L’Intelligenza Artificiale riuscirà ad essere anche creativa?

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Di Sandro Mascetti – CEO MAS Elettronica

L’Intelligenza Artificiale, fin dagli albori, ha davvero compiuto importanti passi avanti e i vari esempi applicativi in diversi ambiti lo possono confermare. L’AI non è una tecnologia fine a sé stessa poiché sta subendo sviluppi importanti verso più direzioni: uno dei requisiti che l’uomo sta chiedendo alla robotica è quello di acquisire e riprodurre la caratteristica unica dell’essere umano: la creatività. I robot per il momento ne fanno uso per svolgere operazioni più o meno semplici e per “imparare”, attraverso il machine learning, come comportarsi correttamente nel caso in cui si ritrovino in una situazione già vissuta, ma non sono “creativi”.

Facciamo un passo indietro chiedendoci, cosa intendiamo con creatività? La creatività è la capacità produttiva della ragione o della fantasia, un’abilità che solitamente è sempre stata riconosciuta come qualità tipicamente umana. Le prove di ciò sono distribuite in ogni ambito; dall’architettura al design degli oggetti, dagli albori della meccanica applicata alle moderne tecnologie. Nessun’altra specie terrestre è mai stata in grado di avvicinarsi al livello di creatività dell’essere umano. Nell’ultimo decennio però la creatività umana ha portato alla capacità di poter svolgere operazioni impensabili attraverso l’uso dei computer. Negli anni 10 di questo secolo, con l’avvento dell’AI, i computer hanno acquisito nuove e straordinarie capacità, come il riconoscimento facciale, assistenti virtuali e chatbot sempre più sofisticati, il rilevamento precoce delle patologie e molto altro. A questo punto è logico chiedersi se la creatività umana ha dato il via ad una tecnologia che potrebbe relegare la creatività stessa ad un ruolo secondario. L’intelligenza artificiale può essere anche creativa?

L’intelligenza artificiale creativa rappresenta un ramo innovativo dell’AI in grado di generare testi, immagini e altre tipologie di contenuti rispondendo a specifiche richieste formulate attraverso il linguaggio naturale. È anche nota come Generative Artificial Intelligence (GAI) e si può descrivere come lo sviluppo di un output maggiormente “ragionato” rispetto a uno nato dall’IA, ricavato da una serie di analisi e reazioni basate su dati esistenti. I sistemi di intelligenza artificiale creativa si basano su modelli generativi utilizzati per il campionamento di nuovi dati sulla base di un training data set – tipico del Machine Learning (ML) – di cui parleremo in seguito. Un esempio evoluto di intelligenza artificiale creativa è quello che utilizza il large language model (LLM) che è una tipologia di rete neurale caratterizzata dal learning auto-supervisionato. In questo modo è possibile prevedere dati (es: parole) all’interno di una sequenza. Applicazioni pratiche che fanno uso del LLM sono, ad esempio, le note GPT (Generative Pre-trained Transformer) che implementano modelli di linguaggio LLM multimodale.

L’intelligenza artificiale creativa è basata anche sui concetti di apprendimento automatico (il machine learning) che però sono stati adattati per essere più performanti. Non si parla più di semplice ML ma di un apprendimento “per rinforzo”, per l’appunto Reinforcement Learning (RL), il quale prende il nome dal concetto di rinforzo inteso come incoraggiamento e ricompensa per un’azione svolta correttamente. Va detto che il ML si basa fondamentalmente su tre paradigmi: il già citato apprendimento supervisionato, il non supervisionato e l’RL. A differenza degli apprendimenti auto supervisionati o non, l’RL è impiegato per la risoluzione di problemi riguardo a decisioni sequenziali, dove l’azione da compiere è dipendente dallo stato del sistema di quel preciso momento e quindi da questo stato viene determinato quello futuro. L’RL è un modello che, attraverso la realizzazione di agenti autonomi, in relazione all’interazione degli agenti con l’ambiente e in base agli obiettivi da perseguire, è in grado di scegliere le azioni da svolgere. Grazie all’RL, un’applicazione di AI creativa può raccogliere informazioni di vario tipo come foto, video, email, testi, codici di programmazione e altre tipologie di dati. Una volta acquisite le informazioni necessarie viene generato un contenuto completamente nuovo. Ad esempio, tra le applicazioni più note di intelligenza artificiale creativa c’è il text-to-image, ovvero la generazione di un’immagine che corrisponde alle caratteristiche di un input testuale.

