{"id":1864,"date":"2023-04-17T16:43:03","date_gmt":"2023-04-17T14:43:03","guid":{"rendered":"https:\/\/www.iit.cnr.it\/?post_type=news&#038;p=1864"},"modified":"2023-04-17T16:44:20","modified_gmt":"2023-04-17T14:44:20","slug":"bitbybit-puntata-5-dove-va-lintelligenza-artificiale","status":"publish","type":"news","link":"https:\/\/www.iit.cnr.it\/en\/news\/bitbybit-puntata-5-dove-va-lintelligenza-artificiale\/","title":{"rendered":"BITbyBIT puntata 5 &#8211; Dove va l&#8217;intelligenza artificiale"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La quinta puntata di BITbyBIT, il podcast dell&#8217;Istituto di Informatica e Telematica del CNR, \u00e8 dedicata a un tema attualissimo: <strong>l&#8217;intelligenza artificiale<\/strong>. Non solo (e non tanto) l&#8217;ormai famosissimo ChatGPT che sta monopolizzando da mesi le discussioni sul tema, ma soprattutto le sfide a lungo termine della ricerca in <em>computer science<\/em> sull&#8217;AI.<br><br>Con <strong><a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"http:\/\/www.iit.cnr.it\/chiara.boldrini\" target=\"_blank\">Chiara Boldrini<\/a><\/strong> e <strong><a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"http:\/\/www.iit.cnr.it\/lorenzo.valerio\" target=\"_blank\">Lorenzo Valerio<\/a><\/strong>, ricercatori dell&#8217;unit\u00e0 di ricerca Ubiquitous Internet, abbiamo parlato in particolare di <em>machine learning<\/em>, di apprendimento distribuito e di intelligenza artificiale <em>human-centric<\/em>, cio\u00e8 costruita per supportare l&#8217;essere umano nelle sue attivit\u00e0 e non per sostituirlo.<br><br><strong><a href=\"https:\/\/www.cnr.it\/it\/presidente\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Maria Chiara Carrozza<\/a><\/strong>, Presidente del Consiglio Nazionale della Ricerche e scienziata di fama internazionale nel campo della robotica, chiude la nostra quinta puntata con un&#8217;intervista nella quale ci racconta <strong>la via europea all&#8217;intelligenza artificiale<\/strong>, le scelte della politica scientifica dell&#8217;Unione su questo tema e la sfida della comunit\u00e0 di ricerca per costruire un&#8217;AI etica, responsabile, con finalit\u00e0 sociali, che ci aiuti ad affrontare le grandi sfide globali dei prossimi decenni.<br><br>Potete ascoltare la puntata sulle principali piattaforme di podcast, in particolare su\u00a0<a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/open.spotify.com\/show\/3MWGTDmc4fXBz1jhsfeuCZ?si=ca4cf0d7a82f4c48&amp;nd=1\" target=\"_blank\">Spotify<\/a>\u00a0e\u00a0<a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/podcasts.apple.com\/us\/podcast\/bitbybit-storie-di-internet-e-ricerca\/id1659426875?uo=4\" target=\"_blank\">Apple Podcast<\/a>, o direttamente cliccando sul player qui sotto. Di seguito trovate la versione trascritta della puntata.<br><br><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><iframe loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/widget.spreaker.com\/player?episode_id=53559765&amp;theme=light&amp;playlist=false&amp;playlist-continuous=false&amp;chapters-image=true&amp;episode_image_position=right&amp;hide-likes=false&amp;hide-comments=false&amp;hide-sharing=false&amp;hide-logo=false&amp;hide-download=true\" width=\"100%\" height=\"200px\" frameborder=\"0\"><\/iframe><br><br><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><br><strong>BITbyBIT, puntata 5 &#8211; Dove va l&#8217;intelligenza artificiale<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><br><strong>(CHIARA)<\/strong> La fantascienza, sia quella letteraria che quella cinematografica, gioca da sempre con l&#8217;idea di uno scenario futuro in cui gli esseri umani riusciranno a realizzare delle macchine cos\u00ec intelligenti da rappresentare una incredibile risorsa per l&#8217;umanit\u00e0 o anche una straordinaria minaccia. A volte queste intelligenze hanno anche avuto dei corpi, come i robot, le macchine spietate della saga di Terminator o per esempio i replicanti in Blade Runner, ma l&#8217;intelligenza artificiale forse pi\u00f9 inquietante che ci ricordiamo tra queste \u00e8 HAL 9000, il computer di 2001 Odissea nello spazio di Stanley Kubrick, una macchina che non ha una forma umana, un computer che ha una voce senza corpo, impersonale, apparentemente umana ma in realt\u00e0 fredda, una pura intelligenza artificiale.