Forum pubblico/privato: Pubblico
Permessi di scrittura: Utenti registrati
Giorno: 01/09/2016, 21:03:18
Intelligenza artificiale
Intelligenza artificiale e apprendimento macchina: come i computer imparano

Articolo interessante della Intel, in inglese:
- computerlearning -
Giorno: 19/07/2018, 02:04:35
Link sponsorizzati
Giorno: 04/10/2016, 02:07:56
Creatività delle macchine
Quando pubblicai il mio programma per l'analisi Montecarlo (MScarface) venni contattato da un circolo inglese. Questo club mi chiedeva la mia collaborazione per partecipare a un progetto di un programma che giocasse le partite "mai avvenute". Volevano simulare con un software la personalità dei più grandi giocatori di tutti i tempi e poi disputare delle partite con questi giocatori virtuali d'ogni epoca. Fare esempio, la Fischer-Alekhine o la Kasparov-Capablanca per intenderci. Il mio programma sarebbe stato utilizzato per scegliere su base probabilistica le mosse da giocare. Con quali elementi volessero differenziare il tipo di analisi in base al giocatore virtuale, e con quali criteri, non ne ho la minima idea. Rifiutai di collaborare a questo progetto, perché simulare la personalità specifica di un giocatore del passato con un software è per me una cosa che non ha nessun fondamento scientifico. Mi limitai a spedirgli il codice sorgente del mio programma, nel caso avessero voluto implementarlo nel loro bizzarro software.

Un argomento simile, la creatività delle macchine, è stato affrontato in un recente articolo pubblicato dalla ChessBase. Il testo esprime il punto di vista personale dell'autore, opinione soggettiva e a mio avviso in alcuni punti decisamente contestabile ma, comunque interessante e stimolante alla riflessione sull'argomento:

<< 2016 - Un mese fa, abbiamo pubblicato un articolo che discute il tema della creatività della macchina dal titolo "creatività macchina: Che cosa è, e ciò che non è". Naturalmente, questo non è stato inteso come l'ultima parola sul tema, ma piuttosto un invito a discutere e deliberare su di esso. Nel perseguimento di tale discussione, l'autore e programmatore Dr. Ofer Shamai, un dottorato di ricerca in Filosofia della Scienza, ha inviato una risposta riflessiva su esso, esponendo il suo pensiero su questo argomento con una leggera diversa definizione di creatività. Cibo per la mente.

Creatività: Perché non può essere una proprietà della macchina

Dal Dr. Ofer Shamai

Mi sono trovato d'accordo con ogni parola dell' interessante articolo di Albert Argento, "Macchina creatività: Che cosa è, e ciò che non è" (28 Agosto 2016). Come la mia tesi di dottorato affrontato esattamente questi problemi, e mentre sto lavorando su un progetto di A.I. scacchistico, che eleva le capacità del computer a un livello non conquistato prima da macchine (sorpresa! Uscirà nei prossimi mesi), vorrei approfondire l'argomento.

L'idea che le macchine possono essere creative è davvero una cosa bizzarra. Per capire il motivo di questa affermazione, abbiamo bisogno di tornare indietro al 19 ° secolo, quando la comunità scientifica ha perso fiducia nella capacità degli umani di essere obiettivi. I motivi di questo passaggio sono interessanti e anche complicati. Ciò che è importante per noi è che i nuovi metodi scientifici sono stati inventati per aggirare la nostra dipendenza dal l'esperienza umana, compreso l'uso di macchinari meccanici al posto degli esseri umani (per esempio, la macchina fotografica), metodi statistici, e adottando il principio metodologico di ripetibilità.

