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Intelligenza Artificiale: Parte 1

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INTELLIGENZA ARTIFICIALE.

Tristo è quel discepolo che non avanza il suo maestro.

Leonardo da Vinci

In questo periodo storico, la “Intelligenza Artificiale” (IA) ha raggiunto vette elevate e interesse a tutti i livelli sociali e intellettuali al punto da superare quasi la barca di notizie (anche fake) proposte dal “mainstream”, o almeno di esserne al vertice. Basti pensare anche al recente Vertice Europeo al quale ha partecipato anche la Presidente Giorgia Meloni. Senza rammaricarsi oltre si può tentare di presentare qualche idea in materia.

Con riferimento al noto ed antico detto di Leonardo l’Intelligenza Artificiale (IA) è il discepolo primario della Intelligenza Umana o dell’uomo-software che l’ha creata. La famosa frase di Leonardo da Vinci si applica a pennello alla relazione fra l’Intelligenza Artificiale e il suo maestro. L’uomo è il maestro e l’Intelligenza Umana (IA) è il discepolo. Ma prima di affrontare l’interrelazione fra IA e IU bisogna definire cosa è la “Intelligenza”. 

La definizione classica di intelligenza.

La definizione classica di intelligenza è il complesso di facoltà psichiche e mentali che, mediante processi cognitivi (come l’apprendimento, la riflessione e la comprensione). La variante di questa definizione, secondo l’Enciclopedia Treccani, asserisce: la definizione di “intelligenza” è il complesso di facoltà psichiche e mentali che consentono di pensare, comprendere o spiegare i fatti o le azioni, elaborare modelli astratti della realtà, intendere e farsi intendere dagli altri, giudicare, e adattarsi all’ambiente.

Questa definizione ha carattere preminentemente psichica ma deve includere anche gli aspetti di sentimento e ragione, con evidenziando la stretta interdipendenza funzionale fra tutti i processi della vita psichica (percezione, associazione, immaginazione, memoria, apprendimento, motivazione), compresi quelli di natura affettiva. Lo scopo primario è uno solo: creatore e creato si propongono di fare da stimolo al progredire di tutti, nella consapevolezza che non potrà mai esistere il “pareggio”, e che il rischio è una situazione “stagnante”.

Ne segue che la priorità va data alle caratteristiche distintive dell’uno rispetto all’altra: compito estremamente difficile da completare. Le qualità distintive dell’uomo e della sua creatura moderna: (la IA) sono complesse e complicate e possono essere affrontate solo e soltanto per gradi e, forse, in modo approssimativo.

In altri termini, utilizzando un paradosso, occorre impedire che il progresso regredisca a causa di un forte avvento e preponderanza della IA.

Uno degli scopi fondamentali della IA e, in genere, AGI (Intelligenza Artificiale Generativa) è di raggiungere l’obiettivo promesso di realizzare di progettare e realizzare macchine intelligenti in grado di apprendere ed elaborare programmi software trasformati in pensieri quasi umani.

Dopo i grandi sviluppi della teoria dell’informazione dalla seconda metà del secolo scorso, con il contemporaneo sviluppo della cibernetica e della conseguente informatica, il grande sogno della “IA” si amplifica sempre più e comincia a prendere forma e realizzazioni varie.

L’Intelligenza Umana viene sempre più paragonata e messa in competizione con la IA ma la difficoltà principale rimane sempre il concetto di “Intelligenza” e quindi il concetto di “coscienza” e quindi conoscenza. L’uomo non osa affatto pensare che l’Intelligenza Artificiale riuscirà a superare la Intelligenza Umana semplicemente poiché si tratta di due intelligenze diverse e non «comparabili» fra loro.

In fisica si usa dire che si tratta di due grandezze fisiche diverse aventi quindi dimensioni fisiche diverse e pertanto non possibili di paragone, uguaglianza in termini di possibilità di uguaglianza. Per potere introdurre l’Intelligenza Artificiale (IA) è anche prioritario introdurre il concetto di “Ragionamento” umano (in altre parole il concetto di “Intelligenza”).

La domanda naturale è: “Che cosa è il Ragionamento Umano?”

