16 Mag Intelligenza Artificiale
È una avanzata procedura di ‘problem solving’ che trasformerà la ricerca scientifica, l’economia e i rapporti sociali.
Qualunque sia il nome che vogliamo assegnare a questa innovazione i suoi primi risultati scientifici rappresentano un radicale cambiamento di paradigma. La forza di questo nuovo approccio ai problemi si è rivelata all’improvviso al grande pubblico una sera di fine novembre del 2020. In una conferenza stampa John Moult un biologo computazionale dell’Institute for Bioscience & Biotechnology Research, University of Maryland, USA, ha annunciato che un programma di Intelligenza Artificiale di DeepMind della Alphabet di Google, AlphaFold2 il suo nome commerciale, aveva trovato la soluzione al problema di lunga data della ricerca biologica di base della decrittazione della struttura ternaria delle proteine.
Con questa procedura sono state necessarie solo poche ore di lavoro computazionale per ottenere questo risultato contro due, tre anni o forse più di lavoro se fosse stato realizzato con metodi tradizionali pur utilizzando i più potenti e aggiornati strumenti di analisi disponibili. Nel merito Alphafold2 ha colmato un clamoroso gap nei fondamenti della biologia che stava vanificando la forza innovativa della decodifica del Dna avvenuta ad inizio secolo: la possibilità di conoscere in dettaglio la struttura delle proteine uno degli ‘oggetti biologici’ più importanti dell’espressione genetica. Un risultato che per queste implicazioni è stato definito rivoluzionario dagli addetti ai lavori, finalmente liberi da questo imprevisto ‘collo di bottiglia’ che penalizzava il loro impegno di ricerca.
Per il suo addestramento Alphafold2 ha potuto disporre delle dettagliate strutture decodificate di oltre duecentomila proteine finora ad allora conosciute immagazzinate in un data base costruito con la collaborazione di migliaia di ricercatori in decenni di lavoro. L’analisi ‘intelligente’ di questi dati realizzate dalle sue reti neurali a grafi sono state utilizzate nella decrittazione di proteine dalla struttura ancora sconosciuta sulla base di semplici dati di input come il tipo, il numero di aminoacidi componenti e la loro sequenza nella proteina in analisi.
Nessun ricercatore per quanto bravo con a disposizione le risorse standard di laboratorio anche le più avanzate può competere in termini di ‘forza’ nella gestione intelligente di milioni o addirittura miliardi di dati. Non solo nella loro fase di lettura, ma nel ricavare nuove indicazioni analitiche dalla loro interpretazione incrociata resa possibile solo da grandi potenze computazionali e dalle reti neurali.
GraphCast è un nuovo software molto potente di previsioni metereologiche che utilizza l’Intelligenza Artificiale. Per il suo addestramento ha inglobato nella sua memoria i dati di quaranta anni di osservazioni meteo rielaborate concettualmente dal suo network neurale. “Oltre produrre eccezionali previsioni meteo, GraphCast può aprire nuove strade per l’analisi di aspetti ancora poco chiari della attuale scienza meteo come i cicloni tropicali e i fiumi atmosferici” ricorda Remi Lam della Google DeepMind, London, UK.
Acquisizioni di quanti più dati possibili, loro analisi con le reti neurali a grafi, potenza computazionale sono il cuore di ogni progetto di Intelligenza Artificiale (I.A.) L’insieme delle tradizionali attività che sta coinvolgendo aumentano in progressione geometrica. Programmi di scrittura per l’editoria, lo studio di nuovi antibiotici, nuovi percorsi di progettazione e di gestione nell’industria e nel commercio, la ricerca di nuovi farmaci, la salute umana. In questo settore tutto corre veloce, sia per i risultati finora ottenuti che per gli investimenti.
Il semplice riassunto delle attività sviluppate nel corso del 2023 da DeepMind postato dal suo amministratore delegato Demis Hassabis ha richiesto 4834 parole… Molte società stanno creando startup che in larga maggioranza sono localizzate negli Stati Uniti. Secondo un rapporto Forbes le prime cinquanta hanno ricevuto finanziamenti per un totale di 27,2 miliardi di dollari nel 2022 con più di 20.000 persone coinvolte a fine dello stesso anno e sono tutte in grande sviluppo.
