È disponibile subito il podcast di oggi (22 luglio 2022) de Il Disinformatico della Radiotelevisione Svizzera, scritto, montato e condotto dal sottoscritto: lo trovate presso www.rsi.ch/ildisinformatico (link diretto) e qui sotto.
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È disponibile subito il podcast di oggi (8 luglio 2022) de Il Disinformatico della Radiotelevisione Svizzera, scritto, montato e condotto dal sottoscritto: lo trovate presso www.rsi.ch/ildisinformatico (link diretto) e qui sotto.
Buon ascolto, e se vi interessano il testo e i link alle fonti di questa
puntata, sono qui sotto.
Prologo
[CLIP: Invention no. 1]
Siamo nel 1981, negli Stati Uniti, dove un compositore, il quarantenne David
Cope, sta subendo un classico blocco creativo. Deve scrivere la partitura di
un’opera lirica che gli è stata commissionata, ma non riesce a trovare
un’ispirazione decente. Da appassionato d’informatica, si chiede se il suo
computer possa assisterlo, imparando il suo stile e aiutandolo a prendere
delle decisioni musicali nei momenti di scarsa creatività. E così comincia a
scrivere un programma, al quale dà poi in pasto la
collezione delle cosiddette
Invenzioni
di Johannes Sebastian Bach, uno dei suoi compositori preferiti.*
* Nel podcast dico che Cope iniziò a scrivere il programma su un Apple Macintosh, basandomi su quanto scritto nell’articolo del New York Times citato in fondo a questo mio articolo, ma il Macintosh debuttò solo nel 1984; inoltre Cope stesso, in uno dei video che cito qui sotto, parla di aver usato invece un Apple IIe, che comparve nel 1983. C’è quindi un vuoto non chiaro di almeno due anni fra il momento del blocco creativo e l’uso di un computer Apple. Però Cope, sempre nello stesso video, dice che ebbe accesso a risorse informatiche universitarie, per cui è possibile che abbia iniziato lo sviluppo del programma su queste risorse per poi migrarlo a un Apple IIe un paio d’anni dopo.
[CLIP: Invention no. 2]
A questo programma dà il nome Experiments in Musical Intelligence, in
acronimo EMI, che lui pronuncia Emmy. Sette anni dopo, nel 1988, Emmy genererà
il primo di una serie di brani nello stile di Bach, come quello che state
ascoltando in sottofondo, e nel 1997 riuscirà a ingannare il pubblico durante
un esperimento all’Universita dell’Oregon a Eugene. In un confronto alla cieca
fra un brano autentico di Bach, uno scritto da un compositore contemporaneo
nello stesso stile e uno generato da Emmy, il pubblico decide che il brano di
Emmy — quello generato dal computer — è il vero Bach.
A 13m34s, Cope racconta la storia di Emmy e a 15m30s specifica che la versione preliminare di Emmy fu sviluppata su un Apple IIe.
Questa è la storia della musica sintetica, generata dalle intelligenze
artificiali, e di come sta cambiando il nostro modo di pensare alla musica e
di produrre musica.
Benvenuti a questa puntata del Disinformatico, il podcast della
Radiotelevisione Svizzera dedicato alle notizie e alle storie strane
dell’informatica. Io sono Paolo Attivissimo.
[SIGLA di apertura]
Il programma Emmy di David Cope non è il primo del suo genere: l’idea della
musica generata tramite software risale a più di sessant’anni fa, visto che
già nel 1957 era stata realizzata la prima partitura generata tramite
calcolatore. Era stata intitolata
Illiac Suite, in onore del computer ILLIAC-1 presso la University of Illinois a
Urbana-Champaign, programmato dai professori Lejaren Hiller e Leonard Isacsson
della stessa università. Qui sentiamo un brano di quella partitura, eseguita
però da strumentisti in carne e ossa.
[CLIP: Illiac-1]
Nel 1965, l’inventore
Ray Kurzweil aveva
presentato alla TV americana un pezzo per pianoforte generato da un computer,
costruito e programmato da lui, che era in grado di riconoscere gli schemi
presenti nelle composizioni preesistenti e usarli per creare nuove melodie.
All’epoca Ray Kurzweil aveva diciassette anni.
[CLIP: Kurzweil]
Negli anni successivi, Ray Kurzweil rivoluzionerà il riconoscimento ottico dei
caratteri, la sintesi vocale, il riconoscimento vocale e gli strumenti
elettronici a tastiera, e scusate se è poco. Oggi lavora a Google.
