Sociologia77
Da Ortosociale.
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Robot
Questo post vuole collegare tra loro 4 temi, tre dei quali trattati dalla rivista di divulgazione scientifica "Le Scienze" (che traduce in italiano molti articoli dello statunitense "Scientific American"). Il quarto tema, l'Agricoltura Sostenibile (urbana, non-urbana nelle zone ricche del pianeta, non-urbana nelle zone povere del pianeta) è trattato in ortosociale. Che sono:
- Intelligenza Artificiale ("IA" nel seguito), Robot,
- Cultura, Comportamento, Apprendimento biologico
- Insegnamento a programmare i computer
- Agricoltura Sostenibile come relazione primaria tra l'umanità e il Pianeta che la "ospita"
Il punto di vista che tenta di collegare i quattro temi è sociologico. Ciò significa analizzare aspetti della realtà dal punto di vista delle azioni umane che queste informazioni sollecitano, sia come azioni singole dell'individuo sia come azioni organizzate di gruppo. Nelle azioni singole e di gruppo è centrale il ruolo delle motivazioni, o intenzioni, o fini. Purtroppo la cultura attuale, scientifica e non, non si preoccupa minimanente di collegare le scoperte, le ricerche, le acquisizioni che emergono, parcheggiando le varie teorie in limbi isolati che non si disturbino tra loro.
Intelligenza Artificiale
Dal "Dossier - Intelligenza Artificiale" di "Le Scienze", n.576, Agosto 2016. Il Dossier comprende un articolo sulle auto a guida autonoma (Google) dal Titolo "Macchine che imparano", pag. 40 che spiegano la "einascita" della IA. Poi un articolo "La Verità sulle auto che si guidano da sole", pag.50, che introduce un importante problema di teoria della conoscenza, che smentisce il marketing "facile" delle case automobilistiche e di Google. Infine "Dobbiamo aver paura di robot troppo bravi?", pag.54, che introduce il problema delle "relazioni sociali" tra noi e i robot (nonchè delle relazioni "cospecifiche" tra i robot medesimi, considerati come una nuova "specie" evolutiva). A parte, a pag.44, l'intervista a Tomaso Poggio, un fisico e informatico italiano, che lavora allo MIT americano dove dirige il "Center for Brains, Minds, and Machines". L'obiettivo di questa struttura è "capire come funziona l'intelligenza umana e definire i meccanismi della cognizione per poi trasferirli e applicarli alle macchine". Cominciamo dall'intervista a Tomaso Poggio, in assoluto il più saggio, completo, e soprattutto interdisciplinare dei tre autori degli altri articoli.
Tomaso Poggio
Cito: "Domanda: C'è stato un cambiamento nel metodo di ricerca che ha permesso di imboccare questa strada? Risposta di TP: Più cha altro, la decisione del nostro centro di combinare scienze cognitive con neuroscienze e computer science. Quando si iniziò a parlare di intelligenza artificiale e si provò a fare le prime macchine intelligenti si applicavano solo computer science e buon senso, ma senza nessuna conoscenza specializzata di come funzionano mente, comportamento, evoluzione dell'intelligenza di un bambino>>". Tomaso Poggio ha vissuto le varie fasi della IA, dalla nascita alla decadenza, alla rinascita avvenuta circa dieci anni fa grazie alla "decisione del nostro centro di combinare scienze cognitive con neuroscienze e <<computer science>>". Questa "combinazione" tra discipline diverse significa non un meccanico accostamento o somma di saperi diversi e specializzati ma una vera e propria "fusione" di metodi e impostazioni radicalmente divergenti. La ricerca è ripartita dall' "Uomo" per costruire "Macchine che imparano". Quindi ha utilizzato le conoscenze acquisite sulla mente umana, sul comportamento sociale umano (e animale), sullo sviluppo e sulla evoluzione dell'intelligenza di un bambino. Importantissimo il capovolgimento di prospettiva: "Fino a quel momento gli algoritmi di visione erano programmati sulla modello dei sistemi esperti, cioè con regole precise, che permettevano per esempio di riconoscere una faccia dalal presenza nell'immagine di elementi geometrici o macchie corrispondenti alle parti caratteristiche di un volto: occhi, bocca, naso. Dagli anni novanta in poi si è però scelto un paradigma diverso: raccogliere un gran numero di esempi e mostrarli alle macchine per aiutarle a imparare".
Comportamento Animale
A
Pensiero Computazionale
B
Agricoltura
C
