{"id":113693,"date":"2024-11-26T18:24:52","date_gmt":"2024-11-26T17:24:52","guid":{"rendered":"https:\/\/exaudi.org\/?p=113693"},"modified":"2024-11-26T18:24:52","modified_gmt":"2024-11-26T17:24:52","slug":"premio-nobel-per-lintelligenza-artificiale","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/exaudi.org\/it\/premio-nobel-per-lintelligenza-artificiale\/","title":{"rendered":"Premio Nobel per l’intelligenza artificiale"},"content":{"rendered":"

Il Premio Nobel per la Fisica 2024<\/strong><\/h3>\n

Il Premio Nobel per la Fisica di quest’anno mirava a riconoscere i grandi progressi nel campo dell’intelligenza artificiale (AI), premiando due dei suoi pi\u00f9 eminenti creatori. I loro meriti sono evidenziati dalle informazioni ufficiali dell’Accademia reale svedese delle scienze: \u201c\u2026hanno utilizzato strumenti fisici per sviluppare metodi che sono alla base del potente apprendimento automatico di oggi. John Hopfield ha creato una memoria associativa in grado di archiviare e ricostruire immagini e altri tipi di modelli nei dati. Geoffrey Hinton ha inventato un metodo in grado di trovare autonomamente propriet\u00e0 nei dati e quindi eseguire compiti come identificare elementi specifici nelle immagini.\u201d[1]<\/a><\/p>\n

Queste scoperte hanno portato a sviluppi tecnologici che stanno cambiando il modo in cui viviamo. Ogni volta che riceviamo un consiglio su un prodotto sul nostro dispositivo elettronico, effettuiamo una ricerca su Google o prenotiamo un viaggio online, dietro c’\u00e8 l’intelligenza artificiale. \u00c8 entrato anche nelle nostre case, dove sono gi\u00e0 diffusi piccoli robot che ci aiutano in cucina o puliscono i pavimenti; nel nostro lavoro e nelle nostre fabbriche, dove da tempo i robot svolgono compiti complessi e, soprattutto, ripetitivi; nei nostri ospedali, con molteplici applicazioni a supporto della diagnosi; nel mondo finanziario e nella prospezione del mercato. Sarebbe infinito esporre tutte le applicazioni pratiche dell\u2019IA presenti nella nostra routine quotidiana.<\/p>\n

I commenti si concentrano sugli aspetti etici<\/strong><\/h3>\n

Fin dal primo momento, le riflessioni di Hinton sui pericoli che l’intelligenza artificiale pu\u00f2 comportare[2]<\/a> hanno assunto una particolare rilevanza nel campo dell’informazione. Lui stesso ha avuto il compito di evidenziarlo nell’intervista che gli \u00e8 stata fatta dall’organizzazione della Royal Academy: \u201cIn particolare, per quanto riguarda la minaccia esistenziale che queste cose sfuggono al controllo e prendono il controllo, penso che siamo a una sorta di bivio nella storia in cui nei prossimi anni dovremo capire se c\u2019\u00e8 un modo per affrontare quella minaccia. Penso che ora sia molto importante che le persone lavorino sulla questione di come mantenere il controllo. Dobbiamo dedicare molti sforzi alla ricerca. Penso che qualcosa che i governi possano fare \u00e8 costringere le grandi aziende a dedicare molte pi\u00f9 risorse alla ricerca sulla sicurezza.\u201d[3]<\/a> E abbiamo visto questa idea nei titoli dei mezzi di informazione come Fortune: \u201cGeoffrey Hinton, vincitore del Premio Nobel, pioniere dell\u2019intelligenza artificiale e leader dell\u2019allarme\u201d[4]<\/a>; o CNN: \u201cCon l\u2019avvertimento sull\u2019intelligenza artificiale, il premio Nobel si unisce ai vincitori che hanno messo in guardia sui rischi del proprio lavoro\u201d[5]<\/a>.<\/p>\n

