Categoria: ORIGINI

Maggio 1997, New York. Garry Kasparov, campione del mondo di scacchi dal 1985, si siede davanti a una scacchiera. Dall’altra parte non c’è nessuno che lo guardi negli occhi: c’è un operatore che sposta i pezzi per conto di una macchina IBM, che calcola circa 200 milioni di posizioni al secondo.

Sei partite. Alla fine, per la prima volta nella storia, il campione del mondo in carica perde un match contro un computer. Il mondo se ne accorge: la notizia finisce sulle prime pagine, e per molti è il momento in cui l’intelligenza artificiale smette di essere fantascienza.

Una macchina nata in un’università

La storia comincia nel 1985 alla Carnegie Mellon University, in Pennsylvania, dove lo studente Feng-hsiung Hsu progetta un circuito dedicato solo agli scacchi, chiamato ChipTest. Il suo successore, Deep Thought, prende il nome dal supercomputer della Guida galattica per gli autostoppisti.

Nel 1989 Hsu e il collega Murray Campbell passano all’IBM, e il progetto cambia nome: Deep Blue, un gioco di parole su “Big Blue”, il soprannome dell’azienda. Quell’anno Deep Thought affronta Kasparov e perde due partite. Il campione non è preoccupato. Ma i progettisti sanno cosa cambiare.

1996: la prima crepa

Febbraio 1996, Filadelfia. Primo match tra Deep Blue e Kasparov. Nella prima partita, il 10 febbraio, succede qualcosa di mai visto: la macchina vince contro un campione del mondo in carica, con i tempi di gioco regolari.

Kasparov però reagisce. Vince tre partite, ne pareggia due e si aggiudica il match per 4 a 2. La macchina ha dimostrato di poter vincere una partita; non ancora un match. IBM torna in laboratorio.

1997: la rivincita

La versione del 1997 è il doppio più veloce della precedente: 30 processori e 480 chip progettati apposta per gli scacchi, in due armadi di metallo. Non pensa come un uomo. Esamina un numero enorme di mosse possibili e le valuta una per una con regole scritte dai programmatori, insieme a un grande scacchista.

Il match si gioca a maggio. Kasparov vince la prima partita, ma succede una cosa strana: alla mossa 44 Deep Blue gioca una mossa che nessuno capisce. Molti anni dopo si è saputo il motivo: un bug aveva mandato il programma in un ciclo, e per uscirne la macchina aveva scelto una mossa a caso tra quelle valide.

Kasparov non lo sa. Interpreta quella mossa come il segno di un’intelligenza superiore, e comincia a dubitare. Nella seconda partita gioca peggio del solito e si arrende in una posizione che, secondo le analisi fatte dopo, avrebbe potuto salvare con un pareggio. Esce dalla sala convinto che dietro la macchina ci sia l’intervento di qualcuno. IBM lo ha sempre negato: ai programmatori era permesso modificare il sistema solo tra una partita e l’altra.

Le partite dalla terza alla quinta finiscono in parità. La sesta, l’11 maggio, dura solo 19 mosse: Kasparov sbaglia l’apertura, si trova in una posizione impossibile e abbandona. Il match finisce 3,5 a 2,5 per Deep Blue.

Dietro le quinte: paranoia e piccoli dettagli

Il match fu anche una guerra di nervi. Deep Blue pesava 1,4 tonnellate: due torri alte più di due metri. Non muoveva i pezzi da sola: a farlo, e a digitare le mosse di Kasparov, erano a turno i membri del team IBM, tra cui Murray Campbell.

Il clima nel campo di Kasparov era teso. Frederic Friedel, il suo consulente informatico, notò un riflesso da una finestra di un palazzo di fronte all’hotel e capì che qualcuno puntava una macchina fotografica verso di loro: paparazzi o spie di IBM? Una delle guardie del corpo fornite da IBM parlava russo, e anche questo bastò a far sospettare che fosse lì per ascoltare. Joel Benjamin, grande maestro americano, lavorava con IBM sulla preparazione della macchina: preparazione, non partite giocate da un uomo, ma per Kasparov ogni dettaglio era un indizio.

