Cos’è Watson, il supercomputer di IBM? L’evoluzione dell’intelligenza artificiale: perché la tecnologia non ci ucciderà tutti

di 09.03.2017 17:35 CET
intelligenza artificiale
IBM ed il suo supercomputer Watson, ossia perché non bisogna aver paura dell'intelligenza artificiale geralt/PD

Nel 2011, IBM ha fatto partecipare il proprio supercomputer Watson al popolare quiz show statunitense Jeopardy, dove è riuscito a sconfiggere due dei giocatori di maggior successo nella storia della trasmissione.

Questo è avvenuto oltre cinque anni fa, ma se chiedete in giro di descrivere IBM Watson, quelli che sanno di cosa si sta parlando diranno che si tratta di un grosso computer nero incredibilmente intelligente. Ma secondo IBM è qui che ci si sbaglierebbe: il colosso dei computer è molto chiaro nello spiegare che il futuro dell'intelligenza artificiale non è un grosso e spaventoso cervello digitale, e che decisamente la tecnologia non finirà per ucciderci tutti un giorno.

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"Quando IBM Watson è stato creato, eravamo soliti pensarlo come un cervello gigante in un barattolo, ma non è questo", spiega John Cohn della divisione Internet of Things (IoT) per IBM Watson a IBTimes UK, durante un'intervista condotta nel nuovo quartier generale IBM per la IoT situato a Monaco di Baviera. "È un insieme di strumenti che si possono usare per comporre sistemi che interagiscano in modo naturale con gli esseri umani, imparino dalla loro situazione, adattando e poi applicando quella conoscenza. Non è una filosofia facile da applicare, ma può portare benefici in molti settori differenti".

Secondo Cohn, un inventore nell'industria dei semi-conduttori che è stato ad IBM per oltre 35 anni, i computer stanno finalmente iniziando a raggiungere il potenziale che è stato immaginato per loro per la prima volta alla fine degli anni '70, a causa del fatto che la tecnologia e la capacità di processamento siano esponenzialmente migliorate.

"Il padre dell'intelligenza artificiale, Marvin Minsky, pensava a come si potessero costruire sistemi che iniziassero a rappresentare l'intelligenza reale, e finalmente tutti i metodi di apprendimento profondo sono ora possibili a causa dei miglioramenti nel processamento e nella memoria". Cohn spiega che la tecnologia che guida gli odierni motori grafici sugli smartphone, le console per videogame ed i software per l'animazione derivi dai computer appositamente costruiti da IBM tra gli anni '70 e '90 che sfrutta uno specifico tipo di processamento vettoriale.

john cohn ibm John Cohn di IBM  Mary-Ann Russon / IBTimes UK

"A quanto pare nell'ultimo paio di anni, cose come il riconoscimento degli oggetti, tutte quelle cose che abbiamo fatto per il processamento grafico si sono rivelate una base davvero, davvero buona per fare ciò che noi chiamiamo 'apprendimento profondo'. Cose che sembravano sogni impossibili cinque anni fa, come riconoscere le facce dalle foto, sono adesso piuttosto comuni in servizi come Facebook e Google".

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"Con elettronica a costo molto basso con una potenza da super-processamento, molta larghezza di banda ed una fantastica rivoluzione informatica, adesso si può inserire ovunque l'elaborazione dati. Quando le persone si guarderanno indietro, vedranno questo momento come un punto di svolta. Sto parlando da persona anziana: sono stato in giro per lungo tempo e non ho mai visto questo tipo di evoluzione prima".

Rilevare degli schemi per aiutarci a prendere decisioni migliori

Quindi, se Watson non è un gigantesco cervello artificiale che sarà usato per guidare i nostri padroni robotici, che cos'è allora? Secondo IBM tutto riguarda il computing cognitivo, ossia la capacità di prendere dati "completamente non strutturati" (ossia dati irrilevanti o privi di un motivo per connetterli a qualsiasi altra cosa), processarli e rilevare nuovi schemi in modo che gli esseri umani non debbano farlo da soli.