Le preoccupazioni etiche dell\u2019intelligenza artificiale<\/strong><\/h3>\n

L\u2019intelligenza artificiale \u00e8 sicuramente la tecnologia pi\u00f9 trasformativa del nostro tempo e solleva profonde preoccupazioni etiche riguardo al suo utilizzo. Tre importanti minacce sono inerenti all\u2019essenza stessa di questa tecnologia:<\/p>\n

    \n
  1. Privacy;<\/li>\n
  2. L’affidabilit\u00e0 dei dati con cui vengono addestrati i sistemi; E<\/li>\n
  3. Responsabilit\u00e0 per le decisioni prese da AI.<\/li>\n<\/ol>\n

    La privacy necessita di una protezione rigorosa contro potenziali invasioni, poich\u00e9 l\u2019efficacia dell\u2019intelligenza artificiale dipende dalla disponibilit\u00e0 di grandi volumi di dati personali soggetti a processi di raccolta, conservazione e utilizzo.<\/p>\n

    I sistemi di intelligenza artificiale sono validi quanto lo sono i dati su cui sono addestrati, quindi la selezione obiettiva dei dati \u00e8 fondamentale. Ci\u00f2 \u00e8 estremamente difficile, se non impossibile, nei sistemi aperti come ChatGPT, quindi sviluppatori e ricercatori devono dare priorit\u00e0 e standardizzare test rigorosi e monitoraggio continuo.<\/p>\n

    I sistemi di intelligenza artificiale prendono sempre pi\u00f9 decisioni che influenzano le nostre vite con l\u2019introduzione di veicoli autonomi o sistemi diagnostici clinici, ed \u00e8 quindi fondamentale stabilire chiare linee di responsabilit\u00e0.<\/p>\n

    Di fronte a tutte queste minacce, la societ\u00e0 non \u00e8 protetta, poich\u00e9 il ritmo del cambiamento tecnologico \u00e8 cos\u00ec rapido che anche i politici pi\u00f9 informati non riescono a tenere il passo, n\u00e9 esistono investimenti realistici per farlo. Cos\u00ec afferma Joseph Fuller, professore alla Harvard Business School: \u201cI regolatori non sono dotati delle competenze in materia di intelligenza artificiale per impegnarsi in [supervisione] senza una reale attenzione e investimenti\u201d.[6]<\/a><\/p>\n

    A questi problemi etici inerenti al funzionamento dell\u2019IA, dobbiamo aggiungerne altri derivanti dal suo uso inappropriato o perverso, come gli attacchi informatici, la disinformazione che permette di manipolare l\u2019opinione pubblica e amplificare le divisioni sociali, o lo sviluppo di armi autonome. Ma ci\u00f2 che alcuni temono di pi\u00f9, vedendo il ritmo accelerato dello sviluppo dell\u2019intelligenza artificiale, \u00e8 la possibilit\u00e0 che i sistemi di intelligenza artificiale superino l\u2019intelligenza umana, e sostengono che dovrebbero essere adottate misure per il loro controllo e l\u2019allineamento con i valori umani.<\/p>\n

    L’avvertimento di Geoffrey Hinton<\/strong><\/h3>\n

    \u00c8 soprattutto questa possibilit\u00e0 che ha portato il recente premio Nobel, Geoffrey Hinton, a un importante cambio di prospettiva. Nell’aprile dello scorso anno, sorprendentemente, da vicepresidente dell’ingegneria di Google, si \u00e8 dimesso dal suo incarico, abbandonando la prima linea delle indagini. Cos\u00ec The Register ha intitolato questa decisione: \u201cHinton, il massimo esperto di Google, si dimette, mette in guardia sui pericoli dell’intelligenza artificiale e in parte si rammarica del lavoro della sua vita\u201d[7]<\/a>. In un\u2019intervista pubblicata all\u2019epoca su NPR afferm\u00f2: \u201cQueste cose potrebbero diventare pi\u00f9 intelligenti di noi e decidere di prendere il controllo, e ora dobbiamo preoccuparci di come evitare che ci\u00f2 accada\u201d.[8]<\/a><\/p>\n

