Tutto AI?

A volte le macchine fanno cose che nessuno si aspetta: All'apertura di Scientifica 2019, un gruppo di specialisti di robotica dell'ETH ha addestrato un robot volante a scrivere "enjoy" per salutare gli ospiti.

Quando Voliro, come è stato chiamato il robot volante, ha iniziato a scrivere, all'inizio tutto sembrava normale. Come un essere umano, ha iniziato con la prima lettera. Tuttavia, ha sorpreso tutti con la seconda lettera. Ha semplicemente omesso la linea verticale per la "n". Invece, ha scritto prima tutte le altre lettere. Poi è tornato indietro e ha inserito la riga mancante sulla "n". Il risultato era corretto. Solo il modo in cui saltava avanti e indietro mentre scriveva differiva dal modo in cui scrivono gli esseri umani. Ma Voliro non era stato programmato in quel modo! Al contrario: i suoi maestri costruttori erano stupiti quanto gli spettatori. In tutte le prove aveva scritto le lettere in ordine. Solo poco prima dello spettacolo aveva imparato una procedura più efficiente per lui.

Quando una macchina come Voliro cambia inaspettatamente il suo comportamento, si pensa involontariamente all'intelligenza. Voliro è infatti un robot volante autonomo dell'omonimo spin-off dell'ETH e un esempio di ciò che è possibile fare oggi con l'intelligenza artificiale. Quello che dall'esterno sembra un processo decisionale umano ha origine in processi statistici e basati sui dati, noti come apprendimento automatico. Si tratta di una sottoarea dell'intelligenza artificiale.

Un'idea che fa scalpore e allo stesso tempo viene sottovalutata

Nell'apprendimento automatico, un computer impara autonomamente a riconoscere schemi e regolarità in serie di dati sulla base di dati di addestramento. Imparando da enormi quantità di dati, i programmi intelligenti migliorano automaticamente la loro precisione. Soprattutto con dati molto grandi, complessi o incoerenti, questi processi possono ottenere risultati preziosi che l'uomo non nota nemmeno.

"L'intelligenza artificiale - o AI in breve - si riferisce alle tecnologie che permettono ai computer di assistere gli esseri umani in compiti che richiedono intelligenza per essere risolti", spiega Andreas Krause, professore di informatica e specialista in apprendimento automatico. La ricerca sull'IA esiste già dagli anni Cinquanta e la sua storia contiene sia aspettative insoddisfatte che successi inaspettati. La novità è che oggi l'IA sta diventando sempre più visibile e presente nella vita quotidiana: Gli album fotografici creati automaticamente e gli assistenti vocali intelligenti sugli smartphone ne sono un esempio.

La crescente diffusione dell'IA è dovuta alla convergenza di tre tendenze tecnologiche: in primo luogo, l'hardware dei computer è estremamente potente. Oggi uno smartphone calcola alla stessa velocità di un supercomputer della metà degli anni Novanta e un computer portatile è sufficiente per sviluppare modelli di IA utilizzabili. Inoltre, i moduli software per molti metodi di apprendimento dell'IA sono disponibili gratuitamente, il che significa che il numero di sviluppatori e utenti è in aumento. Infine, ma non meno importante, sono disponibili grandi quantità di dati - in particolare su Internet - che possono essere utilizzati per addestrare l'IA. I progressi che vengono compiuti ogni giorno in questo settore stanno a loro volta ampliando enormemente la comprensione matematica di questi metodi di apprendimento.

"Il risultato di queste scoperte tecnologiche nell'ambito dell'IA è un'interruzione multipla della scienza, dell'economia e della società con conseguenze di vasta portata, che viene sia pubblicizzata che sottovalutata": questa è la conclusione a cui sono giunti i ricercatori di IA dell'ETH di Zurigo quando hanno discusso lo stato dell'arte dell'IA nell'estate 2019.