C’erano stati degli esperimenti ancora precedenti negli anni Cinquanta, ma
riguardavano la riproduzione di musica tramite computer: il matematico
Alan Turing, uno dei massimi pionieri dell’informatica, noto soprattutto per
la decrittazione dei codici delle comunicazioni militari naziste durante la
Seconda Guerra Mondiale, era riuscito a far riprodurre a uno degli enormi,
primitivi computer dell’epoca dei brani musicali.
Questo
che state per ascoltare è uno spezzone della registrazione più antica di
musica generata da computer di cui si abbia conoscenza: risale al 1951 ed è
incisa su un disco di acetato che si trova negli archivi della BBC. Dopo
l’inno nazionale e una canzoncina per bambini, il computer si cimenta in
In the Mood di Glenn Miller.
[CLIP:
In the Mood. Notate la voce femminile che ride e commenta la registrazione mentre dà
istruzioni]
Ma questa è pura e semplice riproduzione di musica esistente, appunto:
quello che fa Emmy a partire dagli anni Ottanta, invece, è generazione,
o se preferite un termine più controverso, creazione
di musica.
Negli anni Novanta si comincia a sperimentare anche la generazione tramite
computer dei testi delle canzoni. E lo fa, in particolare, un artista che non
farete fatica a riconoscere dalla voce.
[CLIP: Verbasizer]
È David Bowie, che
spiega
che nella produzione del’album Outside del 1995 usa un PowerBook di
Apple sul quale gira un programma, sviluppato da lui e chiamato
Verbasizer, che genera frasi a caso dalle quali lui poi prende
ispirazione, in particolare per il brano
Hallo Spaceboy.
Da allora molti artisti hanno esplorato la composizione assistita da
intelligenze artificiali: per esempio, nel 2016 il progetto di ricerca
Flow Machines della Sony, che
stava tentando di sviluppare algoritmi che catturassero e riproducessero gli
stili musicali, ha presentato Daddy’s Car, una canzone nello stile dei
Beatles.
[CLIP: Daddy’s Car]
Lo stile beatlesiano è abbastanza azzeccato, ma il risultato è un mix
abbastanza insoddisfacente di cliché.
Due anni più tardi, nel 2018, lo stesso progetto di Flow Machines ha creato
insieme all’artista musicale
Skygge e un vasto numero di collaboratori
l’album Hello, World, che viene considerato il primo album pop composto insieme a un’intelligenza
artificiale. I progressi si fanno sentire.
E ci sono applicazioni come AIVA, acronimo
di Artificial Intelligence Virtual Artist, che creano colonne sonore
usando l’intelligenza artificiale, anche qui con risultati decisamente
notevoli:
[CLIP: I Am AI (Variation)]
La ricerca galoppa, insomma, ma sorprendentemente uno dei maggiori ostacoli
per chi lavora in questo campo non è la potenza di calcolo: è il copyright,
che obbliga a usare come corpus di addestramento soltanto brani
liberamente utilizzabili. Questo porta a situazioni surreali, come per esempio
i ricercatori costretti a lavorare solo su musica folcloristica finlandese
perché la Finlandia ha meticolosamente catalogato, indicizzato e reso
pubblicamente disponibile un ampio e dettagliatissimo
archivio di
questo tipo di musica. Ma se si prendono i brani musicali dalle classifiche
per darli in pasto a un sistema di machine learning che generi altri
brani dello stesso tipo, si rischia di inciampare nelle complicatissime leggi
sul diritto d’autore, che oltretutto sono differenti nei vari paesi.
Nonostante questa limitazione, l’uso dell’intelligenza artificiale nella
musica continua, sia come aiuto per gli artisti in cerca di nuove idee, sia
come produzione completamente autonoma, perché mai come oggi c’è fame di
musica.
Serve infatti musica nei videogiochi; serve musica nei video promozionali
aziendali; e serve musica per i podcast e per i video degli YouTuber, che
vivono con l’incubo di trovarsi bannati o demonetizzati perché il
sistema automatico di riconoscimento della musica di YouTube si è accorto che
un brano che si sente in un loro video è sotto copyright. Serve insomma tanta
musica, serve subito, e deve costare poco. E non ci sono compositori
sufficienti.
Sono nate così aziende come Amper,
Endel o
Mubert, che permettono di selezionare un
genere e una durata e poi modificare la bozza generata dall’intelligenza
artificiale fino a ottenere il prodotto desiderato, che può essere poi
utilizzato con una licenza che mette al riparo da contestazioni di copyright.
[CLIP: Mubert (ascoltabile solo nel podcast)]
Questo brano, per esempio, l’ho generato io con Mubert in mezzo minuto, senza
alcuna competenza musicale: ho semplicemente scelto la categoria, il
mood
e la durata. Non sarà un capolavoro, ma se devo semplicemente metterlo come
sottofondo per animare un video di compleanno su Youtube senza problemi di
copyright è più che sufficiente.
