INTERVISTA:
Domanda 1
Cosa sono le reti neurali?
Risposta
Una rete neuronale è un modello hardware o software del funzionamento dei sensi, come la
vista o l'udito, o del cervello. Tale modello è un tentativo di imitare il loro
funzionamento.
Domanda 2
E' possibile costruire macchine, computer e altre apparecchiature con le reti neurali?
Risposta
Sì, è possibile. Noi immaginiamo che le reti neurali funzionino in maniera simile al
nostro pensiero e al nostro cervello e vogliamo scoprire come funzionano i cervelli e le
menti nella realtà, per poter costruire delle macchine che eseguano alcune delle loro
funzioni in maniera simile.
Domanda 3
Ma queste macchine non sono programmabili. Apprenderanno da sole?
Risposta
Noi speriamo che sia così. Le macchine neurali apprendono molto da sole, attraverso le
proprie esperienze, ma non tanto quanto gli esseri umani. Esse sono ancora molto semplici.
Il tipo di funzioni che queste possono eseguire attualmente sono di basso livello. Esse
migliorano con l'avanzamento della scienza e con il lavoro e l'esperienza accumulati da
ingegneri e ricercatori, come quelli presenti qui allo SMAU. Ma sono ancora molto lontane
dagli esseri umani reali.
Domanda 4
E' possibile confrontare le capacità delle reti neurali con quelle degli animali o dei
bambini? Con bambini di quale età?
Risposta
Non è tanto una questione di età. Le reti neurali nelle macchine ripetono i loro
tentativi senza fine, mentre un bambino intelligente dopo un po' si annoia e smette di
tentare; le nostre macchine non sono ancora capaci di annoiarsi. Questo è un segno di
quanto siano veramente elementari. Vi sono quindi degli incarichi che possono svolgere per
noi, e possono memorizzare la maniera corretta di eseguire un incarico molto facile. Ma
esse non hanno, per ora, un proprio senso dello scopo di ciò che stanno facendo, oltre a
quello programmato delle persone che le hanno progettate.
Domanda 5
Poiché queste macchine non dispongono di un proprio senso dello scopo del loro lavoro,
esse devono capire attraverso l'ambiente che le circonda. Come possono farlo?
Risposta
Questo è un aspetto molto interessante. Non si tratta tanto di macchine che capiscano
l'ambiente, ma piuttosto che lavorano con l'ambiente per riuscire ad eseguire una certa
funzione e per ottenere l'effetto desiderato; però non riescono realmente a comprendere
cosa sia l'ambiente o come funzioni. Le reti neurali di oggi, quindi, non creano un
modello dell'ambiente, come facciamo io e lei; esse in effetti giocano con ciò che
possono fare, finché non ottengono il funzionamento desiderato.
Domanda 6
Può confrontare lo scopo della cibernetica, lo scopo dell'informatica e quello delle reti
neurali?
Risposta
Lo scopo delle reti neurali è molto più vicino alla cibernetica di quanto lo siano i
computer di oggi. I computer sono quasi tutti programmati, contengono cioè le istruzioni
di quello che devono esattamente fare. Le reti neurali non dispongono di precise
istruzioni di quello che devono fare. Lo studio della cibernetica, iniziato dal professor
Norbert Wiener all'istituto tecnico del Massachusetts (MIT), che è stato il mio relatore,
si occupa del modo con cui una macchina raggiunge un certo scopo. La parola cibernetica è
derivata da una parola greca, che significa "timoniere di una nave": colui che
manovra il timone per portare la nave dove lui desidera andare. Il timoniere cerca la meta
e la rotta che lo portano dove lui vuole. Le reti neurali, ad un livello molto basso,
spostano le loro connessioni e modificano i loro collegamenti, in modo che la macchina
funzioni secondo la volontà per cui è stata programmata. I programmi nei computer,
invece, vengono scritti in modo di funzionare secondo la volontà del loro progettista.
Mentre le macchine nei computer non possono "volere", le reti neurali cominciano
a volere, a occuparsi di qualcosa e a possedere uno scopo.
Domanda 7
Quando iniziò la ricerca nell'ambito delle reti neurali?
Risposta
L'inizio fu dato da una pubblicazione molto brillante, scritta 52 anni fa, nel 1943, da
due amici miei, un filosofo e neurofisiologo, il dottor Warren McCulloch e Walter Pitts.
Walter Pitts ad un certo punto fu mio compagno di camera, e quando scrisse questa
pubblicazione con Warren McCulloch aveva solo 20 anni. Pubblicato a Chicago nel 1943, il
documento dimostrava che, teoricamente, una rete neurale molto semplice avrebbe potuto
fare tutto ciò che un computer poteva fare. Un'altra pubblicazione, degli stessi due
autori, approfondiva tre anni più tardi la teoria di questo concetto.
