Alcune informazioni e riflessioni di questo articolo sono tratte da un testo di Guglielmo Tamburrini, che mette in relazione il tema dell’Intelligenza Artificiale (IA) con i problemi ambientali, chiamando direttamente in causa le responsabilità degli scienziati.
La problematica generale che riguarda la ricerca sull’Intelligenza Artificiale e le sue possibili implicazioni etiche viene affrontata nei numerosi contributi che da alcuni anni il prof. Norberto Patrignani offre, sia nelle sue pubblicazioni scientifiche, sia in seminari e incontri organizzati per il nostro centro studi.
Tra tale documentazione segnalo, in particolare:
Don Milani al tempo dell’Infosfera | Norberto Patrignani (martedì 24 Ottobre 2017)
Slow Tech | 8. Etica e informatica. Dilemmi al confine tra decisioni e scelte. CONVERSAZIONE con Norberto Patrignani (giovedì 28 Novembre 2019)
Fermare la cyberwar prima che sia troppo tardi (martedì 5 Aprile 2022)
Verso un’abbondanza frugale | Incontro con Norberto Patrignani (giovedì 26 Maggio 2022)
“Intelligenza” artificiale: non chiamiamola così! (lunedì 27 Giugno 2022)
Entrambi gli autori richiamano l’attenzione dei lettori sulle responsabilità dei ricercatori – soprattutto i professionisti delle discipline informatiche (esperti, studiosi e professori universitari) nella ricerca e sviluppo di progetti al confine tra etica e scienza.
Guglielmo Tamburrini e Norberto Patrignani, assieme a Francesca Farruggia (Istituto di Ricerche Internazionali Archivio Disarmo – IRIAD di Roma) parteciperanno a un incontro su Tecnologia e Pace co-organizzato da Centro Studi Sereno Regis e Politecnico di Torino nel corso della prossima Biennale Democrazia 2022 (h: 11.00, sala Emma Strada, Politecnico Torino – 12 novembre 2022)
IA: un mondo presente ma sconosciuto
Dell’Intelligenza Artificiale (IA) si parla e si scrive ormai da decenni: tra finanziamenti alla ricerca, sperimentazioni nei più disparati ambiti, e applicazioni concrete, si può affermare che non c’è quasi aspetto della vita umana che non sia stato già cambiato, o che non possa essere modificato nel prossimo futuro.
Nell’Introduzione dell’articolo sopra citato Tamburrini accenna rapidamente all’impatto pervasivo dell’IA negli ultimi 10 anni, alimentato da sistemi informatici di apprendimento dell’IA, che stanno assumendo un ruolo crescente nel commercio, nell’industria, nella gestione dei servizi pubblici e privati, nella comunicazione, nell’intrattenimento, nella sicurezza e nella difesa. Il tema è vasto, e di difficile comprensione per il pubblico non specializzato.
Il ‘machine learning’, l’apprendimento automatico, si basa sull’idea che i computer possono imparare ad eseguire compiti specifici senza essere programmati per farlo, grazie al riconoscimento di schemi tra i dati, che vengono forniti in modo iterativo. Un aspetto importante del machine learning è la ripetitività: esposti più volte ai dati, questi sistemi sono in grado di adattarsi in modo autonomo. Nelle ‘deep neural networks’, reti neurali profonde, di struttura più complessa e caratterizzate da un gran numero di strati e connessioni tra i componenti, il sistema apprende a eseguire dei compiti sempre più sofisticati nella misura in cui viene alimentato da quantità e varietà crescenti di informazioni.
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