Gazzetta di Modena

Fanno qualcos’altro. I programmi di traduzione automatica, ad esempio, funzionano così bene da quando i programmatori hanno smesso di cercare di insegnare agli algoritmi le diverse lingue e le loro regole. Oggi gli algoritmi traducono testi dal cinese senza conoscere il cinese, e nemmeno i loro programmatori lo conoscono.

Usando i big data, si limitano a trovare dei pattern e delle regolarità in enormi quantità di materiali, e li usano per produrre dei testi sensati – per noi. Gli algoritmi non capiscono niente, e non ne hanno bisogno.

Lo stesso vale per gli altri progetti. Si potrebbe dire che i progressi che osserviamo oggi non segnano il trionfo dell’intelligenza artificiale, ma in pratica l’abbandono dell’idea che ci stava dietro.

I processi che guidano gli algoritmi sono completamente diversi dai processi della mente umana, e infatti nessuna mente umana o combinazione di menti umane potrebbe riprodurli o spesso anche capirli. Ma proprio per questo sono così efficaci.

Oggi le sfide da affrontare sono diverse da quelle dei primi decenni dell'intelligenza artificiale - riguardano l'oscurità degli algoritmi, il controllo delle loro decisioni, le distorsioni presenti nei dati, la possibilità che i programmi non siano imparziali o le minacce alla privacy legate all'accesso al web.

Il confronto tra l’intelligenza umana e quella delle macchine, sul modello del famoso test di Turing, in molti casi non è l’approccio più adatto per capire quello che sta succedendo.