Nuova divisione del lavoro

Infatti, l'IA e l'apprendimento automatico non hanno solo un impatto sugli utenti privati e sui processi industriali, ma stanno anche cambiando il modo in cui i ricercatori e i computer condividono il loro lavoro. Gisbert Schneider, professore di Computer-Assisted Drug Design, delegato per l'ETH Global e fondatore del think-and-do-tank RETHink dell'ETH, lo usa per progettare nuovi farmaci al computer: "Abbiamo un modello di intelligenza artificiale per la 'chimica virtuale dei farmaci' che progetta in modo indipendente strutture molecolari con una o più proprietà desiderate", spiega. In questo modo si ottengono nuove classi di sostanze che possono essere testate per verificarne l'effetto farmacologico come farmaci. "I metodi dell'intelligenza artificiale integrano la creatività dei ricercatori e spesso forniscono suggerimenti sorprendenti a cui non si era ancora pensato".

? auspicabile un certo grado di autonomia decisionale: Lothar Thiele, professore dell'Istituto di Informatica e Comunicazione e delegato alla trasformazione digitale, sta sviluppando tecnologie per reti di sensori che raccolgono dati in condizioni estreme. Insieme ai suoi partner, il suo gruppo sta studiando l'impatto del cambiamento climatico sul permafrost nelle Alpi svizzere e i processi distruttivi che esso innesca. I loro risultati sono utilizzati anche per i sistemi di allerta precoce. "A causa dell'enorme quantità di dati raccolti continuamente, i singoli sensori devono decidere autonomamente se ci sono eventi rilevanti o meno. ? qui che utilizziamo con successo l'intelligenza artificiale".

Schneider e Thiele non sono gli unici a utilizzare l'intelligenza artificiale nelle loro ricerche: Le applicazioni dell'IA si trovano oggi in tutte le scienze dell'ETH. In linea di principio, l'IA può ampliare i metodi in qualsiasi campo di ricerca. Un confronto globale mostra quanto sia influente la ricerca sull'IA dell'ETH e della Svizzera: secondo l'"AI Index 2019" dell'Università di Stanford, i ricercatori svizzeri pubblicano il secondo maggior numero di articoli sull'IA al mondo - in rapporto alla popolazione - dopo Singapore. Le loro pubblicazioni sono anche tra le più influenti in termini di citazioni.

Anche il numero di studenti dell'ETH riflette la crescente importanza dell'IA: se nel 2012/13 solo poche centinaia di studenti frequentavano un corso sull'apprendimento automatico e sui metodi dell'IA, ora la cifra supera le tremila unità. "Introduzione all'apprendimento automatico" è la lezione più richiesta. La maggior parte degli studenti proviene dalle materie principali: informatica, elettrotecnica, ingegneria meccanica e matematica. ? altrettanto significativo che ogni dipartimento dell'ETH abbia studenti che seguono corsi di IA. Dal 2017, l'ETH risponde a questa domanda con un programma di master e un corso di formazione continua in scienza dei dati.

"La forza dell'ETH di Zurigo nel campo dell'IA risiede nell'eccellente ricerca fondamentale in matematica, informatica e scienza dei dati, nonché nella qualità delle sue infrastrutture", afferma Detlef Günther, Vicepresidente per la ricerca. "Abbiamo anche un enorme potenziale per sviluppare metodi innovativi di IA se combiniamo l'eccellenza nell'IA di base con la ricerca di punta nelle varie discipline".

In rete verso il futuro

Con l'aumento dell'impatto economico e sociale dell'IA, paesi, aziende e università di tutto il mondo si stanno concentrando sulle strategie di IA. In particolare, Stati Uniti e Cina stanno investendo nell'IA. In questo contesto, ci si chiede come la Svizzera e l'Europa intera possano posizionarsi tra gli Stati Uniti e la Cina e come l'ETH di Zurigo possa espandere ulteriormente la propria posizione nell'IA.

Una strategia che Thomas Hofmann, ricercatore di IA presso l'ETH e co-direttore del Max Planck ETH Center for Learning Systems, ha recentemente illustrato in un'intervista è quella di collegare i centri di eccellenza europei in materia di IA, che comprendono Zurigo, Losanna e Lugano, e di formare una rete paneuropea di IA in cui siano coinvolti i ricercatori dell'ETH.

