201903.22
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Milano, 22 marzo 2019 - L’intelligenza artificiale (con acronimo “IA” o “AI”, dall’inglese Artificial Intelligence), secondo una definizione del Politecnico di Milano, è “il ramo della computer science che studia lo sviluppo di sistemi hardware e software dotati di capacità tipiche dell’essere umano ed in grado di perseguire autonomamente una finalità definita prendendo delle decisioni che, fino a quel momento, erano solitamente affidate agli esseri umani”.[1] Il termine fu coniato negli anni cinquanta dal matematico ed informatico John McCarty, che ne divenne uno dei pionieri. Nonostante la parola “Intelligenza Artificiale” sia ormai sulla bocca di tutti, è tutt’altro che pacifico l’arrivare a circoscrivere cosa essa sia di preciso, tenendo conto anche dei problemi di carattere filosofico che sorgono nell’attribuire la più tipica qualità dell’uomo- quella del pensiero- a delle macchine. Gli stessi vocabolari tendono ad assumere un approccio eclettico, introducendo definizioni che, almeno nella gran parte dei casi, afferiscono ad una serie di profili comuni: la creazione di macchine i cui ragionamenti siano riconducibili al pensiero umano fino ad imitarlo completamente, la capacità di espandere l’intelligenza umana tramite l’uso dei computer, l’uso e lo sviluppo di programmi che rendano i computer più performanti, e la scienza che studia tutto ciò e lo rende possibile[2].

La conseguenza di questo carattere “poliforme” dell’IA, in parte oggetto “raziocinante” in sé e in parte scienza e tecnica, si riverbera anche sui i pochissimi approcci normativi relativi all’intelligenza artificiale, che tendono ad inquadrare il termine in formule molto complesse e ricche di sfumature.

Un esempio importante è la definizione data da una legge statunitense, il John S. McCain National Defense Authorization Act for Fiscal Year 2019 (o NDAA 2019), alle Sezioni 238, lett. g) e 1051, lett. f), che recita:

"(f) Definizione di Intelligenza Artificiale. -- In questa sezione, il termine" intelligenza artificiale "include ciascuno dei seguenti elementi:

(1) Qualsiasi sistema artificiale che esegue attività in circostanze variabili e imprevedibili senza una rilevante supervisione umana o che può imparare dall'esperienza e migliorare le proprie prestazioni quando esposto ad un set di dati.

(2) Un sistema artificiale sviluppato in software per computer, hardware fisici o in ogni altro contesto che risolve compiti che richiedono percezione, cognizione, pianificazione, apprendimento, comunicazione o azioni fisiche simili a quelle umane.

(3) Un sistema artificiale progettato per pensare o agire come un essere umano, comprese le architetture cognitive e le reti neurali.

(4) Un insieme di tecniche, incluso l'apprendimento automatico, progettate per approssimare un compito cognitivo.

(5) Un sistema artificiale progettato per agire razionalmente, compreso un agente software intelligente o un robot “embodied” che raggiunge gli obiettivi utilizzando la percezione, la pianificazione, il ragionamento, l'apprendimento, la comunicazione, il processo decisionale e l'azione.”[3].

Guardando alla normativa, l’NDAA 2019 individua l’intelligenza artificiale sulla base di cinque elementi, quattro dei quali si riferiscono alle caratteristiche dei sistemi IA (quali machine learning, machine reasoning, la presenza di reti neurali etc.) ed il quinto concerne le tecniche implementate allo scopo di svolgere attività intellettuali.

Anche la Commissione Europea, seppure per scopi molto diversi, ha adottato una definizione d’intelligenza artificiale, nel Draft of Ethic Guidelines for trustworthy AI, a pagina iv:

“L'intelligenza artificiale (IA) si riferisce a sistemi progettati dall'uomo che, dato un obiettivo complesso, agiscono nel mondo fisico o digitale percependo il loro ambiente, interpretando i dati raccolti strutturati o non strutturati, ragionando sulla conoscenza derivata da questi dati e decidendo il miglior percorso (o i migliori percorsi) da intraprendere (in base a parametri predefiniti) per raggiungere l'obiettivo indicato. I sistemi AI possono anche essere progettati per imparare ad adattare il loro comportamento analizzando il modo in cui l'ambiente è influenzato dalle loro azioni precedenti”).

Come disciplina scientifica, l'IA comprende diversi approcci e tecniche, come l'apprendimento automatico (di cui il deep learning e il reinforcement learning sono esempi specifici), il machine reasoning (che include pianificazione, programmazione, rappresentazione della conoscenza e ragionamento, ricerca e ottimizzazione), e la robotica (che include controllo, percezione, sensori e attuatori, nonché l'integrazione di tutte le altre tecniche nei sistemi cyber-fisici)”.

Come possiamo notare, questa definizione ricalca il binomio oggetto-scienza già presente nel NDAA 2019.

Vi è anche un allegato alle suddette linee guida che offre una versione molto più ampia di questa nozione, sviscerandone gli aspetti principali ed inquadrando le branche che formano l’IA come disciplina (Reasoning and Decision Making, Machine Learning, Robotics). In ogni caso, la definizione contenuta nel draft è ancora provvisoria, in quanto le Linee Guida sono ancora aperte a consultazioni e dovrebbe esserne pubblicata una versione definitiva solamente a marzo 2019.