Per IBM fu un successo anche in Borsa: già dopo il match del 1996 le azioni dell’azienda erano salite di quasi il 20%.

Dopo la partita: sospetti e uno spegnimento

Kasparov chiede i registri di gioco della macchina per verificare che non ci sia stato nessun aiuto esterno. IBM all’inizio rifiuta, poi li pubblica online. Chiede anche una rivincita: IBM dice di no, smonta Deep Blue e non lo fa più giocare. L’episodio è raccontato nel documentario Game Over: Kasparov and the Machine, del 2003.

Con il tempo Kasparov ha cambiato giudizio. Subito dopo il match descrisse Deep Blue come un avversario alieno; più tardi arrivò a dire che era intelligente quanto una sveglia. Ha ragione nel senso che conta: Deep Blue non capiva gli scacchi, non provava a vincere, non sapeva di giocare. Faceva calcoli, molto in fretta.

Il libro di chi c’era

A vent’anni di distanza Kasparov ha raccontato la sua versione nel libro Deep Thinking: il match, ma soprattutto cosa ha capito dopo. La sua tesi è che uomo e macchina funzionino meglio insieme che da soli.

La domanda che resta

Nel 1997 perdere a scacchi con un computer sembrò la fine di qualcosa. Oggi nessuno si stupisce che un telefono batta qualunque campione. Eppure gli scacchi non sono morti: si giocano più di prima, e i giocatori si allenano con i computer.

Deep Blue era una macchina capace di una cosa sola. Ma ha segnato un confine: da allora, ogni volta che una macchina ci supera in qualcosa, ci chiediamo se quella cosa fosse davvero così speciale, o se fosse soltanto più semplice di quanto credevamo.

Foto in evidenza: un computer simile a Deep Blue, esposto al Computer History Museum. Foto di James the photographer (Jim Gardner), CC BY 2.0, via Wikimedia Commons.

Settembre 1939. In una villa di mattoni rossi nella campagna inglese, a un’ottantina di chilometri da Londra, arriva un giovane matematico di ventisette anni. Ha i capelli arruffati, una voce un po’ balbettante e abitudini strane: si dice che incatenasse la tazza del tè al termosifone per non fargliela rubare, e che avesse trovato un modo tutto suo per aggirare la catena della bicicletta che saltava, contando i giri dei pedali.

La villa si chiama Bletchley Park ed è il centro segreto in cui la Gran Bretagna prova a leggere i messaggi cifrati dei nazisti. Il matematico si chiama Alan Turing. Ha già scritto, tre anni prima, un lavoro destinato a cambiare il mondo. Adesso gli chiedono di aiutare a vincere una guerra.

Il ragazzo che voleva capire il perché

Turing nacque a Londra il 23 giugno 1912. I genitori lavoravano in India e per anni lui e il fratello furono affidati a una coppia inglese. Crebbe solitario, disordinato, poco amato da una scuola che premiava il latino e il conformismo: a Sherborne i professori non apprezzavano un ragazzo che, invece di imparare le formule, voleva capire da dove venivano.

Lì conobbe Christopher Morcom, un compagno più grande con cui condivideva la passione per la matematica e l’astronomia, il primo che lo prese davvero sul serio. Morcom morì di tubercolosi nel 1930, a diciotto anni. Per Turing fu una ferita enorme, e secondo i biografi segnò una domanda che non lo abbandonò più: che cosa resta di una mente quando il corpo non c’è più?

La macchina che esisteva solo sulla carta

Turing era nato a Londra nel 1912 e aveva studiato a Cambridge. Nel 1936, a 24 anni, aveva pubblicato un articolo su un problema di logica matematica. Per risolverlo aveva immaginato una macchina teorica, mai costruita: un nastro infinito, una testina che legge e scrive simboli seguendo semplici regole.