Di conseguenza, nel maggio 2020, l'ETH di Zurigo ha esteso per altri cinque anni la partnership con la Max Planck Society, che esiste dal 2015 nel campo delle persone in formazione. L'ETH di Zurigo è collegato agli Istituti Max Planck di Tubinga e Stoccarda, altri due centri europei di eccellenza nel campo dell'IA. Una nuova iniziativa che mette in rete i ricercatori di IA in tutta Europa è ELLIS, il Laboratorio europeo per l'apprendimento e i sistemi intelligenti. Da dicembre 2019, l'ELLIS comprende 30 centri di eccellenza europei di IA - l'ETH di Zurigo è stato coinvolto fin dall'inizio con la "ETH ELLIS Unit".

Un'intelligenza artificiale affidabile ed etica

Una terza innovazione riguarda l'ETH stesso, il modo in cui mette in rete i suoi ricercatori di IA e rende visibile "AI@ETH" al mondo esterno: il 20 ottobre 2020 lancerà il suo nuovo centro di IA chiamato ETH AI Center con una cerimonia di apertura. "L'AI Center creerà anche lo spazio per un dialogo interdisciplinare con le imprese, la politica e la società Chi siamo sull'ulteriore sviluppo innovativo e favorevole alla fiducia dell'intelligenza artificiale", afferma Detlef Günther.

In termini di organizzazione, si basa sui punti di forza dell'ETH di Zurigo e combina le conoscenze di base della teoria e dei metodi dell'IA con le competenze delle discipline: Il cerchio più interno è formato da circa 20 professori che conducono ricerche in aree fondamentali dell'IA come l'apprendimento automatico, i big data e la statistica. Sono circondati da una cerchia più ampia di ricercatori che sviluppano metodi di IA per la loro specializzazione o studiano gli effetti dell'IA. Il centro è anche aperto agli ospiti di altri istituti di ricerca sull'IA e dell'industria.

"L'AI Centre non è una rete virtuale, ma un vero e proprio luogo d'incontro in cui ricercatori di IA provenienti dal mondo scientifico e industriale possono scambiare idee e fare ricerche congiunte", afferma Andreas Krause, responsabile designato del centro. Poiché il campo dell'IA si sta sviluppando rapidamente, il centro AI viene costruito gradualmente e inizialmente si concentrerà su progetti interdisciplinari e sullo sviluppo dei talenti.

La strategia del centro AI si concentra sulle risorse umane tipiche che nessuna macchina intelligente può eguagliare: Motivazione, curiosità, creatività e flessibilità in situazioni mutevoli. "Stiamo costruendo il Centro AI concentrandoci sul talento e stiamo iniziando con un programma di borse di studio", afferma Andreas Krause. "Gli studenti di dottorato e i postdoc svolgono un ruolo chiave nella collaborazione interdisciplinare di ricerca. Le esperienze del programma di dottorato presso il Centro Max Plank dell'ETH sono state molto positive. Lo stesso vale per il programma master in Data Science, dove gli studenti di informatica progettano soluzioni di IA per altre aree di ricerca. "Entrambi i programmi ci ispirano. I risultati sono entusiasmanti", afferma Krause.

In termini di contenuti, l'AI Centre si occupa di questioni fondamentali dell'IA. Ad esempio, diversi approcci all'IA rilevanti per la pratica non sono ancora sufficientemente compresi a livello teorico. Colmare questa lacuna significa, ad esempio, non solo capire se un metodo di IA funziona, ma anche essere in grado di giustificarne il motivo. "Vogliamo ripensare radicalmente il modo in cui sviluppiamo i modelli di IA, in modo che funzionino in modo sicuro e affidabile e che i loro risultati siano spiegabili, interpretabili e corretti", afferma Krause, "L'affidabilità e la tracciabilità sono molto importanti per me, perché riguardano questioni molto rilevanti sull'impatto sociale e sull'etica dell'IA".

Soluzioni di IA sicure, affidabili ed eque possono fare la differenza, soprattutto in aree di ricerca che sono tra i punti di forza dell'ETH, come la mobilità, la salute, la produzione, l'energia, il clima e l'ambiente. Alcuni esperti affermano che un'IA responsabile e affidabile potrebbe essere una grande opportunità per l'Europa: questo tema è sicuramente una delle principali priorità dell'AI Centre.