Da mesi stiamo dedicando ampio spazio all’evoluzione dell’Intelligenza Artificiale e dunque abbiamo deciso di promuovere un confronto tra alcuni docenti titolari di insegnamenti collegati a questa nuova frontiera della trasformazione digitale.
Oggi pubblichiamo l’intervista di Francesco Ricca, professore del corso di Laurea Magistrale in Artificial Intelligence and computer science dell’Università della Calabria, ascoltato da noi sull’evoluzione dell’Intelligenza Artificiale.
- In qualità di professore del corso di Laurea in Artificial Intelligence and computer science, potrebbe descrivere come valuta lo stato attuale dell’Intelligenza Artificiale e quali crede possano essere le sue declinazioni nell’ambito della sicurezza informatica?
Sono stato coordinatore del Corso di Laurea in Intelligenza Artificiale e Informatica all’Università della Calabria dal 2019; il corso ha preso questa denominazione durante il mio coordinamento per rispondere alla richiesta di figure specializzate in questo settore. L’Intelligenza Artificiale sta attraversando un momento importante, una nuova primavera, in cui fioriscono giornalmente nuove applicazioni di questa disciplina. Il nostro corso di laurea, secondo quanto riportato nell’indagine Almalaurea, vanta una percentuale altissima di occupazione (100% di occupati a pochi mesi dalla laurea) e uno stipendio medio tra i più alti in Italia (sebbene operi in una regione svantaggiata), a dimostrazione dell’elevata domanda di figure professionali specializzate in un settore che vive una fase di espansione.
La sicurezza informatica è un ambito di applicazione interessante per l’AI. Ad esempio, l’AI è impiegata da anni nei filtri antispam per classificare i contenuti malevoli prima che raggiungano gli utenti; può essere utilizzata per la prevenzione degli attacchi informatici, ecc. Non è un caso che il nostro corso di Laurea Magistrale in AI offra un curriculum dedicato alla sicurezza informatica che si affianca a quello più tradizionale dedicato alle applicazioni all’analisi dei dati (data science).
- La sua attività di ricerca scientifica ricade nel campo dell’Intelligenza Artificiale e in particolare nel settore della Rappresentazione della Conoscenza e del Ragionamento Automatico. Può spiegarci come lo studio di queste sotto-aree dell’AI può semplificare l’interazione tra uomo e macchina?
Le tecniche di rappresentazione della conoscenza e del ragionamento automatico consentono di risolvere problemi per deduzione. Esse abilitano la risoluzione di problemi che richiedono capacità di ragionamento e dimostrazione delle osservazioni; pertanto trovano naturale applicazione nel processi di interrogazione di basi di dati e di conoscenza, nella verifica di correttezza, nei sistemi di pianificazione, ottimizzazione e allocazione delle risorse. In un recente studio pubblicato su Nature, che descrive la realizzazione di una AI in grado di partecipare alle olimpiadi della geometria, gli autori sottolineano come un tale risultato non sarebbe stato possibile senza un “deduction engine”, ossia un sistema di AI specializzato nella risoluzione di problemi tramite il ragionamento automatico.
Per quanto riguarda l’interazione uomo macchina, le tecniche di ragionamento automatico sono state recentemente impiegate per rendere più affidabili (corrette) le risposte prodotte dalle AI generative, come i cosiddetti Large Language Models. In questo modo l’interazione con la macchina diventa più corretta e affidabile, perché ottenuta tramite un processo che può dare spiegazioni su come è ottenuta la risposta.
- Quali ritiene possano essere le applicazioni dell’Intelligenza Artificiale nei contesti industriali? E in che modo crede che l’AI possa giovare a questo settore?
