La settimana scorsa sono stato a Londra, dove ho visitato la borsa internazionale BETT. A parte il fascino di una città sempre letta nei libri, ma che non avevo ancora visitato, ho avuto un sacco di esperienze che hanno cambiato in modo netto e radicale il mio modo di rapportarmi con la tecnologia.
Il BETT di Londra è la fiera internazionale per eccellenza della tecnologia nell’educazione. Quest’anno, per forza di cose, non poteva mancare un pilastro importante come l’Intelligenza Artificiale.
Cosa ho imparato al BETT: oltre i trucchetti tecnici
Chi mi conosce lo sa, sono sempre stato un grande appassionato di tecnologia e sempre lo sarò. Trovarmi in un posto dove la tecnologia all’avanguardia viene applicata all’Educazione, altra mia grande passione, oltre che vocazione, è stato un sogno.
La cosa più importante che ho imparato però non è come impostare un GPT personale, come generare una serie di 5 lezioni basate sulla Tassonomia di Bloom, come scrivere il prompt perfetto, o come ottimizzare delle tasks ricorrenti. Questi sono trucchetti che, per quanto suonino altisonanti, non sfiorano che la superficie del mondo dell’Intelligenza Artificiale.
Un futuro che cresce in modo esponenziale
Siamo sull’orlo di un cambiamento mai visto nella storia dell’uomo. Se guardiamo indietro e analizziamo tutte le rivoluzioni avvenute nella nostra storia, notiamo come la magnitudo di ognuna di esse sia cresciuta esponenzialmente di volta in volta aumentando il peso specifico di ogni nuovo equilibrio. Prendiamo solo gli ultimi decenni: partiamo dall’arrivo di internet, passiamo per gli smartphone toccando il machine learning per sfociare nell’intelligenza artificiale.
AI: Tra mito e realtà
C’è da sempre un mito nell’immaginazione collettiva ogni volta che nominiamo l’AI (Artificial Intelligence). Alcuni di noi penseranno a Terminator, altri ad eserciti di androidi, altri a umanoidi tipo Super Vicky (sì, sono così vecchio). In realtà, come spiegato da un keynote di Rose Luckin (Professor of Learner Centred Design at UCL Knowledge Lab), l’AI esiste già da tanti anni.
Il 2022, anno di pubblicazione di ChatGPT, ha cambiato le carte in tavola. Sono cambiate le infrastrutture e, in modo ancora più decisivo, i processi di lavorazione delle cosiddette intelligenze artificiali.
Esperimenti con le onde cerebrali: l’AI che legge la mente
Uno degli esempi più affascinanti presentati al BETT riguarda l’utilizzo delle onde cerebrali per istruire i modelli di AI. Gli scienziati dell’Università di Osaka hanno creato due modelli di AI complementari per decodificare immagini viste dai pazienti con un’accuratezza dell’80%.
• Primo modello: Ha analizzato le onde cerebrali generate da 4 pazienti mentre osservavano 10.000 immagini di persone, paesaggi e oggetti.
• Secondo modello: Ha associato le onde cerebrali generate a delle descrizioni delle stesse immagini.
I due modelli hanno poi collaborato: uno ha generato un’immagine basata sulla prospettiva e sul layout dell’originale, l’altro ha collegato l’immagine alla rispettiva descrizione.
Simili progressi sono stati applicati alla musica. Nel 2023, scienziati hanno ricostruito parti di Another Brick in the Wall dei Pink Floyd utilizzando le onde cerebrali di pazienti che ascoltavano il brano. Il risultato è sorprendente e ascoltabile qui.
AI e Robot Umanoidi: il progetto di Figure 01
Il climax di tutto ciò che ho visto e imparato al BETT è stato l’esperimento di **Figure**, una compagnia di robot umanoidi, insieme a OpenAI. Questo progetto ha mostrato in modo tangibile cosa significa interagire con un’intelligenza artificiale in grado di combinare capacità cognitive e fisiche.
Nel video presentato, un uomo interagisce con un robot impegnato in attività cognitive, come rispondere a domande complesse, e fisiche, come eseguire compiti richiesti. Guardare questo robot in azione è stato come vedere il futuro materializzarsi davanti ai miei occhi.
