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Cosa vuol dire (davvero) la vittoria per 4-1 di AlphaGo su Lee Sedol

L’Intelligenza Artificiale di Google che ha battuto il campione del mondo di Go è il primo passo verso il futuro delle macchine senzienti

Questa mattina è calato il sipario sulla prima, avvincente, sfida dell’Intelligenza Artificiale all’uomo a suon di Go. Si tratta di un antico gioco da tavolo cinese molto complesso e con un numero di mosse possibili davvero incredibile. Seppur la sua popolarità non sia andata mai oltre il paese di origine, il passatempo si è diffuso un po’ ovunque e anche l’Italia ha la sua Federazione ufficiale. La storia è questa: il 9 marzo AlphaGo, un sistema informatico sviluppato da Google e DeepMind, ha sfidato Lee Sedol, campione sudcoreano di Go e secondo solo a Lee Chang-ho, considerato il più forte di tutti i tempi.

Il primo round è andato all’esperimento robotico, che si è aggiudicato anche il secondo e terzo match. Sul risultato di 3-0, le capacità di Lee Sedol hanno avuto la meglio, permettendo al ragazzo di portarsi a casa un punto quanto mai insperato. Ma stamane, dinanzi ad un pubblico collegato online e interessato più al risultato che al gioco vero e proprio, AlphaGo si è aggiudicato la quarta e ultima delle cinque partite a disposizione, fissando il punteggio finale sul 4-1.

Emblematica la frase espressa da Sedol prima dello scontro finale: “Parlando di probabilità posso ancora vincere. Ma mi pare di aver capito che la probabilità reale non è poi così alta”.

La notizia è stata colta da entusiasmo dalla stessa Federazione Italiano Gioco Go che su Facebook ha scritto: “È un momento storico per l'intelligenza artificiale, e per le reti neurali profonde che, dopo la capacità di riconoscere le immagini e comprendere il linguaggio parlato, si dimostrano in grado di affrontare problemi matematicamente intrattabili come il gioco del Go, rimasti finora appannaggio delle abilità umane”.

Ma cosa vuol dire davvero la vittoria di AlphaGo sull’uomo?

In molti associano la vicenda a ciò che accadde il 10 febbraio del 1996 a Filadelfia, quando Garri Kasparov, allora campione di scacchi, venne battuto in una prima gara da Deep Blue, un computer progettato da IBM per praticare la particolare disciplina. Negli scontri successivi Kasparov ebbe la meglio ma la versione successiva di IBM, ribattezza Deeper Blue, si prese la rivincita un anno più tardi.

I 20 anni che dividono la storia di Deep Blue da quella di AlphaGo si fanno sentire. Il primo era poco più di un tentativo di ingegneria informatica, il secondo è figlio dell’innovazione del campo dell’Intelligenza Artificiale e delle conseguenze alle quali dovremo far fronte nei prossimi anni. Non a caso la macchina di IBM sapeva solo giocare a scacchi mentre il prodotto di Google e Deep Mind è in grado di svolgere miliardi di operazioni al secondo, come quelle che hanno permesso di calcolare le mosse migliori sulla scacchiera di Go.

Le implicazioni dell’exploit di AlphaGo sono tante e, per una volta, non dipendono solo da Google. Il fulcro è Deep Mind e il suo utilizzo degli algoritmi. Negli ultimi anni l’azienda ha pubblicato su YouTube diversi filmati in cui mostra come un algoritmo può imparare a giocare al computer, proprio come farebbe un uomo. Lo stesso algoritmo è stato adattato per giocare a Go ed è cresciuto, secondo gli esperti, ad un ritmo vertiginoso.

Qui sopra il trailer di Humans, serie televisiva la cui prima stagione è andata in onda la scorsa estate negli USA e che racconta una società in cui i gadget da avere sono i Synth, robot aiutanti potenziati dall'Intelligenza Artificiale e simili all'uomo

Ciò che AlphaGo dimostra è che le macchine, se solo lo volessero, potrebbero eseguire compiti non automatici, ma intellettuali, meglio di quanto faccia l’uomo. Per arrivare ad un risultato del genere basta caricare sui computer le regole di un gioco e lasciare che si allenino per giorni, mesi, anni, fin quando avranno imparato non solo a vincere ma anche a gestire i “bug”, ovvero quei colpi di coda tipici degli esseri umani (uno di questi ha permesso a Sedol di aggiudicarsi una gara su cinque contro AlphaGo). Da diverso tempo i ricercatori illustravano innovazioni come questa ma è con la sfida a Go che ce ne siamo resi conto, per la prima volta, concretamente.

Ci stiamo sempre di più avvicinando al fatidico giorno dell’indipendenza delle macchine tanto paventato da gente come Stephen Hawking, Elon Musk, e Bill Gates. “Per essere sicuri di poter controllare l’Intelligenza Artificiale dobbiamo lavorare ancora molto – ha detto Stuart Russell della Berkeley al portale specializzato Phys.org – non possiamo più rimandare la questione. AlphaGo dimostra che tutto si svolge con troppa fretta. Oramai è urgente parlarne”.

 

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