<br><br>Intelligenza artificiale \u00e8 anche una delle parole chiave della nostra contemporaneit\u00e0 digitale, \u00e8 probabilmente la parola chiave e non stiamo pi\u00f9 parlando di scenari del futuro. L&#8217;intelligenza artificiale gi\u00e0 presente ed \u00e8 entrata nel nostro quotidiano in modo molto pi\u00f9 silenzioso di quanto potessero immaginare nel secolo scorso gli artisti e probabilmente anche gli scienziati. L&#8217;intelligenza artificiale permette il riconoscimento facciale al vostro smartphone, una funzione che attivate chiss\u00e0 quante volte al giorno.<br>L&#8217;intelligenza artificiale governa gli assistenti vocali che abbiamo nelle nostre case come Alexa o ci suggerisce dei film da vedere o la musica da ascoltare sulle piattaforme streaming; e ancora l&#8217;intelligenza artificiale \u00e8 nei termostati intelligenti nelle nostre case, \u00e8 in molte delle automobili pi\u00f9 evolute che si trovano sulle nostre strade, quelle che ci permettono di guidare in modo pi\u00f9 sicuro perch\u00e9 ascoltano l&#8217;ambiente e imparano dalla nostra guida a prevenire i rischi di incidenti. Poi ci sono le intelligenze artificiali di cui si \u00e8 discusso tanto in questi mesi, quelle che generano immagini come Midjourney o DALL-E o la ormai famosissima chat GPT.<br><br><strong>(VIOLA) <\/strong>E poi c&#8217;\u00e8 l&#8217;intelligenza artificiale invisibile che gi\u00e0 da un po&#8217; \u00e8 entrata nei nostri processi industriali, che gestisce l&#8217;automazione delle macchine in una fabbrica o lavora per migliorare la produttivit\u00e0 agricola e dell&#8217;allevamento, oppure ancora che contribuisce a rendere smart le nostre citt\u00e0, proprio come vi abbiamo raccontato nella scorsa puntata.<br>In generale dove ci sono dati da incrociare e analizzare per comprendere un fenomeno e ottenere un servizio migliore l\u00ec c&#8217;\u00e8 l&#8217;intelligenza artificiale.<br>Qualcuno paragona questa evoluzione tecnologica a quella dell&#8217;elettricit\u00e0, che ha cambiato la societ\u00e0 in un modo cos\u00ec pervasivo da non permetterci neanche pi\u00f9 di immaginare come potesse essere il mondo prima del suo avvento. L&#8217;elettricit\u00e0 infatti ci ha dotato di incredibili comodit\u00e0 nella nostra vita quotidiana, ha permesso di inventare nuovi strumenti utili per lavorare e non solo e ci ha aperto possibilit\u00e0 che prima sembravano impensabili: proprio quello che potrebbe fare l&#8217;intelligenza artificiale e che forse sta gi\u00e0 facendo<br><br><strong>(CHIARA)<\/strong> Il tema della puntata quindi \u00e8 l&#8217;intelligenza artificiale. Se ci fate caso e riascoltate tutte le puntate precedenti di BITbyBIT vi renderete conto che ne abbiamo gi\u00e0 parlato un sacco con i nostri ricercatori, dagli algoritmi per identificare i bot e le notizie false di Stefano Cresci e Marinella Petrocchi all&#8217;intelligenza dei dispositivi smart della casa connessa di Andrea Saracino all&#8217;interpretazione dei dati dei sensori di monitoraggio della salute di Franca Delmastro al lavoro di analisi del DNA di Romina D&#8217;Aurizio. Questo ci dimostra ancora di pi\u00f9 quanto ormai l&#8217;intelligenza artificiale sia il tema o lo strumento di gran parte della ricerca informatica<br>Oggi vi raccontiamo una delle sfide pi\u00f9 di frontiera della ricerca su questo tema, quella dell&#8217;intelligenza artificiale decentralizzata, con Chiara Boldrini e Lorenzo Valerio dell&#8217;Unit\u00e0 di ricerca Ubiquitous Internet dell&#8217;Istituto di Informatica e Telematica del CNR.<br><br><strong>(CHIARA BOLDRINI)<\/strong> Il mio ambito di ricerca \u00e8 la Human-centric AI, cio\u00e8 un&#8217;intelligenza artificiale che comprende gli umani e che gli umani comprendono, una AI che non si sostituisce all&#8217;uomo ma lo supporta. Questo si traduce in un&#8217;intelligenza artificiale che sa spiegare le decisioni che prende, che migliora le capacit\u00e0 umane e che interagisce con gli umani nel modo in cui gli umani interagirebbero tra loro, per esempio considerando le relazioni sociali che intercorrono tra le persone.