Responsabilità del programmatore di software con autonomia cognitiva

SECONDO CAPITOLO

Artificial Intelligence e robot

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1. Intelligenza artificiale , definizione e storia

Con il termine IA si indica l’abilità di un sistema tecnico di

risolvere problemi o svolgere dei compiti che tipicamente

appartengono all’essere umano. Si tratta di una vera e propria

disciplina il cui oggetto è l’insieme delle teorie e delle tecniche

31 Da ora in poi si utilizzerà l’acronimo IA per indicare Intelligenza

Artificiale. 30

necessarie per la programmazione di algoritmi in grado di

portare una macchina a pensare e ad agire in modo intelligente.

Affinché un sistema IA possa considerarsi efficiente deve

possedere contemporaneamente le seguenti caratteristiche:

- pensare umanamente: per fare ciò è necessario per il

programmatore sapere in primis i meccanismi alla base del

funzionamento del cervello umano. Questa branca della scienza

prende il nome di scienza cognitiva che si occupa di

programmare il software in base alle varie teorie riguardanti il

funzionamento della nostra mente;

- agire umanamente: una macchina agisce umanamente nel

momento in cui il suo interlocutore umano non è in grado di

identificarla come una macchina. Affinchè questo possa

avvenire la macchina in questione deve possedere una serie di

capacità: deve essere in grado di tradurre ed utilizzare il

linguaggio umano, deve possedere un software che gli permetta

di visualizzare e memorizzare quanto le viene richiesto, deve

essere in grado di sfruttare la conoscenza memorizzata per

pensare autonomamente ed infine deve sapersi adattare alle

nuove circostanze che potrebbero concretizzarsi;

- pensare razionalmente: questa attività sfrutta il pensiero logico

per cui a premesse vere corrispondono sempre conclusioni vere.

In linea di principio questa soluzione sembrerebbe vincente per

la realizzazione di sistemi IA efficienti, purtroppo però risulta

essere difficile riuscire a formalizzare (quindi ridurre a una

premessa) qualsiasi tipo di conoscenza che normalmente si

presenta come non formalizzata;

- agire razionalmente: questa capacità si fonda sull’assunto che

il comportamento umano si adatta sempre in conseguenza

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dell’ambiente in cui si trova ad agire e consiste in una somma di

tutto ciò che lo stesso conosce. Per un essere umano agire

razionalmente significa prendere una scelta in modo da ottenere

il miglior risultato: grazie agli studi portati avanti nel campo

della matematica, gli esperti sono riusciti a trovare una formula

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della razionalità che ha permesso quindi la realizzazione di

macchine in grado di simulare il processo umano al momento di

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prendere una decisione.

Il termine intelligenza artificiale è stato utilizzato per la prima

volta nel 1956 durante un seminario presso il Darmouth College

(USA) all’interno di un documento informale (la Proposta di

Darmouth) di 17 pagine redatto e sottoscritto da parte di 4

ingegneri informatici, punti di riferimento nel panorama

scientifico di quel periodo: John McCarthy, Marvin Minsky,

Nathaniel Rochester e Claude Shannon.

Ben prima di questa data, tuttavia, erano stati già compiuti degli

studi che in modo primordiale si avvicinavano grandemente al

concetto sviluppato poi successivamente di artificial

intelligence. Il neurofisiologo Warren Sturgis McCulloch e il

matematico Walter Pitts, nel 1943, avevano pubblicato un libro

“A

intitolato logical calculus of the ideas immanent in nervous

activity”, in cui esponevano la loro teoria: applicare il processo

utilizzato dai nostri neuroni per scambiare fra di loro le

informazioni (impulsi elettrici) alle macchine in modo da

32 La formula della razionalità consiste nel far corrispondere a una

determinata premessa una rispettiva conclusione mediante un ragionamento

(chiamato inferenza logica) fondato sull’esperienza e sulla conoscenza propri

dell’agente al momento della sua decisione.

33 Philip Nicholas, Artificial intelligence: How does it work, why does it

matter, and what can we do about it?, 28-06-2020, europarl.europa.eu.

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ottenere un software in grado di pensare e agire umanamente e

secondo ragione.

Questi studi portarono alla realizzazione delle reti neurali: più

unità che (similmente ai nostri neuroni) formavano degli strati

poi messi in comunicazione tra di loro attraverso una

connessione artificiale. Il primo strato di unità aveva il compito

di ricevere l’input e di inviarlo al successivo e così via, fino a

raggiungere l’ultimo strato che, a sua volta, doveva trasmettere

l’output all’insieme di unità successive.

Il limite principale di una simile tecnologia è l’incapacità dei

neuroni artificiali di elaborare nuovi dati utilizzando quelli già

inseriti a monte da parte del creatore del sistema.

Il loro utilizzo infatti è limitato a quei modelli analitici che non

sono in grado di affrontare problemi ma che si basano su una

semplice trasmissione di dati che il sistema dirà se sono errati o

corretti. Si pensi ad esempio ai software OCR, quei sistemi ottici

di riconoscimento dei caratteri: gli input che si danno alla rete

sono una serie di immagini, alcune “corrette” e altre no, scelte di

volta in volta tenuto conto di quello che è l’obiettivo da

raggiungere.

