L’intelligenza artificiale made in Europa
6 min read![](https://www.antropia.it/wp-content/uploads/2021/05/europa-transformacion-digital-874x492-1.jpg)
L’Intelligenza Artificiale è la disciplina, appartenente alla branca del computer science, che consente alle macchine di svolgere attività che, se fossero svolte da un uomo, potremmo definire intelligenti. Oggigiorno, le applicazioni più comuni dei cosiddetti sistemi intelligenti riguardano la robotica industriale, il riconoscimento di immagini, video e testo.
Parliamo di sistemi che noi indichiamo come “intelligenti” perché osservano l’ambiente circostante e, sulla base di questo, prendono delle decisioni o agiscono in modo abbastanza autonomo, per arrivare a degli obiettivi prefissati.
Si potrebbe pensare che si tratti di qualcosa di totalmente nuovo. In realtà, sono tecniche statistiche che hanno preso piede, a livello teorico e concettuale, già dagli anni cinquanta. Quello che è successo, però, negli ultimi anni, è che c’è stato da un lato, una crescita esponenziale delle capacità di calcolo dei processori (questi raddoppiano in potenza ogni 18 – 24 mesi); dall’altro, un maggior sviluppo dei dati in formato digitale.
Quella che vedete è un’immagine della British Library, una delle biblioteche più grandi al mondo. Contiene più di 150 milioni di oggetti in catalogo; si sviluppa su 14 piani e ha scaffali lunghi in totale 600 kilometri (la distanza in autostrada Milano – Roma).
![](https://www.antropia.it/wp-content/uploads/2021/05/bl3.jpg)
Ora, immaginatevi miliardi di British Libraries, una in cima all’altra. Questo vi dà l’idea del volume di dati che viene creato ogni anno. Con lo sviluppo di miliardi di nuovi sensori applicati in casa, in auto, in ufficio, in strada, tutti connessi tra di loro via Internet. Ecco, questo stesso volume di dati verrà creato ogni giorno. Immaginate cosa vuol dire creare, ogni giorno, tanti dati quanti quelli generati nell’intera storia dell’umanità.
È chiaro che non esiste cervello umano in grado di dare senso a questa mole di dati. Da qui la necessità, sempre più crescente, di sistemi automatici che filtrino tutti i dati e ne estraggano delle informazioni utili per applicazioni innovative.
Il tipo di sviluppo che si sta avvicinando, già da ora, vedrà sempre di più delle applicazioni che elaborano dati in tempo reale. Dalle automobili senza conducente alla medicina a livello cellulare (la singola cellula malata) o all’agricoltura di precisione, dove il drone dotato di sistemi di visione monitora pianta per pianta o addirittura foglia per foglia, per valutare se è il caso di alimentarle con dell’acqua; o un po’ più di pesticida; o un po’ più di fertilizzante, con un chiaro beneficio per l’ambiente piuttosto che spargere tutto in modo indiscriminato.
La quantità sterminata di dati sempre più disponibile, genere una grossa competizione a livello globale nella corsa allo sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale.
Negli Stati Uniti sono le grosse società del web, Google, Amazon, Microsoft e Apple, ad aver preso la leadership attraverso un modello di sviluppo centrato sul profitto commerciale.
In Cina è lo stato a giocare un ruolo fondamentale sia per le linee di indirizzo, sia per l’investimento in ricerca, sia per l’allineamento tra impresa pubblica, privata ed il settore militare.
Alla base di tutto questo c’è il controllo dei dati. In America, i giganti del Tech, sono (banalmente) le aziende più ricche poiché detengono più dati di tutte le altre messe insieme. In Cina, invece, lo stato ha di diritto l’accesso ai dati personali degli 800 milioni di utenti Internet grazie ai quali è riuscito a raffinare i suoi software di riconoscimento facciale.
L’obiettivo dichiarato è di poter riconoscere ogni cittadino cinese (un miliardo e 400 milioni di persone) in meno di tre secondi. Assegnare successivamente a ciascuno un punteggio basato sia sul comportamento nella vita realtà sia su quella virtuale e che, sulla base di questo punteggio, vengano erogati o meno certi servizi (il paternalismo digitale).
Oltre a creare una forma di controllo sociale dello stato, per la Cina lo sviluppo di sistemi AI ha un valore strategico: si tratta di passare da uno sviluppo economico basato sulla produzione di massa a basso costo, ad una produzione di alto valore aggiunto e tecnologico. Ad oggi, il 57% dei brevetti sono registrati in Cina. L’obiettivo della strategia cinese è di essere leader mondiale per il 2030.