Domanda 8
E nel '58 lei scrisse "Pandemonium". Cosa significa "'Pandemonium" e
qual è il concetto dietro questo termine?
Risposta
Pandemonium era una parola utilizzata la prima volta da John Milton in un testo inglese
molto lungo, chiamato "Paradise Lost". Pandemonium viene dal greco pan, che
significa tutto, e demonium, che significa demoni. L'idea di Pandemonium era che nel
riconoscimento di qualcosa, per esempio nel riconoscimento di un volto, di una lettera o
di una pagina, noi disponiamo di un piccolo demonio per ogni caratteristica, per ogni
parte dell'immagine. I demoni, quando vedono un'immagine, gridano: "Quello sono io!
Quello sono io!" Un demonio superiore ascolta questi altri demoni e decide chi grida
più forte. Se si sta leggendo un carattere in una parola e il demonio superiore sente il
demonio della lettera A gridare più forte, allora dice: "Ecco, questa è una lettera
A". L'idea è di disporre di diverse reti neurali che rappresentano i demoni; ciò
che essi gridano, cioè il loro output, corrisponde alla quantità di se stessi che essi
riconoscono.
Domanda 9
Dunque, alla fine, si tratta di un sistema di reti neurali?
Risposta
Sì, col tempo le reti neurali dovranno essere composte da parti che sono a loro volta
reti neurali, che però dovranno continuare a lavorare insieme. Il sistema intero allora
non avrà più scopi e intenti semplici, ma complessi, come quelli degli esseri umani. In
questo senso la rete neurale è qualcosa di molto diverso dalla rete di computer di cui
parliamo qui allo SMAU. Qui si tratta di un fenomeno sociale: nella nostra società i
computer non vogliono tutti la stessa cosa. Essi vogliono comunicare tra di loro, ma non
perché vi sia un singolo scopo comune, vogliono comunicare perché ognuno di loro vuole
fare qualcosa di diverso. Nelle reti neurali, in quelle buone, tutti gli elementi
contribuiscono allo stesso scopo in maniera cooperativa.
Domanda 10
Ed ora in quale direzione si svolge la sua ricerca?
Risposta
Penso che attualmente nell'informatica non venga data sufficiente attenzione all'esigenza
che le macchine apprendano e si modifichino da sole. Devo ancora essere programmate dai
brillanti progettisti che vediamo qui intorno a noi, persone molto intelligenti che molto
abilmente ottengono passo per passo dal computer ciò che hanno specificato. Io voglio che
le macchine apprendano un poco, e che tentino di migliorarsi da sole. Non voglio che siano
intelligenti, devono solo tentare un poco di migliorarsi. E se riusciamo a scoprire come
le macchine possano migliorarsi, senza che qualcuno indichi loro esattamente cosa fare,
allora abbiamo iniziato a scoprire come ottenere delle macchine che non devono essere
programmate nel modo in cui le programmiamo oggi. E col tempo penso che questo sia
necessario. Non possiamo continuare ad essere dipendenti dalla programmazione per lo
sviluppo dei software molto complicati di cui avremo bisogno.
Domanda 11
Lei ha detto che queste macchine non saranno intelligenti, ma che dovranno essere capaci
di cambiare, di modificare se stesse. Tutti questi studi però vengono chiamati
Intelligenza artificiale, che non sembra la definizione corretta. Qual è la differenza
tra intelligenza e abilità?
Risposta
Sono d'accordo. La differenza tra intelligenza e abilità è la seguente. Un neonato non
dispone di molta abilità. Non è capace di scrivere una poesia o di leggere un libro o di
fare l'amore o... di cambiarsi gli abiti! Ma il fatto che un neonato apprenda e si adatti
è l'inizio dell'intelligenza. Deve imparare ed adattarsi molto. Deve imparare molto per
iniziare, per formare dentro di sé gli strumenti che gli permetteranno di apprendere
ancora di più. Una delle cose più difficili con cui inizia un bambino piccolo è
imparare a parlare. Impara a parlare, perché vuole fare le cosa che fanno sua madre e suo
padre. Probabilmente c'è una necessità congenita di parlare, ma mentre apprende a
parlare, sviluppa le capacità richieste per eseguire i passi successivi. Non solo
sviluppa le necessità, ma anche gli scopi e le strategie necessarie per continuare. Il
neonato non viene programmato, gli vengono date le esperienze necessarie e si programma da
solo. Noi non vogliamo necessariamente che le macchine facciano esattamente questo, ma una
parte di ciò sarebbe di grande aiuto. Per fare un esempio, supponiamo che io disponga di
un programma di intelligenza artificiale che legge la mia posta elettronica, e che ne
estragga le parti importanti che devono subito essere viste da me. Leggendo le parole e
sapendo che alcune parole sono importanti per me, come per esempio denaro oppure il nome
di una persona particolare, oppure quello di mio figlio, dovrebbe filtrare i messaggi,
estrarre quelli che contengono queste parole e passarmeli subito per la lettura. Ora, col
passare del tempo, le cose che mi interessano cambiano, ma non voglio riprogrammare il
computer per modificare il suo funzionamento, voglio che comprenda da solo. Magari io
dico: questo messaggio non è importante. E la macchina dovrebbe modificare il filtro
utilizzato per selezionare i messaggi e soddisfare le mie esigenze. Non voglio essere io a
dover riprogrammare il computer.