    Il fatto \u00e8 che Hinton si \u00e8 allontanato dal lavoro di sviluppo dell\u2019IA per poter parlare liberamente dei suoi pericoli e partecipare attivamente alla definizione degli standard per il suo sviluppo, collaborando con organizzazioni internazionali e istituti di ricerca e contribuendo con idee su come affrontare le sfide etiche poste. dai progressi dell\u2019intelligenza artificiale.<\/p>\n

    Una volta lasciato il suo incarico presso Google, ha tenuto una conferenza a Cambridge dal titolo \u201cTwo Paths to Intelligence\u201d[9]<\/a>, in cui ha confrontato il modo in cui funzionano l\u2019intelligenza biologica e l\u2019intelligenza artificiale e ha spiegato perch\u00e9 temeva che essa possa sopraffare l\u2019umano e prenderne il controllo. .<\/p>\n

    Nella sua presentazione distingue tra informatica digitale, quella in cui il software \u00e8 indipendente dall’hardware, cos\u00ec che i programmi possono essere trasferiti da un computer all’altro, rendendo la conoscenza \u201cimmortale\u201d; e l\u2019informatica biologica, che si sviluppa nel cervello umano, che sfrutta le propriet\u00e0 \u201canalogiche\u201d del suo \u201chardware\u201d (neuroni, sinapsi) e in cui i risultati sono memorizzati nel cervello stesso, quindi la conoscenza non pu\u00f2 essere trasferita e la definisce conoscenza \u201cmortale\u201d.<\/p>\n

    Ci\u00f2 porta a importanti differenze in due aspetti: scambio di conoscenze e meccanismi di apprendimento.<\/p>\n

    L\u2019informatica digitale consente di fondere istantaneamente le informazioni apprese tra le diverse copie di una rete neurale, il che conferisce all\u2019intelligenza digitale una maggiore velocit\u00e0 nell\u2019acquisizione e nella diffusione della conoscenza; I sistemi biologici, d’altra parte, si basano su un processo pi\u00f9 lento di apprendimento attraverso l’osservazione e la replica di un insegnante.<\/p>\n

    L\u2019apprendimento nell\u2019informatica digitale utilizza la backpropagation, che, sebbene apparentemente un algoritmo \u201cstupido\u201d, si rivela un potente algoritmo per adattare le connessioni di una rete neurale in base agli errori che fa, e se combinato con la potenza del calcolo e la precisione dei sistemi digitali, consentirebbe un apprendimento pi\u00f9 efficace rispetto al calcolo biologico.<\/p>\n

    D\u2019altro canto, l\u2019accesso ai dati e al potere computazionale dell\u2019intelligenza digitale \u00e8 praticamente illimitato rispetto alla limitata capacit\u00e0 di conoscenza dei cervelli biologici.<\/p>\n

    La controversia sulla superiorit\u00e0 dell’intelligenza umana<\/strong><\/h3>\n

    Scienziati e filosofi ragionano da decenni sulle possibilit\u00e0 di questo miglioramento dell\u2019intelligenza artificiale rispetto all\u2019intelligenza umana. L’essere umano acquisisce la conoscenza in modo organico, facendo esperienze e comprendendo il proprio rapporto con la realt\u00e0 e con se stesso. Ma questo meccanismo \u00e8 qualcosa di estremamente complesso che non conosciamo e che comprende percezione, comunicazione, memorizzazione e informazione con qualit\u00e0 come emozione, soggettivit\u00e0, intenzionalit\u00e0 e attenzione. Inoltre, l\u2019intelligenza umana ci permette di comprendere astrazioni che non sono percepibili dai sensi. Al contrario, le reti neurali artificiali apprendono in modo astratto, elaborando, attraverso l\u2019uso di algoritmi, enormi riserve di informazioni senza collegarle alla realt\u00e0, cio\u00e8 prive di autentiche esperienze emotive.<\/p>\n

