Nella storia di Microsoft l'acquisizione di Nuance per quasi 20 miliardi di dollari è seconda solo a quella di LinkedIn: per il social network dei professionisti la società fondata da Bill Gates, nel 2016, aveva messo sul piatto 26 miliardi di dollari. La cifra investita per la società attiva nell'intelligenza conversazionale sanitaria conferma quanto alta sia l'attenzione del mercato verso un settore in continua espansione.

D'altra parte è stata proprio Microsoft la prima società ad aver avuto accesso al Gpt-3, l'algoritmo elaborato da OpenAi che ha sviluppato un modello di linguaggio senza precedenti, capace di interpretare e scrivere in maniera chiara e corretta qualunque cosa. Da una semplice email a un articolo di giornale. Al punto che, simile a quanto teorizzato nel test di Turing, chi legge un articolo di giornale scritto da Gpt-3 non è in grado di capire se il testo è prodotto da un uomo o una macchina.

Oggi l'attenzione verso il linguaggio sviluppato dall'intelligenza artificiale è continuamente sotto i riflettori: le aziende fanno a gara per integrare nei loro sistemi i migliori algoritmi, a volte anche senza aver ben chiaro come utilizzarli al meglio. Ma se adesso dialogare con un chatbot ci sembra normale o quasi è merito dal lavoro e delle ricerche iniziate 70 anni fa da un gruppo di scienziati visionari.

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Il test di Turing

Non è certo un caso che il test di Turing si chiami così: è stato Alan Turing il padre dei moderni computer, nel 1950, a teorizzare un criterio per determinare se una macchina sia in grado di pensare come un essere umano. Nell'articolo apparso su Mind, Turing prende spunto dal "gioco dell'imitazione" a tre partecipanti: Bob, Alice, e una terza persona, Charlie, che non vede gli altri due e può solo stabilire tramite una serie di domande chi sia l'uomo e chi la donna. Bob, invece, dovrebbe ingannare Charlie e portarlo a fare un'identificazione errata, mentre Alice dovrebbe aiutarlo a mantenere una identificazione corretta. Turing si basa quindi sull'ipotesi che a un certo punto una macchina si sostituisca a Bob: se la percentuale di volte in cui Charlie indovina chi sia l'uomo e chi la donna è simile prima e dopo la sostituzione, allora l'algoritmo dovrebbe essere considerato intelligente.

L'aspetto stupefacente del test è nell'aver teorizzato una capacità di linguaggio simile a quella dell'uomo, prima ancora che nascessero dei veri computer. Il semplice fatto che Turing si sia concentrato sulle parole anziché sulla potenza di calcolo chiarisce quale sia l'importanza e la difficoltà di sviluppare un'intelligenza artificiale del genere. E spiega indirettamente come mai 70 anni fa si immaginasse che all'inizio del nuovo millennio tutte le macchine avrebbero superato agevolmente il test, mentre in realtà siamo ancora lontani dall'ottenere un risultato del genere.

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Da Eliza ad Alice e il grande inverno

Nel 1956 per la prima volta alcuni ricercatori parlano di intelligenza artificiale, ma dopo una fiammata iniziale, l'interesse lentamente viene meno. Certo nel 1966 arriva Eliza, il primo chatbot della storia che simula un terapista utilizzando le stesse parole del proprio interlocutore, ma non accende gli entusiasmi. Inizia così quello che in gergo si chiama il lungo inverno dell'intelligenza artificiale: un periodo di stanca lungo quasi 30 anni e interrotto solo sporadicamente da esperimenti più o meno fallimentari come Parry nel 1972 o Dr Sbaitso nel 1992.

Nel 1995 arriva la prima svolta con Alice un software creato con Aiml, l'Artificial Intelligence Markup Language, studiata per imitare un linguaggio naturale. Non è una rete neurale capace di imparare autonomamente, ma un sistema che segue un percorso preordinato. È quindi capace di rispondere a tutte le domande pensate dai programmatori, ma non può uscire dal sentiero tracciato. E' quindi un ottimo punto di partenza per i bot più semplici.

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L'accelerazione sull'intelligenza artificiale arriva negli ultimi 10 anni. Nel 2011 Watson, il sistema di Ibm, batte in diretta televisiva i campioni americani di "Chi vuole essere milionario", una vittoria che ha una grande eco, ma non eccezionale considerato che il software aveva di fatto immagazzinato l'informazione presente su Internet.

Il fallimento di Tay e la svolta di Bert

Nel 2016 è la volta il Tay, l'account Twitter creato da Microsoft per sperimentare l'intelligenza artificiale: era programmato per rispondere in modo automatico a chiunque gli scrivesse. L'obiettivo era che Tay rispondesse in modo naturale, imparando da quello che leggeva in altre conversazioni e che gli veniva scritto. È stato un fallimento totale: in poche ore Tay ha iniziato a scrivere cose razziste, insultare e negare l'olocausto. Colpa dei troll, probabilmente, ma anche degli errori di programmazione della società. Forse anche della fretta di arrivare primi.

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La svolta che si avvicina alle previsioni di Turing arriva nel 2018 con Bert, un modello di deep learning pre-addestrato su molti libri e sull'intera Wikipedia inglese per apprendere il linguaggio naturale. Un passo avanti decisivo che ha spianato la strada a Gpt-3 e un modello che utilizza anche Indigo adattandolo al linguaggio italiano. Ha infatti rilasciato una versione più leggera, BERTino, e sta continuando nell'intento di rilasciare versioni di Bert più accessibili e facili da utilizzare. La corsa degli ultimi anni è quindi frutto di anni di studi e ricerche che si sono concretizzati grazie ai recenti investimenti, alimentati dal crescente interesse sugli algoritmi.

Quale sfida dobbiamo affrontare oggi?

I passi avanti sono stati tanti, e oggi l'intelligenza artificiale è integrata praticamente in ogni attività quotidiana. Ma oggi gli operatori del settore hanno un'altra sfida. Non solo stare al passo con le innovazioni quotidiane dal punto di vista del business, ma soprattutto sapere governare e guidare uno sviluppo sano ed etico dell'intelligenza artificiale: affinché sia inclusiva e mai divisiva.

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