era gravissimo perché tutto quanto io dicessi non aveva più seguito, la gente non ascoltava più il messaggio concreto di quanto i prodotti sviluppati da noi potessero offrire utilizzando la “tecnologia” del momento, ma spiccavano un volo pindarico inarrestabile.
Non tutti gli ascoltatori erano così! Fortunatamente! Ma erano molti! Pertanto decisi che era necessario cancellare la frase “intelligenza artificiale” per ripristinare un giusto equilibrio tra “quanto detto” e “quanto compreso“.
Ai tempi in cui studiavo fisica si studiava la legge della conservazione della massa, una legge della meccanica classica, che prende origine dal cosiddetto postulato fondamentale di Lavoisier (risalente a fine XVIII secolo), che è il seguente: «Nulla si crea, nulla si distrugge, tutto si trasforma».
Oggigiorno è scoppiata la bolla della “AI” che sta un po’ da tutte le parti, come il sale che insaporisce un po’ tutte le pietanze!
Ma c’è qualcosa di vero? Wired tuona: “Le migliori risorse online per ottenere il massimo dall’intelligenza artificiale”
Dai podcast ai tutorial, passando per i corsi: abbiamo selezionato gli strumenti più utili disponibili in rete per chi vuole ampliare conoscenze e competenze. Limiti? Chissà? Sono estremamente scettico!
Quella parte di IA che si è da tempo occupata dell’apprendimento automatico sono le reti neurali, che sono strumenti costituiti da software e/o da hardware.
I nodi ricevono dati in input, li processano e sono in grado di inviare le informazioni ad altri neuroni. Attraverso cicli più o meno numerosi di input-elaborazione-output (training), in cui gli input presentano variabili differenti, diventano in grado poi di generalizzare ed essere quindi in grado di fornire output corretti quando si fornisca un input non facenti parte del training set.
I settori in cui l’utilizzo delle reti neurali rappresenta una realtà affermata sono numerosi ed ormai è quasi impossibile elencarli tutti:
- riconoscimento ed elaborazione delle immagini;
- applicazioni quali l’OCR, riconoscimento della scrittura;
- analisi del parlato e riconoscimento vocale;
- diagnosi mediche, inclusi i referti di TAC e risonanze magnetiche.
Alcuni grossi limiti sono:
- funzionamento a black box. Un handicap rimarchevole delle reti neurali artificiali è il fatto che la loro computazione non è analizzabile in modo completo. Con questo si intende dire che sono in grado di fornire output corretti, o sufficientemente corretti, ma non permettono di esaminare i singoli stadi di elaborazione che li determinano;
- non è possibile avere la certezza a priori che un problema sarà risolto;
- gli output forniti spesso non rappresentano la soluzione perfetta, anche se in molti casi questo non è necessario.
Ho scritto queste poche note per mettere in guardia dall’illusione che oggigiorno la “tecnologia” AI ovvero neural network possa essere una Panacea per tutti i problemi. Il “general problem solving” non è mai esistito. Esistono oggigiorno applicazioni molto interessanti ma con “limiti“: può un sistema apprendere di più di quello che gli si da in pasto? La risposta è NO!
Computer potentissimi, reti neurali super efficienti riducono considerevolmente i tempi di calcolo. Ma ….la risposta è sempre NO!