<br><br><strong>(LORENZO VALERIO)<\/strong> Sono un informatico e durante la tesi magistrale ho iniziato a interessarmi di Machine Learning, argomento che poi ho studiato durante tutto il dottorato e poi \u00e8 diventato anche il mio principale argomento di ricerca durante la mia carriera di ricercatore questo argomento poi piano piano \u00e8 diventato quello che ora si chiama intelligenza artificiale Human-centric. La comunit\u00e0 scientifica moltissimi anni fa ha iniziato a lavorare per cercare di insegnare le macchine a pensare e il grande passaggio di questa ricerca \u00e8 appunto chiamato machine learning. La caratteristica del machine learning \u00e8 che al posto di programmare le regole che un computer deve eseguire si cerca di fare in modo che il computer impari queste regole a partire da un insieme di dati o se vogliamo da un insieme di esempi, un po&#8217; come funziona quando si insegna qualcosa a un bambino, cio\u00e8 gli si fa vedere un comportamento e lui cerca di ripeterlo imparando questo comportamento, che \u00e8 un po&#8217; come succede appunto nel cervello.<br>Per questo passaggio fondamentale sono servite nel tempo le tecnologie, ovvero diciamo l&#8217;aumento della capacit\u00e0 computazionale dei computer, sono servite grandi quantit\u00e0 di dati, pensiamo che noi ne produciamo tantissimi attraverso qualsiasi dispositivo che ad esempio ci circonda o che abbiamo addosso come il nostro cellulare o il nostro tablet. L&#8217;unione di potenza computazionale e dati ci permette di allenare questi modelli di intelligenza artificiale che di fatto fanno parte del grande mondo del machine learning o se avete sentito parlare di deep learning o pi\u00f9 in generale di intelligenza artificiale.<br><br><strong>(CHIARA)<\/strong> L&#8217;intelligenza artificiale \u00e8 uno dei temi centrali della ricerca informatica di oggi non solo di quella pubblica perch\u00e9 ha un enorme valore sul mercato e molti degli esempi che abbiamo citato nella nostra introduzione sono esempi di uso commerciale dell&#8217;intelligenza artificiale. Le grandi aziende tecnologiche come Google, Amazon Facebook da anni portano avanti dei progetti dedicati a questo tema e poi ci sono anche le nuove aziende in grande espansione come OpenAI che \u00e8 l&#8217;azienda che ha prodotto ChatGPT che si promettono di spostare sempre pi\u00f9 avanti l&#8217;asticella del possibile.<br>Ma anche la ricerca pubblica sta investendo in questo settore e tra gli obiettivi di chi lavora per centri di ricerca pubblici come il CNR c&#8217;\u00e8 quello di trovare delle soluzioni per risolvere le criticit\u00e0 legate all&#8217;uso di queste tecnologie: una di queste riguarda proprio i dati.<br><br><strong>(CHIARA BOLDRINI) <\/strong>Al momento l&#8217;approccio pi\u00f9 diffuso prevede di immagazzinare i dati che servono per allenare gli algoritmi su grandi server. Pensiamo ad aziende come Google o Facebook che sono in possesso dei dati di tutti i loro utenti, nel caso di Facebook per esempio i milioni di immagini che si trovano su Instagram. Da qui abbiamo conseguenze legate alla privacy per esempio ma non solo, perch\u00e9 gestire una mole cos\u00ec grande di dati non \u00e8 semplice nemmeno a livello computazionale.<br>Noi come ricercatori siamo provando a progettare qualcosa che \u00e8 un po&#8217; diverso, in particolare ci siamo chiesti se possiamo ottenere gli stessi risultati senza trasferire i dati sul server centrale.<br>Proprio per questo stiamo lavorando su quella che chiamiamo AI decentralizzata e il nostro obiettivo \u00e8 capire se si pu\u00f2 fare completamente a meno del server centrale quando stiamo trattando dei servizi che si basano solo sui dati forniti dagli utenti.<br><br><br><strong>(CHIARA)<\/strong> Un utilizzo di tipo decentralizzato per esempio lo troviamo gi\u00e0 nelle tastiere dei telefoni Android realizzate da Google, che imparano a suggerirci le parole giuste per completare i nostri messaggi analizzando i testi che scriviamo utilizzandoli ogni giorno.<br>Quando scriviamo utilizzando la Google Keyboard infatti i nostri testi non vengono trasferiti sul server centrale ma restano sul nostro smartphone perch\u00e9 l\u00ec c&#8217;\u00e8 gi\u00e0 un modello di intelligenza artificiale che lavora su quei dati e li usa per migliorarsi. Non far muovere i dati in questo caso risponde a un&#8217;esigenza di privacy del cliente ovvia ma \u00e8 anche una soluzione pi\u00f9 sostenibile a livello di rete e di quantit\u00e0 di dati da trasferire sul cloud: pensiamo a quanti milioni di persone hanno uno smartphone Android e lo usano in ogni istante in giro per il mondo.