il baule di newton: AI dietro le quinte

con Annalisa Barla

a cura di Alberto Diaspro

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Il machine learning, descritto da Arthur Samuel nel 1959, sovverte il paradigma della programmazione esplicita e costituisce oggi la base di gran parte dell’intelligenza artificiale (AI) che conosciamo. Negli ultimi decenni, l’AI ha vissuto una fulminea evoluzione, permettendo alle macchine di usare grandi quantità di dati per svolgere compiti che un tempo sembravano esclusiva prerogativa degli umani. Auto a guida autonoma, chirurgia robotica e assistenti virtuali come Alexa e Google Assistant, sono solo alcuni esempi di come l’AI sia diventata pervasiva nella nostra vita quotidiana. Ad oggi, il progresso costante dell’AI porta al superamento dell’uomo nell’esecuzione di compiti specifici, come il riconoscimento di immagini o la traduzione di testi, e si evolve sempre di più verso modelli generativi di linguaggio (ad es. GPT-4 o BERT) e di immagini (ad es. Stable Diffusion). L’AI sta diventando uno strumento essenziale per affrontare con successo le sfide future dell’umanità, tra cui la scoperta di nuovi farmaci, l’epidemiologia digitale e la modellizzazione del clima. Nonostante questi sviluppi epocali, questa disciplina non è immune da limitazioni, errori o pregiudizi – come nel caso dei bias di genere nelle traduzioni o di quelli razziali nel riconoscimento di immagini. Inoltre, le sue capacità di ragionamento e di pensiero laterale sono ancora estremamente limitate. Per usare questo strumento consapevolmente, ed evitare quindi il rischio di aspettative esagerate e la possibilità di un altro AI winter, è necessario affrontare tematiche importanti quali la sua sostenibilità, le implicazioni etiche sollevate, tra gli altri, da Timnit Gebru e ragionare quali siano le implicazioni nel caso in cui l’intelligenza artificiale diventasse AGI (Artificial General Intelligence), superando così l’intelligenza umana.

Annalisa Barla è professoressa associata di Informatica e membro del Machine Learning Genoa Center dell’Università di Genova. Dopo aver conseguito una laurea magistrale in Fisica e un dottorato di ricerca in Informatica lavorando sui metodi di regolarizzazione per la comprensione automatica del contenuto delle immagini, si è dedicata a lungo all’uso dell’intelligenza artificiale per la medicina. Attualmente si occupa di studiare metodi innovativi per la comprensione e visualizzazione di dati complessi e strutturati nel contesto dell’innovazione digitale.