Questa rivoluzione è stato guidata da matematica e logica. Una nuova logica è stata inventata che descriveva le informazioni osservabili generalmente, e non era dipendente dal ragionamento umano. Matematica, e geometria in particolare, cessarono di dipendere dall' intuizione umana. Questa nuova logica avrebbe dovuto sostituire l'inferenza umana con l'osservazione di rigide regole meccaniche generali. Quindi, che cosa sono esattamente regole meccaniche? Modello Turing, (chiamato la macchina di Turing) è stato un ingegnosa risposta a questa domanda, che ha portato alla creazione dei computer moderni grazie ai suoi principi, così come fornì una precisa analisi filosofica: "meccanica" è ciò che può essere descritto da un macchina di Turing. Uno non poteva immaginare la relatività generale di Eistein senza il lavoro di matematici (come ad esempio di Riemann) che separarono la geometria dalla nostra interna visuale prospettica e abilitato la nostra comprensione spazio_fisico in diverse - vale a dire, non euclidea - geometrie. Tuttavia, come molte altre grandi idee, ha sia punti di forza che svantaggi. L'attuale cultura occidentale tende ad usare rigorose regole formali anche in ambienti dove un professionista può migliorare queste regole (medicina è un buon esempio di questa dannosa metodologia, che sovrastima l'importanza generale di metodi statistici e trascura l'esperienza diagnostica dei medici). . In generale, preferiamo sforzarci di obbedire a standard di bassa qualità ma con regole precise, e finiamo per sacrificare l'ingegno e la creatività ad esso.

Come è tutto questo legato agli scacchi? Ebbene, la creatività è la capacità di cambiare il proprio modo di pensare precedente. Apprezziamo un giocatore di scacchi creativo perché trova nuove idee e mosse in precedenza non pensate per una data posizione. Al contrario, macchine in generale, e motori di scacchi in particolare, non possono essere creativi: Macchine rappresentano il nostro moderno esempio di obiettività, in quanto non possono deviare dalla loro regole o azioni pre-assegnate. Qui sta l'anima della rivoluzione scientifica del 19 ° secolo.

Motori di scacchi sembrano svolgere movimenti creativi, perché, a differenza degli esseri umani, non hanno concetti che applicano: Calcolano seguendo regole ristrette, trovando mosse che dal punto di vista umano sono molto creative. Eppure questo è così non perché le macchine siano creative in sè e per sè: Noi esseri umani, che non possiamo calcolare come una macchina, facciamo molto affidamento sulla nostra esperienza precedente, cercando di applicarla a nuove situazioni che affrontiamo sulla scacchiera.

La nostra capacità di trovare nuovi modi di attuazione di questa conoscenza o adattamento alle situazioni in cui non si applicano regole note precedentemente, è la ragione per cui attribuiamo la creatività alle mosse della macchina apparentemente creative. Niente di tutto questo è rilevante per la descrizione del lavoro delle macchine, in quanto è sufficiente rispettare le regole senza deviazioni. Siamo diventati così affascinati dalle abilità delle macchine di calcolare che abbiamo cominciato a credere che noi esseri umani siamo noi stessi una sorta di macchina. Si tratta di una ironia storica, come i computer sono stati inventati al fine di porre rimedio al "difetto" umano di essere creativi, e quindi la capacità di essere non-normativo.

Mi manca una parola appropriata per descrivere come i computer "pensano"; Vorrei chiamarli stupidi, ma non possiamo chiamare qualcosa che non ha l'intelligenza affatto stupido: Sono macchine e come tali non pensano, invece, calcolano secondo le regole pre-assegnate. L'intelligenza artificiale non è dunque reale; piuttosto, troviamo modi sofisticati per utilizzare calcolatrici per compiti intelligenti. Eppure, questi programmi non imitano il modo creativo con cui gli esseri umani affrontano questi problemi.

In questo senso, A.I., con la sua attenzione sui risultati, non aiuta a comprendere meglio come gli esseri umani pensano, in quanto è troppo pragmatica per sopportare il lavoro filosofico richiesto. Spero di mostrare alla comunità scacchistica cosa si può fare quando ci si libera dei paradigmi precedenti e creare programmi che cercano più assiduamente ad seguire il ragionamento umano. >>


Articolo originale in inglese: - articolo -
Giorno: 06/12/2016, 02:19:19
Kasparov e A.I.
Interessante articolo di Kasparov sul New York Times, interviene in una discussione dal titolo:

- L'intelligenza Artificiale sta prendendo il controllo della nostra vita? -
image 1506


Nell'articolo, in cui cita anche il suo match con Deep Blue, Kasparov in sintesi afferma:
<< Fin dall'invenzione delle prime macchine, migliaia di anni fa, queste hanno sostituito l'uomo in alcuni lavori. Oggi giorno, come le macchine hanno sostituito l'uomo in vecchi lavori, conseguentemente nuovi lavori saranno creati. L'uomo è molto adattabile, e si armonizzerà anche in questa nuova situazione. >>

Il suo intervento è commentato da interessanti opinioni di molte persone.

