Ma non è l’unica applicazione: faranno in anticipo previsioni affidabili e precise anche su economia, salute e clima. E magari saranno in grado d’imparare dai loro errori e di evolvere commettendone sempre meno
I progressi nelle tecnologie informatiche hanno rivoluzionato le nostre vite: non solo infinite masse di dati sono archiviate in tutti i domini, ma sono interconnesse da calcoli matematici sempre più raffinati. Già oggi gli algoritmi sono entrati nella nostra quotidianità: in campo militare, agricolo, sanitario, economico l’intelligenza artificiale sta diventando sempre più pervasiva. Computer e programmi sono diventati la punta di diamante e la loro potenza di calcolo continua ad aumentare.
Come l’essere umano, anche queste macchine sempre più evolute imparano dagli errori del passato e oggi hanno a disposizione una grande quantità di dati che consente loro di essere sempre più affidabili e precise. C’è da chiedersi se un giorno saranno in grado di prevedere tutto o se vi siano precisi limiti alle loro capacità.
Imparare dal passato
Nel 1951 lo scienziato e scrittore di fantascienza Isaac Asimov pubblicava Fondazione, un romanzo dove l’impero galattico, del quale l’umanità fa parte, sta andando in rovina. Uno scienziato scopre ciò che sta avvenendo grazie alla psicostoria, una disciplina di sua creazione che, tramite metodi matematici e statistici, prevede, sia pure a livello probabilistico, l’evoluzione futura di una determinata società. Pura immaginazione letteraria o l’attuale sviluppo tecnologico potrebbe dare il suo contributo in proposito?
In un certo senso la psicostoria esiste già grazie a numerose iniziative di ricerca che sotto nomi diversi trattano differenti aspetti di questa materia. È il caso dell’econometria, che utilizza metodi statistici per produrre modelli atti a verificare la validità di ipotesi in politica economica, della cliometria, per mezzo della quale, posto un determinato evento storico, se ne valutano le conseguenze ipotizzando un evento alternativo, e soprattutto dell’economia comportamentale.
Quest’ultima, una branca della scienza che nel 2017 ha fruttato il Nobel all’economista della Chicago University Richard H. Thaler, descrive i fenomeni finanziari applicandovi i principi della psicologia: “quei tratti umani”, si legge nelle motivazioni dell’Accademia delle Scienze svedese, “che in”uenzano sistematicamente le decisioni individuali e gli esiti del mercato”. Anche se non del tutto affidabili per l’imprevedibilità delle numerose variabili in campo, gli studi di Thaler sono così apprezzati da essere stati assorbiti nelle politiche economiche di vari governi, da quelli di Paesi emergenti alla Casa Bianca.
Prevedere le epidemie
Durante l’estate del 2014, un’epidemia di Ebola in Africa occidentale assume proporzioni disastrose. Come capire quanti morti ci saranno ancora? Fra i pochissimi gruppi di ricerca che in tutto il mondo si dedicano a queste analisi c’è quello guidato da Alessandro Vespignani. È un fisico italoamericano, noto soprattutto per il suo lavoro sulle applicazioni dell’epidemiologia computazionale, la disciplina in cui si realizzano simulazioni che permettono di anticipare e seguire la trasmissione di malattie nel mondo. La sua tecnica consiste nel ricreare in un computer una rappresentazione algoritmica della società il più fedele possibile alla realtà: si tratta di modelli che ricostruiscono le strutture sociali fino al livello dei singoli nuclei familiari, assimilando grandi masse di dati economici, sanitari e geografici.
In quel “mondo sintetico” viene poi inserita la descrizione più accurata possibile dei meccanismi di trasmissione della malattia e grazie a una serie di simulazioni si ottiene una previsione dell’andamento dell’epidemia nel tempo e nello spazio. Allacciati ai loro super computer, Vespignani e il suo team rimangono per mesi a “macinare numeri” finché, con la collaborazione di altri gruppi di ricerca nel campo di biologia, matematica, scienze sociali ed economia, riescono a prevedere la diffusione geografica del virus con mesi di anticipo, tracciando ogni singolo individuo e ricostruendo le relazioni sociali fino nel minimo dettaglio. A richiedere il loro impegno è oggi il COVID-19, anche se la creazione di modelli globali sarà lunga e complessa per il gran numero delle variabili in gioco e la difficile acquisizione di dati certi in talune nazioni.
Ma l’epidemiologia non è l’unico campo della medicina a servirsi dei modelli predittivi. Il fatto di servirsi dell’intelligenza artificiale per conoscere in un individuo il decorso di patologie progressive come l’Alzheimer, il Parkinson o il glaucoma permette ai clinici non solo di arrivare a una diagnosi accurata, ma soprattutto di giocare d’anticipo con le terapie. Particolare giovamento ne ricava l’oncologia, grazie anche allo sviluppo di nuove tecniche che consentono una migliore raccolta dei dati necessari a descrivere l’evoluzione della crescita di un tumore. Ne è un esempio il nuovo protocollo informatico PiCnIc sviluppato dal Dipartimento di Informatica sistemistica e Comunicazione dell’Università di Milano-Bicocca, in grado di suggerire modelli di progressione del cancro attraverso l’analisi delle relazioni di causa ed effetto fra i geni e le mutazioni che fanno progredire la malattia.