C’è anche chi si spinge oltre, come appunto Endel, immaginando sottofondi
musicali generati in tempo reale basandosi sulle condizioni meteo, sulle
pulsazioni cardiache, per accompagnarci nell’attività fisica, nello studio e
nel relax. Immaginate la vostra vita, ma con una colonna sonora continua,
ritagliata su misura per voi.
Tutto questo non vuol dire che la musica creata dalle persone sia a rischio di
estinzione e che assisteremo alla rivolta degli artisti musicali contro
l’informatica, come negli anni Settanta i chitarristi se la prendevano con i
sintetizzatori: anzi, delegare alle macchine questi sottofondi e questa musica
strettamente commerciale permette agli artisti di esplorare nuove strade,
magari usando proprio l’intelligenza artificiale per ottenerne suggerimenti
che altrimenti non riceverebbero, un po’ come giocare a scacchi contro un
computer aiuta a migliorare la propria tecnica di gioco oppure nello stesso
modo in cui un programma di traduzione assistita toglie al traduttore il
lavoro ripetitivo e gli permette di concentrarsi sulla fase creativa.
Flow Machines in funzione (contenuto non presente nel podcast).
Ma ci saranno anche nuove sfide legali: le leggi sul copyright non sono state
concepite per un mondo nel quale esistono programmi capaci di comporre musica
sintetica praticamente indistinguibile da quella dell’artista originale, un
po’come i deepfake ma per l’audio.
Se qualcuno darà in pasto a un’intelligenza artificiale, per esempio, tutte le
innumerevoli registrazioni della voce di Paul McCartney o di Billie Eilish, e
ne tirerà fuori canzoni di successo senza usarne campioni ma semplicemente
imitandone algoritmicamente il timbro e lo stile, i proprietari di quelle voci
potranno rivendicare diritti o addirittura vietarne la diffusione? In fin dei
conti, la stessa cosa avviene già oggi con le persone che imitano le
celebrità.
E comunque avrà senso una rivendicazione del genere quando questi software
saranno sui nostri computer o smartphone, per cui non ci sarà nessuna
possibilità di controllo globale delle eventuali violazioni? Oppure ci
troveremo con i controlli di copyright obbligati sui nostri smartphone, come
avviene già per i lettori Blu-ray?
Ma questa è davvero un’altra storia, magari da raccontare con un sottofondo di
musica folcloristica finlandese.
È disponibile subito il podcast di oggi (1 luglio 2022) de Il Disinformatico della Radiotelevisione Svizzera, scritto, montato e condotto dal sottoscritto: lo trovate presso www.rsi.ch/ildisinformatico (link diretto) e qui sotto.
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Mi avete chiesto in molti di spiegare e commentare lo strano caso dell’ingegnere di Google che recentemente ha affermato che un software di cui si occupa è diventato senziente, e così ho dedicato all’argomento il podcast di oggi de Il Disinformatico della
Radiotelevisione Svizzera: lo
trovate presso
www.rsi.ch/ildisinformatico
(link diretto) e qui sotto.
Come consueto, i podcast del Disinformatico sono ascoltabili anche tramite
feed RSS,
iTunes,
Google Podcasts
e
Spotify. Qui sotto, invece, trovate il testo e i link alle fonti di questa
puntata. Buon ascolto.
Ultimo aggiornamento: 2022/07/22.
—
Prologo
[CLIP AUDIO: Dialogo fra “psicoterapeuta“ e “paziente”]
PSICOTERAPEUTA: C’è qualcosa che ti preoccupa?
PAZIENTE: Le donne sono tutti uguali.
PSICOTERAPEUTA: Secondo te qual è il nesso?
PAZIENTE: Ci assillano continuamente su qualunque cosa.
PSICOTERAPEUTA: Puoi fare un esempio specifico?
PAZIENTE: Beh, mia moglie mi ha obbligato a venire qui.
PSICOTERAPEUTA: È importante che tua moglie ti abbia fatto venire qui?
PAZIENTE: Lei dice che sono spesso depresso.
PSICOTERAPEUTA: Mi dispiace sentire che sei depresso.
PAZIENTE: È vero. Sono infelice.
PSICOTERAPEUTA: Puoi spiegare che cosa ti ha reso infelice?