Articolo NYTimes: - KasparovAI -
Giorno: 06/12/2016, 10:12:51
Uber sfida i giganti della Silicon Valley come Google e Tesla e fa partire la sua ricerca per la realizzazione e messa su strada delle automobili a guida autonoma. L’azienda, che in pochi anni ha messo in difficoltà i taxi con i suoi servizi a basso costo, ha acquisito Geometric Intelligence (GI), specializzata in Intelligenza Artificiale.

Secondo un articolo del NYTimes la start-up è specializzata nello studio dell’intelligenza artificiale applicata a macchinari di uso quotidiano e viene considerata unica per il suo metodo di indagine. Il team di esperti della società utilizza infatti un approccio multidisciplinare alla ricerca, invece di scommettere su un’unica strategia, come la più usata, chiamata `deep learning´.
La Geometric Intelligence, invece di scaricare enormi quantità di dati punta ad instillare nei computer una modalità di ragionamento simile a quella umana.

Articolo in italiano: - autoAI -
Giorno: 29/12/2016, 16:53:18
Kasparov annuncia nuovo libro su A.I.
Kasparov ha rilasciato una lunga intervista su Skype.
Gran parte della trasmissione è stata dedicata ad argomenti di politica. Ma, si è affrontato anche il discorso dell'intelligenza artificiale.
Kasparov, a parte le solite cose dette e ridette su i suoi match con Deep Blue, non ha sostanzialmente dichiarato niente di nuovo senzasperanza.gif

Degne di nota due affermazioni:

1, che prossimamente uscirà un suo libro sull' A.I. dal nome "Pensiero profondo".

2, che ne lui ne nessun grande maestro potrebbe avere chance di vittoria contro un motore di oggi, ma che non bisogna avere paura delle macchine; ipotizzando un futuro di collaborazione uomo macchina, nel senso di modalità "centauro", ovvero l'uomo che analizza con l'aiuto del computer, come nei tornei "Freestyle" che ha menzionato.

Articolo Chessbase: - articolo -
Giorno: 01/01/2017, 16:46:18
L’intelligenza, anche quella naturale, è difficile da definire. Figuriamoci quando si tratta di dare una descrizione di cosa sia l’intelligenza artificiale. L’unica cosa certa è che se ne parla tanto, scienziati, informatici, filosofi si interrogano su di essa e, soprattutto, i mezzi di informazione sono pieni di notizie sulle ultime applicazioni di questa scoperta destinata a rivoluzionare il futuro. TechCrunch ha raccolto le storie più interessanti del 2016 sull’argomento e ne ha fatto una sorta di timeline grazie alla quale è possibile anche rendersi conto degli sviluppi di questa tecnologia a tratti ancora misteriosa.

image 1547


Interessante articolo in italiano su Google+: - ART -
Giorno: 15/04/2017, 21:25:26
È uscito un' altro articolo di Kasparov riguardante l'A.I.
Nel testo pubblicato dal Wall Street Journal il 14 aprile, Kasparov in sintesi afferma che è giunto il momento storico che l'uomo guardi all'intelligenza artificiale non più come a una minaccia concorrenziale ma, come a un utile strumento con cui cooperare per rendere la vita migliore all'umanità.
Riporto la copia completa dell'articolo in inglese, perché il link del giornale non permette di leggere l'articolo completo se non si è registrati.

image 1564

Art.:

The Wall Street Journal

Learning to Love Intelligent Machines
Twenty years after famously losing to Deep Blue, chess champion Garry Kasparov says that it’s time to embrace AI and its liberating potential

By Garry Kasparov
April 14, 2017 8:48 a.m. ET

It was my blessing and my curse to be the world chess champion when computers finally reached a world championship level of play. When I resigned the final match game against the IBM supercomputer Deep Blue on May 11, 1997, I became the first world champion to be defeated in a classical match by a machine.

It is no secret that I hate losing, and I did not take it well. But losing to a computer wasn’t as harsh a blow to me as many at the time thought it was for humanity as a whole. The cover of Newsweek called the match “The Brain’s Last Stand.” Those six games in 1997 gave a dark cast to the narrative of “man versus machine” in the digital age, much as the legend of John Henry did for the era of steam and steel.