Da millenni l’uomo ha tentato di rispondere a questa domanda con risposte sempre più complete ed esaustive con il miglioramento dell’evoluzione umana, della conoscenza e della filosofia, della biologia, medicina ed in genere della scienza (fisica, matematica ecc.). In questo contesto, anche la “qualità di vita” ha aggiunto alcuni suoi punti e proprietà essenziali. Recentemente, è stata data una risposta semplice ed elementare in termini di: ragionamento = conoscenza + inferenza.

Ragionamento = Conoscenza + Inferenza.

In questo panorama s’inserisce la risposta del fisico, Federico Faggin, che riduce l’Intelligenza alla “Coscienza” corroborata dalla “Inferenza” ossia la capacità deduttiva ossia la capacità di generalizzazione dei risultati ottenuti attraverso una rilevazione parziale – nel campo di verità statistica – per campioni all’intera popolazione da cui è stato estratto il campione. La «inferenza» deduttiva parte da proposizioni assunte come vere e, in base al loro contenuto, deriva la verità di un’altra, passando dalle prime all’ultima secondo opportune regole deduttive possibilmente naturali.

Nel 2023, restringendo l’analisi alla IA, si è inserito il lavoro di Yoshua Bengio «Full Professor at Université de Montréal, e Founder and Scientific Director of Mila, Quebec AI Institute», uno dei tre “padrini” dell’Intelligenza Artificiale che, nel 2018 ha vinto il “premio Nobel” per l’Informatica ossia a rigore l’Award del “the Nobel Prize of Computing” assieme con Geoffrey Hinton and Yann LeCun».

Bengio ha presentato il suo lavoro al “summit” di Bletchley Park (Inghilterra) sulla IA al quale hanno partecipato molti altri specialisti nel capo della IA e della filosofia di sistema del pensiero umano. Dopo il Congresso, il Bengio ha spiegato che è necessario e basilare agire subito: “Il rischio più grande è perdere il controllo di questa tecnologia (IA): fake news e disinformazione sono soltanto l’inizio!” In altre parole continua Bengio: “L’Intelligenza Artificiale: va regolata ora, o muore la democrazia”! “Se l’uomo non agisce subito sull’intelligenza artificiale, anche la democrazia è a rischio. E lo sarà sin dall’anno prossimo, quando si voterà negli Stati Uniti, nel Regno Unito e in Unione Europea”. Al momento, la IA è solo una un “percorso burocratico” “percorso amministrativo”, “un percorso conoscitivo” retto dalla Intelligenza Umana che invece ha molti altri aspetti: intelligenza della sensibilità, intelligenza della coscienza, Ben venga: l’uomo sarà sempre più alienato e porrà fine dell’umano, la parte spirituale dell’uomo.

Appare il caso di riportare alcuni altri aspetti fondamentali dello studio presentato e condotto dal Bengio che fa leva ed evolve lungo le direzioni (Fig. N° 1) di lungo termine concernenti sia la polarizzazione induttiva che il ridimensionamento (“scaling”) del ragionamento, in particolare quella “artificiale”.

A scapito della scalabilità, la Natura costruisce l’intelligenza su reti neurali biologiche. Invece, su larga scala gli attuali sistemi (di ragionamento artificiale) quando sono realizzati, mostrano ancora significativi errori fattuali e comportamenti imprevedibili. Anche se questi errori potrebbero essere migliorati e corretti con soluzioni di breve termine come più filtri, migliori documentalisti e richieste più intelligenti. Questi sistemi artificiali non pensano come fanno gli esseri umani il cui comportamento è descritto e indicato dalle neuroscienze cognitive, in particolare dalla teoria dello spazio di lavoro globale [Baar, 1988] e dai suoi risultati derivati e discendenti. Ne consegue che è molto difficile – anzi dovrebbe essere inaffidabile – affidare compiti importanti a un sistema (artificiale) del genere, di cui, tra l’altro, l’uomo ha poca comprensione. 

D’altra parte, il ragionamento umano implica la generazione di un piccolo numero di passaggi intermedi, cioè i pensieri, ciascuno dei quali coordina e combina in modo coerente pochissime conoscenze [Baar, 1988].

Il termine tecnico filosofico ed ampio nell’apprendimento automatico probabilistico per “rispondere alle domande” è la inferenza (la deduzione logica).

