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Machine Learning: le macchine governeranno il nostro futuro?

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Machine Learning e Intelligenza Artificiale: i robot sono in mezzo a noi.

Algoritmi e software governano già alcuni aspetti delle nostre vite. Presto potranno curarci, prenoteranno per noi il ristorante, con una telefonata, e diventeranno più esperti di noi, più bravi di noi in determinate materie. E in alcune mani possono diventare uno strumento di controllo e sorveglianza.

È iniziata l’era delle macchine? Presto saremo costretti a credere in loro e soltanto a loro? Scopriamo di più su questa nuova branca dell’Intelligenza Artificiale chiamata Machine Learning e come viene applicata oggi.

Machine Learning: cos’è

Esistono tanti modi diversi per definire il Machine Learning (o ML). Branca dell’Intelligenza Artificiale, i programmatori di ML provano a creare degli algoritmi che siano in grado di imparare e adattare il proprio comportamento a nuovi dati ricevuti, senza interferenze umane. In parole povere, le “macchine” – computer e software – imparano da soli.

La macchina che impara – magari connettendosi a Internet e analizzando la straordinaria mole di dati che vi trova presente – può migliorare capacità e prestazioni nel tempo. Oapprendere addirittura nuove capacità e funzioni che prima non aveva, anche se non sono stati i suoi creatori ad avergliele “insegnate” direttamente.

Un esempio? Un team di sviluppatori svizzero ha di recente creato un software in grado di tradurre dal cinese all’inglese e viceversa in maniera perfetta. Nessuno degli sviluppatori, però, conosceva una parola delle due lingue: semplicemente, il programma ha imparato da solo.

Controversie e dibattiti su questo tipo di tecnologia si moltiplicano. Quanto possono imparare da sole, le macchine? Arriveranno al punto di controllare gli esseri umani? E chi controlla invece queste macchine, ha un potere troppo grande nelle proprie mani?

Le considerazioni etiche sono molto complesse da sviscerare interamente. Proviamo solo a considerare alcune delle applicazioni più interessanti (o preoccupanti). Ognuno ne trarrà le considerazioni che ritiene opportune.

Machine Learning: le applicazioni nel mondo della salute

Di recente la FDA, la Federal and Drug Administration, agenzia americana che regolamenta i prodotti alimentari, i farmaci e le attrezzature impiegate in ambito medico, ha approvato la commercializzazione di un algoritmo che rileva le fratture del polso.

Il software si chiama Osteo Detect: scansiona i raggi X e individua possibili fratture. Due studi sul programma hanno dimostrato che è in grado di rilevare con più efficacia le fratture rispetto agli ortopedici. Software medicali con funzioni simili, sono stati approvati da FDA nel campo delle malattie oculari e della rilevazione degli ictus.

Una possibile applicazione delle tecnologie di Machine Learning vedrà la luce nell’ambito della prevenzione oncologica. Nel Regno Unito, il primo ministro Theresa May ha di recente annunciato l’intenzione di stanziare quote cospicue del bilancio statale per sviluppare algoritmi in grado di individuare il cancro.

L’obiettivo è di diagnosticare 50mila persone l’anno nelle prime fasi della malattia. Una diagnosi precoce che potrebbe ridurre di più di 20mila unità le persone decedute a causa del cancro.

Le applicazioni di questo tipo di Machine Learning sembrano (e probabilmente sono) buone da un punto di vista etico. Eppure non possiamo fare a meno di pensare a tutti i posti di lavoro che potrebbero sostituire, nel settore sanitario.

È, questa, una delle principali preoccupazioni riguardo le nuove frontiere della robotica: quanti lavori potranno rimpiazzare? E quanti invece, ne creeranno di nuovi? La questione è fonte di accesi dibattiti da diversi anni e non si è ancora giunti a conclusioni univoche.

Machine Learning: le applicazioni controverse

Altra applicazione, più controversa: quella del riconoscimento facciale e degli oggetti. Esiste da diverso tempo anche su Facebook: l’algoritmo è in grado di identificare i volti delle persone e gli oggetti presenti in una foto, in maniera automatica.

Amazon ha di recente sviluppato un software simile chiamato Rekognition.

«Il servizio – leggiamo sul sito ufficiale di Amazon – può identificare oggetti, persone, testo, scene e attività, oltre che rilevare eventuali contenuti non appropriati. Amazon Rekognition offre anche funzionalità estremamente accurate di analisi facciale e riconoscimento facciale. Puoi rilevare, analizzare e confrontare volti per diversi casi d’uso di verifica degli utenti, catalogazione, conteggio delle persone e pubblica sicurezza».

La multinazionale ha di recente venduto il software alle forze di polizia degli Stati Uniti. L’American Civil Liberties Union (ACLU), associazione americana per le libertà civili, ha diramato un comunicato preoccupato sul fatto che uno strumento così potente sia finito nelle mani del governo:

Rekognition, scrive ACLU, “rappresenta un potente sistema di sorveglianza utilizzabile per violare i diritti di alcune comunità. Le persone dovrebbero essere libere di camminare per strada senza essere osservate dal governo. Il governo federale potrebbe utilizzare questa tecnologia per seguire continuamente gli immigrati mentre cercano di ricostruire la propria vita. La polizia locale potrebbe usarla per identificare i manifestanti politici. Con Rekognition, Amazon consegna questi poteri nelle mani del governo”.

Leggi anche: Amazon e quelle promesse (vane) su sostenibilità e diritti dei lavoratori

L’esperimento Google

Un altro esperimento che ha destato grosso scalpore è andato in scena all’annuale Google I/O, conferenza che l’azienda organizza per lanciare le ultime novità. Durante l’evento, è stato mandato in onda un video in cui una AI, un’intelligenza artificiale, effettua una telefonata per prenotare una visita dal parrucchiere e un ristorante. Senza che l’interlocutore avesse la minima idea di stare parlando con una macchina.

La tecnologia si chiama Duplex. Per ora, il suo campo di applicazione è molto limitato. L’utilizzatore può impostarlo solo in determinati contesti, come quelli visti finora (la prenotazione di un appuntamento). Il software non è in grado invece di avere una conversazione “aperta”, che spazia da un argomento a un altro.

Con la tecnologia che però fa passi da gigante, cosa possiamo aspettarci da un programma in grado di riprodurre voci in maniera perfettamente identica a quelle di un essere umano?

Foto: https://www.1and1.it

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