DALL’ABBASSAMENTO DEL QI ALL’AUMENTO DELL’IA

Riccardo Tennenini

«Diciamo che una macchina ultraintelligente sia definita come una macchina che può sorpassare di molto tutte le attività intellettuali di qualsiasi uomo per quanto sia abile. Dato che il progetto di queste macchine è una di queste attività intellettuali, una macchina ultraintelligente potrebbe progettare macchine sempre migliori; quindi, ci sarebbe una “esplosione di intelligenza”, e l’intelligenza dell’uomo sarebbe lasciata molto indietro. Quindi, la prima macchina ultraintelligente sarà l’ultima invenzione che l’uomo avrà la necessità di fare.»

Irving John Good

L’abbassamento del QI è un problema serio, così come l’utilizzo della tecnica sregolamentata da qualsiasi controllo e in mano a poche corporation in un sistema liberal-capitalistico. I molteplici problemi riguardo le nuove tecnologie sono determinati principalmente da un indirizzo svincolato da qualsiasi etica e controllo da parte degli Stati. L’intelligenza, sarà al centro del grande mutamento dei secoli futuri. Si assisterà, in particolare, all’aumento di un altro tipo di intelligenza, che appare sulla scena mondiale per la prima volta nella storia umana, quella artificiale (IA). Partiamo da una piccola considerazione: avete presente la parola magica “smart” presente in tutti i nuovi dispositivi di ultima generazione? Smartphone, SmartTv, Smartcity, Smartglass, Smartcar, Smartcard etc; in italiano quella parola inglese vuol dire “intelligente”. Ironico pensare che mentre l’umanità diventa sempre più stupida, le macchine diventano sempre più intelligenti. L’intelligenza dell’IA aumenta in maniera esponenziale secondo una ripida curva ascendente. Ciascuna interazione, infatti, incrementa del 3% l’intelligenza dell’IA. Ogni miglioramento successivo è comprensivo del precedente.1 

In questo frangente le neuroscienze computazionali sono state decisive, si occupano di simulare il sistema di elaborazione delle informazioni che arrivano ad un cervello umano mediante il calcolo computazionale. In questo modo la mente viene paragonata ad un software installato su un wetware.2 Il loro primo obiettivo è capire il funzionamento delle reti neurali le cui principali componenti  sono gli assoni, le sinapsi e i dendriti. Il cervello umano ha circa 100 miliardi di neuroni (le cellule che inviano e ricevono gli impulsi elettrochimici). Ogni neurone è connesso a decine di migliaia di altri neuroni. Queste connessioni tra neuroni rendono le operazioni del cervello parallele.3 In termini computazionali invece sono seriali, tipiche della maggior parte dei Computer.4 Il secondo obiettivo è quello di capire cosa avviene nelle reti neurali.5

Per questa ragione le neuroscienze computazionali combinano dati ad alta risoluzione e strumenti di  neuroimaging con elettrodi impiantati direttamente nel cervello degli animali a tecniche come la PET e fMri. Le sonde neurali collegati all’interno e dall’esterno del cranio descrivono il funzionamento dei singoli neuroni, mentre le tinture sensibili all’elettricità indicano il momento in cui determinati neuroni sono attivi. Sulla base dei risultati di queste e altre tecniche gli scienziati formulano ipotesi verificabili sugli algoritmi che governano le reti neurali. Il dottor Richard Granger afferma che: “l’obiettivo delle neuroscienze computazionali è comprendere il cervello abbastanza bene da riuscire a simularne il funzionamento. Nello stesso modo in cui oggi i robot si sostituiscono all’uomo nelle fabbriche e negli ospedali, così la riproduzione del cervello tramite ingegneria inversa produrrà delle entità che prenderanno il nostro posto nelle mansioni intellettuali. A quel punto costruiremo simulacri del cervello e ripareremo il nostro quando non funzionerà più”.


NOTE

1  J.Barrat, La nostra invenzione finale, l’intelligenza artificiale e la fine dell’età dell’uomo, Nutrimenti, Roma, 2019, pag.21.

2  Hardware composto da tessuto cerebrale piuttosto che da transistor.

3  L’elaborazione parallele, vuol dire che i numerosi dati sono gestiti nello stesso momento; migliaia se non milioni di azioni simultanee.

4  L’elaborazione seriale vuol dire che l’elaborazione è sequenziale una computazione alla volta.

5  L.Alexandre, La guerra delle intelligenze, intelligenza artificiale contro intelligenza umana, Edt, 2018, Torino, pag.238.

6  R.Granger, “How Brains Are Built: Principles of Computational Neuroscience”, cit.

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