But it’s possible to draw a very different lesson from my encounter with Deep Blue. Twenty years later, after learning much more about the subject, I am convinced that we must stop seeing intelligent machines as our rivals. Disruptive as they may be, they are not a threat to humankind but a great boon, providing us with endless opportunities to extend our capabilities and improve our lives.

Many of the great early figures in computer science dreamed of creating a machine that could play chess. Alan Turing published the first chess program in 1953. A computer to run it didn’t yet exist, so he flipped through pieces of paper to run his algorithm, a “paper machine” that could actually play a recognizable game of chess.

It took much longer than most early experts thought it would for machines to challenge the best human chess players. But by the early 1980s, it was becoming clear that it was only a matter of time before ever-faster hardware would crunch positions fast enough to do the job. It turned out that a computer did not need to mimic human thought to play like a chess grandmaster.

Deep Blue didn’t think like I did about which move to play any more than a calculator needs a pencil and paper to perform long division. The ingredients are similar—a combination of memory, evaluation and calculation—but while a grandmaster uses experience to focus on the most relevant factors, the machine grinds through every possible move for both sides, going deeper and deeper with each pass.

During my 20 years at the top of the chess world, from 1985 to 2005, chess-playing machines went from laughably weak to the level of the world champion. It was a startling transformation to experience firsthand, and it was impossible not to feel unsettled, even threatened, by their rapid progress.

These are the same sensations that many are feeling today, as intelligent machines advance in field after field. Few people will experience the dramatic, head-to-head competition against a machine that I experienced, of course, but the sensation of being challenged, surpassed and possibly replaced by an automaton, or an invisible algorithm, is becoming a standard part of our society.

Speaking from painful personal experience, I would suggest that this is the wrong frame of reference to approach the issue, and it is having a negative influence when we desperately need more optimism. The “human versus machine” narrative rose to prominence during the industrial revolution, when the steam engine and mechanized automation in agriculture and manufacturing began to appear at large scale. The story line grew more ominous and pervasive during the robotics revolution of the 1960s and 1970s, when more precise and intelligent machines began to encroach on unionized jobs in manufacturing. The information revolution came next, culling millions of jobs from the service and support industries.

Now we have reached the next chapter in the story, when the machines “threaten” the class of people who read and write articles about them. We see headlines every day about how the machines are coming for the lawyers, bankers, doctors and other white-collar professionals. And make no mistake, they are. But this is good news.

Every profession will eventually feel this pressure, and it must, or else it will mean that humanity has ceased to make progress. Waxing nostalgic about jobs lost to technology is little better than complaining that antibiotics put too many gravediggers out of work. The transfer of labor from humans to our inventions is nothing less than the history of civilization. It is inseparable from centuries of rising living standards and improvements in human rights.

What a luxury to sit in a climate-controlled room with access to the sum of human knowledge on a device in your pocket and lament that we don’t work with our hands anymore! There are still plenty of places in the world where people work with their hands all day, and also live without clean water and modern medicine. They are literally dying from a lack of technology.

‘We don’t get to pick and choose when technological progress stops or where.’
There is no going back, only forward. We don’t get to pick and choose when technological progress stops or where. People whose jobs are on the chopping block of automation are afraid that the current wave of tech will impoverish them, but they also depend on the next wave of technology to generate the economic growth that is the only way to create sustainable new jobs.

I understand that it is far easier to tell millions of newly redundant workers to “retrain for the information age” or to “join the entrepreneurial economy” than to be one of them or to actually do it. And who can say how quickly all that new training will also become worthless? What professions today can be called “computer proof”?

Many jobs today didn’t even exist 20 years ago, a trend that will continue and accelerate. Mobile app designer, 3-D print engineer, drone pilot, social media manager, genetic counselor—to name just a few of the careers that have appeared in recent years. And while experts will always be in demand, more intelligent machines are continually lowering the bar to creating with new technology.

Compare what a child can do with an iPad in a few minutes to the knowledge and time it took to do basic tasks with a PC just a decade ago. These advances in digital tools mean that less training and retraining are required for those whose jobs are taken by robots. It is a virtuous cycle, freeing us from routine work and empowering us to use new technology productively and creatively.