Sempre nel 2018, il Consiglio d’Europa ha adottato una propria definizione d’intelligenza artificiale, relativamente nell’ambito della Carta etica europea sull’uso dell’intelligenza artificiale nei sistemi giudiziari, all’Appendice III: Glossario, vale a dire:

Intelligenza Artificiale: un insieme di metodi, teorie e tecniche scientifiche il cui scopo è di riprodurre, tramite una macchina, le capacità cognitive degli esseri umani. Gli sviluppi attuali mirano a macchine che eseguono compiti complessi precedentemente svolti dagli umani”.

A differenza delle definizioni adottate dal legislatore statunitense e dalla Commissione Europea, qui manca un riferimento all’IA come macchina o software capace di ragionamento e apprendimento, concentrandosi sul suo carattere di disciplina scientifica.

Guardando all’Italia, nessun atto legislativo ha ancora adottato una definizione univoca d’intelligenza artificiale, sebbene l’IA sia sempre più oggetto d’attenzione da parte delle autorità[4]. Il Libro Bianco sull’Intelligenza Artificiale al servizio del cittadino, pubblicato dall’Agenzia Italiana per il Digitale, riconoscendo che esistono molti modi per definire l’IA, ne adotta quella elaborata dall’Università di Stanford (“una scienza e un insieme di tecniche computazionali che vengono ispirate - pur operando tipicamente in maniera diversa – dal modo in cui gli esseri umani utilizzano il proprio sistema nervoso e il proprio corpo per sentire, imparare, ragionare e agire[5]”) a titolo meramente esplicativo.

[1] Basandosi sul modello di reti neurali che caratterizza il cervello umano, l’IA mira a sviluppare l’architettura necessaria affinché le macchine possano arrivare a possedere le funzioni cognitive tipiche dell’uomo: tra queste, la capacità di comprendere ed elaborare il linguaggio naturale (natural language processing) e le immagini (image processing), la capacità di apprendere e di interagire con l’ambiente ed elaborare strategie in modo efficace, l’intelligenza sociale ed emotiva fino ad arrivare, virtualmente, all’autocoscienza. Le IA vengono spesso suddivise tra “forti” e “deboli”: le prime possono svolgere solo alcuni e precisi processi cognitivi propri dell’uomo, mentre le seconde possono arrivare a carpire l’intero spettro del ragionamento umano.

Per poter arrivare a questi obbiettivi, l’intelligenza artificiale elabora e si avvale di processi di machine learning, algoritmi in grado di permettere alle macchine di apprendere e migliorarsi più o meno autonomamente attraverso i dati che vengono loro forniti direttamente dall’ambiente esterno, senza bisogno di essere state programmate preventivamente per tale scopo. Dal machine learning si è arrivati, nel 2011, al deep learning, una simulazione dell’apprendimento umano basata sull’incasellamento dei concetti appresi in una scala gerarchica, che richiede alla base algoritmi e strutture hardware estremamente sofisticati.

Sebbene siamo ancora lontani dal creare sistemi capaci di replicare in modo pedissequo l’intelligenza umana, l’intelligenza artificiale ha raggiunto livelli tali da permetterci di costruire macchine in grado di svolgere certe funzioni cognitive con estrema efficacia ed efficienza. Gli esempi già in funzione o prossimi ad entrare nel mercato sono innumerevoli, dai nuovi software riconoscimento vocale (come Siri), all’uso di droni per il trasporto di merci o per servizi d’assistenza e domestici, i nuovi war games, e le smart cars. In pratica, è quasi impossibile delimitare gli effetti che l’intelligenza artificiale sta avendo e/o avrà sulle nostre vite.

[2] ARTIFICIAL INTELLIGENCE – Artificial Intelligence: Definition, Trends, Techniques and Cases - Joost N. Kok, Egbert J. W. Boers, Walter A. Kosters, Peter van der Putten and Mannes Poel. Secondo il Black’s Law Dictionary, per intelligenza artificiale si intende un “software utilizzato per far funzionare computer e robot meglio degli umani. I sistemi sono basati su regole o reti neurali. L’intelligenza artificiale è usata per aiutare a realizzare nuovi prodotti e nuove tecnologie robotiche, per la comprensione del linguaggio umano e per la visione artificiale”.

[3]La Sezione 1051 del NDDA 2019 istituisce una commissione indipendente con il compito di valutare “gli avanzamenti dell’intelligenza artificiale, sviluppi relativi ai processi di machine learning, e tecnologie associate” in modo di garantire la competitività degli USA nel settore. La Sezione 238 dell’atto, invece, riguarda una serie di attività che devono svolgere i membri del Dipartimento della Difesa al fine di adottare e sviluppare soluzioni e processi IA.

[4] Libro Bianco sull’Intelligenza Artificiale al servizio del cittadino- Versione 1.0 Marzo 2018, pubblicato dalla task force AGID, pp. 24 e seguenti. All’intelligenza artificiale si rivolge anche l’ultima legge di bilancio, (legge 145/2018), la quale istituisce all’art. 1, comma 216, un “Fondo per favorire lo sviluppo delle tecnologie e delle applicazioni di Intelligenza Artificiale, Blockchain e Internet of Things”, con dotazione di 15 miliardi di euro per ciascuno degli anni 2019, 2020 e 2021. Il Fondo, vigilato dal Ministero dello sviluppo economico, è inquadrato nel Programma Industria 4.0, con l’obbiettivo di finanziare progetti all’avanguardia e incoraggiare la competitività dell’Italia in questo settore.

[5] Cfr.“Artificial Intelligence and life in 2030, One hundred year study on Artificial Intelligence, Stanford University, 2016, p. 5.

 

 

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