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EON EWS n . 630 - MAGGIO 2019 18 capacità di decifrare l’AI: se un sistema critico prende una decisione, noi umani dovremmo essere in gra- do di ripercorrere le tappe del suo ragionamento, per comprendere perché ha fat- to ciò che ha fatto. Un’altra concerne la consapevolez- za che il machine learning è valido solo se lo sono i dati di cui si nutre. Di con- seguenza, i tecnologi sono costantemente all’erta per rilevare eventuali distorsioni ( biases ) che possono ge- nerarsi nel comportamen- to dei sistemi intelligenti. O distorsioni provocate da malintenzionati. Esempi ne sono il riconoscimento o la profilazione sulla base di etnia o genere, o il conside- rare come globali quelli che in realtà sono solo costumi o comportamenti locali, o addirittura solo mode com- merciali o passeggere. E in- fine c’è il timore che la gen- te possa perdere la propria libertà di scelta nel fornire o negare i propri dati per- sonali, o di agire sulla base dei suggerimenti ricevuti dai sistemi AI. Globale ma individualizzato Naturalmente: nel 2035 le vostre scarpe e i vostri vestiti saranno confezionati in ma- niera impeccabile. Quando avrete bisogno di un paio di scarpe nuove, la fabbrica lo- cale consulterà il vostro ge- mello digitale, dedurrà tutti i parametri possibili e produr- rà un paio di scarpe uniche al mondo, che non paghere- te più delle solite numero 43 che vi fanno regolarmente Utilizzare il mondo come base della conoscenza Immaginate di essere por- tati in ospedale un giorno del 2035, per una qualche patologia, rara e comples- sa. I medici fanno analiz- zare subito la vostra storia clinica e i parametri medici dal loro sistema di intelli- genza artificiale, ricercando modelli simili in un databa- se mondiale di cartelle cli- niche anonimizzate. Trova- no una decina di riscontri e individuano i potenziali trattamenti e i loro effetti. In questo modo ci si affiderà meno alle congetture e alla sola esperienza umana o alla fortuna di trovarsi nell’o- spedale giusto: ovunque vi- viate e chiunque voi siate, otterrete la migliore diagno- si disponibile. Ma aspetta- te… c’è anche la possibilità che non dobbiate andare in ospedale. Perché attraver- so il monitoraggio costante dei vostri parametri clinici, vi verranno offerte scel- te intelligenti a ogni passo della vostra vita. Sia che si tratti del cibo che mangiate, della ginnastica che fate o delle vostre scelte in termi- ni di carriera… E tutto que- sto servirà a mantenervi in salute più a lungo. Uno dei rami di maggiore successo dell’AI è il machine learning. Gli algoritmi del machine le- arning permettono ai com- puter di apprendere modelli e imparare a distinguerli in mezzo a una mole enorme di dati, stabilendo relazioni tra input e output e tra vo- lumi impressionanti di dati e conclusioni significative. Per esempio, possono imparare a identificare degli individui nei video di sorveglianza, fare deviare le auto dagli oggetti in movimento, di- stinguere i pianeti intorno a stelle lontane, o riconosce- re gruppi di parametri clinici che anticipano una malat- tia. E una volta che hanno imparato come funziona il procedimento, possono ap- plicarlo alla velocità della luce, senza pause e senza stancarsi. Circolazione delle idee in tempo reale Un’altra scena dal 2035. Sie- te appena saliti su un’auto a guida automatica che co- pre parte del percorso che vi conduce alla conferen- za sull’AI. Piove a dirotto e mentre l’auto prende velocità sull’autostrada, improvvisa- mente è costretta a sterzare per evitare il ramo di un albe- ro precipitato sulla carreggia- ta. I veicoli di fianco e dietro il vostro sono obbligati a fre- nare e si crea un momento di caos. Una collisione manca- ta. Molto rara, ma possibile. Nella notte, i dati dei veicoli coinvolti vengono analizzati e a tutte le auto del mondo viene inviato un aggiorna- mento su come gestire una situazione simile in futuro. Naturalmente, ormai avete raggiunto da tempo la vostra destinazione, ignari di come il vostro viaggio abbia influen- zato, addirittura migliorato il comportamento di guida di tutte le auto del mondo. È facile supporre che una tecnologia tanto pervasiva, implichi postille sia tecniche sia etiche. Una riguarda la R UDY L AUWEREINS VICEPRESIDENTE IMEC E RESPONSABILE D IGITAL AND U SER - CENTRIC S OLUTIONS U NIT Nel 2035 l’intelligenza artificiale sarà ovunque, ma sarà invisibile. Dietro le quinte, indirizzerà le nostre scelte, offrendoci le opzioni migliori per condurre una vita in salute. Ci aiuterà a personalizzare i servizi e i prodotti che acquistiamo perché soddisfino al meglio le nostre preferenze. Tutto questo grazie alla sua capacità di processare alla velocità della luce enormi quantità di dati ed estrarne conoscenza L’intelligenza non è più solo umana La NASA ha utilizzato l’intelligenza artificiale per scoprire i pianeti fuori dal nostro sistema solare, come l’ottavo pianeta Kepler 90, una stella simile al sole che si trova a 2.545 anni luce dalla Terra (Fonte: NASA) Gli esseri umani possono cambiare il loro modo di pensare, adattare il loro comportamento a nuo- ve circostanze e a nuove conoscenze. Lo stesso possono fare gli agenti intelligenti, come le automobili. E dal momento che il mondo del 2035 è strettamente in- terconnesso, la nuova conoscenza può diffondersi quasi simultaneamente a tutti gli agenti intelligenti. Così non c’è rischio di scontrarsi con un’auto che viaggia utiliz- zando le informazioni dell’anno precedente. A TTUALITÀ