Al rinnovato Museo di Scienze Naturali, l’immagine di Alfred Russel Wallace, il naturalista contemporaneo di Darwin, interloquisce con il pubblico rispondendo con tono familiare alle domande. Il bambino, perfido, lo mette alla prova: “ti odio”. Wallace-bot risponde serafico: “Mi dispiace se non ti ho soddisfatto”.
Dopo la carrellata su vari temi relativi all’IA accennati in questo giornale possiamo tornare alla domanda iniziale: ma l’Intelligenza Artificiale cosa sa fare? Sarebbe presuntuoso tentare anche solo una panoramica. Proviamo ad accennare ad alcune utili innovazioni.
Internet of Things (IoT)
“Alexa accendi la TV”. Rimanere sprofondati in poltrona mentre un fedele servitore assolve il compito è impagabile, ma ci sono opportunità ben più ampie che può offrire la messa in Rete di oggetti e servizi, “l’Internet delle cose”. Oggetti che si connettono ad internet in modo indipendente possono essere sfruttati per sviluppare i settori della domotica, dei trasporti, della logistica, della medicina e moltissimi altri ambiti.
Questa interconnessione permette agli oggetti di creare nella rete una mappa virtuale, del mondo reale. Virtualmente qualsiasi oggetto elettronico che abbia un indirizzo IP, e la capacità di ricevere e trasmettere dati, può essere dotato di un software per colloquiare con la rete. Oltre alla domotica si può pensare ad applicazioni nell’ambito della viabilità; il semaforo che dà informazioni sullo stato del traffico e suggerire percorsi alternativi tramite il navigatore. Il che vale dovunque sia opportuno tenere sotto controllo un’attività.
C’è naturalmente il problema della privacy: il rischio di venire spiati in ambiti della vita familiare strettamente personali, ma anche quello della sicurezza informatica, la possibilità di attacchi informatici che mettano a repentaglio interi sistemi.
Manutenzione predittiva
Alla recente Fiera dell’Automazione e del Testing, la manutenzione predittiva dominava il settore Testing. “Le nostre macchine ci dicono come ripararle” il motto.
La manutenzione predittiva consiste nel monitoraggio continuo delle condizioni delle apparecchiature per ottimizzarne le prestazioni e la durata. Raccogliendo dati dai sensori e applicando strumenti e processi analitici avanzati come l’apprendimento automatico (Machine Learning), la manutenzione predittiva è in grado di prevedere l‘integrità potenziale futura delle apparecchiature e quindi anticipare i problemi.
Si riducono così i rischi di fermi macchina con costosi disservizi.
Verso la macchina che capisce l’uomo. LLM (Large Language Models)
All’inizio di quella che ormai gli addetti ai lavori chiamano la Rivoluzione Industriale 5.0, era l’uomo che doveva farsi capire dalla macchina. I calcolatori a schede perforate ricevevano un comando (termine tecnico: imperative programming) ed eseguivano. Siamo passati dai primi anni 60 (1964: nello sviluppo del programma Apollo nasce il termine “software engineering”) attraverso una serie di linguaggi di programmazione, i linguaggi macchina (qualcuno li ricorda: Pascal, ADA, Python, Unix) alla possibilità di parlare al computer con la nostra lingua. Scriviamo un testo in italiano (o con la maggior parte delle lingue parlate) e il programma esegue il comando.
ChatGPT
ChatGPT è atterrato nel mondo reale a novembre 2022. Facebook aveva 1 milione di utenti in 10 mesi, ChatGPT. 1 milione di utenti in 5 giorni. E’ un chat bot basato su sequenze linguistiche, che costruiscono e completano sequenze di testo in modo probabilistico e basato sui dati a loro disposizione. Ci si buttano a pesce gli studenti costringendo gli inseganti ad adottare contromisure; vietato a scuola, ma a casa?
Anche professionisti ed aziende sperimentano la novità.