<br><br><strong>(LORENZO VALERIO)<\/strong> Nel paradigma decentralizzato possono essere inclusi i pi\u00f9 svariati tipi di dispositivi, quindi Internet delle cose, dispositivi dati personali, dispositivi che si trovano nelle industrie e nelle smart city.<br>Nell&#8217;apprendimento decentralizzato questi dispositivi non solo elaborano i dati che hanno raccolto localmente ma cercano di accrescere la conoscenza estratta collaborando tra di loro, cercando di integrare la conoscenza presente negli altri dispositivi con cui collaborano e quindi di conseguenza nei modelli che hanno allenato. Le tecnologie che sfruttano le AI decentralizzate potrebbero essere utilizzati in vari scenari che a oggi sfruttano un approccio centralizzato. Possiamo pensare ad esempio a uno scenario pandemico in cui vogliamo cercare di stimare la diffusione del covid in un certo quartiere senza far circolare i dati grezzi sui contatti delle persone, ad esempio ogni persona potr\u00e0 estrarre conoscenza dai propri dati dei propri contatti locali e potr\u00e0 condividerla con le persone che le stanno intorno contribuendo cos\u00ec recuperare l&#8217;accuratezza della proiezione dei modelli di tutte le persone coinvolte in questo processo.<br>Un altro esempio potrebbe essere uno scenario di navigazione come ad esempio Google Maps in cui le persone che si spostano su un certo territorio devono scegliere il tragitto migliore in maniera totalmente collaborativa ed emergente Oppure ancora uno scenario di industria 4.0 dove i robot nella linea di produzione collaborano per ottimizzare le loro operazioni migliorando di fatto l&#8217;efficienza del processo produttivo.<br>O infine potrebbe esserci un&#8217;applicazione in ambito sanitario: immaginiamo ad esempio diversi ospedali che possono collaborare cercando di addestrare dei modelli in grado di diagnosticare una malattia a partire dai dati che ognuno di loro possiede ma senza far circolare questi dati che sono chiaramente dati sensibili, quindi nessuno vorrebbe spostare i dati da dove sono stati raccolti.<br><br><strong>(VIOLA)<\/strong> Il problema \u00e8 che l&#8217;apprendimento automatico funziona solo se si forniscono al modello tanti dati: questo \u00e8 relativamente semplice se \u00e8 un server centrale ma diventa decisamente pi\u00f9 complesso se voglio utilizzare un approccio decentralizzato come ci spiega Chiara Boldrini.<br><br><strong>(CHIARA BOLDRINI)<\/strong> In un approccio decentralizzato possiamo immaginare praticamente una rete fatta da tanti nodi che sono i nostri dispositivi e che lavorano in maniera s\u00ec indipendente ma allo stesso tempo collaborativa. Su ogni nodo c&#8217;\u00e8 un modello di intelligenza artificiale che conosce solo i dati che si trovano su quel dispositivo, la sfida \u00e8 capire come far dialogare in maniera efficace tutti i dispositivi in modo che scambino conoscenza tra loro senza per\u00f2 scambiarsi i dati.<br>In pratica questo si traduce nello scambiarsi i modelli di intelligenza artificiale cio\u00e8 la conoscenza distillata dai dati locali invece che dati stessi e nel combinare i modelli in modo da ottenere un modello aggregato che contiene le conoscenze apprese dai vari dispositivi. E qui entra in gioco anche gli aspetti legati alla rete complessa delle relazioni sociali tra gli utenti: per esempio il mio dispositivo probabilmente collaborer\u00e0 pi\u00f9 volentieri con il dispositivo di un mio amico e di questo dispositivo si fider\u00e0 di pi\u00f9 per esempio nello scambiare e nel combinare i modelli di intelligenza artificiale perch\u00e9 e qui si ritorna al concetto di Human-centric. Il mio alter ego AI agir\u00e0 nell&#8217;ecosistema di umani e intelligenze artificiali come io agirei in un ecosistema in cui ci sono solo umani, quindi se mi devo fidare dei dati o dei modelli di un dispositivo posso utilizzare lo stesso approccio che userei per decidere se mi fiderei nella realt\u00e0 nella vita reale di quella persona e quindi uso il legame sociale.