Lo studio dell’intelligenza artificiale è senz’altro uno dei campi più stimolanti che si è sviluppato dall’avvento della tecnologia dei computer. Esso coinvolge varie e diverse discipline, come ad esempio la filosofia della mente, la psicologia cognitiva, la linguistica, oltre alla fisica, alla matematica e ad altri campi della scienza e della meccanica relativi specificamente alla realizzazione delle macchine.
L’aspirazione all’intelligenza artificiale è vecchia quanto la capacità dell’uomo di riflettere su sé stesso, sul mondo che lo circonda e sul suo modo di percepirlo e di modificarlo. Sin da quando ha avuto mezzi tecnici sufficienti, l’uomo si è dedicato alla costruzione di macchine e meccanismi capaci di simulare un comportamento intelligente.
Tuttavia è solo da poco tempo che sono disponibili le tecnologie adeguate per lo sviluppo di sistemi intelligenti così che, quasi simultaneamente, si è giunti nei paesi avanzati a considerare di fondamentale importanza l’intelligenza artificiale ed i sistemi esperti in particolare.
Proprio per questi motivi anche la Pubblica Amministrazione sta riscoprendo l’importanza di questo settore scientifico particolarmente affascinante, che può rendere indubbi vantaggi anche nei rapporti con i cittadini in termini di sensibile miglioramento dei servizi messi a disposizione della collettività. Difatti proprio di recente l’Agenzia per l’Italia Digitale ha previsto la costituzione di una task force che si occuperà di studiare le nuove tecnologie di Intelligenza Artificiale (IA) per comprendere come la loro diffusione possa incidere nella costruzione di un nuovo rapporto tra Stato e cittadini e analizzare le conseguenti implicazioni sociali relative alla creazione di ulteriori possibilità di semplificazione, informazione e interazione.
I componenti selezionati (tra i 370 candidati che hanno offerto il proprio contributo gratuito) avranno il compito di:
– studiare e analizzare le principali applicazioni relative alla creazione di nuovi servizi al cittadino, definendo le strategie di gestione delle opportunità per la pubblica amministrazione;
– mappare a livello italiano i principali centri – universitari e non – che operano nel settore dell’IA con riferimento all’applicazione operativa nei servizi al cittadino;
– mappare il lavoro già avviato da alcune amministrazioni centrali e locali proponendo azioni da intraprendere per l’elaborazione di policy strategiche;
– evidenziare e studiare le implicazioni sociali legate all’introduzione delle tecnologie di IA nei servizi pubblici.
A conclusione dei lavori verrà presentato un primo rapporto sintetico all’interno del quale saranno identificate le possibili raccomandazioni che la pubblica amministrazione italiana potrà adottare nei prossimi anni per essere in linea con le migliori prassi internazionali, traendo valore dalle proprie specificità.
La partecipazione alla task force è stata aperta a Università, Enti di ricerca, startup e tutti coloro che hanno una comprovata esperienza nel settore.
In effetti, spesso, i benefici dell’intelligenza artificiale nei rapporti tra cittadino e pubblica amministrazione non sono presi nella dovuta considerazione, anzi al contrario vengono evidenziate solo criticità che suscitano gravi preoccupazioni con un conseguente approccio normativo precauzionale che tende a limitare i danni che potrebbe causare.
Al contrario l’apprendimento cognitivo, un’elaborazione avanzata del linguaggio naturale, il riconoscimento vocale e gli algoritmi, alcuni dei possibili utilizzi di strumenti di IA, possono aumentare e migliorare la qualità e l’efficienza della pubblica amministrazione, consentendo agli stessi cittadini un adattamento più efficace ai cambiamenti tecnologici che ci circondano.
Parallelamente agli sviluppi della cosiddetta informatica “classica”, che studia algoritmi e sequenze di istruzioni e procedure, si è sviluppata, quindi, una ricerca per tentare di simulare ed emulare attraverso i computer alcuni dei comportamenti ritenuti caratteristici dell’intelletto umano. Questa ricerca ha preso il nome di Intelligenza Artificiale.
In sintesi, l’intelligenza artificiale è quella parte della scienza dei computer riguardante lo studio e la creazione di sistemi progettati in modo da avere quelle stesse caratteristiche che associamo all’intelligenza umana: comprensione del linguaggio, capacità di imparare, capacità di risolvere problemi e così via. Le ricerche in questo campo si sono sviluppate già a partire dal 1950, suscitando sia diffidenze per gli eventuali effetti sulla nostra società, sia interesse ed entusiasmo nell’industria informatica. Ciò che in ogni caso si può affermare con certezza è che i programmi d’intelligenza artificiale giocheranno un ruolo importante nell’evoluzione della scienza dei computer.