Fashion Mingle, è una rivista di moda, con base a New York, che fornisce informazioni e suggerimenti per il settore. La redattrice ha fatto scrivere l’articolo a 
Chat GPT. L’autrice ha scritto l’introduzione, strutturato l’articolo e Chat GPT ha fatto le ricerche. Molto veloce, e dà anche spunti a cui non avevi pensato. Risparmi tempo, puntuale nelle consegne. E risparmi il costo del giornalista: un freelance costa 25-30 dollari l’ora, ChatGPT, zero, o quasi.Un capovolgimento, dice la scritta.*
Tradurre, riassumere, rispondere a domande, creare testi. Molte aziende americane, tuttavia, ne hanno vietato l’uso per il timore di trovarsi invischiate in costose formulazioni errate.
L’intelligenza artificiale generativa. Arrivano Dall-e e ChatGPT4
L’Intelligenza artificiale è arrivata “nelle case”, come Novella Bella di Nino Frassica, in tutte le sue potenzialità. Alla creazione di testi complessi si aggiunge quella della generazione di immagini.
Dall-e nasce dalla stessa costola di ChatGPT, OpenAI, un laboratorio di ricerca sull’intelligenza artificiale costituito dalla società no-profit OpenAI, Inc. L’obiettivo della ricerca è promuovere e sviluppare un’intelligenza artificiale amichevole rendendo i suoi brevetti e ricerche aperti al pubblico. Il nome Dall-e prende spunto dal pittore e virtuoso disegnatore Salvador Dalì. Con Dall-e si possono creare immagini o da un testo (“Prompt”) o da altra immagine. Tutti ricorderanno le immagini shock di Donald Trump trascinato da poliziotti, create provocatoriamente da un giornalista, Eliot Higgins, con una piattaforma basata su Dall-e.
Nel frattempo anche ChatGPT-4 acquisisce le stesse funzioni
Michela Botti è una non vedente dalla nascita. Dal 2023 i suoi occhi sono Chat GPT4, meglio il suo telefono e la tecnologia GPT-4 montata su “Be My Eyes” una app danese. Prima, con la sola applicazione , doveva chiedere assistenza, mandando una foto ad una rete di volontari nel mondo. Ora Michela riceve l’informazione di un’immagine: “Nella foto che mi hai inviato vedo un libro con una copertina rigida di colore marrone…” L’applicazione può dire cosa cucinare con quello che c’è in frigo. “Puoi cucinare una pasta semplice”. “Con cosa la potrei condire?“ . “Ci sono delle uova, puoi fare una carbonara”. “In Italia la carbonara si fa con il guanciale, manca questo ingrediente essenziale”. “Hai ragione, mi scuso per l’errore, non sarà una vera carbonara”. La domanda deve essere precisa. L’IA va allenata.*
“Digital Twin”, il nostro gemello digitale virtuale
Avere un gemello virtuale con le nostre stesse malattie e che prima di noi ne sperimenti le cure. I gemelli digitali o digital twin, sono repliche virtuali di una qualsiasi risorsa fisica, quindi oggetti, processi, luoghi… e persone. E sono in uso nell’industria da anni. I gemelli digitali sanitari sono rappresentazioni virtuali (“gemello digitale“) dei pazienti (“gemello fisico“) generate da dati ricavati dai pazienti, dati sulla popolazione e aggiornamenti in tempo reale sui pazienti. Con un uso appropriato, gli HDT (Health Digital Twins) possono modellare “perturbazioni” casuali sul gemello digitale per ottenere informazioni sul comportamento prevedibile del gemello fisico, prima di intervenire sull’uomo.
I dati possono essere utilizzati per prevedere la risposta del paziente ai farmaci o alle terapie. Non solo:la combinazione di varie tecnologie e di Big Data consente ai gemelli digitali di offrire capacità predittive che vanno oltre le tradizionali tecnologie “predittive” attualmente esistenti,
Al di là dei singoli pazienti, si aprono nuove possibilità per le bioscienze, la ricerca, la medicina e la chirurgia, ed è è possibile utilizzare aggregati più ampi di HDT di pazienti per semplificare le sperimentazioni cliniche e informare la politica di salute pubblica. **
Protein Design*
Progettare molecole che in natura non esistono, e che potrebbero diventare nuovi potenziali farmaci.
Al Politecnico di Losanna(École Polytechnique Fédérale de Lausanne) le proteine si creano. Il laboratorio sviluppa e applica metodologie computazionali per progettare nuove proteine funzionali e terapeutiche.
