Intelligenza Artificiale #02, prime definizioni, IA forte vs IA debole

NEWS SPAZIO :- Secondo capitolo del nuovo viaggio alla scoperta dell'Intelligenza Artificiale (IA), una delle tecnologie esponenziali che più di tutte cambieranno la nostra vita in un futuro probabilmente più vicino di quanto possiamo aspettarci.

La percezione generale è piuttosto "fredda" su questo fenomeno che, certamente, è giunto da alcuni mesi all'attenzione dei media, ma sempre in maniera abbastanza marginale.

Approfondiamo quindi quest'area di indagine un po' come abbiamo già fatto in una discussione di qualche mese fa, in cui già indicavo la necessità di porre ad alto il livello di attenzione su questo fenomeno dirompente.

Come sempre il taglio che darò a questa sezione sarà assolutamente rigoroso ed al tempo stesso di facile comprensione anche per i non addetti ai lavori. E' fondamentale togliere questo "gap percettivo" per far giungere l'importanza degli eventi che sono intorno a noi e che sempre più giocheranno un ruolo importante.

Continuiamo quindi a parlare di Intelligenza Artificiale, come solo NewsSpazio sa fare!

Dopo l'introduzione che ho fatto nel 1° capitolo di questa nuova avventura abbiamo ormai chiaro che gli studi in IA partono da molto lontano, dalla prima metà del secolo scorso.

Quegli anni furono caratterizzati da un forte entusiasmo e da molti successi, con lo sviluppo dei primi programmi in grado di risolvere problemi complessi.

Ma prima di addentrarci oltre abbiamo bisogno di una piccola definizione di IA. La più semplice che mi viene in mente è questa

"L'Intelligenza artificiale è quel settore dell'informatica che si occupa di creare macchine intelligenti"

Viene subito da chiedersi cosa intendiamo per intelligenza. C'è un qualcosa di vagamente ambiguo in questa definizione, ma per il momento va bene così. Infatti, senza infilarci in un labirinto filosofico, gli stessi studi su IA hanno dibattuto a lungo su cosa si intendesse per intelligenza. 

Per dirla in breve, lo sforzo di IA è riprodurre tutti quei comportamenti, funzionalità ed aspetti che caratterizzano noi esseri umani da un punto di vista intellettivo, per far svolgere a dispositivi autonomi compiti sempre più complessi.

E fate attenzione anche alla parola macchine, che potrebbe portarci ad immaginare sensazioni di metallo, ingranaggi, olio, fumo. No, non si tratta dello stesso concetto di macchina che intendiamo quando si pensa ad esempio alla  rivoluzione industriale. Qui le macchine sono dispositivi elettronici, microelettronici, fatti di silicio, computer, materiali innovativi che ospitano particolari programmi software.

Ho già accennato al fatto che negli anni vi furono periodi di accelerazione e periodi di buio negli studi sull' IA. Un aspetto significativo fu la distinzione tra Intelligenza Artificiale Forte ed Intelligenza Artificiale Debole.

La prima si basava sulla convinzione che ho introdotto nel precedente post parlando degli albori di IA, cioè che sarebbe stato possibile realizzare macchine che fossero effettivamente in grado di ragionare e pensare, un po' come noi umani (oggi lo stesso concetto viene espresso con un differente nome, AGI, Artificial General Intelligence, o Intelligenza Artificiale Generale).

A questo approccio venne contrapponendosi l'IA debole, il cui l'obiettivo - più modesto se vogliamo - non era ricreare un'intelligenza human-like, quanto piuttosto realizzare software in grado di risolvere problemi complessi in ambiti ristretti e specifici. Un esempio sono i programmi per giocare a scacchi.

Ancora, negli anni '80 del secolo scorso grande successo ebbero quei software di IA noti come Sistemi Esperti, il cui obiettivo era quello di mostrare un alto grado di conoscenza in specifici settori di attività, allo stesso livello di un esperto umano.

E' sempre molto stimolante il dibattito sull'intelligenza, sia questa artificiale o naturale, e lo è sempre stato negli anni. Nel precedente post avevo fatto riferimento al famosissimo "Test di Turing" ideato nel 1950 dal padre dell'informatica moderna Alan Turing. Vediamo in breve di cosa si tratta.
La domanda era:

Le macchine sono in grado di pensare?