Formalmente, per inferenza (deduzione) l’uomo intende la modalità di ricerca della distribuzione condizionale P (soluzione / interrogazione e conoscenza). Una “soluzione” o una risposta alla domanda che, un questo contesto, può assumere la forma di un oggetto compositivo arbitrario. La soluzione (di un problema) può includere sia la risposta esplicita alla domanda sia le spiegazioni ipotizzate sul collegamento tra domanda e risposta.

Le sequenze del linguaggio naturale sono solitamente un riflesso di tali oggetti cognitivi e compositivi, come gli alberi dell’analisi semantica che sono nella mente umana quando appare una risposta alla domanda. Inoltre tali sequenze fanno parte anche della spiegazione della frase, aiutando l’uomo a rispondere a una domanda al riguardo.

Come noto nella teoria del linguaggio umano, e come verrà sostenuto in seguito, per ragionare bene, l’uomo deve avere (Fig. N° 1): 

  1. Un buon modello del mondo. 
  2. Una potente macchina d’inferenza per generare soluzioni compatibili con il modello del mondo.

Continuando lungo la scia del pensiero filosofico umano, i risultati del pensiero e della analisi sono sempre molto articolate e prendono diversi aspetti anche statistici che devono e sono normalmente valutati in base a pesi e compromessi statistici.

Il criterio di valutazione sintetico più noto e applicato per rendere più semplice e più sintetico il pensiero umano e i suoi risultati è costituito dal criterio della semplificazione del ”Rasoio di Occam”.

Applicando il rasoio di Occam, il modello mondiale (Fig. N° 1) cerca elementi di conoscenza minimamente sufficienti per spiegare i dati osservati. Dovrebbe essere compatto in termini di quanti bit codifica e massimizzare la riusabilità delle parti di conoscenza in modo che possa essere generalizzato bene a situazioni invisibili. Ad esempio, nel gioco del Go, il modello mondiale dovrebbe catturare le poche regole del gioco dai “gameplay” (giocatori), in modo da poter spiegare “gameplay” mai visti prima.

Questo modello mondiale non si limita ad essere in forma esplicita, come un grafico della conoscenza. Potrebbe assumere la forma di un modello basato sull’energia E (query, solution) parametrizzato da una rete neurale che valuta la compatibilità tra una query e una soluzione, e possibilmente una conoscenza più formale e verbalizzabile del tipo che usiamo in scienza, matematica, ecc. database o Wikipedia.

Tuttavia, la capacità effettiva di questa rete neurale è limitata dalla quantità di dati di cui disponiamo: una rete neurale più grande può facilmente adattarsi eccessivamente se i suoi parametri sono sfruttati appieno.

IA: il nuovo attore.

Nei primi anni ’70 del secolo scorso cominciarono ad apparire i primi programmi software (in Fortran e) in grado di acquisire conoscenza e imparare qualcosa di nuovo. Da allora il progresso in materia è andato aumentando in modo esponenziale sino a giungere alla Intelligenza Artificiale (IA). Alla stessa stregua è aumentato il nostro piacere intellettuale.

Si dice che un programma al calcolatore impara dall’esperienza “e” rispetto a qualche  compito “t” e qualche misura di prestazione tecnica “p” se le sue prestazioni tecniche  su “t”, misurato da “p”, migliora con la esperienza “e”.

(Tom M. Mitchell, 1997)

In questo semplice panorama di logica moderna si introduce un nuovo “attore” della matematica: un attore artificiale, la cosiddetta Intelligenza Artificiale (IA). S’introducono (Mascioli) altri elementi logici quali la natura matematica del tempo, vale a dire dell’essenza stessa dei processi che sono alla base dei fenomeni geometrici, fisici e biologici.

In generale, la IA è l’insieme di tecnologie differenti che interagiscono per consentire alle macchine di percepire, comprendere, agire e apprendere con livelli di  intelligenza simili a quelli umani.

Ecco perché sembra che le definizioni di Intelligenza Artificiale (IA) siano tutte diverse: l’intelligenza artificiale, infatti, non è una sola cosa e non ha una sola proprietà ma una molteplicità (Figura N° 2).