Machines that replace physical labor have allowed us to focus more on what makes us human: our minds. Intelligent machines will continue that process, taking over the more menial aspects of cognition and elevating our mental lives toward creativity, curiosity, beauty and joy. These are what truly make us human, not any particular activity or skill like swinging a hammer—or even playing chess.

—Mr. Kasparov is the chairman of the Human Right Foundation and a senior visiting fellow at the Oxford Martin School. This essay is adapted from his new book, “Deep Thinking: Where Artificial Intelligence Ends and Human Creativity Begins,” which will be published by PublicAffairs on May 2.
Giorno: 21/04/2017, 17:17:16
Rischi dell'A.I.
I rischi invisibili dell’intelligenza artificiale
Perché abbiamo urgente bisogno di misurare gli impatti sociali dell’A.I.


Articolo di
Di Kate Crawford e Meredith Whittaker
Traduzione di Monica Cainarca

_

Quali cambiamenti porteranno i sistemi di intelligenza artificiale al nostro modo di vivere? È una domanda difficile: da una parte, stanno producendo interessanti progressi nello svolgimento di compiti complessi, con notevoli miglioramenti in settori come il consumo energetico, l’elaborazione di file audio e la diagnosi della leucemia, oltre a straordinarie potenzialità di fare molto di più in futuro. D’altra parte, hanno un ruolo sempre maggiore nel prendere decisioni problematiche con impatti significativi a livello sociale, culturale ed economico nelle nostre vite quotidiane.

I sistemi di intelligenza artificiale e di supporto alle decisioni sono incorporati in una grande varietà di istituzioni sociali e influenzano scelte di ogni tipo, dal rilascio di detenuti dal carcere alle notizie principali del giorno.

Un esempio recente dell’impatto dei sistemi automatizzati sulla selezione dei contenuti è il caso della censura da parte di Facebook della famosa foto premio Pulitzer che ritrae una bambina in fuga dalle bombe al napalm durante la guerra in Vietnam. La bambina è nuda; all’algoritmo che filtra le immagini può sembrare una semplice violazione delle regole sulla nudità e le foto di minori. Ma ad occhi umani, la fotografia di Nick Ut “The Terror of War” ha ben altro significato: è un’immagine simbolo dell’orrore indiscriminato della guerra e si è guadagnata un posto d’onore nella storia della fotografia e della politica internazionale. La rimozione della foto ha suscitato proteste a livello internazionale, costringendo Facebook a fare marcia indietro e ripristinare l’immagine. Anche il primo ministro norvegese Erna Stolberg è intervenuta sul caso, dichiarando: “Quello che fa Facebook nel rimuovere immagini di questo tipo, per quanto buone possano essere le sue intenzioni, è censurare la nostra storia comune”.

È facile dimenticare un fatto cruciale: questi casi di alto profilo sono in realtà i casi facili. Come ha osservato Tarleton Gillespie sul Wall Street Journal, Facebook passa in rassegna centinaia di immagini mille volte al giorno ed è raro che si trovi di fronte a un premio Pulitzer di evidente importanza storica. A volte intervengono anche i team di moderatori umani nella valutazione dei contenuti da filtrare, altre volte il compito è affidato interamente agli algoritmi. Nel caso della foto censurata, vi è anche una notevole ambiguità sui confini tra processi automatizzati e intervento umano: anche questo è parte del problema. E Facebook è solo uno degli attori coinvolti in un complesso ecosistema di valutazioni supportate da algoritmi, senza un vero e proprio monitoraggio esterno per verificare come sono state prese le decisioni o quali potrebbero esserne gli effetti.

Il caso della famosa foto simbolo della guerra in Vietnam è quindi solo la punta di un iceberg: un raro esempio visibile sotto il quale si cela una massa molto più voluminosa di decisioni automatizzate e semi-automatizzate. Il fatto preoccupante è che molti di questi sistemi di “intelligenza artificiale debole” sono coinvolti in scelte che non arrivano nemmeno ad attirare quel tipo di attenzione, perché sono integrati nei back-end dei sistemi informatici e intervengono in calcoli su molteplici set di dati, senza un’interfaccia rivolta all’utente finale. Le loro operazioni restano in gran parte sconosciute e invisibili, con un impatto che si può rilevare solo con enormi sforzi.