    Sebbene le reti neurali siano state originariamente sviluppate cercando di imitare l\u2019intelligenza umana, la realt\u00e0 \u00e8 che ci troviamo di fronte a due modi molto diversi di acquisire conoscenza. Ci\u00f2 che Hinton sta dicendo \u00e8 che l\u2019intelligenza mostrata dai sistemi di intelligenza artificiale trascende le loro origini artificiali e potrebbe essere migliore del cervello umano. E sostiene che, se l\u2019intelligenza artificiale diventasse molto pi\u00f9 intelligente degli esseri umani, sarebbe molto abile nel manipolarci senza che ce ne rendiamo conto. Allo stesso modo, potremmo non renderci conto che siamo manipolati dall\u2019intelligenza artificiale perch\u00e9 sarebbe molto pi\u00f9 intelligente di noi.[10]<\/a><\/p>\n

    Ma ci sono altri modi di pensare, quello di chi non vede che l\u2019IA pu\u00f2 diventare una minaccia o quello pi\u00f9 radicale che \u00e8 impossibile che raggiunga il livello di intelligenza umana.<\/p>\n

    Yann LeCun, ex studente e collaboratore di Hinton, attualmente vicepresidente e capo scienziato dell’intelligenza artificiale presso Meta, ritiene che l’intelligenza artificiale stia attualmente inciampando contro i limiti della fisica, e lo esprime affermando che “qualsiasi gatto pu\u00f2 saltare sopra una serie di mobili e raggiungere la cima di uno scaffale. Oggi non abbiamo nessun sistema di intelligenza artificiale che si avvicini a fare queste cose, fatta eccezione per le auto a guida autonoma\u201d, e sono sovradimensionate, poich\u00e9 richiedono \u201cla mappatura dell\u2019intera citt\u00e0, centinaia di ingegneri, centinaia di migliaia di ore di formazione \u201d[11]<\/a>. Ma ha fiducia che questo problema verr\u00e0 superato grazie a una semplice idea di base: se i neuroni possono farlo, anche le reti neurali possono farlo. Tuttavia, afferma che non costituir\u00e0 mai una minaccia: \u201cGli assistenti IA finiranno per essere pi\u00f9 intelligenti di noi, ma non dobbiamo sentirci minacciati. Dovremmo sentirci rafforzati da ci\u00f2. \u00c8 come se ognuno avesse un team di persone intelligenti che lavorano per loro. Non c’\u00e8 niente di meglio che lavorare con persone pi\u00f9 intelligenti di te, giusto?”[12]<\/a><\/p>\n

    Sono molti coloro che difendono la superiorit\u00e0 del pensiero umano rispetto all\u2019intelligenza artificiale basandosi su argomenti diversi. Dalla logica matematica si sostiene, come fa il premio Nobel Roger Penrose, dal teorema di incompletezza di G\u00f6del, secondo il quale la capacit\u00e0 di qualsiasi sistema basato su algoritmi \u00e8 limitata. E nella natura umana esistono tratti non computabili, il nostro cervello funziona secondo le leggi della meccanica quantistica[13]<\/a>[14]<\/a>.<\/p>\n

    Sempre dalle neuroscienze si sostiene che gli algoritmi artificiali cerchino di imitare solo la funzione cosciente di parti della corteccia cerebrale, ignorando il fatto che non solo ogni esperienza cosciente \u00e8 preceduta da un processo inconscio, ma anche il passaggio dall’inconscio alla coscienza \u00e8 accompagnato dalla perdita di informazioni.[15]<\/a><\/p>\n

    Un dibattito non chiuso<\/strong><\/h3>\n

    Sebbene gli argomenti a favore della supremazia dell\u2019intelligenza umana sull\u2019intelligenza artificiale possano sembrare forti, la nostra conoscenza limitata della natura dell\u2019universo e dei meccanismi del cervello non ci consente di escludere completamente la possibilit\u00e0 opposta. Sar\u00e0 prudente tenere conto delle raccomandazioni di Geoffrey Hinton e dare priorit\u00e0 alla trasparenza e alla sicurezza nello sviluppo dell\u2019intelligenza artificiale. La sua recente nomina a Premio Nobel dar\u00e0 senza dubbio maggiore visibilit\u00e0 alle sue proposte.<\/p>\n