Per definizione, la IA richiede ed impone il grande confronto con il Cervello Neurale o Cervello Umano (Intelligenza Umana IU). Questo scontro è sempre più cruento e assume aspetti sempre più difficili e complessi. S’introduce, quindi, la teoria dell’evoluzione quantistica che è sempre più sperimentata in biologia (forme duali di Energia-Tempo) supportata dal processo della singolarità o dell’origine e inizio dell’Universo e dalla natura del tempo e della geometria dello spazio.

In altri termini si introduce una breve storia dell’Intelligenza Artificiale (IA) e del Cervello Umano (BI). Poi si passa per la contraddizione di Hofstadter che implica eliminare il baratro snervante fra ciò che è formalizzato e non formalizzato, fra animato e non animato, fra flessibile e rigido, fra incompletezza e completezza. Gli organismi viventi devono essere considerati “sistemi aperti” che operano lontano dall’equilibrio termodinamico e creano, immagazzinano e scambiano energia, materia e informazione con l’ambiente. L’auto-adattamento e, in generale, la BI, si basa sul fenomeno della rottura di simmetria (SB) che è ben spiegato dall’estensione dei principi della teoria del campo quantico/quanto-elettrodinamica (QFT/QED) e dalla struttura di Gauge.

L’Intelligenza Biologica (BI) è un’espressione della connessione, della coerenza a multi-livelli e dell’adattabilità reattiva negli organismi viventi.

L’uomo medio o comune pensa che l’IA sia fantascienza e tutti pensano che si presenterà, fra qualche anno, sotto forma di un robot umanoide.

No, è già qui, e tutti – consapevolmente o meno – sanno che l’uomo tecnologico la sta abbondantemente usando ogni giorno.

Ogni volta che si fa una ricerca su Internet, la IA sta già operando da remoto, ad es. sullo “smartphone”, mostrando i risultati che ritiene più adatti all’uomo moderno, e lo fa con una precisione inquietante. Ma questo è solo l’esempio più ovvio: in realtà l’IA sta già condizionando le vite umane in mille altri modi che spesso neppure si immaginano. Si tratta di una tecnologia che ormai pervade le vite di tutti. Pochi sanno effettivamente come funziona e in cosa consista questa novità tanto dirompente. Come ogni grande innovazione tecnologica, anche l’Intelligenza Artificiale ha (e avrà sempre più in futuro) ricadute importanti in ogni settore della società…

La definizione di IA è: L’intelligenza artificiale (IA) è il risultato più moderno della Teoria dell’Informazione creata Norbert Wiener e Claude Shannon (prima degli anni ‘50 del secolo scorso), che ha creato e resa operativa l’informatica. La IA studia i fondamenti teorici, le metodologie, le tecniche e la progettazione dei sistemi (hardware, software, paperware, firmware, humanware, skinware ecc.) in grado di fornire a una unità di calcolo (calcolatore avanzato per es. quantistico) le prestazioni che, a un osservatore comune, sembrerebbero essere di pertinenza esclusiva dell’intelligenza umana (IU).

Entro l’ambito di questa definizione di IA, si possono sintetizzare alcune proprietà tipiche della IA nelle seguenti due tabelle, anche se le proprietà da inserire aumentano giorno per giorno.

Uno schema semplificato della IA è presentato nella figura N° 3 prossima:

Questo schema presenta una visione globale di sistema, semplificata, dell’eventuale interazione fra i vari aspetti e sottosistemi di IA e IU.

Tuttavia la definizione della IA lascia perplessi moti ricercatori, matematici ed in genere scienziati. Di fatto, sono state proposte diverse anzi moltissime definizioni di IA. Ad esempio un’altra definizione è: «Intelligenza Artificiale (IA o, in lingua inglese, AI, Artificial Intelligence) si intende l’insieme di modelli numerici, algoritmi e tecnologie che riproducono la percezione, il ragionamento e l’apprendimento umano, nonché l’interazione fra uomo e computer». 

Come su illustrato, la storia «tecnica» della Intelligenza Artificiale può essere fatta risalire al tempo di George Boole ed anche prima ossia a quando sono state introdotte le basi per l’inizio della logica binaria e quindi della Teoria dell’Informazione (TdI). Dal punto fi vista più umanistico e filosofico, le basi dell’IA possono esse fatte risalire ai lavori dei grandi filosofi greci da Seneca ad Aristotile ecc. 