AlphaFold (Alppha Fold https://alphafold.com/) è un sistema di intelligenza artificiale sviluppato da DeepMind che prevede la struttura 3D di una proteina a partire dalla sua sequenza di amminoacidi. Raggiunge regolarmente una precisione competitiva con l’esperimento.
DeepMind e l’Istituto Europeo di Bioinformatica dell’EMBL (EMBL-EBI) hanno collaborato per creare AlphaFold DB per rendere queste previsioni disponibili gratuitamente alla comunità scientifica.
Ad esempio, per trovare una nuova terapia contro il cancro, si chiede all’algoritmo di analizzare la proteina della cellula cancerogena. L’algoritmo segnala in rosso la porzione della proteina che ha la maggiore probabilità di venire attaccata da un farmaco. Come in un puzzle il ricercatore costruisce la proteina che verrà utilizzata per attaccare la cellula cancerogena.
Il risultato potrebbe indicare alcune migliaia di proteine diverse, e occorrerebbe un tempo lunghissimo per fare i test di tutte le variabili; mentre con il programma basato sulla AI, in 2 giorni si riescono a testare qualcosa come 2000 proteine.
La valutazione del lavoro computazionale viene poi effettuata dal braccio sperimentale del laboratorio dove viene eseguita la verifica delle ipotesi generate computazionalmente.
Sull’onda di questi studi, a Seattle è nato l’ Institute for Protein Design. I ricercatori sostengono di aver creato il vaccino per il Corona virus. Ma non solo: stanno studiando una proteina per catturare l’anidride carbonica nell’atmosfera
Dal canto suo a Boston, il MIT ha sintetizzato una nuovo antibiotico, per combattere i batteri resistenti agli antibiotici. Si chiama Alicina (da Hal, il supercalcolatore di 2001 Odissea nello spazio). I ricercatori hanno proposto a un algoritmo 110 milioni di composti, quello con il comportamento migliore per i superbatteri è stato isolato in 3 giorni. Trovare nuovi antibiotici contro i batteri resistenti che causano 10 milioni di morti all’anno, più della pandemia, è veramente essenziale per l’umanità.
E il lavoro?
Di questa rivoluzione è fondamentale valutare gli impatti sul mondo del lavoro.
Secondo l’analisi del World Economic Forum, l’intelligenza artificiale avrà un impatto significativo nel mondo del lavoro ma sarà diverso a seconda dei ruoli. Il documento rileva che i Large Language Models potrebbero essere un vantaggio per i lavori che richiedono pensiero critico, capacità di risolvere problemi complessi e creatività. Un quarto dei posti di lavoro cambierà nei prossimi cinque anni a causa dell’impatto combinato della tecnologia, della transizione verde e delle prospettive geo-economiche.
Ci sono lavori che potrebbero tendere all’estinzione: sportellisti di banca, addetti servizi postali, cassieri, impiegati data entry, segretari amministrativi, archivisti, addetti alla contabilità, impiegati di assicurazioni, venditori porta a porta, addetti al credito. A rischio anche attività linguistiche di routine e le attività ripetitive in genere
Inalterate dovrebbero essere invece le professioni connesse all’istruzione, all’orientamento, alla consulenza di carriera
Nasceranno invece nuovi ruoli e nuove qualifiche: progettisti di interfacce e interazioni, creatori di contenuti di IA, : tecnici di Predictive Maintenance Engineering, di Prompt Engineering, specialisti AI generativa, specialisti in trasformazione digitale, sviluppatori di software secondo i nuovi modelli. Esperti di sicurezza informatica, curatori di dati e specialisti in etica e governance dell’IA.
Tutto questo necessita di regole: la UE ha già promulgato un AI Act, che andrà recepito dagli Stati membri, per fissare una serie di norme fondamentali, come la tutela della salute, della sicurezza e la prevenzione di atteggiamenti razzisti.
Gianpaolo Nardi
gianpaolon@vicini.to.it
*Le interviste sono tratte dalla trasmissione Presa Diretta del 30 novembre 2023 https://www.raiplay.it/video/2023/10/Intelligenza-artificiale—Presa-Diretta—Puntata-del-30102023-a4b21ab0-1b4e-49f5-be62-32a5d57740a4.html
++https://www.nature.com/articles/s41746-022-00694-7
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