La logica matematica ha avuto grande rilevanza per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale: già i primi sistemi logici di Frege, Russel e Tarski mostrarono che alcuni aspetti del ragionamento logico potevano essere facilmente formalizzati in una struttura.
Questo ha continuato ad essere un campo di ricerca dell’intelligenza artificiale anche perché i sistemi logico-deduttivi sono stati sperimentati con successo.
Ma i primi computer erano semplici calcolatori numerici che non avevano nessuna reale intelligenza. Come abbiamo visto in precedenza si deve a studiosi come Church e Turing l’intuizione che i numeri non erano un aspetto essenziale della computazione. In particolare Turing, considerato il padre dell’intelligenza artificiale, inventò un modello di calcolo non numerico, e arguì che il meccanismo di calcolo poteva agire anche in modo intelligente.
Da queste idee si sviluppò, con Turing, Babbage e Von Neumann, la convinzione che fosse possibile progettare e costruire macchine più articolate, capaci di elaborare programmi in grado di svolgere attività più complesse quali, ad esempio, giocare a scacchi o tradurre testi da una lingua ad un’altra.
L’intelligenza artificiale, quindi, comprende, da un lato, la cosiddetta scienza cognitiva, che studia l’intelligenza al fine di rappresentarla in modelli che possano essere trasferiti in applicazioni informatiche, d’altro lato, l’intelligenza artificiale in senso stretto, che si occupa delle tecnologie per tali applicazioni. Quest’ultima, a sua volta, è stata divisa in intelligenza artificiale forte, intesa a duplicare la mente negli elaboratori, cioè a creare computer in grado di comprendere e di possedere stati cognitivi, ed in intelligenza artificiale debole intesa a realizzare sistemi informatici capaci di prestazioni normalmente attribuite all’intelligenza umana, pur senza assumere alcuna analogia tra le menti e i sistemi informatici.
In particolare hanno avuto notevole diffusione i cosiddetti sistemi esperti che altro non sono che sistemi basati sulla conoscenza in grado di eseguire compiti che richiedono conoscenza specializzata e che possono essere svolti solo da esperti o da persone dotate di notevoli competenze.
Il sistema esperto è quindi composto da due elementi:
– un elemento strutturale, in ragione del quale il sistema è basato sulla conoscenza, cioè si compone di una base di conoscenza distinta dal motore inferenziale;
– un elemento funzionale, in ragione del quale il sistema deve essere in grado di fornire prestazioni che richiedano notevoli competenze.
I sistemi esperti sono programmi in cui l’utente interagisce in un dialogo simile a quello che si svolgerebbe con un esperto umano, al quale è stato esposto un problema ed al quale vengono rivolte domande sulle soluzioni proposte. Tali sistemi possono essere visti come intermediari tra gli esperti umani, che interagiscono con il sistema nell’acquisire conoscenza, e l’utente umano che interagisce con il sistema nella consultazione.
La ricerca in questo campo dell’intelligenza artificiale ha anche cercato di dotare questi sistemi della possibilità di spiegare il loro ragionamento, sia per rendere semplice la consultazione per l’utente, sia per aiutare l’esperto a rilevare eventuali errori nel ragionamento del sistema.
Ultimamente però i sistemi esperti sono stati affiancati nell’ambito dell’intelligenza artificiale dalle cosiddette reti neurali. Difatti, il dibattito delle scienze cognitive è tutt’oggi aperto, ponendo in dubbio l’esistenza di un sistema simbolico mentale quale causa dei processi cognitivi, ed attribuendo ad esso il ruolo di procedimento euristico, mezzo per la predizione dei comportamenti quotidiani della persona. Il sistema simbolico viene concepito come un modello adatto a descrivere grossolanamente e macroscopicamente il comportamento umano, non però il suo reale funzionamento a livello neuronale.
Le reti neurali differiscono in modo radicale e per diversi aspetti dai tradizionali modelli di intelligenza artificiale. Le principali differenze derivano dal presupposto che le reti apprendono, non conoscono già le regole ma si modellano, attraverso un algoritmo di apprendimento, in modo tale da comportarsi come se conoscessero le regole, alla fine dell’apprendimento. Quale sarà il risultato finale del procedimento d’apprendimento è imprevedibile per il programmatore stesso: il programmatore non può prevedere l’evoluzione della rete. Ma una volta terminato l’apprendimento la rete diventa stabile e la sua configurazione non cambia più.
Al processo di digital transformation della PA sarà dedicato il Convegno “Digitalizzazione della PA, change management e nuovi modelli organizzativi”, il 24 maggio nell’ambito di FORUM PA 2017.