Turing ideò questo esperimento: un essere umano pone domande a due entità senza interagire direttamente con loro. Una di queste è un altro essere umano e l'altra un computer, ma chi fa le domande non sa chi è chi. Se dalle risposte che riceve non riesce a stabilire chi è l'umano e chi il computer, allora quest'ultimo mostra un comportamento intelligente e quindi pensa.

Negli anni la formulazione ha subìto alcune variazioni ma il succo è che se non riesci a capire che stai interagendo con una macchina, allora questa  ha superato il test e quindi pensa come noi.

Di parere totalmente opposto era un altro grande nome storico del dibattito in IA, il filosofo Americano John Searle (professore a Berkley, Università della California), famoso per le sue posizioni contro l'IA forte.

In breve Searle affermava che non era possibile che un computer potesse comprendere e quindi pensare, avere cioè una mente simile all'uomo. Searle rifiutava il dualismo mente-corpo ed ideò il famoso esperimento della "Scatola Cinese" come esempio da contrapporre alla IA forte, esperimento che venne pubblicato nel 1980 nella rivista Behavioral and Brain Sciences (lo trovate in Italiano nella rivista Le Scienze, qui oppure andate su Wikipedia qui).

Brevemente, supponiamo che si possa realizzare un computer che si comporti come se capisse il cinese e che passasse il Test di Turing, cioè che ad ogni domanda di un umano rispondesse in maniera appropriata, tanto da dargli l'impressione di dialogare con un'altra persona.

Adesso Searle dice: immaginiamo che io mi metta dentro una stanza - la stanza cinese! - con un libro che contiene la versione in inglese del programma software utilizzato dal computer di cui sopra ed abbia carta e penna a volontà (che oggi magari sostituiremmo con un bel display, ma il succo è lo stesso).

Searle potrebbe ricevere le domande che pone l'essere umano del Test di Turing, magari scritte in un foglio di carta che quindi sarà composto da simboli cinesi, ed applicare passo dopo passo passo l'algoritmo descritto in inglese nel libro a sua disposizione per produrre quindi risposte in cinese che scriverebbe su un altro foglio di carta e che consegnerebbe poi all'umano. Detto per inciso, Searle NON comprende il cinese.

In questo modo la scatola cinese nella sua completezza supererebbe il test di Turing.

Ma la mancanza di comprensione da parte di Searle durante la produzione di una risposta ad ogni domanda dimostrerebbe invece che il computer non può comprendere il cinese. Il calcolatore si limiterebbe infatti a manipolare simboli, quelli codificati dal suo software, esattamente come fa lui nella stanza cinese. Quindi i calcolatori NON capiscono quello che stanno facendo, non possono. E quindi non comprendono.

L'aspetto filosofico di queste discussioni è affascinante, ma la ricerca in IA è andata ugualmente avanti, ed anche se non siamo arrivati ancora ad avere una IA forte, questo non ha fermato gli enormi progressi che più o meno velocemente si sono ottenuti.

Oggi ci sono alcune condizioni particolari, algoritmi migliori, maggiore potenza di calcolo dei computer e disponibilità di grandissime banche dati di riferimento che hanno accelerato fortemente gli studi ed i risultati di IA, specialmente nel campo dell'apprendimento automatico. Pensate alle automobili a guida autonoma che tra poco impareremo a vedere nella nostra quotidianità. Ne parleremo con più dettagli più avanti.

Concludo questo con un piccolo elenco delle principali aree di ricerca in IA, giusto per darvi un'idea della vastità e dell'eterogeneità di questo settore: risoluzione di problemi complessi (Problem Solving), apprendimento automatico (Machine Learning), rappresentazione della conoscenza, riconoscimento di particolari eventi (Pattern Matching), dimostrazione automatica di teoremi, visione artificiale (Artificial vision), reti neurali (Neural Networks), Robotica Avanzata, ecc. ecc.
Nei prossimi capitoli ne approfondiremo  alcune, per adesso... Stay Tuned!

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