Intelligenza Artificiale e Machine Learning: un’introduzione
È ormai da circa quarant’anni, da quando cioè si è diffuso in tutte le case e in tutti gli uffici il personal computer, che l’informatica ci ha abituato a stravolgere periodicamente il nostro modo di concepire il mondo e di interagire con esso, attraverso delle rivoluzioni sempre più pervasive e sempre più incalzanti.
Una delle novità più recenti, almeno per il grande pubblico, ha un nome per certi versi fascinoso, e per altri inquietante: Intelligenza Artificiale (IA). Il termine stesso suggerisce la volontà di imitare l’uomo nelle sue facoltà intellettuali e creative, mediante opportuni mezzi tecnici.
La disciplina nasce negli anni Cinquanta del secolo scorso, ma fino a una trentina d’anni fa non aveva ottenuto risultati eclatanti.
Poi, l’avvento di nuove tecniche cosiddette di “back propagation” nel settare i parametri delle reti neurali, e l’esplosione dei dati disponibili successiva all’imposizione di Internet, hanno consentito di addestrare, letteralmente, generazioni di macchine dalle prestazioni via via più strabilianti, in grado di imitare e di surclassare l’uomo anche in attività che erano ritenute di esclusiva pertinenza della nostra specie.
Nell’IA, il “machine learning” (tradotto, apprendimento automatico) e la sua evoluzione “deep learning” (apprendimento profondo) hanno in breve soppiantato i precedenti “sistemi esperti”, che corrispondevano a rappresentazioni gerarchiche della realtà.
Nel machine learning, invece, la macchina viene addestrata (così si dice) su un certo set di dati, e sulla base di questo addestramento essa è poi in grado di inferire i risultati relativi a dati simili; detta previsione avviene in termini prettamente probabilistici.
In verità, se l’addestramento è fatto come si deve, la correttezza delle risposte è elevata per la sola macchina; ancora superiore (in qualche caso rasenta il 100%) se alla macchina si accompagna la supervisione dell’uomo. Chiaramente, la cernita della base dati usata per l’addestramento gioca un ruolo fondamentale nel determinare l’operato dell’IA, in quanto, sulla scorta dei dati cui il sistema è stato esposto, il sistema potrebbe fornire risposte differenti.
Ad esempio, un sistema di riconoscimento di volti, addestrato principalmente con persone dai tratti caucasici, potrebbe evidenziare percentuali di successo nettamente inferiori lavorando con persone di colore, e viceversa.
Fino a ieri, il machine learning veniva principalmente utilizzato per discriminare e identificare: identificare la foto di una persona in una base dati di migliaia di altre immagini; identificare la mossa migliore, tra le tante possibili, in una partita di scacchi; identificare le frodi all’interno di un insieme di transazioni finanziarie; identificare i clienti prossimi a lasciare un’azienda, date le loro caratteristiche qualificanti; identificare le persone che presentano i sintomi precoci di una malattia, per capire se potrebbero diventarne pazienti, eccetera.
Oggi (ed è sulla bocca di tutti) l’Intelligenza Artificiale basata sul machine learning è diventata anche “generativa”, vale a dire, è in grado di produrre essa stessa contenuti: testi, immagini, contenuti sonori, filmati, e quant’altro. Si tratta di vera creatività?
La risposta è che i sistemi di IA generativa oggi esistenti lavorano ricombinando, grazie ad algoritmi statistici, soluzioni già “in pancia”, ispirandosi alle richieste dell’utente (è il “ prompt engineering”).
Non c’è certezza assoluta della veridicità delle risposte testuali e, per quanto concerne tutte le tipologie di contenuti, la risposta fornita è sostanzialmente una copia di copie; ciò non toglie che spesso si resti allibiti dalla perfezione dei dettagli di un’immagine generata in pochi secondi dall’IA, e che i testi prodotti dalla stessa sovente risultino credibili e di buona qualità (per quanto, si diceva, talvolta non privi di errori).
Intelligenza artificiale e professioni legate all’edilizia: potenzialità e problematiche
Premesso che nessuno ha la palla di cristallo, vorremmo qui fornire alcuni spunti di riflessione sull’impatto che l’IA potrebbe avere, in un futuro neanche troppo lontano, sulle professioni legate all’edilizia. Osserviamo, peraltro, che diverse tra le soluzioni sotto presentate sono già una realtà a livello commerciale, mentre per altre si può parlare di prototipi avanzati.
Per quanto riguarda l’ambito ingegneristico, l’IA porterà, con tutta probabilità, alla diffusione di sistemi che velocizzeranno e semplificheranno il lavoro del progettista, grazie all’elaborazione automatica di modelli BIM (“Building Information Modeling”): in questo senso, l’IA potrà produrre più alternative per uno stesso progetto, potrà generare in pochi secondi “render” fotorealistici e potrà verificare l’esistenza di incongruenze di progetto, potenzialmente foriere di problemi in cantiere.
