Intelligenza Artificiale – DARIO IZZO

INTELLIGENZA ARTIFICIALE

A cura di Dario Izzo, coordinatore dell’Advanced Concepts Team e della sua interfaccia con ESA.

 

L’intelligenza artificiale secondo l’Enciclopedia Treccani “studia i fondamenti teorici, le metodologie e le tecniche che consentono di progettare sistemi hardware e sistemi di programmi software atti a fornire all’elaboratore elettronico prestazioni che, a un osservatore comune, sembrerebbero essere di pertinenza esclusiva dell’intelligenza umana”.

 

Dagli anni 50 in poi abbiamo sentito parlare in maniera crescente di questo argomento spesso con i toni angosciati di coloro i quali hanno disegnato un mondo spaventoso “dominato” da macchine sempre più intelligenti e capaci di “prendere” il posto degli uomini. Il cinema e le serie tv, in tempi piú recenti, si sono appropriati di questo tema sfornando prodotti, più o meno veritieri dal punto di vista dei fondamenti scientifici.

 

Oggi abbiamo caregiver robotici e automobili che si guidano da sole, mini intelligenze artificiali in tasca, dispositivi che rendono la nostra vita più semplice, ma non corriamo nessun pericolo che queste macchine prendano il sopravvento, che possano avere una sorta di libero arbitrio e quindi “responsabilità etiche” dirette in quello che fanno. Il rischio reale del quale invece ci dobbiamo preoccupare e quello di chi controlla le macchine e di quali, a suo avviso, siano i confini etici applicabili e quelli valicabili.

 

La “minaccia” più grande rimaniamo quindi sempre noi umani.

 

Il COVID 19 ed il periodo di isolamento al quale ci ha costretti, caratterizzato in primis dal distanziamento sociale, avendo impattato in maniera pesante sui processi che fino ad ora hanno regolato la nostra economia, a livello mondiale e locale, ha riacceso il dibattito il dibattito sulla possibilità di ricorrere a dispositivi dotati di intelligenza artificiale a diversi livelli, come mezzo per controllare la situazione evitando il blocco dell’economia.

 

Analisti attenti della nostra società e della sua evoluzione come l’israeliano Harari si sono fermati a riflettere su come le misure aggiuntive che sono state prese potranno perdurare nel tempo e su gli effetti avranno, a breve e lungo termine, sulle nostre società e soprattutto su quelle, come ad esempio quella cinese, nelle quali il monitoraggio dei cittadini e della loro salute fisica è gia un dato di fatto da anni.

 

È evidente che il terreno nel quale ci stiamo addentrando quando parliamo di dati sensibile di soggetti singoli e del loro “mantenimento” è molto scivoloso perché se questo processo non viene controllato la violazione della privacy diventa una evidenza.

 

L’intelligenza artificiale, quella basata sulle reti neurali artificiali cui tutti sembrano oggi riferirsi e’ fondamentalmente, allo stato attuale, oggetto di grossi fraintendimenti.

 

Gli incredibili progressi di cui siamo stati testimoni negli ultimi anni e che hanno, giustamente, creato un interesse – forse troppo morboso – sulla ricerca nel campo dell’intelligenza artificiale, sono un prodotto diretto del progresso tecnologico di hardware e della gestione sempre più efficiente di moli crescenti di dati.

 

Non sono dovuti invece ad alcun progresso fondamentale su cio’ che molti intendono essere l’intelligenza artificiale. Oggi non siamo più vicini a comprendere o riprodurre curiosita’, creativita’ cognizione o i processi mentali costituenti i blocchi fondamentali di cio’ che si intende per intelligenza.

 

Ogni singola volta che guardiamo il prodotto di una rete neurale artificiale dobbiamo pensare che esso altro non e’ che un modello statistico, ovvero un modello basato su cio’ che e’ gia’ successo ed e’ quindi probabile accada ancora.

 

Una AI che traduce tra lingue diverse lo fa basandosi, sulla statistica di traduzioni fatte prima, una AI che dipinge nuovi quadri alla Van Gogh o compone nuova musica alla Mozart lo fa basandosi sulle note o pennellate che sono statisticamente probabili basandosi su quelle originali di Van Gogh e Mozart.