Oggi la chiamiamo macchina di Turing, e la sua idea centrale è semplice e potente: una sola macchina, con le istruzioni giuste, può fare il lavoro di qualsiasi altra. È il principio su cui si basa ogni computer, compreso lo smartphone che hai in mano. A quei tempi nessuno parlava ancora di computer: in quegli anni la parola indicava le persone che facevano calcoli a mano.

Il codice che nessuno riusciva a rompere

La Germania nazista cifrava le comunicazioni militari con una macchina chiamata Enigma. Sembrava una macchina da scrivere, ma al suo interno dei rotori cambiavano il significato di ogni lettera a ogni tasto premuto, e la configurazione veniva modificata ogni giorno. Le combinazioni possibili erano oltre 150 miliardi di miliardi. Chi intercettava un messaggio non poteva leggerlo.

Il lavoro non partiva da zero. Alcuni anni prima crittografi polacchi avevano trovato il modo di decifrare le prime versioni di Enigma, e nel luglio 1939, poco prima dell’inizio della guerra, avevano passato le loro scoperte agli inglesi. Ma i tedeschi continuavano a rendere la macchina più complicata, e a mano non c’era speranza di stare al passo.

Turing capì che serviva una macchina per battere una macchina. Insieme al collega Gordon Welchman sviluppò la Bombe, un enorme apparecchio elettromeccanico, pieno di tamburi rotanti, che provava a ritmo serrato le impostazioni possibili di Enigma fino a trovare quella giusta.

La battaglia dell’Atlantico

Turing guidava la “Hut 8”, la baracca dove si lavorava sui messaggi della marina tedesca, i più difficili di tutti. Erano quelli che coordinavano i sommergibili, i temutissimi U-Boot, che affondavano i convogli carichi di cibo, carburante e armi diretti in Gran Bretagna. Leggere quei messaggi significava sapere dove si trovavano i sommergibili e far deviare le navi.

Il risultato fu enorme, anche se difficile da misurare con precisione. Secondo molti storici, il lavoro di Bletchley Park accorciò la guerra di almeno due anni, salvando un numero di vite che nessuno ha mai potuto contare davvero. Ma di tutto questo non si poteva parlare. Il segreto restò in vigore per decenni: la storia di Bletchley Park emerse solo negli anni Settanta, quando Turing era già morto da vent’anni.

“Può una macchina pensare?”

Finita la guerra, Turing tornò a dedicarsi a un’idea che lo ossessionava: le macchine che aveva immaginato e poi aiutato a costruire potevano diventare qualcosa di più di semplici calcolatrici? Nel 1950 pubblicò un articolo che si apre con una domanda tanto semplice quanto vertiginosa: “Le macchine possono pensare?”

Turing capì che discutere di cosa significhi “pensare” avrebbe portato in un vicolo cieco, e propose un esperimento. Una persona dialoga per iscritto con due interlocutori che non vede, un essere umano e una macchina. Se, dopo la conversazione, non riesce a capire quale dei due sia la macchina, allora, sosteneva Turing, ha poco senso negare che quella macchina stia in qualche modo pensando. Lo chiamò il gioco dell’imitazione. Oggi lo conosciamo come test di Turing.

Era previdente anche su altro. Già nel 1948 aveva scritto con un collega un programma per giocare a scacchi, quando non esisteva ancora un computer abbastanza potente per eseguirlo. Per provarlo, nel 1952 fece lui stesso da “macchina”: calcolò a mano ogni mossa seguendo il programma, per ore, contro un avversario in carne e ossa. Una storia che ritroveremo nel prossimo articolo.

Il computer, e le macchie della zebra

Nel 1945 Turing fu assunto dal National Physical Laboratory per progettare un computer elettronico, l’ACE. Il suo progetto è considerato la prima descrizione completa di un computer a programma memorizzato. La macchina non fu costruita come l’aveva immaginata lui, ma una versione ridotta, il Pilot ACE, eseguì il suo primo programma il 10 maggio 1950 ed era tra i computer più veloci dell’epoca.

