Il libro della professoressa Fei Fei Li, \u201ctutti i mondi che vedo\u201d, con sottotitolo \u201ccuriosit\u00e0, scoperta e meraviglia all\u2019alba dell\u2019intelligenza artificiale\u201d, \u00e8 un\u2019opera composita, che si presta a diversi livelli di lettura.
Da un lato, \u00e8 un saggio di storia della scienza, incentrato sulla nascita dell\u2019intelligenza artificiale e sulle prime intuizioni che hanno condotto questo nuovo filone della ricerca informatica al punto centrale che occupa oggi nel dibattito scientifico, economico e strategico; dall\u2019altro, nella parte finale, \u00e8 una riflessione epistemologica sul senso di questa stessa ricerca e sulle finalit\u00e0 che essa deve perseguire nel contesto delle conoscenze dell\u2019epoca contemporanea.
Il tutto \u00e8 tenuto insieme dal filo conduttore delle vicende personali dell\u2019autrice, che danno al testo il ritmo di una sorta di \u201cromanzo di formazione\u201d, rendendone piacevole la lettura, e fornendo allo stesso tempo un \u201caffresco\u201d che illustra l\u2019inserimento faticoso e, infine, il successo di un\u2019immigrata cinese di genio negli Stati Uniti degli anni novanta dello scorso secolo, rendendoci pi\u00f9 consapevoli delle strutture profonde di quel paese.
Chi \u00e8 Fei Fei Li? Nata a Pechino nel 1976, e cresciuta a Chengdu, nel Sichuan, Fei Fei Li emigra negli USA in et\u00e0 adolescenziale, per scelta della famiglia, a suo tempo legata al partito nazionalista del kuomintang. La decisione matura per l\u2019insofferenza dellafamiglia, specialmente della madre, per il clima culturale e sociale della Cina di fine millennio, in particolare verso il conformismo imperante e il maschilismo che ne ispiravano il funzionamento. l\u2019autrice racconta, a proposito di maschilismo, del rimprovero che la sua maestra delle elementari rivolse alla componente maschile della classe per i risultati ottenuti nelle materie scientifiche, inferiori a quelli delle bambine, nonostante, a detta della stessa maestra, i maschi siano \u201cbiologicamente pi\u00f9 intelligenti delle femmine\u201d. Un aneddoto che descrive icasticamente un intero assetto sociale e il relativo sistema culturale, nonch\u00e9 il profondo grado di interiorizzazione dei suoi valori da parte della popolazione cinese, tanto da portare una donna (l\u2019insegnante di cui si parla, appunto) ad affermare come realt\u00e0 evidente l\u2019inferiorit\u00e0 del genere al quale lei stessa appartiene.
La famiglia dell\u2019autrice, composta da padre, madre e dalla figlia unica Fei Fei, si inserisce nel tessuto sociale statunitense a costo di notevoli sacrifici di carattere economico e dovendo affrontare le difficolt\u00e0 tipiche degli immigrati, a partire dal superamento dell\u2019ostacolo linguistico. Ma gli Stati Uniti sono il paese delle grandi opportunit\u00e0 e, grazie all\u2019aiuto del suo professore di matematica delle scuole superiori, Robert Sabella, di origini italiane, la ragazza matura definitivamente la consapevolezza delle proprie capacit\u00e0 e della propria naturale inclinazione verso le discipline scientifiche. Pi\u00f9 avanti nel suo percorso di vita e di lavoro, Fei Fei incontrer\u00e0 e sposer\u00e0
un altro italiano, laureato alla Federico II di Napoli, anche lui ricercatore di primo piano nel settore dell\u2019intelligenza artificiale, Silvio Savarese, docente a Stanford e attualmente a capo del settore ricerca di Salesforce, prestigiosa software-house internazionale.
