“Capire (quasi) tutto sull’intelligenza artificiale”: un libro che mantiene le promesse

Con il suo titolo un po' sensazionale, Tout comprendre (ou presque)… , il suo dorso sottile, la sua sequenza di domande, i suoi disegni semplicistici e le sue pagine con poco testo, ammettiamo che questo libro sembrava improbabile che si distinguesse da produzioni simili. Errore. La promessa del titolo è più che mantenuta: un richiamo alle conoscenze di base si unisce ad approfondimenti sui recenti progressi scientifici e persino a un'introduzione alle questioni di ricerca ancora aperte.

Il successo sta nel fatto che ciascuna delle 20 domande e risposte è stata scritta da ricercatori diversi (solo tre donne), senza che il livello o lo stile del libro ne risentano. I capitoli sono concisi e diretti, con paragrafi ridotti a una o due frasi. Concludono con una “parola finale” che riassume le quattro o cinque pagine di ogni argomento. Le numerose illustrazioni servono sia come supporto didattico, fornendo informazioni, sia come elementi grafici estetici. Il tutto è denso.

Le prime tre domande attraversano la storia dell'era contemporanea, conducendoci fino all'esplosione della versione generativa dell'intelligenza artificiale (IA). Le cinque pagine successive svelano i concetti di apprendimento, reti neurali, "token" (unità linguistiche), inferenza, convoluzione, trasformatori... Anche la tecnica di generazione delle immagini utilizzando un modello di diffusione è spiegata in una pagina e cinque disegni.

Seguono una serie di domande che mettono in discussione “l’intelligenza” di questi strumenti. Sono migliori di noi? Sono creativi? Cosa capiscono? Le risposte mettono in luce i limiti e i molteplici problemi sollevati da queste nuove tecnologie.

Dopo altri quattro capitoli sulle applicazioni (in ambito sanitario, robotico, di ricerca), che offrono ancora una volta uno sguardo critico su ciò che è stato fatto, è fattibile e non è ancora realizzabile, il libro si conclude con quattro domande di portata più sociale. I temi del rispetto della privacy, della sicurezza, dei pregiudizi di genere, dell'origine, della classe sociale e dell'etica stimolano la riflessione del lettore e offrono l'opportunità di dimostrare la vitalità della ricerca in questi ambiti. Anche in questo caso, non c'è alcuna svalutazione nel mantenere le cose semplici: gli autori parlano di "apprendimento federato" , di causalità, di "bias di ottimizzazione" ... E, nonostante le ridotte dimensioni dell'opera, riescono a far trapelare che il termine "allucinazione" , molto spesso utilizzato per designare un difetto classico dell'IA, è usato erroneamente.

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