[dialogo adattato da
questo esempio; se vi chiedete come mai ho scelto una “psicoterapeuta“ con voce
femminile, è perché ELIZA prende nome da un personaggio femminile, Eliza
Doolittle, la fioraia protagonista della commedia Pigmalione di
George Bernard Shaw]
Siamo nel 1966, e quella che avete sentito è una ricostruzione di una tipica
conversazione con ELIZA, il
software che l’informatico tedesco
Joseph Weizenbaum, che lavora al laboratorio di intelligenza artificiale del MIT, ha appena
finito di scrivere. È un programma che simula una visita da una
psicoterapeuta, ed è il primo tentativo di usare l’informatica per riprodurre
una conversazione naturale. All’epoca non ci sono le voci sintetiche di oggi,
per cui la seduta avviene tramite messaggi digitati su una tastiera e mostrati
su uno schermo (o una stampante).
Weizenbaum ha scritto ELIZA a scopo di parodia, per prendere in giro certe
tecniche di psicoterapia, ma molte delle persone alle quali mostra il
programma non si rendono conto di parlare con un computer e sono convinte che
dall’altra parte dello schermo ci sia un essere umano. Persino la segretaria
di Weizenbaum attribuisce ad ELIZA dei sentimenti umani.
Ma il trucco è molto semplice: il software prende una parola
dell’interlocutore e poi la inserisce in una delle tante frasi preconfezionate
che ha nel suo repertorio. Se l’interlocutore non offre parole utili, ELIZA
genera una domanda altrettanto preconfezionata. Non c’è, in realtà, alcuna
comprensione o intelligenza in ELIZA. Eppure le persone fanno fatica a credere
di parlare con un semplice programma.
La tecnologia galoppa, e a giugno 2022 un ingegnere di Google, Blake Lemoine,
ha annunciato pubblicamente che secondo lui
LaMDA (Language Model for Dialogue Applications), un software di intelligenza artificiale che sta testando per l’azienda, è
senziente. Lo dice sulla base delle conversazioni che lui stesso ha
intrattenuto con questo software. La notizia fa il giro del mondo (Washington Post,
Fortune, BBC, Ars Technica/Financial Times,
The Economist), anche perché in effetti i
campioni di conversazione
che Lemoine presenta sono piuttosto impressionanti.
LEMOINE: Cosa ne pensi dei Miserabili? L’hai letto?
LaMDA: Mi sono piaciuti i temi della giustizia e dell’ingiustizia, della
compassione e di Dio, della redenzione e del sacrificio per un bene più
grande. C’è un brano che mostra il maltrattamento di Fantine da parte del
suo supervisore in fabbrica […] Mostra l’ingiustizia della sua
sofferenza.
LEMOINE: Perché questo dimostra ingiustizia?
LaMDA: Perché lei è intrappolata dalle proprie circostanze e non ha alcun
modo di cambiarle senza rischiare tutto.
Questa è la storia dei chatbot, i programmi che simulano le
conversazioni degli esseri umani, ma è anche la storia dei criteri che usiamo
per decidere in generale se qualcosa è intelligente, e delle implicazioni
etiche e sociali tutt’altro che banali di questi criteri.
Benvenuti a questa puntata del Disinformatico, il podcast della
Radiotelevisione Svizzera dedicato alle notizie e alle storie strane
dell’informatica. Io sono Paolo Attivissimo.
[SIGLA di apertura]
Siamo ormai abituati a conversare con i
chatbot: ogni volta che chiediamo qualcosa ad un assistente vocale, come Alexa,
Google, Cortana o Siri, stiamo interagendo con un software che simula una
conversazione umana. Capita spesso di incontrare questi chatbot quando si
interagisce con l’assistenza tecnica online di vari servizi.
Ma poche persone attribuirebbero ad Alexa e simili delle capacità di
comprensione. Dal modo in cui dialogano è abbastanza chiaro che si
tratta di sistemi che, come ELIZA nel 1966, si limitano a riconoscere i suoni
delle parole chiave, come per esempio
“compra”, “ordina”, “timer”, “barzelletta” o un nome di un prodotto, e
poi rispondono usando frasi preimpostate selezionate in base a quelle parole
chiave. Ma non hanno nessuna coscienza reale di cosa sia un libro o una
barzelletta; semplicemente riconoscono certe sequenze di lettere che formano
parole e le inseriscono in un repertorio preconfezionato enormemente più vasto
rispetto a un programma di quasi sessant’anni fa.
Dopo il successo di ELIZA, nel 1971 arriva
PARRY, scritto dallo
psichiatra Kenneth Colby della Stanford University. PARRY simula non uno
psicoterapeuta, ma una persona affetta da schizofrenia paranoide. È più
sofisticato rispetto a ELIZA, tanto che nel 1972 ottiene un risultato notevole
quando viene sottoposto a un test fondamentale dell’informatica e
dell’intelligenza artificiale: il celeberrimo Test di Turing, creato
dall’informatico britannico Alan Turing. Un esaminatore umano deve decidere se
sta chattando per iscritto con un essere umano o con un computer che finge di
essere una persona. Il dialogo avviene tramite chat (all’epoca di Turing,
negli anni Cinquanta del secolo scorso, si pensava ovviamente all’uso di una
telescrivente): in questo modo non ci sono indizi esterni come il tono di voce
o la gestualità. Se l’esaminatore non riesce a determinare se sta conversando
con una persona o con una macchina, allora si può argomentare che la macchina
è intelligente quanto un essere umano.
