Come l’intelligenza artificiale plasmerà il mondo nel 2030

intelligenza artificiale
(Credits: Franklin Heijnen/Flickr CC)
intelligenza artificiale
(Credits: Franklin Heijnen/Flickr CC)

Si intitola “Artificial Intelligence and Life in 2030” lo studio condotto dal gruppo One Hundred Year Study on Artificial Intelligence (AI100), ospitato dall’Università di Stanford e rappresenta un salto di 15 anni nel futuro. Il documento infatti ci consente di vedere in anticipo come cambierà la società per effetto dell’enorme sviluppo delle tecnologie e dei sistemi nell’ambito dellintelligenza artificiale, individuando interessanti opportunità, affascinanti prospettive, speranze, ma anche notevoli rischi.

Uno degli scopi dichiarati di AI100 è fornire una guidance sullo sviluppo di sensori, componenti e macchine, in accordo con alcuni principi etici di base, come ad esempio garantire la sicurezza degli esseri umani. O impedire che l’avvento dei nuovi sistemi intelligenti possa tradursi in una drammatica decurtazione dei posti di lavoro tradizionali.

Lo studio ha un approccio di tipo “proiettivo”, nel senso che analizza in dettaglio tutti i trend attuali nel campo dell’AI, e prova a proiettarli nel futuro, ipotizzando che permeino in modo sempre più profondo la struttura della società. Il report diffuso da AI100 è liberamente scaricabile e di dimensione non eccessiva (28.000 parole, circa 50 pagine), tuttavia è organizzato in modo da fornire un punto di vista sintetico ma esaustivo su tutte le tematiche più rilevanti.

A cominiciare dalla definizione di intelligenza artificiale, sottolineando un aspetto decisamente importante: ad oggi, manca una definizione univoca, universalmente accettata di AI. Uno dei motivi fondamentali è che il concetto stesso di intelligenza, nel senso umano del termine, non è definibile in modo semplice e non ambiguo. AI100 tenta di uscire da questo impasse fornendo una definizione operativa di grande efficacia, dovuta allo studioso Nils J. Nilsson: “L’intelligenza artificiale è il complesso di attività volte a rendere le macchine intelligenti, laddove con intelligenza si intende la qualità che rende una entità capace di operare nel suo ambiente in modo appropriato e con capacità di previsione”

Entrando poi nel vivo, vengono elencati i principali trend di ricerca in ambito AI: da quelli più consolidati e già diffusamente utilizzati, sebbene in pieno sviluppo, come l’elaborazione del linguaggio, l’apprendimento automatico, i sistemi collaborativi e la robotica, fino a quelli più esotici, come il cosiddetto Neuromorphic Computing, basato sull’idea che l’attuale architettura utilizzata per le macchine, ossia il modello del Von Neumann (che separa i moduli in ingressi, uscite, logica e memoria) sia insufficiente per raggiungere stadi evoluti di intelligenza artificiale. E che quindi, per farlo, occorra ispirarsi ai sistemi biologici, creando sistemi neuromorfici, ossia che riproducono la struttura del cervello umano.

Nella migliore tradizione degli osservatori tecnologici, AI100 procede quindi con l’individuazione dei settori, o domini, in cui i suddetti trend potrebbero trovare applicazione. Particolarmente interessanti risultano le proiezioni nei settori dei trasporti, della salute e dell’istruzione.

Nell’ambito dei trasporti, ecco cosa dovremmo attenderci nel 2015:

Automobili e mezzi di trasporto smart: si tratta di vetture che, pur non avendo raggiunto lo stadio molto più evoluto della guida autonoma, sono caratterizzate da un notevole grado di complessità tecnologica, ed esibiscono alcune funzioni avanzate, come ad esempio, il parcheggio assistito o autonomo, il controllo di velocità automatico ed adattativo. Sistemi, questi ultimi, già disponibili in commercio su veicoli di vari costruttori;

Veicoli a guida autonoma: rispetto ai veicoli smart, le vetture a guida autonoma sono caratterizzate da un grado di complessità estremamente più alto. Infatti, nel prossimo futuro, gli algoritmi di intelligenza artificiale diverranno talmente sofisticati da consentire percezione dello scenario, pianificazione del percorso, riconoscimento delle situazioni, in modo completamente autonomo e con grado di precisione di gran lunga superiore a quello degli esseri umani. Uno dei principali aspetti correlati, e non di facile soluzione, è la sicurezza degli operatori e dei passeggeri umani in questi nuovi scenari.