E\u2019 segno del fatto che, specie in campo intellettuale, gli Stati Uniti continuano ad essere il punto di aggregazione di talenti provenienti da tutto il mondo e di \u00e9lite espresse da gruppi etnici disparati. Lo stesso elenco degli studiosi e collaboratori che li incontra nel corso della carriera e che, correttamente, non trascura di ricordare nello svolgimento dei propri ricordi, indica la perdurante vitalit\u00e0 del \u201cmelting pot\u201d americano. Terminate le scuole superiori, Fei Fei viene ammessa all\u2019universit\u00e0 di Princeton, quella nella quale decenni prima aveva insegnato Albert Einstein, dove si laurea brillantemente in fisica. Di nuovo, \u00e8 importante notare come una domanda di ammissione presentata senza speranza da parte di una studentessa di recente immigrazione, assolutamente sprovvista dei mezzi finanziari necessari a pagare il costo dell\u2019istruzione negli Usa, venga invece accolta, con il beneficio del contributo finanziario erogato dall\u2019universit\u00e0. segno ulteriore della complessit\u00e0 americana, capace di determinare le grandi diseguaglianze a tutti note, ma anche di offrire opportunit\u00e0 al talento, almeno quello utile alle proprie esigenze strutturali.
Dopo la laurea a Princeton e gi\u00e0 durante il dottorato di ricerca presso la Caltech, l\u2019universit\u00e0 tecnologica della California, l\u2019ascesa di Fei Fei Li verso gli alti livelli accademici e industriali diviene inarrestabile. Docente a Princeton e Stanford, giunger\u00e0 fino a dirigere la struttura scientifica di Google, dopo aver diviso il proprio tempo, negli anni dell\u2019universit\u00e0, tra lo studio accademico e la lavanderia di famiglia, acquistata con il generoso aiuto del suo ex professore del liceo. L\u2019ultima tappa della sua costante ascesa \u00e8 stata la fondazione, nei primi mesi del 2024, di una start-up, la World Labs, del valore stimato di circa un miliardo di dollari. Nel 2023, Time ha incluso Fei Fei li nell\u2019elenco delle 100 persone pi\u00f9 influenti nel campo dell\u2019AI.
Intelligenza artificiale, machine learning, computer vision sono l\u2019oggetto specifico del lavoro di ricercatrice di Fei Fei Li. Il suo contributo \u00e8 significativo nel salto di qualit\u00e0 che, a partire dai dispersivi tentativi di insegnare le strutture logiche del pensiero umano alle macchine, ha portato al rovesciamento bottom-up del loro metodo di istruzione, che sar\u00e0 basato, da un certo punto in poi, sull\u2019osservazione della realt\u00e0 da parte delle macchine stesse e l\u2019apprendimento, o l\u2019autocostruzione, di modelli pertinenti. Processo che Nello Cristianini, docente di AI all\u2019universit\u00e0 inglese di Bath, ha definito \u201cla scorciatoia\u201d rispetto ai risultati ottenuti con il primo dei due approcci, il cui limite, dice Fei Fei Li nel suo libro, era costituito dal fatto che \u201cil loro ragionamento [delle macchine,n.d.r.] era artefatto e superficiale, troppo aderente a regole formali, privo di senso comune e invariabilmente disorientato di fronte a inattesi angoli ciechi\u201d (pag. 50).
il contributo scientifico di Fei Fei Li allo sviluppo dell\u2019AI si determina nel campo della computer vision. Dopo essersi dedicata allo studio della fisica, il suo interesse di studiosa si rivolge verso la comprensione del funzionamento della mente e la trasposizione di questi meccanismi in campo informatico. \u201cil cervello \u2026 non \u00e8 stato il prodotto di una misteriosa scintilla intellettuale bens\u00ec una reazione a un\u2019immagine sempre pi\u00f9 nitida e caotica del mondo esterno che attraverso i sensi arriva verso l\u2019interno. La capacit\u00e0 di percepire l\u2019ambiente circostante ci ha incoraggiato a sviluppare un meccanismo per integrare, analizzare e infine dare un senso a quella percezione.\u201d (pag. 127). La visione \u00e8, quindi, la chiave di volta dell\u2019intelligenza, che non appare nel processo evolutivo fino a quando, nei rudimentali esseri viventi del periodo cambriano, non si sviluppa la fotosensibilit\u00e0, dalla quale comincia l\u2019evoluzione verso l\u2019occhio moderno. Insomma: vedere \u00e8 capire e l\u2019intelligenza entra nella vita terrestre attraverso la percezione visivae la categorizzazione della realt\u00e0 percepita.