 

Quella sensazione di stupefacimento che proviamo nell’ammirare i risultati ad esempio del deep learning e’ comprensibile, come e’ comprensibile anche la preoccupazione che suscita vedere computers eccellere in compiti precedentemente appannaggio di “noi” umani. Tale rivoluzione pero’, secondo me, deriva piu’ da John Von Neumann che non da Alan Turing. Ed e’una rivoluzione iniziata molto tempo fa e non recente. Per qualche motivo non ci siamo mai soffermati sul fatto che i computer eccellano in aritmetica o in calcolo differenziale, ma ci impressiona vederli eccellere a fare i traduttori o gli imitatori di stili, o a riconoscere gatti alberi ed aeroplani.

 

Detto questo, il progresso degli algoritmi basati su reti neurali e’ stato profondo nell’ultima decade cosi’ come il suo effetto su ogni disciplina dello scibile umano e lo Spazio non fa eccezione. All’ Agenzia Spaziale Europea ci stiamo dunque preparando, gia’ da tempo, ad un futuro in cui l’intero ciclo di vita di una missione spaziale sara’ influenzato in qualche modo da componenti intelligenti, siano essi algoritmi di deep learning per navigazione e controllo, osservazione della Terra o telemetria o piu’ semplicemente supporti alla progettazione o al lavoro quotidiano di ingegneri ed operatori.

 

Il gruppo ACT (Advanced Concepts Team) che dirigo ha, in particolare, il compito (ed il privilegio) di pensare a futuri ancora piu’ remoti e lontani e quindi di osare un pelino in piu’ rispetto ad altri colleghi. Ci siamo quindi recentemente occupati di pensare sistemi in grado di esplorare in autonomia corpi completamente sconosciuti usando i principi dell’ intelligenza a sciami, piuttosto che di sviluppare una intelligenza artificiale in grado di pianificare missioni interstellari robotiche per la caratterizzazione completa di sistemi planetari “alieni” al sistema solare o, piu concretamente, di costruire modelli statistici (apprendimento automatico) per aiutare ad evitare collisioni tra satelliti in orbita e molto altro.

 

Pensiamo, fondamentalmente, che sia possibile usare reti neurali artificiali in ogni “parte”costitutiva di una missione cosi’ da poter essenzialmente sostituire, quasi interamente, i metodi correnti di guida, controllo navigazione etc. con grande riduzione di complessita’ e costi.

 

DARIO IZZO laureato in Ingegneria Aeronautica presso l’Università Sapienza di Roma nel 1999 con un master in “Satellite Platforms” presso l’Università di Cranfield nel Regno Unito e un Ph.D. in “Mathematical Modelling” nel 2003. Presso l’Università Sapienza di Roma ha assistito la Prof. Chiara Valente durante i corsi di meccanica classica e meccanica del volo spaziale degli anni accademici 2001-2003.

Nel 2004 si è trasferito a ESTEC nei Paesi Bassi come ricercatore in Mission Analysis e, nel 2008 è diventato un membro permanente dello staff del team dove ora coordina tutte le attività scientifiche dell’Advanced Concepts Team e gestisce la sua interfaccia con il resto dell’ESA. Negli anni trascorsi con l’ACT, ha condotto studi sulla progettazione di traiettorie interplanetarie e sull’intelligenza artificiale e ha preso parte a numerose altre ricerche innovative in diversi campi. Ha avviato gli eventi della Global Trajectory Optimization Competitions, Summer of Code in Space dell’ESA e la Kelvins competition platform (https://kelvins.esa.int/) e ha pubblicato più di 180 articoli su riviste, conferenze e libri. Nel 2013 ha ricevuto la Humies Gold Medal per il lavoro sulle rotazioni delle lune galileiane e, l’anno successivo, ha vinto l’ottava edizione della Global Trajectory Optimization Competition, organizzata dalla NASA / JPL, alla guida di un team misto di ESA / Scienziati JAXA.

Il talk si svolgerà da remoto

AULA TALK / T1

Mercoledì 4 novembre dalle 12.15 alle 13.00