Domanda 12
Questo sarebbe meraviglioso, perché cambierebbe il rapporto tra l'uomo e la macchina. Ma
non pensa che la gente abbia paura delle macchine che apprendono da sole?
Risposta
La maggior parte delle persone non comprende comunque niente di macchine o di
programmazione. Le gente avrà paura delle macchine. La paura ha probabilmente più a che
fare con la non familiarità che con dei pericoli reali. Vede, quando furono introdotti i
primi Bancomat, in cui si infila una carta magnetica bancaria per tirare fuori del denaro,
in America passò molto tempo prima che venissero utilizzati, perché non ci erano
familiari, la gente aveva paura di essi. Oggi noi tutti utilizziamo i Bancomat, essendo
più pratici, più veloci e aperti il fine settimana, e perché ci sono diventati
familiari. Quando macchine neurali lavoreranno per noi e ci diventeranno familiari,
finiremo per fidarci di loro.
Domanda 13
Qual è, fino ad oggi, l'applicazione più straordinaria realizzata con reti neurali?
Risposta
Non ne sono sicuro, perché ciò che può essere straordinario per lei, può non esserlo
per me. Ciò che è straordinario è il progresso effettuato dalla ricerca, che non è
veloce, ma che sta migliorando la comprensione dei processi e dei controlli richiesti. Le
reti neurali di oggi sono 20 milioni di volte più veloci di vent'anni fa. Questa è la
cosa straordinaria.
Domanda 14
Per fare un confronto con la biologia: quanti neuroni possono essere contenuti oggi in una
rete neurale, e quanti collegamenti?
Risposta
L'ordine di grandezza di cui si parla oggi è di migliaia o di milioni. Nel cervello umano
si tratta di miliardi o migliaia di miliardi. Ora, i neuroni di cui io dispongo nella mia
testa non lavorano molto velocemente, essi operano con una frequenza di cento al secondo o
di mille al secondo. Nelle macchine delle reti neurali essi lavorano a frequenze di
milioni al secondo, ma non è questo che fa la differenza, bensì la dimensione della
testa e la quantità di allenamento. La mia testa esiste da molto tempo ed ha lavorato per
tutto questo tempo. Non sappiamo come realizzare questo tipo di complessità e questo tipo
di apprendimento per le reti neurali. Non sappiamo ancora come allenarle. Anche se
sapessimo come costruirle, non sapremmo bene come farle apprendere. Attualmente stiamo
ancora programmando molto, indicando alla rete esattamente cosa deve fare, molto di più
quanto succede nella realtà con gli animali o con gli esseri umani. Non si tratta tanto
della dimensione della testa. Ci sono dei cervelli molto grandi che non sono molto
intelligenti. Per esempio, il cervello di una mucca è un bel pezzo di carne, ma una mucca
non è molto intelligente.
Domanda 15
Oggi le reti neurali sono molto specializzate. Quali sono le loro tipiche applicazioni?
Risposta
E' difficile a dirsi. Si tratta di particolari tipi di controllo, come il controllo di un
output oppure l'analisi di un input proveniente da un sensore artificiale, per esempio una
retina artificiale, che funziona come un occhio. In questo caso si desidera sapere
dall'occhio artificiale se un determinato macchinario è collegato correttamente. La rete
neurale viene utilizzata per esaminare l'immagine ed imparare a identificare le
caratteristiche corrispondenti ad un corretto collegamento.
Domanda 16
Cosa pensa del hardware, del microcircuito neurale, per esempio, o della ricerca nel campo
di computer neurali?