A volte le tecniche di intelligenza artificiale garantiscono risultati accurati, altre volte si sbagliano. E in quei casi, è raro che gli errori emergano e diventino visibili al pubblico – come nel caso della foto censurata della bambina vietnamita, o del “concorso di bellezza” giudicato da algoritmi e accusato di razzismo per la selezione delle vincitrici, esclusivamente bianche. Potremmo considerare questo ultimo esempio come un semplice problema di dati insufficienti: sarebbe bastato allenare l’algoritmo a riconoscere una selezione meno parziale e più diversificata di volti e infatti, dopo che 600.000 persone hanno inviato i propri selfie al sistema, ora ha sicuramente a disposizione più dati per poterlo fare. Un concorso di bellezza con una giuria di robot potrà sembrare una banale iniziativa di cattivo gusto, o un ottimo escamotage per invogliare il pubblico a inviare le proprie foto e ampliare il set di dati disponibili, ma è un caso indicativo di una serie di problemi molto più seri. I sistemi di intelligenza artificiale e di supporto alle decisioni stanno entrando sempre più nelle nostre vite quotidiane: determinano chi finirà nelle “heat list” predittive della polizia, chi sarà assunto o promosso, quali studenti saranno ammessi alle università; o addirittura cercano di prevedere fin dalla nascita chi commetterà un crimine entro i 18 anni di età. La posta in gioco, quindi, è molto alta.

I pochi studi finora condotti sull’utilizzo dell’intelligenza artificiale e degli algoritmi di supporto alle decisioni in importanti ambiti sociali hanno prodotto risultati preoccupanti. Un recente studio della RAND Corporation ha dimostrato che la “heat list” di previsione del crimine usata dalla polizia di Chicago – una lista che identifica soggetti ad alto rischio di coinvolgimento in atti di violenza armata – si è rivelata inefficace nel prevedere chi avrebbe commesso crimini violenti; l’unico effetto è stato un aumento dei soprusi nei confronti dei soggetti sulla lista.
Un quadro altrettanto problematico è emerso da un’inchiesta di ProPublica sul software usato dalla giustizia americana per la valutazione del rischio di recidiva, basato su algoritmi che producono risultati distorti da pregiudizi a sfavore degli imputati di colore.
Per garantire l’imparzialità e il rispetto dei diritti e delle libertà di tutti, servirebbero metodi di convalida, verifica e valutazione di questi sistemi. Altrimenti si rischiano classificazioni errate, dati parziali e modelli difettosi che aggravano le ingiustizie invece di porvi rimedio.

Come scriveva Turing nel 1947, se una macchina deve essere infallibile, non potrà mai essere intelligente.

Ciò che desta preoccupazione è la diffusione sempre più rapida di questi sistemi automatizzati fallibili all’interno del complesso sistema nervoso della società. È una questione al centro della nostra attenzione, tanto che di recente abbiamo organizzato AI Now, un convegno alla Casa Bianca dedicato agli impatti sociali ed economici dell’intelligenza artificiale nei prossimi dieci anni. Gli incontri di AI Now hanno incluso un seminario con esperti di vari settori – esponenti del mondo accademico, della società civile, dell’industria e del governo – per discutere le sfide e le domande più urgenti poste dall’intelligenza artificiale in quattro aree tematiche: disuguaglianza sociale, etica, occupazione e sanità.
Le idee e le diverse prospettive discusse durante il convegno AI Now sono state estremamente istruttive, ma hanno anche messo in luce una verità scomoda: non esistono metodi concordati per valutare gli effetti umani e gli impatti longitudinali dell’intelligenza artificiale nelle sue applicazioni all’interno dei vari sistemi sociali. Questo divario di conoscenze si allarga sempre più man mano che si diffonde l’utilizzo dell’intelligenza artificiale, aggravando il rischio di conseguenze impreviste.