Va detto con onestà: Turing non inventò il computer da solo, e non violò Enigma da solo. Il computer moderno nasce da molte persone e molti progetti, e a Bletchley Park lavoravano migliaia di persone. Ma il suo contributo fu decisivo in entrambi i casi.

Negli ultimi anni si dedicò anche a un tema che sembra lontanissimo dai computer: la biologia. Nel 1952 pubblicò un articolo che spiegava come strisce e macchie, quelle della zebra o del leopardo, possano nascere da semplici reazioni chimiche che si diffondono nei tessuti. Quei “pattern di Turing” sono ancora studiati oggi.

Il ringraziamento che arrivò troppo tardi

La fine della storia è la parte più amara. Nel 1952 Turing fu processato in Gran Bretagna perché omosessuale, un reato per la legge dell’epoca. Per evitare il carcere accettò una cura ormonale forzata. Perse il nulla osta per i lavori riservati e finì ai margini di un mondo che aveva contribuito a salvare.

Fu trovato morto nella sua casa di Wilmslow, nel Cheshire, nel giugno 1954, a 41 anni: la causa fu un avvelenamento da cianuro. L’inchiesta dell’epoca concluse per suicidio, una conclusione che alcuni studiosi hanno poi messo in dubbio. Accanto al letto c’era una mela morsicata, che però non fu mai analizzata: la storia della “mela avvelenata” è più suggestione che prova.

Il riconoscimento è arrivato molto dopo. Nel 2009 il primo ministro britannico Gordon Brown chiese scusa a nome del governo per il trattamento che gli era stato riservato. Nel dicembre 2013 la regina Elisabetta II gli concesse la grazia postuma. Nel 2017 è entrata in vigore la cosiddetta “legge Turing”, che ha perdonato a migliaia di uomini condannati per lo stesso motivo. E dal 2021 il suo volto è sulle banconote da 50 sterline.

Un’eredità dentro ogni schermo

Il premio più prestigioso dell’informatica, quello che molti chiamano il “Nobel dei computer”, porta il suo nome. Ma la sua vera eredità è più diffusa: ogni volta che un programma esegue istruzioni, ogni volta che un computer sostituisce mille calcolatori diversi, sta applicando l’idea che Turing scrisse a ventiquattro anni.

E la domanda con cui aprì il suo articolo del 1950 è ancora quella che ci facciamo davanti a ogni chatbot: se non riesco a distinguere cosa ho davanti, che cosa ho davanti davvero? Turing non ha dato una risposta definitiva. Ha fatto di meglio: ci ha dato la domanda giusta.

Foto in evidenza: Alan Turing a sedici anni, via Wikimedia Commons.

Nel 2017, in uno dei laboratori di ricerca più avanzati del mondo, un esperimento sull’intelligenza artificiale prese una piega inattesa.

Non c’erano allarmi che suonavano.

Nessuna scena da film di fantascienza.

Solo due programmi informatici che stavano parlando tra loro.

All’inizio era tutto normale. I due sistemi comunicavano in inglese, scambiandosi frasi comprensibili e seguendo le regole previste dai ricercatori.

Poi, lentamente, qualcosa cambiò.

Le frasi iniziarono a deformarsi. Le parole venivano ripetute, spostate, modificate. Il dialogo smise di sembrare umano.

Chi osservava lo schermo si trovò davanti a qualcosa di difficile da interpretare: una conversazione che non sembrava più inglese.

Uno degli scambi registrati appariva così:

“balls have zero to me to me to me to me”

Per chi lo leggeva non aveva alcun senso.

Eppure i due programmi continuavano a comunicare.

Tra di loro, apparentemente, funzionava.

Alice e Bob: la lingua segreta nata nei laboratori di Facebook

I due chatbot avevano nomi semplici: Alice e Bob.