Da queste considerazioni deriva ci\u00f2 che Fei Fei Li definisce la stella polare, ossia l\u2019obiettivo scientifico di far conoscere il mondo visivo alle macchine. Si tratter\u00e0, allora, di addestrare le macchine al riconoscimento delle immagini costruendo un adeguato dataset e suddividendole in categorie che consentano ai computer di orientarsi nell\u2019infinita variet\u00e0 del mondo. In altri termini, una mappatura visiva del mondo reale, una vera e propria sintesi visivo-ontologica dell\u2019esistenza. Un\u2019impresa enorme, per la cui realizzazione \u00e8 necessario disporre di capitali e di forza lavoro ben oltre i limiti finanziari che, persino negli stati uniti, caratterizzano la ricerca scientifica. Basti pensare che, quando nel 2009 viene presentato la prima versione di Imagenet, la creatura del gruppo di ricerca guidato da Fei Fei Li, esso sar\u00e0 costituito da 15 milioni di immagini, selezionate da un miliardo prelevate in rete, suddivise in 22.000 categorie. Impresa resa possibile non solo dalla costruzione di software che ne automatizzasse la raccolta e la classificazione, ma anche dal lavoro in crowdsourcing, ossia di personale esterno alla ricerca, circa 48.000 collaboratori, dislocati in 177 paesi del mondo, che con il proprio computer e in home working si occupavano di reperire i dati necessari alla costruzione del dataset in cambio di una retribuzione compatibile con le disponibilit\u00e0 finanziarie
Il lavoro di Fei Fei Li diviene utilizzabile coniugandosi con uno snodo scientifico tecnologico ineludibile, ossia l\u2019aumento della capacit\u00e0 computazionale, cio\u00e8 della potenza di calcolo dei computer. Quest\u2019ultima deriva, sul piano tecnologico, dalla comparsa delle gpu (graphics processing unit), ossia dai processori grafici utilizzati per i videogiochi, quei programmi \u201csparatutto e picchiaduro\u201d di cui tanto (giustamente) deprechiamo l\u2019abuso da parte di generazioni intere di adolescenti. Le GPU, nate per dare una risposta tecnica all\u2019infinita necessit\u00e0 di memoria elettronica da parte dei videogiochi, hanno, cos\u00ec, trovato impiego nel campo dell\u2019AI, facendo di Nvidia, l\u2019azienda che le produce, il miracolo finanziario testimoniato quotidianamente dai report di borsa.
L\u2019altro tassello, sul piano scientifico, \u00e8 costituito dalle reti neurali, ossia dai programmi di machine learning che simulano il ragionamento umano. negli anni nei quali la famiglia Li giunge negli Stati Uniti, nei laboratori Bell del New Jersey muove primi passi professionali un giovane ricercatore francese, Yann Lecun, al lavoro sulle reti neurali e sulla capacit\u00e0 di queste ultime di ricavare modelli di apprendimento sulla base dell\u2019analisi di una quantit\u00e0 sufficiente di dati. In particolare, Lecun aveva mostrato a una rete neurale oltre 7.000 esempi di codici di avviamento postale scritti a mano, compresi gli errori, ottenendo il risultato che il computer era divenuto capace di interpretare la scrittura umana. Di l\u00ec a qualche anno, fu possibile usare questa tecnologia nei bancomat americani, per consentire il versamento di assegni scritti a mano, le cui cifre erano correttamente interpretate dalla macchina. Si trattava di un passo determinante, che apriva la strada ad algoritmi \u201cche imparavano cosa fare \u2026 [preferiti a] \u2026 quelli a cui veniva detto cosa fare\u201d. Si trattava, dice Fei Fei Li, di un\u2019intuizione che aveva gi\u00e0 avuto lo stesso Alan Turing, considerato il fondatore dell\u2019informatica moderna, il quale, in un articolo del 1950, aveva gi\u00e0 posto il problema: \u201canzich\u00e9 cercare di costruire un programma che simuli la mente adulta, perch\u00e9 non tentare allora di produrne unache simuli quella di un neonato?\u201d. a riprova del fatto che, studiando l\u2019intelligenza artificiale, l\u2019uomo studia anche s\u00e9 stesso e gli strumenti per mezzo dei quali interpreta il mondo. di una rete neurale evoluta, Alexnet, nata nell\u2019universit\u00e0 di Toronto, si avvarr\u00e0 il gruppo di ricerca di Fei Fei Li.