<br><br><strong>(VIOLA)<\/strong> Le applicazioni dell&#8217;intelligenza artificiale decentralizzata non mancano, ma c&#8217;\u00e8 da dire che al momento si tratta di una tecnologia ancora tutta da studiare. Stiamo parlando infatti di una ricerca cosiddetta <em>long term<\/em>, a lungo termine, che guarda molto avanti, per questo i casi d&#8217;uso che ci hanno citato Chiara e Lorenzo non fanno parte dei loro progetti di ricerca, ricerca che al momento si muove a un livello puramente sperimentale. Ma i problemi di cui si occupano sono gi\u00e0 in parte attuali o lo saranno in un futuro vicino a noi per questo stanno gi\u00e0 studiando le possibili risposte. Abbiamo chiesto a Chiara e Lorenzo secondo loro che cosa ci aspetta, quali scenari vedremo nel futuro dell&#8217;intelligenza artificiale.<br><br><strong>(LORENZO VALERIO)<\/strong> Il futuro che mi immagino va sotto le parole pervasivo e sostenibile. Credo che il paradigma di decentralizzata si diffonder\u00e0 e trover\u00e0 vari ambiti di applicazione, questo non \u00e8 solo un utopia della ricerca ma si tratta di una necessit\u00e0. Quindi se anche un&#8217;azienda come Google che \u00e8 sicuramente interessata a raccogliere grossissime moli di dati ha deciso di utilizzare l&#8217;apprendimento federato per allenare le proprie tastiere sugli smartphone suggerisce che ci siano ampie prospettive di utilizzo.<br>Inoltre pensiamo che tablet e smartphone sono sempre pi\u00f9 potenti, sanno calcolare in maniera efficiente ed efficace un sacco di dati e fare operazioni complesse, pensiamo addirittura che alcuni smartphone hanno dei processori dedicati alla computazione di reti neurali artificiali. Quindi di fatto le tecnologie e gli strumenti ci sono per farlo. Tuttavia queste tecnologie e queste operazioni sono ancora estremamente costose, soprattutto energeticamente costose, quindi c&#8217;\u00e8 una forte spinta verso la definizione di metodi che le rendano pi\u00f9 leggere e quindi pi\u00f9 sostenibili soprattutto dal punto di vista energetico.<br><br><strong>(CHIARA BOLDRINI)<\/strong> \u00c8 vero, i presupposti per l&#8217;AI decentralizzata ci sono e per molti problemi non credo che in futuro sar\u00e0 necessario l&#8217;utilizzo del server centrale proprio perch\u00e9 le stesse cose potranno essere fatte in maniera decentralizzata evitando anche problemi di privacy. Per\u00f2 al contempo credo che le grandi aziende informatiche non saranno molto favorevoli nel vedere la diffusione di un&#8217;AI \u00e8 totalmente decentralizzata, perch\u00e9 questo di fatto le taglierebbe del tutto fuori sia dai dati che dai modelli degli utenti.<br>La decentralizzazione poi non \u00e8 l&#8217;unico problema che le AI del futuro dovranno affrontare: per esempio c&#8217;\u00e8 il tema della collaborazione umano-macchina e di come gestire quelle situazioni in cui l&#8217;umano e l&#8217;intelligenza artificiale prendono una decisione insieme. Quand&#8217;\u00e8 che deve prevalere la scelta dell&#8217;AI, quando quella della persona con cui l&#8217;AI collabora? Tipici esempi sono la diagnostica medica, per esempio l&#8217;interpretazione di immagini di risonanza magnetica o la guida autonoma delle auto e poi in caso di decisione errata su chi dovr\u00e0 ricadere la colpa?<br>Un altro esempio: sistemi molto efficienti nello svolgere compiti umani possono ingannare altri umani<br>Pensiamo per esempio a quegli algoritmi in grado di inventarsi di sana pianta studi scientifici e pure di scriverne un paper con delle strutture molto simili a quelle dei paper che escono dai nostri laboratori di ricerca. Ecco allora che diventa molto facile far girare sui social network degli studi scientifici che sono totalmente falsi ma anche totalmente credibili, e questo rende molto difficile per le persone comuni difendersi dalle fake news.