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Non perdere il treno dell’intelligenza artificiale

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politiche industriali

Non perdere il treno dell’intelligenza artificiale

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L'intelligenza artificiale (IA) fa sempre più parte della quotidianità contemporanea. L’incidente mortale che ha coinvolto una vettura autonoma di Uber e l’indignazione suscitata dal dilettantismo con cui Facebook ha gestito i dati personali mostrano come l’IA sia nelle nostre vite. La si considera spesso come un fenomeno curioso, associata a pc che battono i grandi campioni umani nei giochi, o a robot che intrattengono i passeggeri in attesa di un volo. La tecnologia del machine learning su cui si basa l’IA è soprattutto onnipresente nei software che guidano la nostra vita ed è destinata a rimescolare la carte del potere economico, tra imprese e tra nazioni.

Per mezzo secolo, gli Usa hanno fatto la corsa in testa, per motivi che si rafforzavano a vicenda: la qualità di produzione scientifica e ricerca industriale, la disponibilità di dati in un mercato interno molto vasto, l’importanza dell’IA per forze armate e industria della difesa, i finanziamenti pubblici e in particolare il sostegno della Darpa (Defense advanced research projects agency). Questa dominazione si è però affievolita: come osservato dal professor Wooldridge di Oxford in un intervento sul Financial Times, all’ultimo congresso annuale dell’Association for Advancement of IA sono stati accettati un numero pressoché uguale di comunicazioni di autori americani e cinesi. Anche in termini di brevetti IA registrati con lo US Patent and Trademark Office, le imprese cinesi hanno superato i concorrenti. Pechino ambisce a raggiungere l’Occidente nel 2020, a superarlo entro il 2025, a essere «l’invidia del mondo» nel 2030.

Di fronte a tali fenomeni l’Europa cerca di reagire. Sempre Wooldridge scrive a proposito della produzione scientifica che «nessun Paese europeo è anche remotamente vicino e l’Europa nel suo complesso non se la gioca né per l’oro, né per l’argento». Eppure il mercato europeo è più grande di quello americano, ma, come il presidente Macron ha ricordato a gennaio a Pechino, non si configura come un mercato digitale unico. La dimensione è fondamentale: in Cina ci sono 730 milioni di utenti di Internet, con un’attitudine senza complessi verso il mondo digitale che genera una quantità immensa di dati e permette di sperimentare.

La forza dell’Europa può risiedere in quella che può rivelarsi anche la sua debolezza principale. Per motivi diversi, digitale e IA sembrano suscitare meno preoccupazioni nell’opinione pubblica americana e cinese che nel Vecchio Continente. È dimostrato ad esempio che gli algoritmi del machine learning possono produrre risultati con forti bias cognitivi. Nel caso del deep learning, i molteplici strati che compongono la rete neuronale del software di apprendimento rendono questo processo più misterioso e sconosciuto. Da ciò regole europee più severe per promuovere la cybersecurity, proteggere la vita privata e corregere gli effetti secondari dell’utilizzo dei social. Tra meno di due mesi entrerà in vigore la General data protection regulation (Gdpr), che può stimolare le imprese europee dell’IA a sviluppare soluzioni in linea con le aspettative del pubblico. Ma potrebbe anche penalizzare l’ecosistema europeo in termini d’innovazione e produttività, un rischio secondo il matematico e deputato francese Cédric Villani (anche se nel rapporto sull’IA consegnato la settimana scorsa a Macron non riprende la critica).

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L’Italia rischia di restare fuori? È difficile mettere sul tappeto risorse pubbliche paragonabili a quelle di Cina, o anche più modestamente a quelle francesi o di alcuni privati (la Wallenberg Foundation dedica 1,6 miliardi di corone svedesi a IA e tecnologia quantica). Il che non toglie che ci siano competenze forti da valorizzare, soprattutto legate alla robotica, dove un progetto di flagship europeo è stato presentato da 727 istituzioni: 181 partecipanti e coordinamento presso la Scuola Superiore Sant’Anna fanno dell’Italia il principale Paese.

Vale la pena avviare la riflessione su come promuovere l’IA italiana - tutte le piste serie vanno perseguite per acchiappare il treno della ripresa. In Francia, il rapporto Villani non chiude le porte a una politica industriale per l’IA, anche con l’attivazione della domanda pubblica, ma sottolinea come l’amministrazione (e la Bpi) può accompagnare gli investimenti privati, venture capital in particolare, e non sostituirli. Considerazioni analoghe valgono per l’Italia, dando continuità a quanto già avviato nella XVII legislatura, cercando di trovare risorse supplementari, eventualmente coinvolgendo il gruppo Cdp. L’importante sarà concentrare lo sforzo economico e industriale sui settori dove l’Italia ha maggiore competitività, orientare le risorse verso progetti con impeccabili credenziali scientifici e ingegneristici, assistere le startup a commercializzare i prodotti (in linea con i precetti di Mazzucato per lo “Stato imprenditore”). E andando con i piedi di piombo quando si parla del risparmio postale, che alimenta le casse di Cdp.

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