L’intelligenza artificiale creativa può essere impiegata in una vasta gamma di applicazioni e in numerosi settori. Considerando il fatto che dalla raccolta di informazioni possono essere generati contenuti di qualsiasi tipo, questa tecnologia si presta per essere di assoluto ausilio sia in campo industriale che civile, sia per scopi commerciali che privati. Nell’universo industriale, l’intelligenza artificiale creativa potrà, ad esempio, essere applicata a processi atti alla creazione di nuovi modelli di business così come le strategie, sia produttive che commerciali.

Un settore come quello dell’healthcare è particolarmente interessante, poiché destinato all’adozione su larga scala dell’AI creativa con il preciso scopo di ottimizzare i risultati dell’interazione fra scienza e patologie. Nell’healthcare le soluzioni basate sull’AI sono applicabili nell’ambito della diagnostica e del conseguente sviluppo di nuovi protocolli e nel perfezionamento di quelli già consolidati per il trattamento, ma anche per il monitoraggio e la cura dei pazienti (anche in modalità remota attraverso tecnologie wearable e IoT) nonché per lo sviluppo di nuovi farmaci, anche in relazione alla grande quantità di dati acquisiti riguardo alle patologie. Il vantaggio dell’AI rispetto alle pratiche tradizionali è quello di poter acquisire ed elaborare grandi quantità di dati e, proprio nel caso dell’healthcare, fornire indicazioni molto più precise (e anche predittive, data la natura dell’RL) sulle decisioni da parte del personale sanitario. Con questo sistema si potrà ridurre il numero di visite ambulatoriali o ospedaliere, alleggerendo la pressione sul sistema sanitario, in particolar modo per tutte quelle patologie che non necessitano un incontro di persona con lo specialista e potranno essere effettuate in modalità remota.

Come ogni tecnologia, anche l’Intelligenza Artificiale Creativa può comportare dei rischi se utilizzata in modo improprio. Il principale è rappresentato dal fenomeno dei deepfake, parola le cui origini risalgono già al 2017, che consiste nella creazione di contenuti falsi che difficilmente si distinguono da quelli veri. In sintesi, vengono combinate o sovrapposte informazioni per la generazione di falsi che possono essere veicolati sotto forma di notizie, immagini e video, allo scopo di compiere atti di cyberbullismo o crimini informatici. Un altro aspetto da non sottovalutare è quello della proprietà intellettuale: se è vero che l’AI è in grado di imparare tramite l’ML, a maggior ragione anche l’AI creativa attinge da tutte le informazioni disponibili. A questo aspetto possiamo aggiungere anche l’attendibilità delle informazioni di cui l’AI creativa si nutre e che nella maggior parte dei casi potrebbero essere false o tendenziose.

Per quanto riguarda invece i timori che vedono l’AI come uno strumento che “ruba il lavoro”, va fatta una considerazione che prende a paragone un ambito per certi versi simile: i robot. Sebbene possa sembrare vero che i robot vanno a sostituire il lavoro umano, è necessario considerare che il lavoro di cui si fanno carico è quello più pesante, ripetitivo ed alienante, e spesso anche pericoloso. Inoltre, l’evoluzione della robotica, ha portato anche alla creazione di cobot, ossia i robot collaborativi, che anziché sostituire, affiancano i colleghi umani nello svolgere varie mansioni. Un discorso simile lo si può fare con l’AI creativa, ossia l’uomo ha ora a disposizione uno strumento che rende possibile realizzare tutto ciò che in precedenza era difficile soltanto immaginare. In conclusione, si può dire che l’AI potrebbe rappresentare uno strumento, ovviamente predisposto tenendo conto dei dovuti principi etici, con il quale l’uomo può raggiungere grandi risultati e con questi generare benefici condivisibili con la società del futuro.

Tra i prodotti più indicati per realizzare soluzioni di Intelligenza Artificiale Creativa, MAS Elettronica propone il processore CPU Aurora IMX8M. Come soluzione garantisce bassa dissipazione, bassi consumi e altissime prestazioni il che rende la CPU adatta a diverse applicazioni. Questa SOM general purpose è in formato SMARC 2.0 specializzato in AI e fornisce fino a 2,3 TOPS per elaborare elevate quantità di dati real time. La CPU Aurora IMX8M è altamente scalabile e dotata di Modulo di sicurezza conforme a TPM 2.0 per proteggere l’integrità e autenticità dei sistemi embedded.

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