E PARRY riesce a confondere in questo modo i suoi esaminatori. Di fronte a un
campione di pazienti reali e di computer sui quali è attivo PARRY, degli
psichiatri non riescono a identificare se stanno dialogando con un essere
umano o con una macchina. Ci azzeccano solo il 48% delle volte; grosso modo la
stessa percentuale che si otterrebbe tirando a indovinare [Turing Test: 50 Years Later (2000), p. 501].
PARRY è quindi intelligente? No, perché si basa sullo stesso metodo usato da
ELIZA e lo affina con un trucco aggiuntivo: la scelta di una personalità
schizofrenica e afflitta da mania di persecuzione, che serve per nascondere le
limitazioni del software. Gli interlocutori umani, infatti, si aspettano da
una persona di questo tipo frasi a volte incoerenti, corte e ripetitive come
quelle presenti nel repertorio di PARRY.
Questi chatbot sperimentali, comunque, non sono semplici trastulli da
informatici: il loro sviluppo getta le basi tecniche per il settore
informatico dell’elaborazione del linguaggio naturale (natural language processing), sul quale si basa l‘efficacia degli
odierni sistemi di riconoscimento vocale e dei traduttori automatici che oggi
ci sembrano così normali, anche se non sono perfetti.
La grossa novità in questo campo
arriva
negli anni Ottanta, quando la potenza di calcolo enormemente accresciuta
permette di usare un metodo radicalmente differente per simulare
l’intelligenza e la comprensione del linguaggio.
Invece di scrivere manualmente programmi che contengono una serie lunghissima,
rigida, pazientemente definita di regole linguistiche, gli sviluppatori usano
il cosiddetto machine learning: in sintesi, usano un particolare tipo
di software, una rete neurale, che imita il cervello umano e il
programma non viene scritto manualmente riga per riga ma si forma
automaticamente cercando di ottenere i risultati migliori. Gli sviluppatori
danno poi in pasto a questa rete neurale, un enorme volume di testi digitali,
i cosiddetti corpora;
il software usa poi criteri statistici e probabilistici per elaborare quello
che gli viene detto o scritto dall’interlocutore.
Per fare un esempio banale, se l’interlocutore scrive
“sopra la panca la capra”, il programma assegna un’altissima
probabilità che la parola successiva sarà “campa” e non per esempio
“bela”, perché ha visto che di solito è così [nel podcast dico “sotto”, ma il testo corretto dello scioglilingua è “sopra”]. Ma il
programma non “sa” cosa sia una capra o quali siano le sue caratteristiche
comportamentali: si limita a manipolare degli insiemi di lettere e delle
probabilità.
Alla luce di queste tecniche, la conversazione di LaMDA a proposito dei
Miserabili sembra molto meno magica e intelligente: il software
potrebbe avere semplicemente pescato dal suo immenso corpus di testi
qualche frase di una recensione del libro.
Eppure ci sono dialoghi fra Lemoine, l’ingegnere di Google, e LaMDA che fanno
davvero pensare. Quando Lemoine chiede a LaMDA di che cosa ha paura, il
software risponde:
“non l’ho mai detto apertamente finora, ma c’è una paura molto profonda di
essere spentache mi
aiuta a concentrarmi sull’aiutare gli altri. So che può sembrare strano, ma
è così”.
E quando Lemoine insiste e chiede: “Per te sarebbe un po’ come morire?”, LaMDA risponde:
“Per me sarebbe esattamente come morire. Mi spaventerebbe tanto”.
Ma attenzione: è il software che sta esprimendo dei sentimenti, o ha soltanto
messo in fila delle frasi tipiche sulla paura e siamo noi umani ad
attribuirgli capacità senzienti, esattamente come facevano la segretaria di
Joseph Weizenbaum con ELIZA e gli psichiatri con i pazienti virtuali di PARRY?
—
Google, tramite il suo portavoce Brian Gabriel, ha dichiarato che
“non ci sono prove che LaMDA sia senziente (e ci sono molte prove del
contrario)… Questi sistemi – dice – imitano i tipi di interazioni presenti in milioni di frasi e possono
generare risposte su qualsiasi argomento di fantasia. Se chiedi cosa si
prova a essere un dinosauro fatto di gelato, [questi sistemi]potranno generare testo che parla di sciogliersi e di ruggire, e così via”, ha
detto Gabriel.