Se interfacciata con altre tecnologie come l’IoT (Internet of Things) e la VR/AR (Virtual/Augmented Reality), l’Intelligenza Artificiale potrà poi generare in automatico modelli e mappe a partire da un set di misure, potrà elaborare stime quantitative di parametri, praticamente di ogni sorta, e potrà consentire la visualizzazione immersiva di ambienti, prima che questi siano realizzati.
Infine, l’IA potrà condurre a una manutenzione preventive delle strutture: in altre parole, si potrà prevedere l’usura degli edifici studiandone l’evoluzione, nel tempo, dei parametri.
Se passiamo alla supervisione del cantiere, qui gli scenari si fanno ancora più futuristici, con la comparsa di sistemi capaci di verificare il grado di completamento dei lavori, l’osservanza dei criteri di sicurezza, il monitoraggio dei rischi e quant’altro.
Ma l’IA avrà certamente un suo impatto anche sulle professioni più legate all’ambito legale o amministrativo: già oggi sono disponibili sistemi in grado di redigere e di analizzare documenti; di ricercare norme e sentenze; di esplorare archivi; di prevedere, a partire da una base dati di precedenti, l’esito verosimile dei procedimenti; di automatizzare le operazioni amministrative e le comunicazioni.
Dato che molti dei sistemi citati si fondano sulla tecnica del machine learning, è presumibile che, almeno in un futuro più prossimo, sarà necessaria la supervisione dell’uomo ai fini del vaglio delle soluzioni e della riduzione degli errori; non è inverosimile però che, grazie alle curve di apprendimento della macchina, tale supervisione possa affievolirsi nel tempo: è quello che è stato sperimentalmente verificato, ad esempio, nella traduzione automatica di testi burocratici presso l’UE, dove l’originaria presenza di traduttori umani è stata infine eliminata.
Con ciò non si vuole dire che l’IA renderà superflua la presenza dei professionisti. Infatti, esistono delle competenze (nel mediare, nell’argomentare, nel consigliare, nel dirigere, nel gestire, nel governare) che sono al di là delle possibilità dell’automatismo, e che saranno, ancora di più, una competenza core, su cui cioè puntare, da parte degli operatori umani. Indubitabilmente, invece, sono da attendersi grossi cambiamenti per quanto concerne il lato più tecnico dell’attività.
L’innovazione, come tutti sappiamo, è necessaria allo sviluppo. La tecnologia spesso imporrebbe ritmi velocissimi al cambiamento; tuttavia, le organizzazioni e gli individui, con
la loro inerzia, mediano rispetto a tale velocità, in modo che il cambiamento si verifichi nell’arco di decenni anziché di anni. Ad esempio, Internet è nata all’inizio degli anni Novanta: perché si verificasse, in certi ambiti, un radicale cambio nei modelli di business, si è dovuto però attendere circa vent’anni.
Sarà la stessa cosa con l’IA? Questa porterà a una rivoluzione duratura, o sarà tutta una bolla? Partendo dall’osservazione che i cambiamenti tecnologici attecchiscono se trovano un terreno fertile, occorre ricordare che l’IA porterà, nominalmente, a un enorme incremento della produttività; quindi, sarà difficile resisterle.
Quale sarà l’impatto sulle competenze richieste nel mondo del lavoro, come muterà il rapporto tra investimenti in capitale e investimenti in formazione/ personale, e come cambierà la struttura dei settori produttivi, questo è ancora tutto da determinare.
OMILIA: PRESENTAZIONE DELL’ORGANIZZAZIONE
Omilia è un’associazione apartitica, senza scopi di lucro, che raccoglie circa 100 soci i quali, senza distinzioni ideologiche o politiche, credono che l’Italia possa rivivere in virtù del dialogo civile e del confronto tra idee.
Come si può evincere dalla stessa etimologia, (dal greco omilìa – adunarsi, conversare –) l’associazione intende fornire ai soci, attraverso l’incontro delle idee, strumenti di evoluzione personale e di miglioramento delle proprie capacità di comprensione della società in cui sono attivi.
Omilia si offre pertanto come luogo del Pensiero e dell’Azione per tutti coloro che, senza distinzioni ideologiche o di appartenenza politica, sentano il dovere di impegnarsi concretamente in questo delicato momento storico, e avvertano la necessità di organizzarsi per propugnare fattivamente i principi che possano restituire salute e prosperità alla collettività di cui sono parte.
Contatti
Sito web: www.omilia.it
E-mail: segreteriaomilia@gmail.com