La questione principale non è se l’intelligenza artificiale sia peggio degli attuali processi umani che usiamo per fare previsioni e classificare i dati. Anzi, ci sono molte speranze di poter utilizzare l’intelligenza artificiale per giungere a valutazioni più oggettive e imparziali di quelle umane, riducendo le discriminazioni e garantendo risultati migliori. La preoccupazione principale è che i sistemi di IA sono sempre più integrati in istituzioni sociali fondamentali nonostante la mancanza di rigorosi studi e conferme sul loro grado di accuratezza e sui loro effetti sociali ed economici.
È necessario sviluppare un solido settore di ricerca che possa misurare e valutare gli effetti sociali ed economici degli attuali sistemi di intelligenza artificiale, al fine di potenziarne gli effetti positivi e ridurne i rischi. Misurando gli impatti di queste tecnologie, possiamo rafforzare la progettazione e lo sviluppo dell’intelligenza artificiale, aiutare soggetti pubblici e privati a garantire l’affidabilità e la trasparenza dei loro sistemi, e ridurre il rischio di errori. Sviluppando una comprensione empirica di come funziona effettivamente l’intelligenza artificiale sul campo, potremo stabilire modelli comprovati per un utilizzo responsabile ed etico e garantire così una sana crescita di questo settore tecnologico.

Se gli impatti sociali dell’intelligenza artificiale sono difficili da vedere, è di fondamentale importanza individuare approcci rigorosi per renderli più visibili e trasparenti. Abbiamo bisogno di nuovi strumenti che ci permettano di sapere come e quando le decisioni automatizzate stanno influenzando materialmente le nostre vite; e se necessario, contestarle.
_

Translated from original by Monica Cainarca.
Giorno: 06/05/2017, 06:18:25
Convegno su A.I.
Milano- Convegno su A.I.
Al Wired Next Fest una giornata sull'Intelligenza Artificiale.


Venerdì 26 maggio, al Wired Next Fest 2017 di Milano in collaborazione con Audi Italia, ci sarà il direttore del Google Research Europe di Zurigo, il capo ricercatore del centro di Intelligenza Artificiale di Facebook e molti altri studiosi, ricercatori e imprenditori. Tutto gratis, basta registrarsi.
Link: - Convegno -
Giorno: 11/05/2017, 06:09:21
Nuova intervista di Kasparov
image 1573

Kasparov ha rilasciato una nuova intervista su Medium, in cui parla di scacchi, politica, filosofia e sviluppo tecnologico.

Sintetizzando la parte dell'intervista riguardante l'A.I. e gli scacchi, le affermazioni più rilevanti sono:

Alla domanda dell'intervistatore se scommetterebbe su la vittoria di Carlsen in un match contro il computer, Kasparov afferma che in un'incontro di 10 partite Carlsen avrebbe il 50% di possibilità di patte e potrebbe vincere anche una partita, ma solo in un match con handicap (il computer parte con svantaggio di materiale). Per quanto riguarda un match normale, senza handicap, (e qua sottolinea decisamente l’affermazione dicendo più volte “No”) non c’è possibilità per l’uomo. Secondo lui i suoi match persi contro Deep Blue e quelli di Kramnik contro Fritz, hanno messo definitivamente fine al capitolo dello scontro uomo/macchina negli scacchi.

Kasparov si sofferma anche un po’ a descrivere l'aspetto psicologico del gioco umano, facendo notare che a volte un giocatore può giocare la mossa non necessariamente più forte, ma che ritiene più “adatta” per l'avversario che ha di fronte, strategia senza senso contro un computer, che ovviamente non è influenzabile da aspetti psicologici.


Discutendo con l'intervistatore delle conseguenze della tecnologia sulla vita moderna, Kasparov tra altre cose sostiene che la tecnologia e l'A.I. avranno sempre maggiore influenza nella società, e che questo è un processo storico inevitabile di cui non bisogna aver paura. Kasparov dice: “nel passato la gente aveva paura di andare in ascensore senza l'operatore ascensorista, oggi tutti prendono l'ascensore da soli; agli albori dell'automobilismo guidare un'auto era considerato una cosa spericolata da avventurieri, oggi per chiunque è normale guidare una macchina. Allo stesso modo se oggi l’invadenza della tecnologia nella vita sociale può far paura, un domani sarà normale l'uso sempre più determinante delle macchine pseudo pensanti anche sul lavoro."

Alla domanda finale dell’intervistatore, Kasparov risponde che secondo lui i più probabili futuri sfidanti di Carlsen al mondiale saranno So Wesley, Caruana e Maxime Vachier-Lagrave. Dei tre, secondo Kasparov, So Wesley è quello più in grado di mettere in difficoltà Carlsen.

Intervista completa in inglese, link: - intervista -