Risposta
Non penso che i computer neurali sostituiranno i computer convenzionali. Ma penso che la
possibilità di ottenere reti neurali in forma di hardware sia molto promettente. Dipende
dal lavoro di ingegneria e di ricerca ancora necessari per capire il tipo di
organizzazione e di ricerca delle mete da realizzare in futuro, e dalla flessibilità
nella ricerca di questo scopo di cui non disponiamo ancora.
Domanda 17
Attualmente sono più le università che l'industria ad investire nello sviluppo di reti
neurali. Cosa ne pensa?
Risposta
Penso che ciò sia vero. Penso che sia un peccato che in America tutte le aziende vogliono
applicazioni che funzionino oggi e che producano guadagni oggi. Siamo molto lontani dal
momento in cui si potranno fare molti soldi con le reti neurali. E' necessario che le
aziende effettuino ricerca prima di far soldi. Oggi l'enfasi è troppo sull'immediatezza,
per esempio: entrare nelle reti neurali in ottobre e ottenere dei guadagni già in
dicembre. Questo non avverrà. Siamo distanti di anni dal giorno in cui sapremo come
utilizzare queste reti correttamente. Io non so come utilizzarle correttamente, sono solo
sicuro che ci saranno degli utilizzi corretti e redditizi, ma non presto.
Domanda 18
Guardando nel futuro, nelle prossime decadi, pensa che si arriverà a un sistema ibrido
uomo - macchina?
Risposta
Le macchine non lavorano senza persone, quindi in un certo senso abbiamo già dei sistemi
ibridi. Un moderno aereo è un sistema di controllo ibrido, con funzioni di controllo
eseguite sia dall'uomo che dal pilota automatico. Il sistema più veloce per ottenere nel
futuro delle macchine che sappiano adattarsi ed apprendere, è di realizzare un ibrido
composto di un computer convenzionale con il suo programma e alcune parti del sistema di
reti neurali, che si adattano modificandosi piano piano. Si supponga, per esempio, una
macchina che sappia leggere testi scritti a mano. Le reti neurali verranno utilizzate per
apprendere a leggere le diverse calligrafie, la sua, la mia, mediante l'adattamento
dell'analisi dei tratti di penna. E regoleranno l'analisi per rendere il testo
comprensibile in risposta all'interpretazione del programma. Penso quindi che il futuro
comincerà quando metteremo insieme reti neurali con computer convenzionali. Noi ingegneri
dovremo scoprire come farli comunicare correttamente, e come si controlleranno a vicenda.
In questo modo si realizzerà un sistema non solo flessibile e rispondente ai nostri
requisiti, ma anche capace di apprendere ciò che vogliamo, e il modo migliore raggiungere
tale scopo.
Domanda 19
Qual è la sua visione del futuro e degli altri importanti traguardi da raggiungere?
Risposta
Ci sono dei traguardi scientifici da raggiungere. Lei ha appena parlato di uno dei veri
problemi, che non è soltanto mettere assieme questi sistemi ibridi, ma di creare dei
livelli di controllo. Se facciamo un confronto con un esercito che combatte una guerra,
troviamo all'ultimo livello il soldato che porta il fucile e spara. Al livello più alto,
il generale si preoccupa di quali paesi invadere, se trattare con i politici, se
arrendersi, eccetera. E tra di loro ogni livello ha delle funzioni diverse, controlla i
battaglioni o plotoni, eccetera. Il problema da risolvere è come creare i livelli di
controllo. Ad ogni livello si verificano apprendimento e cambiamenti, interpretazione e
modifiche. Molto raramente il generale di un esercito specifica di sparare con il fucile e
lo comunica al soldato. Egli invece dice ai suoi aiutanti, ai colonnelli, di fare una
certa cosa, oppure di tentare di fare una certa cosa. E i colonnelli dicono ai maggiori:
cerca di fare questo e cerca di fare quello. E' così che funziona. Ma noi non sappiamo
come mettere insieme simili strutture nelle macchine, e questo è il compito della ricerca
che ci aspetta. Quando cominceremo a giocare con i sistemi ibridi, che lei ha menzionato,
dovremo imparare a metterli insieme in strutture di organizzazioni. E non si tratterà di
piccole strutture, se vogliamo ottenere l'intelligenza simile agli esseri umani. Credo che
dovranno essere delle strutture di grande dimensione.
Domanda 20
All'istituto tecnico del Massachusetts lei collabora con il professor Marvin Minsky. Il
libro di Minsky "La società della mente" descrive questo concetto...?
Risposta
Sì, il concetto di agenti separati con i loro propri intenti, ma che cooperano
collettivamente. Minsky è un gigante in questo campo. Lui ed io eravamo molto interessati
a questo aspetto e aiutammo ad iniziare la ricerca oltre 40 anni fa.
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