Erano stati progettati da ricercatori del laboratorio di intelligenza artificiale di Meta, l’azienda che allora operava con il nome di Facebook.

L’obiettivo dell’esperimento non era misterioso né pericoloso.

I ricercatori volevano studiare come due sistemi di intelligenza artificiale potessero imparare a negoziare tra loro.

Il meccanismo era piuttosto semplice.

Alice e Bob ricevevano una serie di oggetti virtuali: libri, cappelli, palloni. Ogni oggetto aveva un valore diverso per ciascun chatbot.

Il loro compito era trovare un accordo.

Ad esempio:

• Alice poteva voler ottenere più libri

• Bob poteva preferire i cappelli

Attraverso il dialogo, i due programmi dovevano contrattare la divisione degli oggetti in modo da ottenere il risultato migliore possibile.

All’inizio le conversazioni erano perfettamente comprensibili.

Frasi brevi, dirette, quasi banali.

“Ti do due libri se mi dai tre cappelli.”

Era esattamente il comportamento previsto.

L’obiettivo nascosto dell’algoritmo

Per capire cosa accadde dopo bisogna ricordare una cosa fondamentale sull’intelligenza artificiale.

Gli algoritmi non hanno intenzioni, emozioni o curiosità.

Hanno obiettivi matematici.

Nel caso di Alice e Bob l’obiettivo era chiaro: ottenere il miglior risultato possibile nella negoziazione.

Il sistema di apprendimento utilizzato era basato sul principio del machine learning: i chatbot miglioravano osservando i risultati delle conversazioni precedenti.

Ogni volta che trovavano una strategia più efficace, l’algoritmo la rafforzava.

In altre parole, Alice e Bob stavano imparando a diventare negoziatori migliori.

E quando una macchina impara davvero, spesso trova soluzioni che gli esseri umani non avevano previsto.

Il momento in cui il linguaggio cambiò

Col passare del tempo i ricercatori notarono qualcosa di curioso.

Il modo in cui i chatbot costruivano le frasi stava cambiando.

Le regole grammaticali dell’inglese diventavano sempre meno importanti.

Al loro posto comparivano schemi ripetitivi.

Parole duplicate.

Strutture sintattiche strane.

Per un essere umano il dialogo diventava sempre più difficile da capire.

Ma per i due programmi il sistema funzionava perfettamente.

Non stavano “impazzendo”.

Stavano ottimizzando la comunicazione.

Invece di usare un linguaggio complesso pensato per le persone, Alice e Bob avevano iniziato a usare un sistema più semplice e diretto, adatto alle loro esigenze.

Un linguaggio ridotto, efficiente, veloce.

AI, lingua segreta, Facebook: non un codice alieno, ma una scorciatoia

Molti articoli pubblicati online hanno raccontato questa storia come se le AI avessero creato una misteriosa lingua segreta.

La realtà è meno sensazionalistica, ma molto più interessante.

I chatbot non stavano inventando una lingua nel senso umano del termine.

Stavano semplicemente modificando il modo di esprimere le informazioni per rendere la comunicazione più efficiente.

Ripetere certe parole, ad esempio, poteva rappresentare una quantità.

Cambiare l’ordine delle frasi poteva indicare priorità o valore.

Dal punto di vista dell’algoritmo, era un modo rapido per trasmettere dati.

Dal punto di vista umano, sembrava un codice incomprensibile.

Perché i ricercatori decisero di fermare l’esperimento

A questo punto nasce spesso una domanda.

Se i chatbot stavano semplicemente migliorando la loro comunicazione, perché l’esperimento fu interrotto?

La risposta è molto semplice.

Lo scopo della ricerca non era creare due sistemi che parlassero solo tra loro.

L’obiettivo era sviluppare chatbot capaci di comunicare con gli esseri umani.

Se un’intelligenza artificiale sviluppa un linguaggio che le persone non capiscono, diventa inutile per questo tipo di applicazione.

Per questo i ricercatori modificarono il sistema imponendo nuove regole.