<br><br><strong>(LORENZO VALERIO)<\/strong> Un&#8217;altra grossa sfida riguarda la spiegabilit\u00e0 dei modelli che definiamo al momento blackbox. \u00c8 vero che ormai esistono molti modelli anche molto potenti, pensiamo ad esempio a chatGPT e quello che riesce a fare, per\u00f2 tutti questi modelli sono delle vere e proprie scatole nere, nel senso che nessuno, nemmeno chi li ha progettati, riuscirebbe a dire esattamente cosa avviene in ogni singolo neurone di una rete artificiale e a spiegare il motivo per cui una rete neurale d\u00e0 certe risposte<br>Quindi \u00e8 nato tutto un filone di ricerca legato a questo aspetto e l&#8217;idea \u00e8 di sviluppare metodi che rendano spiegabile l&#8217;AI per\u00f2 chiaramente essendo nato da poco c&#8217;\u00e8 ancora tantissimo da fare<br>Ma in ogni caso dobbiamo chiederci: l&#8217;AI black box \u00e8 veramente intelligenza?<br><br><strong>(CHIARA BOLDRINI) <\/strong>Beh per definizione la risposta \u00e8 no: una vera intelligenza dovrebbe essere in grado di ragionare sui dati, estrarre le reazioni causa-effetto dai dati, come fanno gli umani tra l&#8217;altro, persino immaginare risposte a scenari alternativi. Per esempio cosa sarebbe successo se proprio per risolvere queste sfide di ricerca saranno necessarie cambiare il paradigma dell&#8217;AI attuale e andare verso quella che viene chiamata AI causale su cui anche il nostro gruppo di ricerca sta lavorando.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>(CHIARA)<\/strong> Tutti gli scienziati che come Chiara Boldrini e Lorenzo Valerio studiano l&#8217;intelligenza artificiale si trovano a fronteggiare delle sfide simili il modo in cui le risolvono per\u00f2 pu\u00f2 cambiare moltissimo.<br>A seconda dell&#8217;obiettivo che si pongono l&#8217;Unione Europea sta vestendo ormai da anni su progetti di ricerca che riguardano l&#8217;intelligenza artificiale e le finalit\u00e0 che si pongono questi investimenti sono spesso molto diverse da quelle dei programmi pubblici finanziati negli Stati Uniti o in Cina o ancora dai progetti che vengono sviluppati nelle grandi aziende private internazionali da Google a Microsoft, Amazon o Apple. <br>Per capirne di pi\u00f9 abbiamo parlato con Maria Chiara Carrozza, Presidente del Consiglio Nazionale delle Ricerche. Carrozza oggi \u00e8 a capo del pi\u00f9 grande ente italiano che si occupa di ricerca ma nel corso della sua carriera \u00e8 stata una scienziata di fama internazionale sui temi della robotica. Le abbiamo chiesto in primis di raccontarci la via europea all&#8217;intelligenza artificiale, cio\u00e8 come le scelte politiche dell&#8217;Unione Europea guidano la ricerca su questi temi nel nostro continente.<br><br><strong>(MARIA CHIARA CARROZZA)<\/strong> La visione Europea sull&#8217;intelligenza artificiale secondo me risente moltissimo dell&#8217;approccio che ha sempre avuto l&#8217;Unione Europea per i finanziamenti alla ricerca che si basano su tre pilastri fondamentali: la ricerca fondamentale, la leadership industriale dei paesi europei, dei Paesi membri dell&#8217;Unione Europea, e il terzo pilastro \u00e8 la ricaduta sociale quindi il beneficio per la societ\u00e0, oggi si dice impatto.<br>Questo imprinting culturale, che ha sempre il sociale come fine ultimo, ovviamente ha un po&#8217; influenzato nel corso degli anni anche il modo di pensare e impostare la ricerca da parte dei ricercatori che hanno lavorato in Unione Europea, quindi essendo anche parte insomma di una comunit\u00e0 che si \u00e8 sempre ispirata a questi tre pilastri e quindi al fine ultimo del bene sociale ovviamente anche nel campo dell&#8217;intelligenza artificiale c&#8217;\u00e8 stata sempre una tendenza a cercare di svilupparla con una finalit\u00e0 per esempio sia di analisi dei dati per esempio per campo biomedicale oppure di analisi dei dati per il problema del cambiamento climatico con proprio un fine di sviluppare e di studiare fino a che punto l&#8217;intelligenza artificiale possa essere sviluppata e anche fino a che punto possa essere poi tradotta in algoritmi e applicata a problemi contingenti.<br>C&#8217;\u00e8 da considerare che l&#8217;Unione Europea nel suo trattato ha proprio la solidariet\u00e0 come elemento cardine e quindi ovviamente anche i programmi e il finanziamento all&#8217;intelligenza artificiale risentono di questo approccio.