Le ricerche in quest’ambito subiscono infatti una battuta

d’arresto intorno gli anni ’60 del XX secolo, quando si realizzò

che per ottenere dei risultati più complessi era necessario

concentrarsi su altri tipi di tecnologie.

Parallelamente agli studi sulle reti neurali, si era sviluppata

un’altra corrente di pensiero che realizzava software capaci di

ragionare mediante l’applicazione di formule e principi

matematici. I padri di questo nuovo filone scientifico furono

proprio Simon e Newell, già menzionati poc’anzi con

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riferimento alla Proposta di Darmouth, i quali realizzarono il

programma Logic Theorist.

Il software venne poi inserito all’interno di un computer che

riuscì a dimostrare meglio di quanto non fu in grado di fare lo

stesso Russell ben 38 dei 52 teoremi contenuti nel Principia

Mathematica.

Pochi anni dopo svilupparono un altro programma, chiamato

GPS (General Problem Solver), il quale riusciva a trovare una

soluzione per ogni problema che gli veniva prospettato, tenuto

conto del fine che si voleva raggiungere.

Tuttavia anche gli studi in questo settore non hanno portato a

risultati entusiasmanti poiché, se è vero che il software è sempre

in grado di trovare una soluzione, non è detto che questa sia la

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migliore a cui sarebbe potuto pervenire.

1.1. Teoria della conoscenza e agente intelligente

Nel 1958 John McCarthy pubblicò l’articolo Programs with

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common sense in cui spiegò come fosse necessario impostare il

programma in modo che il suo funzionamento dipendesse da

degli assiomi (proposizioni il cui contenuto è considerato

corretto a priori) i quali avrebbero dovuto riprogrammarlo a

seconda della nuova esperienza che si sarebbe trovato a

fronteggiare. In questo modo il sistema era in grado di rendersi

34 sas.com, Artificial Intelligence and Machine Learning.

35 Il Programs with Common sense è stato presentato per la prima volta

nel Dicembre del 1958 presso la Conferenza di Teddington ed è stato il

primo articolo in cui si è parlato dell’utilizzo della logica come metodo per

riuscire a collezionare le informazioni all’interno della memoria di un

computer. 34

autonomo rispetto al suo creatore, poiché consapevole di saper

fronteggiare le nuove sfide che gli si sarebbero presentate.

Degno di nota è stato la realizzazione di un software nel 1976 da

parte di Ed Feigenbaum (informatico statunitense), Bruce

Buchanan (informatico statunitense) e il medico Edward

Shortliffe. L’input fornito alla macchina consisteva in una serie

di informazioni mediche raccolte dai manuali e dalle parole

degli esperti: si scoprì che il programma riusciva a individuare

la malattia a una velocità incredibile, riducendo enormemente

l’errore che un essere umano era solito compiere. Questo perché

gli ideatori riuscirono a realizzare un metodo di calcolo

dell’incertezza insegnando alla macchina dei fattori di certezza,

cioè le informazioni di cui un medico dispone in seguito a

un’accurata anamnesi del paziente.

Un sistema realizzato mediante l’applicazione della teoria della

conoscenza riesce quindi a collezionare informazioni dalla sua

interazione con il mondo esterno per poi processarle e imparare

da queste come poter meglio interagire nello stesso ambiente in

un secondo momento.

Gli studi e le ricerche che si sono sviluppate in questo settore

hanno portato alla creazione dell’agente intelligente, una nuova

tecnologia di cui inizia a parlarsi a partire dagli anni ’60 del XX

secolo.

Quando si parla di agente intelligente ci si riferisce a una

qualsiasi entità che è in grado di interagire con un ambiente

esterno mediante la sua percezione e di agire al suo interno

prendendo decisioni in autonomia e con razionalità.

Il primo obiettivo è realizzato mediante la creazione di una parte

hardware, una vera e propria componente fisica non

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modificabile che il più delle volte si presenta sottoforma di

alimentatori, unità di memoria, circuiti, ma che nel caso dei

robot riproduce in modo approssimativo le sembianze umane,

abbandonando quindi la classica forma del computer cui siamo

maggiormente abituati.

Il secondo obiettivo è invece ottenuto attraverso il software, cioè

l’insieme di procedure e di istruzioni che caratterizzano il

sistema. Si tratta di una componente formata principalmente da

algoritmi il cui compito è di contenere un insieme di dati per poi

elaborarli a seconda del fine che di volta in volta si intende

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raggiungere.

Esistono varie tipologie di agenti razionali e di seguito si

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indicheranno le caratteristiche principali di ciascuna :

- agente reattivo semplice: il software è programmato in modo

da percepire un solo stimolo esterno quindi l’hardware inizierà

ad interagire con l’ambiente in cui è inserito se e solo se dovesse

individuarlo. Un esempio di sistema reattivo semplice è

l’aspirapolvere automatico: lo stimolo con cui viene

programmato l’agente è riconoscere se l’ambiente è sporco o

meno e, a seconda dei casi, questo reagirà spostandosi o a destra

o a sinistra seguendo il seguente schema “se destra è sporco →

pulisci, poi &ra