IA (AI) la nuova frontiera al servizio di tutti?

L’IA (in inglese AI) è un termine ormai entrato nel lessico comune, non più solo protagonista di film o livello esiziale di confronto in partite di scacchi tra uomo e macchina, ma invade visibilmente e invisibilmente la nostra vita. La invade direttamente o indirettamente tramite un’altra locuzione, ormai, sempre più comune: machine learning.

Questo articolo non vuole essere meramente tecnico e dedicato esclusivamente agli addetti ai lavori, bensì vuole provare a fotografare lo stato dell’arte dell’ecosistema nel suo complesso, un ragionamento sull’IA e i cambiamenti in atto che comporta su vari livelli di impatto. Chiunque può citarla, chiunque può renderla magnificente, chiunque può innalzarla a perno centrale dello sviluppo software ma solo osservandola nelle sue dinamiche e nei suoi approcci potremo capirla meglio.

Le origini dell’IA si perdono negli annali. Non parliamo di un termine nuovo e di recente sviluppo bensì di una branca dell’informatica nata insieme all’informatica stessa (o quasi). L’uomo da sempre, con l’intelligenza (o la curiosità?) che lo contraddistingue, ha analizzato il mondo cercando un nuovo traguardo, un nuovo passo evolutivo. Succede in tutti i campi e per l’informatica è rappresentato dall’IA e dalla sfida del test di Turing.

Perché solo oggi ottiene la ribalta delle cronache? Negli ultimi anni i motori principali si sono aperti al pubblico. Non sono più software limitati a pochi esperti o specifiche realtà ma tutti, potenzialmente, possono accedervi.

Watson di IBM rappresenta forse uno dei casi più famosi (e interessanti) di IA “pronta all’uso”.

TensorFlow di Google trae forza ed interesse dalla sua natura open source.

Le due realtà appena citate sono solo la punta dell’iceberg di questo mondo.

Da quando Apple ha introdotto Siri, l’assistente personale degli iPhone, il concetto di intelligenza si è spinto su nuovi piani e nuovi usi. L’arrivo di Google Now, Cortana ed Alexa ha ampliato la potenza di questi assistenti con una crescita sempre più palpabile nell’uso quotidiano. Il linguaggio più vicino a quello umano e le risposte incentrate sull’utente mostrano come l’IA, grazie al machine learning, riesce ad ampliarsi. L’espansione raggiunge vette nuove grazie alla mole di dati acquisiti e all’interconnessione dei dispositivi.

Tutta questa lunga premessa mostra come l’IA non è più solo un campo specifico e legato al ri-creare il cervello umano ma è un complesso sistema di sfumature. Molti sviluppatori, tra cui l’autore dell’articolo, possono creare chatbot con linguaggio umano evoluto, analisi decisionali tramite l’utilizzo di Watson oppure riconoscimento immagini tramite TensorFlow. Segmenti in rapida espansione e capaci di stravolgere il concetto stesso di app o di web (e non solo). Immaginate un app che permette ad un oratore di analizzare in tempo reale l’emozioni dei partecipanti…

Nell’ultima versione di iOS 11 (il sistema operativo degli iPhone), Apple ha rilasciato un’API denominata CoreML. Cosa significa? Ogni sviluppatore può attingere alle capacità di machine learning presenti negli iPhone iniettandolo nelle proprie app o giochi. Sfruttare tale API significa potenziare e modificare l’uso stesso dei prodotti creati, fornir loro un intelligenza organizzata ed in grado di migliorare l’esperienza per l’utente finale.

L’IA si diffonde fra noi senza urlarlo ma passo dopo passo. Eviteremo Skynet, Matrix o altre realtà? Quello dipende dagli utenti finali e dagli sviluppatori. Un sapiente uso migliorerà ogni aspetto delle nostre vite digitali (e reali). Un uso passivo potrebbe risultare il primo passo verso quei mondi.

La conclusione di questo pensiero non vuole spaventare chi legge o risultare di ammonimento bensì offrire uno spunto di riflessione e dialogo.

Come sempre, il vostro…