Macchine che pensano

Diverse da noi
Rick Rashid era comprensibilmente nervoso. Era il 2012 e su quel palco, dove avrebbe dovuto parlare di fronte a qualche migliaio di ricercatori e studenti di Tianjin, in Cina, rischiava di rendersi ridicolo. Non parlava cinese e temeva che le prestazioni del suo interprete, non del tutto affidabile in passato, l’avrebbero messo in imbarazzo.
«Speriamo, entro qualche anno, di abbattere le barriere lin­guistiche tra la gente» disse al pubblico il fondatore di Microsoft Research. Ci fu una pausa tesa di un paio di secondi, poi la voce dell’interprete uscì dagli altoparlanti.
Rashid continuò: «Ritengo personalmente che tutto questo ci condurrà verso un mondo migliore». Un’altra pausa e le sue parole furono nuovamente ripetute in cinese. Rashid sorrise. La folla applaudiva a ogni frase. Alcuni addirittura piangevano.
La reazione entusiasta del pubblico era comprensibile: l’in­terprete di Rashid aveva fatto tanta strada. Capiva e riformulava ogni frase in maniera impeccabile e, aspetto ancora più sbalordi­tivo, non era un essere umano.
Un tempo, questo compito sarebbe andato ben oltre le ca­pacità delle intelligenze artificiali più sofisticate, e non perché mancassero l’impegno o la volontà. I principali obiettivi del set­tore erano stati definiti in modo chiaro già alla conferenza di Dartmouth del 1956 e nei diversi incontri seguenti: traduzione automatica, visione artificiale, comprensione del testo, ricono­scimento vocale, controllo dei robot e apprendimento automati­co. Una bella lista di cose da fare.
Nei tre decenni successivi furono investite ingenti risorse nella ricerca, senza tuttavia riuscire a spuntare alcuna voce dalla lista. I primi risultati iniziarono ad arrivare solo verso la fine degli anni ’90, ben quarant’anni dopo le previsioni iniziali. Tuttavia, prima di quell’ondata di successi, l’intero settore aveva dovuto imparare un’importante lezione di umiltà.
Che cosa era cambiato? Secondo Nello Cristianini, dell’U­niversità di Bristol, nel Regno Unito, esperto di storia ed evolu­zione della ricerca nel campo dell’intelligenza artificiale: «Non avevamo trovato la soluzione al problema dell’intelligenza, così ci avevamo sostanzialmente rinunciato». Ma proprio da lì era cominciato il passo in avanti. «Nell’istante in cui non abbiamo più cercato di riprodurre caratteristiche mentali, psicologiche, abbiamo iniziato ad avere successo», racconta.
In particolare, i ricercatori abbandonarono le regole simboli­che, preprogrammate, e abbracciarono l’apprendimento automa­tico, una tecnica con cui i computer imparano da soli a partire da grandi quantità di dati. Quando una macchina ha accesso a un volume di informazioni abbastanza ampio può imparare a fare cose che sembrano intelligenti, come tradurre le lingue, ricono­scere i volti o guidare le automobili. «Quando impili abbastanza mattoni e fai un passo indietro, vedi una casa», sostiene Chris Bishop della Microsoft Research di Cambridge, in Inghilterra.