<br>\u00c8 diverso invece dal contesto magari che si pu\u00f2 trovare negli Stati Uniti per fare un esempio dove spesso ci sono agenzie nazionali che comunque hanno una finalit\u00e0 sia di ricerca fondamentale che di anche sostegno alla ricerca traslazionale con una finalit\u00e0 per esempio agenzie dedicate alla ricerca del capo biomedicale o altro per\u00f2 ci sono anche delle agenzie che hanno uno scopo duale o militare cio\u00e8 di sviluppare programmi che hanno uno scopo militare ,molto connesso anche al tema dello sfruttamento industriale, quindi di una leadership industriale in qualche modo che indichi e rafforzi la sovranit\u00e0 e quindi le imprese nazionali.<br>Ovviamente c&#8217;\u00e8 anche un altro tema che in Unione Europea ha la sua influenza che \u00e8 quello legale e etico, perch\u00e9 c&#8217;\u00e8 sempre un po&#8217; un approccio anche giuridico e di tutela dei diritti della persona dei diritti umani che impregnano in qualche modo il nostro modo di stare nell&#8217;Unione Europea e quindi poi hanno enfatizzato l&#8217;aspetto regolatorio, anche perch\u00e9 consideriamo che da un punto di vista di come \u00e8 oggi l&#8217;Unione Europea la concorrenza la regolazione dei mercati la tutela comunque dei diritti la lotta alle disuguaglianze fa parte diciamo di alcuni ambiti che sono prettamente europei.<br><br><strong>(VIOLA)<\/strong> In un certo senso siamo stati abituati ad immaginare la robotica come il corpo e l&#8217;intelligenza artificiale come il cervello di una nuova generazione di macchine incredibilmente simile a noi<br>Le intelligenze artificiali come chatGPT sembrano proprio sfidarci sul terreno su cui abbiamo sempre pensato di distinguerci da tutte le altre specie sulla terra, cio\u00e8 la nostra capacit\u00e0 di apprendere e ragionare. Chat GPT \u00e8 un chatbot molto evoluto che utilizza l&#8217;intelligenza artificiale e l&#8217;apprendimento automatico per fare conversazione con gli utenti umani, accede a una sconfinata quantit\u00e0 di dati da cui apprende e d\u00e0 l&#8217;impressione di essere in grado di compilare testi sensati che rispondono a tono e in modo pertinente alle richieste dell&#8217;utente. Insomma, chi ha usato chat GPT per un attimo ha avuto davvero l&#8217;impressione di trovarsi a conversare con un&#8217;altra persona.<br>Secondo Carrozza per\u00f2 questa sfida a ricreare l&#8217;intelligenza umana almeno in questa fase sembrerebbe pi\u00f9 dettata da logiche commerciali che non dalla spinta a creare un valore scientifico reale e a risolvere questioni pi\u00f9 pressanti per l&#8217;umanit\u00e0.<br><br><strong>(MARIA CHIARA CARROZZA)<\/strong> Io penso che la ricerca robotica sia affascinante perch\u00e9 sviluppando un sistema robotico che comprende necessariamente per essere robotico l\u2019automazione del movimento e quindi la riproduzione del movimento, cio\u00e8 la robotica \u00e8 controllo del movimento e anche percezione del movimento, quando si interagisce con un robot si guida un robot il nostro fine ultimo e far s\u00ec che quando guidiamo un robot lo sentiamo come parte di noi e comunque lo controlliamo in modo molto naturale e risponde alle nostre domande quindi in un certo senso mettendo un po&#8217; a confronto la robotica e quindi anche questa aspirazione di sviluppare un robot che poi \u00e8 un&#8217;estensione e che quindi parte anche dal concetto di disabilit\u00e0, cio\u00e8 a una persona disabile io consento di muoversi un&#8217;altra volta, ecco questo secondo me \u00e8 da mettere un po&#8217; in contrapposizione con l&#8217;intelligenza artificiale che ha sempre lavorato invece in un altro modo. Secondo me \u00e8 stato sempre fatto un errore di voler dimostrare grandi achievement dell&#8217;intelligenza artificiale mostrando la capacit\u00e0 di battere l&#8217;uomo, quindi l&#8217;idea \u00e8 ovviamente in s\u00e9 antagonista: perch\u00e9 io devo fare una cosa che mi batta gli scacchi?<br>A me interessa fare un sistema di intelligenza artificiale che faccia monitoraggio del traffico e che magari ci guidi per evitare pi\u00f9 incidenti possibile per inquinare il meno possibile. Perch\u00e9 questa corsa? Allora io capisco la corsa ad andare su Marte, capisco la corsa a capire il cervello, a lottare contro l&#8217;Alzheimer<br>e quindi naturalmente un ricercatore anche che abbia questo imprinting europeo o italiano di solito la vede un po&#8217; cos\u00ec, oppure un intelligenza artificiale che dia delle spiegazioni delle clusterizzazione dei fenomeni ma che vada anche a cercare di modellarne gli effetti, di modellarne il significato e quindi dia un significato a questi dati.