Già negli anni ’40 del Novecento venivano studiati e sperimentati processi di automazione e di elaborazione dell’informazione. Le capacità delle macchine calcolatrici e dell’automazione possono aiutare l’uomo a realizzare obiettivi che fino ad oggi gli sono preclusi: dalla gestione dell’ambiente e delle risorse energetiche all’aumento della produzione e della qualità di beni e servizi con conseguente rafforzamento della coesione sociale.

Tuttavia un uso sbagliato di queste tecnologie potrebbe arrivare ad indebolire l’autonomia dell’essere umano, rendendolo dipendente e subordinato ad esse. E’ indispensabile che l’uso di questi nuovi strumenti non sostituisca ma, al contrario, esalti le capacità umane, pena l’erosione dell’autodeterminazione dell’uomo.

Negli anni ’40 del Novecento esistevano diversi ambiti in cui i processi di automazione e di elaborazione dell’informazione venivano studiati:

la cibernetica di Norbert Wiener, la teoria matematica delle comunicazioni di Claude Shannon, o la teoria degli automi cellulari di John Von Neumann. Nel 1955 John McCarthy coniò il termine Intelligenza Artificiale.

Fu Alan Turing, padre nobile della disciplina, a suggerire come verificare quanto una macchina fosse intelligente proponendo un test che prendeva spunto dal “gioco dell’imitazione”: un uomo e una macchina sono separati da un terzo partecipante che pone domande ai primi due da dietro una parete; se il terzo partecipante non è in grado di distinguere chi sia l’uomo e chi la macchina, si potrà dire che quest’ultima avrà superato il test.

Oggi è a tutti evidente che le capacità delle macchine calcolatrici e dell’automazione possono aiutare l’uomo a realizzare obiettivi fino ad ora preclusi: dalla gestione dell’ambiente e delle risorse energetiche all’aumento della produzione di beni e servizi in moltissimi campi.

Si stima che nel 2050 gli agglomerati urbani saranno sempre più popolosi e le complessità di queste città andranno gestite anche attraverso le tecnologie digitali intelligenti. Il futuro delle imprese e di tutto il mondo produttivo a livello globale appare ormai indissolubilmente legato allo sviluppo di tecnologie come intelligenza artificiale (AI) e deep learning (DL), ma l’implementazione nelle organizzazioni di questi nuovi paradigmi di computing pone sfide tecnologiche e strategiche non banali.

Un dato è certo: ormai, l’intelligenza artificiale rappresenta un’opportunità che nessuna impresa può più rischiare di lasciar perdere; creando una nuova relazione tra uomo e macchina, la AI sta cambiando la natura del lavoro. Molti sono i campi dove una AI supera le capacità umane: sono più veloci a calcolare e a leggere, sono più abili a giocare a Scacchi, a trascrivere un testo, a leggere le labbra, a riconoscere un volto in mezzo a una folla, registrano e conservano una moltitudine di informazioni compreso tutto ciò che viene scritto e condiviso sui social media. Inoltre con il Machine Learning è diventato possibile avere informazioni alle quali prima non avevamo accesso. Gli algoritmi di “Natural Language Analysis” non solo permettono di capire se una persona stia mentendo o, più in generale, di stabilire il suo stato d’animo attraverso le parole che usa (sia per iscritto che a voce) ma possono anche fornire una catalogazione per tipo caratteriale, per attitudini politiche o per capacità professionali. Col Machine Learning una raccolta di molti dati permette di costruire modelli sempre migliori del comportamento umano e con un buon modello si ha bisogno di sempre meno dati per fare delle previsioni sui comportamenti di un certo individuo. Già oggi è lecito aver paura della diffusione delle informazioni (azioni o pensieri) che ci riguardano. Quindi un uso sbagliato di queste tecnologie potrebbe arrivare a togliere autonomia all’essere umano, rendendolo dipendente e subordinato ad esse. Le capacità umane devono venire esaltate dall’uso di questi mezzi, non sostituite da esse, pena l’erosione dell’autodeterminazione dell’uomo. La creatività e la nostra memoria sono a rischio, dal momento che le macchine sembrano essere in grado di fare tutto… e per di più pensano. Bisogna dunque che l’automazione sia «antropocentrica», in modo che il controllo delle funzioni critiche resti ‘in mani umane’ garantendo la tutela e la preservazione della nostra presenza e della nostra responsabilità.

Video dell’incontro

Info:

relatori: Michela Milano e Egidio Falotico

orario: 15.30

data: 2 febbraio

Auditorium di Palazzo Blu

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Michela Milano è professoressa ordinaria presso l’Università di Bologna dove dirige il Centro Interdipartimentale su Human-Centered Artificial Intelligence che conta più di 400 ricercatori e 27 dipartimenti. È stata vice-presidente di EurAI, European Association of Artificial Intelligence e consigliere esecutivo di AAAI, the Association on the Advancement of Artificial Intelligence La sua attività di ricerca riguarda l’Intelligenza Artificiale con particolare interesse verso i sistemi di supporto alle decisioni in cui convivono metodi ibridi di ragionamento, apprendimento e ottimizzazione. In questo settore Michela Milano ha pubblicato oltre 170 lavori su conferenze e riviste internazionali, oltre ad essere membro di comitati di programma delle maggiori conferenze e workshop del settore e di numerosi Editorial Board di riviste internazionali.

Egidio Falotico. Dopo la laurea in informatica, nel 2008, ha conseguito il dottorato di ricerca in biorobotica presso la Scuola Superiore Sant’Anna (SSSA) e un dottorato in scienze cognitive presso l’Università Pierre et Marie Curie, Parigi, Francia.
Attualmente è ricercatore presso l’Istituto di Biorobotica della Scuola Sant’Anna, dove è responsabile di numerosi progetti internazionali, fra cui l’iniziativa Human Brain Project.
È autore o coautore di più di 70 articoli internazionali e collabora come revisore a più di 10 riviste internazionali.
Grazie al suo lavoro nei progetti europei (PROBOSCIS, GROWBOT, I-SUPPORT, SWARMs, SMART-E, RoboSoM, RobotCub),, ha potuto concentrarsi sullo sviluppo di algoritmi ispirati al cervello per il controllo dei robot.
I suoi interessi di ricerca si concentrano sulla neurorobotica, quel campo della robotica dedicata a trasporre modelli cerebrali nei robot, e sulla softrobotica, volta allo studio di un nuovo tipo di robotica che utilizza materiali flessibili e tecnologie innovative.

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