Dall’altro fronte, invece, le multinazionali americane rastrellano dati da tutto il mondo: basti pensare che l’80% di tutte le ricerche su Internet passa da Google. La stima è di 70 mila al secondo.
Facebook conta su 2,2 miliardi di utenti che accedono alla piattaforma almeno una volta al mese. Google, da solo, negli ultimi tre anni ha investito 30 miliardi di dollari in ricerca e sviluppo. Un budget che è quattro volte maggiore rispetto a quello investito in ricerca da parte dell’Unione Europea. Investimenti, dati e ricerca fanno sì che queste società sappiano tutto di noi. A questo punto, il riconoscimento, la categorizzazione e la profilazione diventa solo questione di stesura del codice.
E l’Europa, in tutto questo, che cosa fa?
All’Europa vanno sicuramente riconosciuti alcuni punti di forza: innovazione, qualità ed una leadership nella robotica industriale (in settori industriali come l’automotive).
Ad oggi, sta cercando di trovare tra questi due modelli di sviluppo – cinese e americano – il suo modello basato soprattutto sull’etica e sui principi fondativi dell’Unione Europea, ovvero i diritti dell’uomo e i principi democratici.
I paesi dell’Unione (dopo che si sono resi conto che da soli non ce la facevano) hanno firmato un protocollo politico di accordo con l’obiettivo di lavorare insieme allo sviluppo dell’Intelligenza Artificiale ed evitare dunque lo scenario per cui il vecchio continente si presenti come una colonia digitale in balia di Stati Uniti e Cina.
Se questa tecnologia viene presa in considerazione in tutti i settori è bene che ci si prepari subito da un punto di vista sociale ed economico. L’idea europea è dunque quella di dotarsi di un quadro etico e legale.
Perché vi è così tanta attenzione all’etica dell’Intelligenza Artificiale?
L’EU ha commissionato ad un gruppo di esperti il compito di formulare quelli che sono i principi di base; ovvero, in che modo l’intelligenza artificiale dovrebbe agire nel bene, evitare di fare del male agli individui, ai gruppi o all’ambiente, mantenere il controllo e l’autonomia dell’individuo ed infine agire secondo giustizia, trasparenza e senza discriminazione.
Impeccabile, ci verrebbe da pensare. Eppure, se apriamo il giornale e leggiamo le notizie, di comportamenti etici non ne troveremmo granché. A cosa serve prestare così tanta attenzione ai principi etici dell’Intelligenza Artificiale?
Tecnologia e società lavorano in simbiosi: noi costruiamo la tecnologia che a sua volta poi ci influenza. I valori che noi poniamo nella tecnologia e implementiamo nel software sono i nostri stessi valori. Ecco che risulta necessario porre attenzione a cosa ci immettiamo dentro.
In definitiva, l’Intelligenza Artificiale offre grandi opportunità ma anche qualche rischio. Il fatto che chi controlla questa tecnologia controlla il futuro, ci pone nelle condizioni di essere più consapevoli dell’importanza di dare valore ai dati europei. E questa, chiaramente, è una responsabilità di governo, di industria e di tutti noi cittadini.
Il fatto che il futuro non sia ancora tutto definito e che ci sia incertezza sull’impatto economico e sociale di questa tecnologia, non ci deve spaventare. Anzi, ciò vuol dire che il futuro non è ancora tutto scritto. Sta a tutti noi Europei darci una mossa, usando soprattutto la nostra di intelligenza.
LINK UTILI:
Regolamento sull’AI: cosa vuole il Parlamento Europeo
Artificial Intelligence ante portas: Legal & Ethical reflections
European strategy for data
![](https://www.antropia.it/wp-content/uploads/2020/09/anassc.jpg)
Sono un ricercatore presso Co.Mac – CFT, un importante gruppo italiano che opera nell’ambito degli impianti industriali. Laureato in ingegneria Meccanica con specializzazione in Meccatronica al Polimi. Attualmente studio automazione con particolare focus verso gli algoritmi di intelligenza artificiale e le sue applicazioni nel mondo reale.
Comunicare significa donare parte di noi stessi, ed è questo il motivo per cui la divulgazione scientifica è una delle mie più grandi passioni.