Fei Fei Li \u00e8, quindi, una delle artefici principali della svolta dell\u2019informatica verso i big data, ossia la sistematizzazione e l\u2019uso della grande quantit\u00e0 di dati non strutturati che la rete produce quotidianamente. dall\u2019intuizione dell\u2019importanza cruciale dei dati ha tratto beneficio l\u2019ulteriore sviluppo delle reti neurali, fino a quel momento molto trascurate: \u201cun algoritmo di ispirazione biologica che da decenni era proprio l\u00ec davanti ai nostri occhi. aveva avuto bisogno soltanto della sfida giusta\u201d. Il passo successivo della ricerca di Fei Fei Li \u00e8 costituito dalla capacit\u00e0 generativa dei programmi di AI. Mentre gli esseri umani comprendono la realt\u00e0 in modo \u201colistico\u201d, nelle sue diverse sfaccettature, le macchine sembravano, fino agli sviluppi pi\u00f9 recenti, essere capaci di capire solo ci\u00f2 per cui erano addestrate, quindi, per usare un\u2019immagine efficace di un matematico degli anni \u201970, Anatol Holt, un programma di AI era niente altro che la tecnologia capace di fare una mossa vincente a scacchi mentre la stanza andava a fuoco, laddove l\u2019intelligenza umana cercherebbe, piuttosto, di spegnere le fiamme, essendo capace di stabilire, a differenza della macchina, una scala di priorit\u00e0.
Di qui, il nuovo obiettivo di ricerca di Fei Fei Li, ossia rendere i computer capaci non solo di reperire e riconoscere un\u2019immagine, ma di inserirla in un contesto e descriverla in modo corretto, sapendo valutare la differenza che passa tra una statua equestre e un uomo a cavallo. Su questa strada, la ricercatrice incontra Google, osservatorio privilegiato dal quale, nel 2016, studia lo sviluppo dell\u2019AI, in relazione a quello delle reti neurali, osservando che, con l\u2019aumento della capacit\u00e0 di calcolo o dei dati disponibili, \u201csempre di pi\u00f9, ci siamo ritrovati a osservare empiricamente l\u2019AI, come se stesse prendendo vita da s\u00e9. come se l\u2019AI fosse una cosa che bisognava prima identificare e poi comprendere e non costruire a partire dai principi primi\u201d.
La parte finale del libro di Fei Fei Li \u00e8 una problematica riflessione sui limiti e i rischi che accompagnano i benefici e le opportunit\u00e0 di questa nuova tecnologia. Sensibile al lato etico della scienza, la ricercatrice aveva gi\u00e0 fondato AI4All19, con lo scopo di includere, nella conoscenza e nello studio della disciplina, le minoranze sociali che ne risultano escluse. Successivamente, si \u00e8 impegnata nello sviluppo del concetto di una Human-centered AI, ossia intelligenza artificiale incentrata sull\u2019essere umano. i futuri ricercatori, dice Fei Fei, avranno bisogno di saperi aggiuntivi, rispetto a quelli tecnici, ossia filosofia, etica, diritto, poich\u00e9 il giudizio sulle nuove tecnologie sar\u00e0 collegato alla loro capacit\u00e0 di rispettare la dignit\u00e0 umana. Per questo, tornata all\u2019universit\u00e0, ha fondato lo Stanford HAI, ossia lo Stanford Institute for Human-centered Artificial Intelligence e il National Research Cloud, una piattaforma condivisa per lo sviluppo dell\u2019AI, sostenuta per intero da fondi pubblici.
Un libro da leggere, non solo perch\u00e9 tratta temi cruciali per il mondo di cui oggi vediamo l\u2019inizio, ma anche perch\u00e9 Fei Fei ha un dono ulteriore rispetto al talento scientifico: la capacit\u00e0 di scrivere in modo piacevole e di semplificare i concetti pi\u00f9 ostici, probabile lascito delle letture preadolescenziali incoraggiate e sostenute dalla singolare figura della madre.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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