L'analisi dei big data, nella quale le persone che guardano contemporaneamente a statistiche di differenti aspetti del loro campo e poi le usano per prendere decisioni, è già una cosa comune. "Immaginate che io stia lavorando in una fabbrica e che abbia un robot che sta lavorando su qualcosa. Potrei avere un aiuto umano che potrebbe aiutare il robot. Questo potrebbe portare il prodotto sul mercato cinque anni più velocemente. Gli esseri umani sono capaci di processare in modo peculiare dati non strutturati, tutta questa roba folle e disordinata nella quale non sai come le cose si connettono", spiega Cohn.

"Watson è stato il primo sistema col quale qualcuno abbia provato ad applicare l'apprendimento profondo con i dati non strutturati. Focalizzarsi sull'inaspettato ed essere in grado, scientificamente parlando, di puntualizzare cosa si connetta con cosa e sotto quali condizioni è qualcosa di chiaramente umano, ma potrebbe essere automatizzato entro un certo limite. Questa è la base del nostro approccio".

Il supercomputer Watson di IBM Il supercomputer Watson di IBM  Clockready (CC BY-SA 3.0)

L'idea è che Watson sia un insieme di strumenti nel cloud che possa essere collegato a qualsiasi set di dati per comprendere questi schemi intelligenti. I dati non sono immagazzinati da IBM: si trovano nel centro di elaborazione dati del cliente ed il lavoro di Watson è guardarli ed applicare le tecniche di apprendimento automatico, che si tratti di cartelle mediche o di dati trasmessi da milioni di dispositivi smart.

Cosa si può effettivamente fare con il computing cognitivo?

Fondamentalmente, il nuovo quartier generale per l'Internet of Things a Monaco è un enorme esempio visuale di come il computing cognitivo possa essere utile se si forniscono dati dall'Internet of Things. Il grattacielo è equipaggiato con sensori ed il compito dell'edificio è quello di apprendere costantemente cosa vogliano i lavoratori ed adattarsi alle loro necessità.

Diciamo che il Sole è troppo luminoso tra le 11 e le 15 sul lato est del grattacielo. L'interfaccia umana di Watson è il robot Pepper. Un lavoratore di un ufficio dice a Pepper di abbassare le tendine. Pepper emette il comando e Watson obbedisce, ma prende anche nota del fatto che gli esseri umani hanno bisogno che le tendine siano abbassate durante quelle ore, e quindi esegue autonomamente quando arrivano le 11.00.

Pepper, il robot emotivo Pepper, il robot emotivo  Aldebaran

Una cosa simile avverrebbe se doveste prenotare una sala riunioni. Nel tempo, Watson capirebbe che avete bisogno delle luci ad una certa intensità e che preferite una specifica temperatura, perché in passato i sensori hanno rilevato quando avete iniziato ad avere i brividi.

Adesso dimenticatevi del palazzo. Prendete Watson ed applicatelo all'internet delle cose e, secondo IBM, potrete usarlo per rendere possibile un numero enorme di applicazioni realmente interessanti ed utili nelle tecnologie esistenti.

Per esempio, prendete la vostra auto. Non abbiamo ancora macchine a guida automatica, ma la vostra automobile ha dentro un computer. Con l'aiuto di Watson, se aveste bisogno di aiuto utilizzando la macchina, anziché accostare e leggere il manuale potreste parlarci e porre delle domande. Il produttore dell'auto invia il file audio contenente la vostra domanda a Watson, che comprende ciò che avete detto, poi controlla la risposta nel database e la invia, in modo che la vostra macchina possa rispondere con le parole.

Poi ci sono le relazioni con i clienti. Oggigiorno le aziende ritengono che i clienti preferiscano utilizzare i chatbot invece che parlare al telefono con i rappresentanti del servizio clienti, ed i log di quelle chat forniscono un patrimonio di informazioni addizionali utile a mantenere felici i clienti.

Nel campo della medicina, IBM sta provando a processare enormi quantità di informazioni dalla letteratura scientifica, per poi combinarle con similarità e modelli dei pazienti, in modo che nel giro di pochi minuti ad un dottore possa essere offerta la miglior soluzione possibile per curare un paziente affetto da una malattia particolarmente problematica.