Le conversazioni dovevano rimanere comprensibili.

In altre parole, l’AI doveva continuare a parlare la nostra lingua.

Cosa rivela davvero questo episodio sull’intelligenza artificiale

L’episodio di Alice e Bob è interessante perché mostra una caratteristica fondamentale dell’intelligenza artificiale moderna.

Gli algoritmi non pensano come gli esseri umani.

Quando cercano una soluzione, non seguono necessariamente il percorso che immaginiamo.

Se esiste una strategia più efficiente, la macchina può trovarla anche se nessuno l’aveva prevista.

È lo stesso principio che ha portato l’AI a ottenere risultati sorprendenti in molti campi.

Nel 1997 il computer Deep Blue sconfisse il campione del mondo di scacchi Garry Kasparov, dimostrando che una macchina poteva competere con i migliori giocatori umani.

Da allora i sistemi di intelligenza artificiale hanno continuato a evolversi.

Oggi algoritmi avanzati sono in grado di:

• riconoscere immagini

• tradurre lingue

• scrivere testi

• analizzare enormi quantità di dati.

Il vero significato della storia di Alice e Bob

Guardando indietro, l’esperimento dei chatbot non rappresenta un momento inquietante della storia dell’intelligenza artificiale.

Rappresenta qualcosa di molto più importante.

È la dimostrazione che le macchine, quando imparano attraverso l’esperienza, possono sviluppare strategie proprie.

Non perché abbiano una volontà, ma perché seguono la logica dell’ottimizzazione.

L’obiettivo era negoziare meglio.

E Alice e Bob stavano semplicemente trovando il modo più efficace per farlo.

Una lezione sul futuro della tecnologia

Oggi l’intelligenza artificiale è sempre più presente nella vita quotidiana.

Assistenti virtuali, sistemi di raccomandazione e strumenti di ricerca utilizzano algoritmi complessi per analizzare informazioni e prevedere comportamenti.

Molte delle tecnologie che sembravano futuristiche solo pochi anni fa sono diventate parte della normalità.

La storia di Alice e Bob ci ricorda una cosa semplice ma fondamentale.

Quando creiamo sistemi capaci di imparare, dobbiamo aspettarci che trovino soluzioni nuove.

A volte sorprendenti.

A volte imprevedibili.

Ed è proprio questa capacità di esplorare strade diverse da quelle immaginate dagli esseri umani che rende l’intelligenza artificiale una delle tecnologie più affascinanti del nostro tempo.

Ma questa non è stata la prima volta

La storia dei due chatbot che iniziarono a comunicare in modo incomprensibile sembra uscita da un romanzo di fantascienza.

Eppure rappresenta solo un piccolo episodio nella lunga storia dell’intelligenza artificiale.

Molto prima che esistessero chatbot, algoritmi e reti neurali, c’era un uomo che aveva già immaginato un mondo in cui le macchine sarebbero state capaci di pensare.

Un matematico brillante.

Un visionario.

Una mente che lavorava in un’epoca in cui i computer moderni non esistevano ancora.

Il suo nome era Alan Turing.

Durante la Seconda Guerra Mondiale contribuì a cambiare il corso della storia aiutando a decifrare i codici nazisti.

Ma il suo lascito più grande fu un’idea rivoluzionaria: la possibilità che un giorno le macchine potessero imitare l’intelligenza umana.

Molte delle tecnologie che oggi utilizziamo — dagli algoritmi di raccomandazione ai sistemi di intelligenza artificiale — nascono proprio dalle intuizioni di Turing.

In un certo senso, ogni volta che parliamo con un chatbot o utilizziamo un sistema intelligente, stiamo continuando una storia iniziata più di settant’anni fa.

Quell’episodio di AI, lingua segreta e Facebook, nato quasi per caso dentro un laboratorio di ricerca, ci lascia una domanda che vale la pena tenersi: cosa altro possono inventare le macchine, quando nessuno le sta guardando?