In Appendice si allegherà un sunto più dettagliato e specifico in merito.

L’evoluzione delle “TdI” ha raggiunto il culmine sfociato nell’area della ricerca dell’IA oltre 60 anni fa. Lo scopo è sfociato in un aiuto serio all’uomo nel suo perseguire obiettivi in totale autonomia e prendere decisioni in merito.

La IA ha cambiato con il suo supporto alla IU il panorama migliorando e ottimizzando le metodologie di lavoro umano in modo eccellente. Tuttavia, molti restano dell’avviso che bisogna avere paura che la IA possa prendere il sopravvento e decidere “sua sponte” il percorso da seguire. L’esperienza dei grandi progettisti della IA afferma chiaramente che essi credono che i confini dell’IA non soltanto sono soggettivi ma variano anche nel tempo e si spostano sempre più in là a man a mano che nuovi obiettivi vengono raggiunti.

Questo fenomeno è noto come “AI effect” coniato dall’informatico statunitense Larry Tesler che ben riassume e sintetizza il fenomeno stesso.

Continua.

Giuseppe Quartieri, CACR, ATRI, AMIS (ex-unisrita).

Leggi anche: Metaverso e Intelligenza artificiale: cosa ci aspetta nel futuro?

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Prof. Giuseppe Quartieri

Giuseppe Quartieri, laureato in fisica, indirizzo applicativo elettronica-nucleare, il 26 novembre 1965 all’Università di Roma con una tesi sull’iniettore dell’anello di accumulazione ADONE, all’INFN-LNF. Da dicembre 1965 a novembre 1967, ho avuto la “fellowship” per seguire il Corso di Specializzazione in Elettronica Superiore del CNR, sotto gli auspici del Ministero della Difesa, presso l’Istituto Superiore delle Poste e Telecomunicazioni: Dic.1965- Dic. 1967. Dopo sei mesi di ricerca astrofisica (Osservatorio Astronomico Monte Mario), nel 1968 sono stato assunto in CGE-FIAR a Milano per l’affidabilità dei Sistemi. Nel Novembre1969, sono stato traferito pe conto della CGE-FIAR alla società SIA (Società Italiana Avionica) nell’ambito del progetto MRCA-TORNADO Avionica. Da settembre 1972 a 1973 preso la EASAMS, a Camberley, in Inghilterra sempre con incarico di affidabilità e prestazioni funzionali avioniche. A maggio 1973, ritorno a Roma, presso l’ELETTRONICA S.p.A. fino al novembre 1983. Nel 1984, come libero professionista, ho creato, con alcuni soci, l’OMEGADATI S.r.l. e ho svolto attività in campo dei Sistemi Qualità, consulenze manageriali, affidabilità e attività di insegnamento. Infatti, a quei tempi, mi sono inserito in gruppi di ricerca libera in campo della biofisica (Ralstonia De Tusculanense), memoria dell’acqua, LENR, teoria dei sistemi applicata alla biofisica e altro. Contemporaneamente, dal 1 settembre 2016 al 19 aprile 2017, ha ricoperto il ruolo di Direttore Generale presso l'Unisrita, Istituto Universitario Santa Rita, Via Severino Delogù, 6 00144 ROMA Italia e “Responsabile del Dipartimento di Fisica Applicata e Scienze dei Sistemi e Management” presso Unisrita fino a settembre 2017. Dal 1998 ad oggi Professore di Fisica presso l'IBR Institute for Basic Research, Palm Harbor, FL 34684 U.S.A; docente incaricato presso diverse Università: UNIPG (Perugia), UNISI (Siena), UNILUDES (Lugano), Consorzio (Enna-Kore, Catania- Ragusa/Ibla). Pubblicazioni: sette libri tra cui la “Teoria della qualità della vita”; più di 100 articoli tecnici e scientifici. “Premio Benveniste” dell'Associazione Benveniste a Koktebel Conference on Cosmos and Biosphere Crimea e appartenente a molte associazioni scientifiche (IBR, Galilei 2001, CACR, AMIS, ASTRI, AIRS, ANFeA, FUI).

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