di Daniel Zanin, analyst, investment research, Invesco

Era il 1998 e, su “Italia 1”, andava in onda uno slogan pubblicitario rimasto nella mia memoria: «Il divertimento è reale». Questa parola d’ordine divenne presto popolare tra i ragazzi della mia età, poiché rappresentava lo spirito spensierato e giovanile che caratterizzava i contenuti trasmessi dal canale tra il 1998 e il 2000.  

Tra questi ultimi, che definirei cross generazionali, c’era “Supercar”, una serie televisiva statunitense interpretata da David Hasselhoff. Al fianco del poliziotto protagonista, Michael Knight, c’era Kitt, un’automobile automatizzata controllata dall’intelligenza artificiale. All’epoca, l’idea di guidare una vettura simile sembrava un sogno irraggiungibile, un futuro lontano da quel divertimento reale diffuso dalla pubblicità. A distanza di anni, però, mi accorgo di come quel desiderio di condurre una propria versione di Kitt non sia più così distante. L’intelligenza artificiale (Ai) affonda le sue radici nella tradizione matematico-razionalista, che vede il pensiero umano concepito come un’attività governata dalla logica e dal calcolo. Tra i precursori di questa visione troviamo filosofi come René Descartes e Gottfried Wilhelm Leibniz, i quali teorizzavano che il ragionamento potesse essere rappresentato come una sequenza di operazioni logiche e matematiche. Leibniz, in particolare, nella seconda metà del XVII secolo, sviluppò l’idea di una «lingua universale» capace di esprimere tutte le conoscenze umane attraverso un sistema logico-simbolico. Questo concetto prefigura le moderne basi dell’informatica e dell’intelligenza artificiale, oggi ben rappresentate da linguaggi di programmazione universali come Python. 

LA RIVOLUZIONE DI TURING

Per avvicinarci ai giorni nostri, fu Alan Turing, nel 1936, a formulare per la prima volta il concetto di “macchina universale”, un’idea che anticipò il moderno computer digitale. Turing immaginò un congegno capace di eseguire qualsiasi operazione matematica, se programmata correttamente. Concetto cruciale per lo sviluppo dell’Ai. Fu con la pubblicazione nel 1950 dal titolo “Computing Machinery and Intelligence”, che Turing pose un quesito fondamentale: «Le macchine possono pensare?». Per rispondere, il matematico propose quello che passerà alla storia come “Test di Turing”, un esperimento concepito per determinare se una macchina possa esibire, o meno, un comportamento indistinguibile da quello umano. Questo pensiero segnò l’inizio formale delle discussioni sull’intelligenza artificiale.

Negli anni ‘50 e ‘60 si svilupparono i primi programmi di intelligenza artificiale, come il “Logic theorist” e il “General problem solver”, ideati per risolvere problemi matematici e logici. Questi programmi dimostravano che i computer possono eseguire compiti specifici che richiedono una sostanziale forma di ragionamento. Questo risultato creò un certo entusiasmo tra i ricercatori. Tuttavia, l’ottimismo iniziale venne presto smorzato dalle limitazioni tecnologiche dell’epoca, come la scarsa potenza di calcolo e la memoria limitata dei computer: erano vincoli che rendevano difficili ulteriori progressi di questa tecnologia, creando un periodo di stagnazione che divenne noto come il «primo inverno dell’Ai». Per arrivare a sviluppi significativi, dobbiamo attendere fino agli anni ‘80, quando l’intelligenza artificiale visse un’inedita ondata di interesse con l’introduzione dei cosiddetti “sistemi esperti”. Questi programmi furono progettati per emulare il processo decisionale di un umano in un campo specifico, come la medicina o la finanza. Pur dimostrandosi utili in diverse applicazioni pratiche, i sistemi esperti presentavano anche significative limitazioni, specialmente per la loro scarsa capacità di adattarsi a nuove situazioni o di apprendere dall’esperienza.

Mentre io, all’età di sette anni, guardavo programmi e cartoni animati su “Italia 1”, fuori dalla mia stanza avveniva un cambiamento radicale. Un momento storico che, a distanza di anni, mi avrebbe permesso di sognare in modo tangibile di essere un giorno alla guida di una versione reale di Kitt.

A partire dagli anni 2000, infatti, con una maggiore potenza di calcolo, l’accesso a enormi quantità di dati e nuove tecniche di apprendimento automatico, come il machine learning e in particolare il deep learning, cominciano a svilupparsi algoritmi innovativi capaci di fare progredire considerevolmente i progetti sull’Ai. La reintroduzione delle reti neurali artificiali, originariamente concepite decenni prima, ora riscoperte e potenziate, permette alle macchine di riconoscere immagini, tradurre lingue e comprendere il linguaggio naturale con una precisione senza precedenti.

 

ANCORA TANTO DA FARE

Con lo sviluppo degli hardware e con la progettazione di reti neurali in grado di comprendere il linguaggio naturale, di fatto, si sono aperte significative opportunità anche dal punto di vista degli investimenti. Nel periodo 2010-2016, la realizzazione delle infrastrutture e dei servizi per l’applicazione dell’internet mobile ha portato a un boom di investimenti in campi specifici, quali la tecnologia e le infrastrutture, che ci hanno permesso di arrivare nella situazione attuale. Riflettendo sul ciclo d’investimento dell’intelligenza artificiale, è lecito, però, pensare che, se tanto è stato fatto, ancora di più si potrà fare in termini di utilizzo del tempo, di risorse e di investimenti andando a impattare, in positivo, gli utili aziendali in settori anche lontani dalla tecnologia, quali la sanità, i consumi discrezionali e i servizi di pubblica utilità. Rispetto all’espansione dell’internet mobile, oggi, lo sviluppo dell’Ai ha il potenziale di risultare come un evento trasversale a diversi settori, con un’espansione più omogenea rispetto a internet 1.0.

Non guardo più serie tv su “Italia 1”, ma continuo a desiderare di trovarmi alla guida di una macchina super-intelligente. D’altronde, l’intelligenza artificiale è diventata una componente fondamentale della tecnologia moderna, con applicazioni che spaziano dalla guida autonoma alla medicina, dal commercio elettronico, all’assistenza vocale. Gli sviluppi recenti nel campo dell’Ai generativa, come i modelli linguistici di grandi dimensioni, dimostrano ulteriormente la capacità delle macchine di generare contenuti originali e creativi e di avvicinare i sogni di qualche anno fa a esperienze accessibili e tangibili del nostro quotidiano. La sfida dei nostri giorni è assicurare un uso etico e responsabile dell’intelligenza artificiale, affrontando questioni come la privacy, la sicurezza e l’impatto sul mercato del lavoro, garantendo che questa potente tecnologia sia messa al servizio del bene comune. È stato un viaggio di ricerca lungo secoli che oggi mi auguro possa trasformarsi anche in un “divertimento reale”. Vedere Kitt per strada, in fin dei conti, oggi, non appare più un’utopia.  

Considerazioni sui rischi

Il valore degli investimenti ed il reddito da essi derivante possono oscillare (in parte a causa di fluttuazioni dei tassi di cambio) e gli investitori potrebbero non ottenere l‘intero importo inizialmente investito.

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