È una corsa talmente veloce che richiederebbe una particolare attenzione da parte di organismi sovranazionali come è stato realizzato a suo tempo con l’Intergovernmental Panel on Climate Change sul clima. “Introdurre regole necessariamente condivise su una materia così magmatica in un mondo dilaniato dai conflitti sarà molto difficile, ma dobbiamo mettere un punto fermo sulle questioni più importanti per definire le situazioni sulle quali intervenire. Come per i cambiamenti climatici ci si può dividere, litigare, ma una forma anche minima di controllo dei processi che sono in atto a livello globale nell’I. A.va realizzata” è l’opinione di Ian Bremer un politologo che sintetizza il lavoro svolto fin qui da 38 esperti dell’A.I. Advisory Body dell’Onu su queste tematiche.
Sottotraccia è in corso un fenomeno epocale di una ampiezza mai vista prima. Secoli di conoscenze sono già state e/o vengono quotidianamente immagazzinate dentro enormi memorie di massa gestite in ingresso e in uscita con i network neurali. Da migliaia di anni questo passaggio di conoscenze fra generazioni è stata una attività specificamente umana con un costante aumento della quantità di informazioni tramandate grazie allo sviluppo di nuovi strumenti di comunicazione. Prima dall’invenzione del linguaggio, poi della scrittura, lo sviluppo della stampa, delle vie di comunicazione terrestri e trans oceaniche, la radio, la televisione, internet e ora della I.A. con un salto senza precedenti di quantità e velocità.
I dati sono l’humus su cui prospera questa nuova forma di intelligenza, il petrolio del nuovo secolo. Muovono grandi interessi e per alcuni settori economici è una questione che è già entrata in rotta di collisione con la privacy personale o con i copyright editoriali. Una causa miliardaria è stata intentata dal New York Times contro OpenAI una società di Microsoft imputata di furto di proprietà intellettuale. Ha utilizzato centinaia di migliaia di articoli redatti dai suoi giornalisti per l’addestramento di ChatGpt uno strumento di I.A. utilizzato in campo editoriale. Si prevede che non sarà l’ultima.
Sono in stato di avanzato sviluppo progetti che riguardano la salute e il commercio fondati sui dati personali, teoricamente riservati e difesi dalle norme sulla privacy, ma ampiamente oggetto di raccolta e immagazzinamento sistematici da anni. Attività a cui partecipano tutti i big dell’informatica da Google a Microsoft ad Apple, Amazon, Facebook e le grandi catene commerciali attraverso le carte fedeltà o strumenti analoghi.
Dati che tutti gli utenti dei servizi dei ‘devices’ o programmi forniti da queste società cedono a titolo gratuito consapevoli o meno. È il lato molto oscuro dell’I.A. che va urgentemente chiarito a livello degli Stati. L’Europa con il suo Artificial Intelligence Act ha messo nero su bianco alcuni paletti su una parte di questi problemi emergenti, ma sarà un confronto molto duro quello che aspetta la Corte di Giustizia Europea con l’universo di società che si stanno muovendo in questo settore.
Il mondo che ruota attorno a questa innovazione è in cammino da tempo e alcune realtà si sono già consolidate. Da alcuni anni vengono offerte sul mercato da società di servizi specializzate quelle che vengono definite profilazioni dei consumatori che contengono decine di dati personali anche molto riservati i quali identificano in modo univoco il profilo culturale, sociale, il modello dei consumi e sanitario di milioni di individui. Sono disponibili sul mercato a tutti gli interessati con tariffe dedicate.
La forza dei primi risultati ottenuti con l’I.A. alimenta l’interesse attorno a questa tecnologia e quello che è più importante attira investimenti per finanziare lo sviluppo di molte applicazioni che stanno interessando trasversalmente l’economia delle società occidentali. Le previsioni degli addetti ai lavori sono a dir poco esaltanti. La certezza è che questa innovazione sta innescando processi economici e sociali di cui allo stato delle cose è difficile prevedere l’esito. Secondo Hassabis il previsto e continuo aggiornamento operativo delle procedure analitiche delle reti neurali a grafi e della potenza di calcolo potrebbero avvicinare nell’arco del prossimo decennio l’I.A. all’intelligenza umana.
Improbabile secondo il linguista Andrea Moro poiché gli esseri umani sono imprevedibilmente imperfetti e nessun confronto sarà mai possibile. Nel frattempo potremo utilmente chiederci se l’I.A. sarà veramente in grado anche solo di immaginare i repentini cambi di paradigma nella interpretazione della realtà fisica introdotti nella scienza da Galileo, Newton, Boltzmann, Einstein, Maxwell e quella straordinaria visione sul futuro avvenuta nel breve volgere di una sola notte immaginata a Helgoland nel Mare del Nord dal giovane Heisenberg.
