Il mercato Ai e del machine learning è fra più promettenti e ha per ora come protagonista indiscusso il supercomputer realizzato da Ibm. Diventato famoso nel 2011 dopo avere “partecipato” a un quiz televisivo (vincendo), la macchina sta trovando le prime applicazioni in diversi settori: quello medico è il più promettente. Rimane comunque l’incognita data da costi tecnologici esorbitanti.

Un cervello umano può contenere fino a cento miliardi di neuroni e ogni neurone è immerso in un fitto network composto da oltre cento trilioni di sinapsi: i collegamenti che mettono in comunicazione le singole unità cellulari.

Una macchina naturale sofisticata, a cui scienziati e ingegneri si sono spesso ispirati per sviluppare soluzioni artificiali che potessero compiere operazioni simili a quelle umane. Se un normale computer può, effettivamente, superare senza sforzi le capacità computazionali di una persona, lo scoglio insuperabile contro cui si sono arresi fino a oggi i ricercatori è l’imitazione di altre funzioni del cervello.

Vale a dire, ad esempio, la comprensione profonda del linguaggio umano e la possibilità, per una macchina, di interagire in maniera soddisfacente con le persone. In realtà, pur se l’approdo rimane ancora lontano, di passi avanti sorprendenti ne sono stati fatti parecchi.

Attualmente, il progetto più avanzato di intelligenza artificiale e machine learning è condotto da Ibm, che da anni sta investendo tempo e denaro in Watson, un supercomputer capace di ricevere input di natura differente (come il linguaggio naturale), eseguire complicati calcoli di analisi dei Big Data e sfornare risposte comprensibili anche ai non addetti ai lavori. Un mercato, quello dell’intelligenza artificiale, che potrebbe esplodere in tempi brevi, con generose ricadute economiche per gli investitori.

Al momento, i grossi nomi come Ibm si stanno preoccupando di racimolare il maggior numero di brevetti possibili, per farli poi fruttare in futuro. La tecnologia attuale, infatti, non è ancora giunta al livello di sviluppo necessario per essere profittevole. Un esempio: il supercomputer “cinese” Thiane-2 è capace di eseguire 34 quadrilioni di computazioni al secondo. Un cervello umano medio si ferma a dieci quadrilioni. Il problema? Thiane-2 occupa una superficie di 720 metri quadrati ed è finora costato quasi 390 milioni di dollari.

Ma, considerando l’impetuoso progresso tecnologico, non è escluso che tra pochi decenni si potrà arrivare a riprodurre esattamente sul silicio (e, perché no, a superare) le potenzialità del cervello umano. Ma non è questo l’obiettivo di Big Blue. Lo scopo di Watson non è, infatti “riprodurre il cervello”, sottolinea David Ferrucci, “piuttosto quello di costruire un computer che possa essere più efficiente nelle operazioni di comprensione e di interazioni in linguaggio umano, non per forza allo stesso livello di un essere vivente”.

Romanzieri distopici e pessimisti di professione sono quindi messi a tacere: almeno per il momento nessun robot intelligente prenderà il controllo del pianeta. Ma cosa è effettivamente in grado di fare oggi un supercomputer come Watson? La macchina ha guadagnato popolarità nel 2011, quando è stata in grado di battere un preparato concorrente del quiz televisivo statunitense Jeopardy! Grazie ai suoi novanta server “addestrati” e a quindici terabyte di Ram, Watson ha sbaragliato i concorrenti senza affidarsi alle risorse reperibili in Rete.

Per prepararsi alla sfida i ricercatori di Ibm hanno “ingozzato” il computer di tonnellate di materiale educativo, che è stato archiviato nei dischi, per permettere all’intelligenza artificiale di rispondere in tempi rapidi senza collegamento Web. La velocità è fondamentale ed è uno dei fattori su cui Ibm sta lavorando molto. Nel 2008 l’intero processo di elaborazione richiedeva due ore, oggi si è arrivati a tre secondi.

Scendendo nei dettaglii, il cervello di Watson funziona così. Innanzitutto, la domanda viene scomposta per ottenere il fatto centrale. I vari processori partono poi alla ricerca di contenuti in qualche modo collegati alla questione, passando velocemente al setaccio tutte le informazioni memorizzate in locale. Oppure, se disponibili, anche quelle online. I dati prelevati vengono poi analizzati per formulare eventuali nuove ipotesi, in modo da approfondire la possibile risposta esatta.

Tramite numerosi scarti, viene scelta infine l’ipotesi che presenta il livello di confidenza maggiore. Watson è capace di combinare cinquanta punteggi differenti da assegnare a ogni possibile risposta e, grazie a un processo iterativo, il supercomputer rimane in una modalità di apprendimento costante. Ovviamente, lo scopo del progetto non è la mera partecipazione a quiz televisivi. Almeno, non l’unico.

 

Passi avanti nella medicina, ma come risponderà il mercato?

Uno dei campi più promettenti è quello della medicina. Recentemente, Ibm ha annunciato che Watson sarà presto in grado di “vedere”, grazie alle sue capacità cognitive avanzate e a processi di analisi dell’immagine.

Per dotare la macchina di questo senso, l’azienda di Armonk è dovuta prima passare sul mercato: ha infatti acquisito la società Merge Healthcare per un miliardo di dollari. Ibm ha potuto così dare in pasto a Watson lo sterminato archivio residente sulle piattaforme tecnologiche di Merge, utilizzato da oltre 7.500 siti di compagnie medicali statunitensi.

Si parla di oltre trenta miliardi di immagini, perlopiù esami strumentali, che la macchina ha potuto digerire e analizzare per notare eventuali anomalie cliniche. L’obiettivo è riuscire ad affiancare i medici al momento delle diagnosi più difficili, aiutandoli anche nell’identificazione di segni di malattie già conclamate, ma di difficile interpretazione. E non solo: Watson potrà tornare utile anche in fase di ricerca e pubblicazione di lavori scientifici.

Già oggi, ad esempio, il College of Medicine della Baylor University (Houston, Texas), sfrutta il supercomputer per mantenersi aggiornato con notizie e ricerche in campo medico: uno studioso, in media, riesce a leggere 23 articoli al mese.

La macchina può surclassare questa performance in un battito di ciglia. Perfetto, dice, le potenzialità di Watson sono ormai ben chiare: ma Ibm riuscirà a trasformare questa stupenda innovazione in moneta sonante, oppure il miliardo di dollari di investimenti programmato per i prossimi sette anni andrà perso?

La risposta potrebbe essere “ni”, in quanto “il mercato è nuovo e i suoi potenziali clienti possono non essere ancora consci della necessità di affidarsi un giorno a Watson”, commenta Simon Alterman, vicepresidente e analista di Outsell.

Inoltre, l’accesso gratuito ad alcune risorse della piattaforma Watson Analytics sta tagliando i margini. Ma il futuro del progetto sembra essere ricco di opportunità, anche se non è ancora possibile sapere come si posizionerà Ibm e se, soprattutto, il colosso guidato da Ginni Rometty saprà sfruttare questo tesoretto. Magari, l’azienda potrebbe chiedere lumi a Watson.