Pianificazione intelligente dei trasporti: grazie ad accurati modelli predittivi del comportamento degli individui, e alle reti di sensori collegati in network di grandi dimensioni, sarà possibile nelle città del futuro organizzare i mezzi di trasporto in modo molto più efficiente ed economicamente sostenibile. L’adozione di capacità avanzate di rilevazione e raccolta informazioni, di droni e di sistemi di trasporto connessi, tuttavia, desta non poche preoccupazioni sia in termini di sicurezza, sia in termini di privacy delle informazioni personali.

Interazione con le persone: di sicuro i veicoli del futuro dovranno essere in grado di svolgere la quasi totalità dei compito di un guidatore tradizionale. Quale sarà l’interazione tra tali sofisticati mezzi e gli esseri umani? Anzitutto, le macchine dovranno essere in grado di apprendere in modo approfondito le preferenze, i comandi e persino gli atteggiamenti delle persone. Dal punto di vista degli umani, invece, bisognerà sviluppare nuovi approcci e comportamenti, abituandosi ad interagire con sistemi che svolgono in quasi totale autonomia i loro compiti, in modo da indirizzarli nel modo più efficiente

Per quel che riguarda il settore della sanità, la rivoluzione invece passerà da:

Diagnosi cliniche: nei prossimi 15 anni, l’intelligenza artificiale modificherà in modo sostanziale i compiti assegnati al personale medico. Ad esempio, mentre oggi la diagnosi di una patologia è affidata in larga parte alla abilità del medico di incrociare le descrizioni verbali dei sintomi alla descrizione clinica della malattia, nel futuro la capacità e l’esperienza del medico dovranno guidare sofisticati sistemi automatici che, sfruttando ampie basi di dati e sofisticati algoritmi di correlazione, saranno in grado di pervenire ad un esito molto più obiettivo ed affidabile.

Robotica medicale: nei prossimi anni saranno disponibili macchine in grado di eseguire in modo semi-autonomo, o guidato da remoto, interventi chirurgici sofisticati. Inoltre, l’automazione in ambito clinico subirà una vera e propria rivoluzione, semplificando e ottimizzando i processi e la logistica in maniera simile a quanto Amazon già ha ottenuto nell’ambito della gestione automatica dei magazzini.

Applicazioni mobili: grazie all’interconnessione di dispositivi mobili in grado di effettuare misure dei più vari segnali biometrici (come colore e dimensione dell’iride, altezza, peso, lettura della retina, sagoma della mano e vascolarizzazione), in futuro sarà possibile monitorare in tempo reale lo stato di salute di una persona, e anche individuare le condotte più appropriate per mantenere un buon stato di forma, basandosi sui feedback di un numero molto elevato di utenti

Nel settore dell’educazione e dell’istruzione, le applicazioni più rilevanti avverranno in materia di:

Robot insegnanti: saranno disponibili commercialmente nei prossimi anni automi in grado di impartire lezioni su materie specifiche sia a bambini che ad adulti, con linguaggi di programmazione, materie scientifiche, ma anche ballo, o pianoforte. Naturalmente si tratta di settore è particolarmente delicato, sia per gli impatti in termini occupazionali sia per la enorme complessità sottesa dall’attività di insegnamento, che richiede empatia, comprensione e notevoli doti di interazione

Apprendimento online: gli algoritmi di intelligenza artificiale saranno in grado di rilevare in modo autonomo le esigenze didattiche degli studenti, adattandosi in tempo reale. Questo implicherà la possibilità di fruire di corsi con grado di complessità e interazione variabile a seconda del ritmo e delle potenzialità di apprendimento di ciascuno. Su un altro versante, lo sviluppo di tecnologie di comunicazione e interazione remota renderà i docenti in grado di seguire classi “globali”, distribuite in luoghi geografici differenti. Inoltre, lo sviluppo di sistemi di traduzione automatica e in tempo reale consentirà di superare i gap linguistici e trasferire i concetti in modo efficace e fedele.

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