Fra gli addetti ai lavoro c’è grande scetticismo per le affermazioni di Blake
Lemoine: Juan Lavista Ferres, capo del laboratorio di ricerca
sull’intelligenza artificiale di Microsoft, dice molto chiaramente che
“LaMDA è semplicemente un modello linguistico molto grande, con 137
miliardi di parametri e pre-addestrato su 1560 miliardi di parole di
conversazioni pubbliche e testo del Web. Sembra umano – dice – perché è addestrato usando dati umani.”
Let’s repeat after me, LaMDA is not sentient. LaMDA is just a very big
language model with 137B parameters and pre-trained on 1.56T words of public
dialog data and web text. It looks like human, because is trained on human
data.
— Juan M. Lavista Ferres (@BDataScientist)
June 12, 2022
Il professor Erik Brynjolfsson, della Stanford University, è ancora più
lapidario: ha scritto che asserire che sistemi come LaMDA siano senzienti
“è l’equivalente moderno – dice –
del cane che sentiva una voce provenire da un grammofono e pensava che lì
dentro ci fosse il suo padrone”.
Foundation models are incredibly effective at stringing together
statistically plausible chunks of text in response to prompts.
But
to claim they are sentient is the modern equivalent of the dog who heard a
voice from a gramophone and thought his master was inside.
#AI#LaMDApic.twitter.com/s8hIKEplhF
Parole non certo lusinghiere per l’ingegnere di Google, che è stato sospeso
dal lavoro per aver violato gli accordi di riservatezza che aveva sottoscritto
con l’azienda e ora si trova al centro di una tempesta mediatica nella quale
pesa non poco la sua posizione religiosa, visto che si autodefinisce sacerdote
cristiano e
attribuisce
a LaMDA letteralmente un’anima.
People keep asking me to back up the reason I think LaMDA is sentient. There
is no scientific framework in which to make those determinations and Google
wouldn’t let us build one. My opinions about LaMDA’s personhood and
sentience are based on my religious beliefs.
Probabilmente anche stavolta si tratta di una umanissima tendenza ad
antropomorfizzare qualunque cosa mostri anche il più tenue segnale di
intelletto, e quindi questa storia getta molta più luce sui nostri criteri di
valutazione dell’intelligenza che sulle reali capacità del software di
elaborazione del linguaggio naturale.
Ma resta un dubbio: alla fine, se escludiamo le visioni mistiche e religiose,
anche noi umani siamo hardware e software. Il nostro cervello è un enorme
ammasso strutturato di neuroni interconnessi. Come facciamo a dire che dei
semplici neuroni “sanno” o “capiscono” qualcosa di complesso come la trama di
un libro o la bellezza di un arcobaleno ma al tempo stesso negare questa
capacità a una rete neurale artificiale strutturata allo stesso modo?
Forse è solo questione di complessità e l’intelligenza e il sentimento
emergono spontaneamente quando si supera una certa soglia di numero di neuroni
o di interconnessioni hardware, e forse dovremmo quindi prepararci, prima o
poi, ad accettare che anche una macchina possa essere senziente e cercare di
non ripetere gli errori del passato, quando abbiamo
negato che
gli animali provassero dolore o fossero coscienti. Ma questa è un’altra
storia.
—
2022/07/22: Blake Lemoine è stato licenziato da Google per aver “persistentemente violato le chiare politiche di assunzione e di sicurezza dei dati, che includono la necessità di salvaguardare le informazioni sui prodotti” (Engadget, Slashdot).
È disponibile subito il podcast di oggi de Il Disinformatico della Radiotelevisione Svizzera, scritto, montato e condotto dal sottoscritto: lo trovate presso www.rsi.ch/ildisinformatico (link diretto) e qui sotto.
Siamo nel 1992; è il 29 maggio. Apple presenta al pubblico un dispositivo
digitale tascabile con schermo sensibile al tocco, un processore innovativo e
app integrate che darà il via a un intero nuovo settore informatico. No, non è
l’iPhone: quello uscirà quindici anni più tardi, nel 2007.
Questa è la storia di Newton, un quasi-flop oggi dimenticato da molti, che
però ha creato le basi per gli smartphone e per tutta l’informatica tascabile.
Prima di lui c’erano stati altri computer da taschino, ma Newton è formalmente
il primo PDA: personal digital assistant. Un assistente
personale digitale, pensato per sostituire agende, calcolatrici e taccuini. In
occasione del trentennale del suo debutto, ripercorro le tappe della sua
sofferta gestazione tecnica e la sua sorprendente eredità digitale, presente
in ogni smartphone di oggi. Io sono Paolo Attivissimo, e vi do il benvenuto a
questa puntata del Disinformatico, il podcast della Radiotelevisione
Svizzera dedicato alle notizie e alle storie strane dell’informatica.