Dai vecchi algoritmi ai Large Language Models
In maniera volutamente semplicistica, possiamo vedere l’AI moderna come l’evoluzione del machine learning. Questo, come suggerisce il nome, prevede l’istruzione, il settaggio di un computer da parte dell’uomo con una serie di dati in modo tale da automatizzare tasks ricorrenti. Pensa alla selezione delle email spam: si può scrivere un algoritmo per riconoscere una determinata parola o serie di parole e associarvi un’azione. Nel caso delle email spam, quella di inoltro nella casella apposita.
Come succede sempre, una volta introdotta una novità, l’evoluzione aumenta in velocità ed efficacia. Nel giro di poco tempo abbiamo imparato a scrivere algoritmi sempre più complessi. Solo una cosa è rimasta invariata però, ed è appunto la dipendenza uomo>macchina. Nell’ambito del machine learning tradizionale infatti, l’input principale parte sempre dall’uomo. È l’uomo che scrive l’algoritmo. È l’uomo che fa la prima mossa.
Reti Neuronali e Deep Learning: un passo rivoluzionario
L’avvento dei Large Language Models invece ha cambiato le carte in tavola. Tramite il linguaggio, non più esclusivamente matematico, è possibile istruire e interagire con il computer, come si farebbe con una persona in carne ed ossa. Non finisce qui: come dicevo prima, una volta imboccata una nuova strada, l’evoluzione aumenta in velocità ed efficacia. Con la pubblicazione di ChatGPT siamo passati dagli algoritmi alle reti neuronali artificial.
L’8 ottobre 2024 John Hopfield e Geoffrey Hinton hanno ricevuto il premio Nobel per la fisica per le ricerche fatte e i risultati ottenuti nell’ambito delle intelligenze artificiali. Le reti neuronali artificiali consentono il Deep Learning automatico da parte del computer. La struttura è chiaramente ispirata al cervello umano, dove i neuroni sono collegati tra loro tramite sinapsi. Combinando psicologia cognitiva e fisica statistica, i due scienziati sono arrivati a creare questo sistema in cui il computer è in grado di calcolare da solo quale parola seguirà quella appena scritta.
Tornare a casa con più domande che risposte
Tutto quello che ho riportato qui è successo negli ultimi due anni. Un solo anno dopo la pubblicazione del primo modello di linguaggio AI. Le implicazioni sono vastissime e capovolgeranno la società come mai nella storia dell’Uomo.
Sam Altman, fondatore di OpenAI, arriva a predire un futuro non troppo lontano dove il lavoro dell’Uomo non sarà più necessario. Si arriverà al Reddito Universale, concetto familiare anche a Elon Musk.Non ci sarà più bisogno di lavorare e l’Uomo potrà finalmente dedicarsi alla creatività e alle “soft skills” che ci dividono dalle macchine.
Suona tutto come musica celestiale, ma…
Quale sarà il costo umano di questa rivoluzione? Se l’AI può automatizzare ogni compito ripetitivo e persino creativo (in questo progetto il National Youth Theater utilizza l’AI come partner), cosa resterà dell’essenza umana? Quale sarà un’etica accettabile e condivisibile?
Sono tornato a casa dopo aver camminato 40 km in 2 giorni. Quando sono rientrato, nostro figlio stava già dormendo. Nostra figlia giocava paciosa nella culla in soggiorno. Come in un algoritmo perfetto, sono arrivate altre domande:
1. Come dovrò preparare i nostri figli?
2. Quali valori dovrò mantenere e quali dovrò “aggiornare” per farli stare al passo coi tempi?
3. Come possiamo educare le macchine senza dimenticare di educare noi stessi?
4. Quali compromessi accettiamo senza rendercene conto quando deleghiamo decisioni agli algoritmi?
5. Cosa resta di autentico nella creatività quando tutto può essere simulato?
6. Come possiamo preservare il mistero dell’essere umano in un mondo che cerca di tradurlo in dati?
7. Quanto sto permettendo alla tecnologia di modellare il mio modo di pensare e vivere?
8. Chi sto diventando attraverso le scelte che faccio ogni giorno?
9. Chi sono io?
10. Chi sei tu?
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