Salvare la Terra
Uragani, alluvioni, scioglimento dei ghiacci, siccità sono solo alcuni dei sintomi dei cambiamenti climatici che stanno spingendo il pianeta verso un punto di non ritorno. Ma quanto tempo abbiamo ancora a disposizione per impedire la catastrofe? Un indizio lo forniscono gli attuali modelli climatici.
Incredibilmente complessi, tengono conto di una moltitudine di processi ma non sono privi di incertezze, legate per esempio alle scelte da fare in merito al contenimento delle emissioni di carbonio. Su una cosa però tutti i modelli concordano: la Terra si sta riscaldando molto più velocemente rispetto alle prime stime. L’agosto scorso il sesto rapporto dell’Intergovernmental Panel on Climate Change, basato sui risultati di numerosi modelli climatici provenienti da istituzioni scientifiche e meteorologiche di tutto il mondo, ha rivelato che il raddoppio della CO2 porterebbe entro il secolo a un riscaldamento di oltre 5 gradi, superando il precedente valore di 4,5. Ne consegue che i ghiacciai montani e polari sono destinati a continuare a sciogliersi per decenni e che la perdita di carbonio dal permafrost in seguito al disgelo è irreversibile su scale temporali centenarie. La continua perdita di ghiaccio nel XXI secolo è virtualmente certa per la calotta glaciale della Groenlandia e probabile per la calotta glaciale antartica. Secondo le più recenti proiezioni, infine, è molto probabile che il livello del mare globale aumenterà di almeno 30 centimetri entro la fine di questo secolo, anche su un percorso di basse emissioni. Considerando invece lo scenario di emissioni estremo, l’aumento potrebbe superare i 2,5 metri. Non conoscendo con precisione le tempistiche dei reali effetti della crisi climatica si è pensato di creare una gemella digitale della Terra, cioè un pianeta virtuale simile a quello reale, nel quale sperimentare diversi scenari possibili. Si tratta del mega progetto dell’Unione Europea chiamato Destination Earth, un laboratorio di numeri basato sull’intelligenza artificiale nel quale, sulla base dei dati del passato e di quelli via via raccolti in tempo reale, sia possibile sperimentare virtualmente i possibili interventi e trovare soluzioni e idee per favorire l’interazione tra comunità scientifica e industria. Il “modello del sistema Terra” rappresenterà virtualmente tutti i processi che avvengono sulla superficie terrestre, inclusa l’in”uenza umana nella gestione delle risorse idriche, del suolo, cibo ed energia.
Difendersi dalle specie aliene
Che siano introdotte accidentalmente o di proposito, le specie invasive rappresentano una minaccia per la biodiversità nativa. Perciò, dal calabrone asiatico al giacinto d’acqua, dalla mangusta indiana all’ibis sacro, i ricercatori stanno creando dei modelli dei loro stili di vita con strumenti sempre più raffinati. Si spera di contrastare la diffusione di un numero crescente di specie aliene attraverso l’individuazione delle aree che rischiano di diventare, sotto l’in”uenza del clima o dell’inquinamento, la loro prossima nicchia ecologica. I primi modelli digitali di questo fenomeno risalgono agli anni Settanta e sono stati utilizzati per valutare e studiare le invasioni di cani e conigli in Australia. Da allora la ricerca è progredita rapidamente grazie a nuovi modelli correlativi basati quasi esclusivamente su approcci statistici. Purtroppo i dati necessari per i modelli, seppur abbondanti, restano frammentati. L’elevato numero di individui e le sottili relazioni fra specie in un ecosistema rendono la previsione deterministica complicata se non impossibile. Per compensare queste carenze, gli scienziati stanno moltiplicando e combinando i modelli. Per esempio, i ricercatori del museo parigino di Storia Naturale sono riusciti a determinare le nuove aree a rischio di invasione delle manguste in tutto il mondo secondo gli scenari di cambiamento climatico. Si è così scoperto che, in ogni scenario, l’aumento della temperatura si traduce in un clima favorevole alla mangusta. Modelli del genere potrebbero quindi a lungo termine prevedere dove potrebbero nidificare nuove specie e costituire uno strumento essenziale per anticipare future invasioni.
L’intelligenza artificiale eviterà furti e rapine
«Howard Marks, in nome della sezione Precrimine di Washington D.C. la dichiaro in arresto per il futuro omicidio di Sarah Marks e Donald Dubin che avrebbe dovuto avere luogo oggi 22 aprile alle ore 8 e 04 minuti». Nel film Minority Report di Steven Spielberg, grazie ai poteri di premonizione di tre umani mantenuti in uno stato di stasi, i “precog”, è possibile arrestare i criminali prima che commettano un delitto. Fantascienza? Senza dubbio. Tuttavia, da diversi anni negli USA e più recentemente in Europa, è ormai comune l’utilizzo da parte delle forze dell’ordine di sistemi di intelligenza artificiale in grado di individuare e prevenire alcune attività criminali come furti d’auto e rapine. È la cosiddetta polizia predittiva…