Le applicazioni dell’Intelligenza Artificiale nei contesti industriali sono e saranno varie, perché l’AI consente di rendere più efficienti i processi produttivi. L’utilizzo delle AI non è una novità in molti settori industriali, per esempio, le tecniche di ragionamento automatico sono utilizzate da sempre dall’industria per progettare e verificare i processori dei nostri computer. Inoltre, l’AI è stata utilizzata per migliorare l’utilizzo delle risorse (per l’allocazione ottima del personale), per predire guasti negli impianti (manutenzione predittiva), per automatizzare parti del processo produttivo (controllo dei robot). Nel futuro assisteremo ad un uso ancora più pervasivo di sistemi di Intelligenza Artificiale in contesti industriali.
Approfitto per riportare di una recente esperienza diretta. In un nostro progetto di ricerca industriale, che portiamo avanti insieme ad alcune aziende della provincia di Bergamo aderenti al consorzio Intellimech, stiamo sperimentando l’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale per ottimizzare il funzionamento delle comunità energetiche, per rendere più efficienti (in termini di utilizzo dell’energia) i processi produttivi delle aziende coinvolte. Lo scopo è di ridurre i costi di produzione, massimizzare lo sfruttamento dell’energia rinnovabile e ridurre il carbon footprint. Insomma, l’utilizzo delle AI può contribuire a migliorare i processi produttivi, a renderli più efficienti, meno costosi e anche più rispettosi dei lavoratori e dell’ambiente.
- Qual è la sua opinione sull’evoluzione del ruolo dell’Intelligenza Artificiale nel tempo? Potrebbe identificare i momenti cruciali di questa evoluzione e spiegarci come pensa che abbiano influenzato il panorama attuale dell’AI?
Il termine “Intelligenza Artificiale” è stato coniato per la prima volta dal premio Turing (equivalente al Nobel per l’Informatica) John McCarthy nei primi anni ’50 del secolo scorso. Benché giovane rispetto ad altre discipline millenarie come la matematica, l’AI ha una storia caratterizzata da diverse fasi, ha attraversato vari momenti di ribalta, con enormi picchi di aspettativa, seguiti da momenti di disillusione e disaffezione. Oggi ci troviamo immersi in una fase crescente dell’AI, caratterizzata dal grande supporto da parte delle principali big tech, che stanno investendo massicciamente in questo settore. L’attuale rinascimento dell’AI è stato innescato anche dal fatto che oggi sono disponibili computer potentissimi, i quali consentono di eseguire calcoli e analisi che in passato sarebbero stati praticamente impensabili da realizzare.
Tuttavia, non si può generalizzare, non penso sia appropriato parlare di evoluzione dell’AI come se fosse un concetto monolitico, qualcosa che va e passa di moda tutto insieme. Infatti, varie tecniche sviluppate in questo settore sono state sviluppate in diversi momenti storici e si trovano in diverse fasi di evoluzione e diffusione. Con riferimento al famoso “ciclo di Gartner”, è possibile osservare come molte tecniche di AI abbiano già raggiunto il cosiddetto “Plateau of Productivity”, ovvero il momento in cui una tecnologia diventa matura e viene adottata sistematicamente in prodotti commerciali. Ne sono esempio gli assistenti vocali, i metodi per il riconoscimento delle immagini, i sistemi di raccomandazione basati sull’analisi dei dati, i sistemi di verifica della correttezza dei processori. Molte altre tecniche di AI, invece, devono ancora raggiungere una diffusione più ampia, o magari si trovano ancora nella fase iniziale del “Innovation Trigger”, quando le università e i centri di ricerca producono proof-of-concept che generano interesse mediatico, dimostrando la potenzialità di idee che sono ancora lontane dal poter essere sfruttate commercialmente.
Data l’immensa capacità dell’AI di generare profitti, mi aspetto che gli investimenti in questo settore continueranno a crescere, portando nel prossimo futuro a un’accelerazione nell’applicazione, nello sviluppo e nell’adozione di sistemi intelligenti o basati sull’AI in tutti i settori della società. Non mi sorprende che, secondo un recentissimo studio del settore sul futuro dell’AI condotto in collaborazione dalle Università di Berkeley, Bohn e Oxford, l’aspettativa di creare macchine capaci di superare gli esseri umani in ogni possibile compito si sia ridotta di 13 anni solo nell’ultimo anno.