Uno sguardo nella grossa "cassetta degli attrezzi" di Watson 

"Computing cognitivo" è un'espressione altisonante. Suona bene, ma cosa comporta esattamente? Gli esperti di intelligenza artificiale di IBM rivelano di stare usando molti tipi diversi di apprendimento automatico, dal deep learning per analisi di video ed immagini ai network grafici per la genomica; dal clustering per la modellazione dei pazienti alle reti neurali generative per la modellazione delle reazioni chimiche; dalla modellazione di Markov per la comprensione di immagini come dei diagrammi tecnici fino ad una gamma di tecnologie per la computer vision mirata alla robotica.

"Stiamo utilizzando molti algoritmi e flussi di analisi dei dati differenti. La complessità dei problemi che abbiamo dai nostri clienti significa che non possiamo permetterci di avere un algoritmo preferito per l'apprendimento automatico", spiega Costas Bekas, manager per il computing cognitivo per il centro di ricerca IBM di Zurigo. "Non c'è una soluzione ottimale per tutto".

E non si tratta solamente di avere una risposta per il cliente. Bekas sottolinea come tutte le risposte e le soluzioni che Watson produce debbano essere valutabili, visto che le decisioni prese utilizzando i suoi dati sono così importanti. Per cui, non è permesso che una risposta sia come una "scatola nera" nella quale getti un mucchio di dati e viene fuori una risposta, senza che l'essere umano capisca perché.

"Quando otteniamo una risposta da un sistema cognitivo, questa torna sempre indietro con una spiegazione del perché il sistema stia facendo una certa proposta. La ragione è che vogliamo avere un apprendimento automatico che sia spiegabile. Penso che i sistemi in grado di comprendere il modo nel quale vediamo e sentiamo il mondo siano per il breve termine. Nel lungo periodo, vedremo sistemi in grado di generare automaticamente modelli di conoscenza, ma questo è oltre l'orizzonte dei cinque anni".

Gli umani non andranno da nessuna parte

Sebbene alcune persone siano eccitate di un futuro tecnologicamente avanzato e pieno di robot, altri sono esitanti. Il timore è che l'intelligenza artificiale sfocerà nella singolarità, un concetto della fantascienza che descrive il momento nel quale ogni aspetto della civilizzazione umana cambia così drasticamente che le sue regole e tecnologie diventano completamente estranee alle generazioni precedenti, come il cambiamento dai tempi medievali alla rivoluzione industriale all'inizio del '900.

IBM è però determinata a mantenere le mani degli esseri umani sulle redini e, piuttosto che far prendere ai robot le nostre vite, far sì che l'intelligenza artificiale serva soltanto come aiuto. "Gli esseri umani sono al centro del computing cognitivo. Il sistema sta sempre aiutando l'essere umano, che è aumentato dal sistema", sottolinea Bekas. "Il computing cognitivo non serve a rimpiazzare le persone. È per rendere ognuno di noi molto più produttivo, per dare più strumenti alle persone, in modo da diventare liberi dalla tirannia dei dati ed avere più opportunità".

Ciò che IBM sta cercando di dire è che l'intelligenza artificiale non deve essere una maledizione, nonostante i sempre più frequenti avvertimenti che personaggi importanti come Stephen Hawking continuano a fare sulla tecnologia che un giorno ucciderà tutta la razza umana.

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"Quando inizi a pensarci, processi come guidare una macchina, pilotare un aereo, guidare un treno, assemblare un'auto, fare una diagnosi ad una persona... Molte di queste cose possono essere altamente automatizzate. C'è un livello dopo il quale qualcosa diventa così automatizzato che non puoi più fidarti, ma se permetti ad un essere umano di essere al centro della cosa, il che è ciò che intendiamo noi, allora si può ottenere molto", spiega Cohn.

"Riteniamo molto sensato il nostro approccio che mira a porre l'essere umano dove dovrebbe per natura trovarsi e farlo interagire con un sistema fisico, come un aereo, un'auto, un robot per la chirurgia, una fabbrica".