<br>Io per tutta la vita professionale, gli ultimi anni sicuramente prima di diventare presidente del CNR, negli ultimi 15 anni ho lavorato per fare un esoscheletro per consentire una persona con una emiparesi o con un problema per consentirle di uscire un&#8217;altra volta da casa, andare fuori e poter essere libera di muoversi. Visto con l&#8217;approccio chat GPT avrei dovuto dire \u201cBeh ci manda un robot fuori e lui se ne sta a casa\u201d. Ecco ma \u00e8 questo che noi vogliamo? Cio\u00e8 perch\u00e9 fare tutto questo sforzo? Prendo, mando un robot e magari con la realt\u00e0 virtuale aumentata guardo il robot che va fuori casa. E quindi mi domando: \u00e8 questo il mondo che noi vogliamo? Secondo me \u00e8 un momento in cui ci abbiamo talmente tanti problemi dell&#8217;umanit\u00e0, la siccit\u00e0, il cambiamento climatico eccetera, in cui io avrei preferito vedere corse a cercare di trovare soluzioni in questo campo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>(CHIARA)<\/strong> La tecnologia dovrebbe potenziarci e non sostituirci: questo \u00e8 il principio di una intelligenza artificiale umano-centrica come ci spiegava Chiara Boldrini all&#8217;inizio di questa puntata: una intelligenza artificiale che ci supporta, che ci pu\u00f2 migliorare, costruita intorno alle nostre necessit\u00e0.<br>Il CNR \u00e8 capofila del progetto Fair, il partenariato Nazionale sull&#8217;intelligenza artificiale che ha riunito 25 partner pubblici e privati, universit\u00e0 enti di ricerca e aziende e che nei prossimi tre anni grazie a un investimento di 114 milioni di euro del PNRR cercher\u00e0 di tracciare la via italiana all&#8217;intelligenza artificiale.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>(MARIA CHIARA CARROZZA) <\/strong>Avere un&#8217;iniziativa italiana che permette sia di studiare i fondamenti della nuova intelligenza artificiale, quindi tutta la parte algoritmica, il machine Learning, tutto quello che deve essere ancora sviluppato e investigato ci consente di avere una possibilit\u00e0 di competere ma anche di non solo di competere da un punto di vista scientifico ma anche tecnologico e quindi di investire sul nostro futuro non solo di utenti o consumatori dell&#8217;intelligenza artificiale sviluppata dagli altri ma anche di produttori, produttori che possono anche avere una finalit\u00e0 Secondo me positiva nel senso di anche rilasciare a tutti quello che viene sviluppato dare la possibilit\u00e0 di fare qualcosa che sia anche in forma aperta che consente a tutti anche paesi in via di sviluppo di avere accesso a delle forme di intelligenza artificiale che possono avere una finalit\u00e0 positiva o utile quindi secondo me questo \u00e8 molto importante ovviamente anche molto importante per la leadership industriale del nostro paese e in genere pi\u00f9 In generale dell&#8217;Unione Europea in modo da essere in grado di competere.<\/p>\n","protected":false},"featured_media":1865,"template":"","categories":[],"tags":[63,290,324,124,64,20,279,159,294,28,325,323],"class_list":["post-1864","news","type-news","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","tag-ai","tag-computer-science","tag-divulgazione-scientifica","tag-informatica","tag-intelligenza-artificiale","tag-machine-learning","tag-maria-chiara-carrozza","tag-pnrr","tag-podcast","tag-ricerca","tag-robotica","tag-scienza"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.iit.cnr.it\/en\/wp-json\/wp\/v2\/news\/1864","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.iit.cnr.it\/en\/wp-json\/wp\/v2\/news"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.iit.cnr.it\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/news"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.iit.cnr.it\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1865"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.iit.cnr.it\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1864"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.iit.cnr.it\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1864"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.iit.cnr.it\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1864"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}