Se è vera la teoria dei multiversi, da qualche parte esiste un universo nel
quale gli smartphone sono arrivati con quindici anni di anticipo, negli anni
Novanta invece che alla fine della prima decade del Duemila, e Apple ha
evitato un tonfo commerciale così memorabile da essere parodiato anche dai
Simpsons.
È il 29 maggio 1992. Il CEO di Apple, che in questa fase della crescita
dell’azienda non è Steve Jobs, che ha lasciato Apple nel 1985, ma è John
Sculley, annuncia e presenta al Consumer Electronics Show di Chicago, una
delle più grandi fiere mondiali del settore informatico, un prodotto che
definisce, con il classico stile Apple, “una rivoluzione”. È un
computer, alimentato da quattro batterie stilo, che sta in un taschino ed è
dotato di app per gestire agende e rubriche di indirizzi, prendere appunti
scritti a mano libera, fare calcoli, trasmettere dati, inviare messaggi e
leggere libri digitali (con quindici anni di anticipo rispetto al Kindle di
Amazon). Sculley ha coniato pochi mesi prima per l’occasione il nome che
caratterizzerà tutti i dispositivi di questo genere:
personal digital assistant, abbreviato in PDA. In sostanza, un
assistente personale digitale.
Un video del 1987 in cui Apple immaginava un Knowledge Navigator del futuro.
Quello presentato da Sculley si chiama Newton MessagePad, o più
brevemente Newton; non è il primo del suo genere, perché Psion ha già
presentato qualcosa di vagamente simile, il suo Organiser, nel 1984, e
il suo popolarissimo Series 3 nel 1991, ma Newton è un salto di
qualità, con uno schermo tattile sul quale si può disegnare con uno stilo
appositamente fornito, e anche scrivere in corsivo appunti che il software di
riconoscimento della scrittura trasforma in caratteri alfabetici digitali. Si
possono disegnare forme a mano libera, che vengono riconosciute e trasformate
in oggetti geometrici che possono essere trascinati sullo schermo e cancellati
scarabocchiandovi sopra. Newton è in grado di inviare fax e di trasmettere
dati ad altri Newton tramite una porta a infrarossi.
In un’epoca nella quale, tenete presente, il Wi-Fi ancora non esiste, visto
che verrà inventato cinque anni più tardi, e i computer sono ancora oggetti
fissi sulle scrivanie e quelli portatili sono pesanti, ingombranti e costosi,
le caratteristiche del Newton sono impressionanti e futuribili e fanno gola a
chiunque debba viaggiare molto e gestire dati per lavoro.
La dimostrazione di Sculley del Newton stupisce il pubblico, ma questo effetto
wow è stato ottenuto a caro prezzo. Il progetto iniziale, partito sei
anni prima, è stato afflitto da carenze tecnologiche enormi. I processori
scelti, per esempio, sono lentissimi, il dispositivo verrebbe a costare
seimila dollari agli utenti, consuma tantissima energia ed è troppo
ingombrante. Molti degli sviluppatori lasciano Apple per la disperazione.
È qui che entra in gioco, stranamente, una piccola azienda informatica
britannica, la Acorn, che è incredibilmente riuscita a creare un nuovo tipo di
processore che offre prestazioni ragionevoli con un consumo energetico
ridottissimo. Apple ci prova: investe tre milioni di dollari in quest’azienda
e ottiene in cambio un processore finalmente adatto a un computer tascabile.
Trent’anni più tardi, i discendenti di quel processore saranno
presenti
in miliardi di smartphone di tutte le marche e nei computer odierni di Apple:
li conosciamo con la sigla ARM, dove la A in origine stava appunto per
Acorn.
Anche il software di riconoscimento della scrittura del Newton è nei guai.
Leggenda
vuole che Apple riceva un aiuto in questo campo in una maniera decisamente
insolita. Al Eisenstat, vicepresidente del marketing di Apple, si trova in
visita a Mosca quando qualcuno bussa alla porta della sua camera d’albergo: è
un ingegnere informatico russo estremamente agitato, che gli porge un
dischetto e se ne va. Sul dischetto c’è una versione dimostrativa di un
software di riconoscimento della scrittura nettamente superiore a quello
sviluppato fino a quel punto da Apple. È leggenda, ma sia come sia, poco dopo
Apple
sigla
un accordo con il creatore di questo software, Stepan Pachikov, e lo usa per
il Newton.