    Manuel Ribes<\/a> – Istituto di Scienze della Vita – Osservatorio di Bioetica – Universit\u00e0 Cattolica di Valencia<\/strong><\/em><\/p>\n

    ***<\/p>\n

    [1]<\/a> Comunicato stampa: Il Premio Nobel per la fisica 2024 \u2013 NobelPrize.org<\/a> 8 ottobre 2024<\/p>\n

    [2]<\/a> M. Ribes L\u2019intelligenza artificiale come problema<\/em><\/a> Osservatorio di Bioetica UCV 20 luglio 2021<\/p>\n

    [3]<\/a> Geoffrey Hinton \u2013 Intervista \u2013 NobelPrize.org<\/a> ottobre 2024<\/p>\n

    [4]<\/a> Paolo Confino Il premio Nobel Geoffrey Hinton \u00e8 sia pioniere dell’intelligenza artificiale che front man di allarme<\/a> Fortune 10 ottobre 2024<\/p>\n

    [5]<\/a> Meg Tirrell Con l’avvertimento dell’intelligenza artificiale, il vincitore del Nobel si unisce ai ranghi dei vincitori che hanno messo in guardia sui rischi del proprio lavoro CNN<\/a> 13 ottobre 2024<\/p>\n

    [6]<\/a> Christina Pazzanese Grande promessa ma potenziale pericolo<\/a> The Harvard Gazette, 26 ottobre 2020<\/p>\n

    [7]<\/a> Katyanna Quach Il miglior esperto di Google Geoffrey Hinton si licenzia, avverte del pericolo dell’intelligenza artificiale<\/a> The Register 1 maggio 2023<\/p>\n

    [8]<\/a> Bobby Allyn “Il padrino dell’intelligenza artificiale” lancia l’allarme sui potenziali pericoli dell’AI<\/a> NPR 28 maggio 2023<\/p>\n

    [9]<\/a>\u00a0\u00a0Geoffrey Hinton \u2013\u00a0Due percorsi verso l’intelligenza<\/em>\u00a0(25 maggio 2023, conferenza pubblica, Universit\u00e0 di Cambridge) \u00a0 \u00a0 https:\/\/blog.biocomm.ai\/2023\/06\/06\/cser-cambridge-geoffrey-hinton-two-paths-<\/a> a-intelligence-06-giu-2023\/<\/p>\n

    [10]<\/a> Yunzhe Wang Una sinossi dell\u2019avvertimento di Geoffrey Hinton sulla minaccia esistenziale dell\u2019umanit\u00e0 da AI<\/a> Medium 7 maggio 2023<\/p>\n

    [11]<\/a>\u00a0\u00a0Joshua Rothman Perch\u00e9 il Padrino di A.I. Teme ci\u00f2 che ha costruito<\/a> The New Yorker 13 novembre 2023<\/p>\n

    [12]<\/a> Business Standard L\u2019intelligenza artificiale\u00a0 amplificher\u00e0 l\u2019intelligenza umana, non la sostituir\u00e0, afferma Yann LeCu di Meta<\/a>, 23 ottobre 2024<\/p>\n

    [13]\u00a0<\/a>\u00a0F. Gelgi\u00a0Implicazioni del teorema di incompletezza di G\u00f6del sull’A.I. contro Mente<\/a> NeuroQuantologia, Numero 3, 186-189, 2004<\/p>\n

    [14]<\/a>\u00a0\u00a0D. Heredia\u00a0Penrose e la sua posizione contro la possibilit\u00e0 di computabilit\u00e0 della mente e della coscienza umana<\/a> Dialnet Research Repository Universit\u00e0 di Siviglia, 4 luglio 2024<\/p>\n

    [15]<\/a> Athanassios S Fokas L\u2019intelligenza artificiale pu\u00f2 raggiungere il pensiero umano?PNAS Nexus, Volume 2, Numero 12, dicembre 2023, pgad409 https:\/\/doi.org\/10.1093\/pnasnexus\/pgad409<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Riconoscere i progressi nel campo dell\u2019intelligenza artificiale e le sfide etiche poste dal suo 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