﻿Nei lontani anni ’80 lo scienziato nel campo dell’ AI, Hans Moravec, enunciò un paradosso: ciò che è facile per gli umani è difficile per le macchine.

Parlava di comprensione visiva e uditiva, ed è facile immaginare quanto avesse ragione considerate le macchine dell’epoca.

Le cose sono cambiate molto da allora. Oggi i sistemi di AI sono molto più capaci di capire tutto ciò che vedono o sentono. E si tratta solo di due tra i tantissimi parametri sui quali l’intelligenza artificiale sta guadagnando terreno sugli esseri umani.

Quando pensiamo all’AI siamo sempre portati a pensare che si tratti di pura automazione. Non è affatto vero. Tanto per dirne una: pensi che l’AI non possa rimpiazzare fotografi e ritrattisti? Errore. Non ha più nemmeno bisogno di un modello in carne e ossa da fotografare.

Oggi l’intelligenza artificiale è in grado di “immaginare”, cioè può raffigurare cose che non esistevano prima nella realtà.

Questo video mostra i risultati ottenuti da una AI che ha imparato a generare foto di persone che non esistono. A livello qualitativo solo pochi artisti al mondo sono capaci di inventare visi con precisione fotografica.

GAN, il segreto dell’AI

La capacità di “immaginare” è una delle caratteristiche fornite dalla Rete Generativa Avversaria (in inglese GAN), uno tra i metodi più esplorati nel campo dell’AI. Le GAN sono in parte ispirate dalla ricerca neuroscientifica.

In pratica, un GAN mette in “competizione” due entità che imparano l’una dall’altra: una impara a generare falsi, l’altra impara a riconoscerli.

Più la capacità di riconoscere un falso migliora, più migliora il falso generato (che corregge i difetti dei precedenti). È un formidabile meccanismo di apprendimento scoperto dai neuroscienziati e insito nel cervello umano che si chiama modello attore-critico.

L’immaginazione non sarà ancora a lungo un privilegio della sola mente umana: come possiamo sfruttare questa capacità acquisita dall’intelligenza artificiale?

Ecco un saggio di quello che sta accadendo grazie alla GAN nei laboratori di tutto il mondo.

Trasformare la notte in giorno

Risvolti pratici dell’immaginazione? Riuscire a rappresentare un soggetto in modo differente o tradurre una rappresentazione in un’altra. Ad esempio questa AI immagina come potrebbe essere il disegno di una foto, o la versione a colori di una foto in bianco e nero.

Un’applicazione di questa capacità può aiutarci a vedere il mondo in modo diverso, o a vedere oltre ciò che ci appare visibile. Prendere una foto fatta di notte e trasformarla in una foto diurna.

Una qualità formidabile che potrà assistere le auto a guida autonoma, permettendo loro di muoversi con precisione anche al buio, nella nebbia o in altre condizioni avverse.

Sono sviluppi che vedono (ahimè, come spesso accade) il settore militare a fare da traino, con prime soluzioni già sviluppate di visori notturni assistiti da AI.

Stabilire la forma di una persona guardandola vestita

Quando qualcosa non è neanche visibile, le GAN “immaginano” (e rappresentano visivamente) intelligenti e sempre più precise ricostruzioni. Prendiamo il caso dell’intelligenza artificiale chiamata BodyNet, in grado di costruire la corporatura di una persona sulla base di una sua foto da vestita.

Una capacità utilissima ad esempio per disegnare abiti sartoriali senza procedere a misurazioni manuali o scanner corporei.

Vedere attraverso i muri

Un’altra AI può letteralmente localizzare e “vedere” qualcuno anche quando si trova aldilà di un muro. Sfruttando un metodo simile a quello dei pipistrelli, questa intelligenza artificiale interpreta un segnale (in questo caso il wifi) emesso da un dispositivo che rimbalza sugli oggetti.

Scoprire virus e antivirus, o malattia e medicina

L’abilità di immaginazione dell’AI non è limitata alla creazione di immagini o alla loro trasformazione. L’immaginazione è lo strumento che ci porta a scoprire cose nuove, 3d anche l’intelligenza artificiale non fa eccezione in campi come la sicurezza informatica o lo sviluppo di farmaci.

I moderni strumenti di cyber security comprendono delle AI che possono scovare minacce in mille modi. I ricercatori hanno disegnato una GAN che impara a generare pezzi di codice malevolo in grado di bucare gli antivirus. Può sembrare inquietante, ma la buona notizia è che la GAN perfeziona allo stesso tempo la capacità di riconoscere virus sempre più sofisticati. Questo ha ancora più valore quando il “virus” non è informatico, e imparare a combatterlo significa elaborare o trovare farmaci sempre più efficaci.

Cosa ci porterà tutto ciò?

La quarta rivoluzione industriale non riguarda l’automazione, ma la collaborazione e la simbiosi tra uomini e macchine. Le GAN sono un punto di svolta nello sviluppo delle intelligenze artificiali e ci aiuteranno a dare veri e propri super poteri alle nostre capacità mentali.

Anche se l’immaginazione non è sempre creatività si tratta comunque di uno strumento che permette di scoprire nuove cose: tra queste ci sarà mai qualcosa che permetterà alle macchine di superarci proprio in creatività?

Da pubblicitario mi auguro di no, ma la verità è che neanche i creativi sono al sicuro.