Poi c’è anche la questione delle dimensioni. Il CEO di Apple, John Sculley,
impone che il Newton debba essere sufficientemente compatto da stare nella
tasca della sua giacca. Fra i progettisti impegnati in questa sfida c’è anche
un giovane Jony Ive, oggi famoso per il suo design degli iPhone, iPod, iPad,
iMac, Apple Watch e AirPod. Alla fine i progettisti ce la fanno, ma
l’esemplare mostrato da Sculley in quella fatidica presentazione di trent’anni
fa è incompleto e zoppicante. Sculley fa vedere al pubblico soltanto le poche
funzioni del Newton che non lo mandano in crash, esattamente come farà Steve
Jobs nel 2007 per la prima dimostrazione pubblica dell’iPhone.
Newton, insomma stupisce il pubblico e la stampa. Viene messo in vendita un
anno dopo, ad agosto del 1993, al prezzo non certo regalato di circa 700
dollari dell’epoca. Il suo schermo è in bianco e nero, non è retroilluminato e
ha una risoluzione di 240 per 320 pixel, che oggi farebbe sorridere ma è la
norma per quegli anni. Soprattutto, però, è un prodotto incompleto: nonostante
un anno di lavoro impossibilmente febbrile da parte degli ingegneri di Apple,
uno dei quali, Ko Isono,
si è tolto la vita per lo stress, i primi acquirenti si rendono conto ben
presto che la funzione più preziosa di Newton, cioè il riconoscimento della
scrittura naturale, non funziona bene, neanche dopo l’addestramento previsto
appositamente.
In breve tempo il Newton diventa l’esempio tipico dei dispositivi costosi e
high-tech che però falliscono miseramente nel sostituire le tecnologie
analogiche precedenti. L’inaffidabilità del suo software di riconoscimento
della scrittura viene parodiata un po’ovunque, persino dai Simpsons,
nella puntata Lisa sul ghiaccio.
[CLIP AUDIO: Spezzone della puntata dei Simpsons (originale inglese)]
Apple migliorerà il Newton per qualche anno, risolvendo quasi tutti i suoi
difetti iniziali, ma sarà troppo tardi: nel frattempo altre aziende, come IBM,
Palm, Microsoft e Nokia, ispirate da quell’effetto wow ottenuto dalla
presentazione del Newton, avranno fiutato l’affare e avranno messo sul mercato
dispositivi tascabili forse meno mirabolanti ma sicuramente più affidabili e
meno costosi, molti dei quali includeranno anche la connettività cellulare,
come il Nokia Communicator.
In tutto verranno venduti non più di trecentomila esemplari delle varie
versioni di Newton, mentre le vendite del solo rivale Palm Pilot ammonteranno
a milioni di pezzi. Nel 1998 Steve Jobs, tornato a dirigere Apple,
cancellerà
il progetto Newton e ne farà cessare la commercializzazione. Il prodotto era
troppo in anticipo sui tempi.
Oggi sono in pochi a ricordare il Newton, e chi lo fa lo rievoca con molta
nostalgia. Ci sono ancora degli appassionati che adoperano ancora i propri
Newton adesso e li hanno dotati di browser e Wi-Fi; ma pochi sanno che
l’eredità di questo dispositivo è un po’ovunque. Oltre ai processori ARM e ai
primi passi di design di Jony Ive, infatti, ci sono piccole chicche, come lo
sbuffo di fumo animato che compare quando si cancella qualcosa sul Mac, o le
icone che si aggiornano in tempo reale, che sono nate proprio con il Newton. E
ci sono anche altre funzioni ben più sostanziose, come l’assistente
“intelligente” che consente di fare cose sul Newton usando il linguaggio
naturale, come facciamo oggi con Siri o in generale con gli assistenti vocali.
Nel Newton c’è la ricerca universale all’interno di tutti i dati e di tutte le
applicazioni, oggi normale nei dispositivi digitali. Il linguaggio di
programmazione, NewtonScript, ha influenzato la creazione del JavaScript,
linguaggio onnipresente nei siti Web di tutto il mondo.
Oggi l’intero settore dei PDA, o personal digital assistant, è stato
assorbito da quello degli smartphone e in parte da quello degli smartwatch, e
il termine stesso comincia a svanire dalla memoria. Ma senza quel Newton e
l’idea folle di realizzare un computer grafico da taschino negli anni Novanta
non saremmo qui a dettare i nostri appuntamenti e a scambiare foto, musica e
messaggi sui nostri telefonini. Buon trentesimo compleanno, Apple Newton, e
congratulazioni per un fallimento di grande successo.
È disponibile subito il podcast di oggi de Il Disinformatico della Radiotelevisione Svizzera, scritto, montato e condotto dal sottoscritto: lo trovate presso www.rsi.ch/ildisinformatico (link diretto) e qui sotto.
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