Computer VS umano: chi vincerà?

Computer VS umano: chi vincerà?

Una strana partenza

La prima sfida non è data male, ma a dire il vero neppure troppo bene visto che al netto dei proclami di superiorità dell’intelligenza umana nei confronti della macchina, il risultato finale della partita a scacchi tra Gary Kasparov e Deep Blue fu di 4-2 in favore dell’umano.

Non male, certo, ma neppure una vittoria schiacciante nei confronti di Deep Blue che all’epoca assomigliava a un grosso frigorifero su cui spesso, durante lo storico torneo del 1996, i tecnici della IBM dovettero mettere più volte mano.

E alla IBM ci sapevano davvero fare, visto che solo un anno dopo, nel Maggio del 1997, il campione del mondo di scacchi Gary Kasparov e con lui tutta l’umanità, dovette arrendersi di fronte alla rinnovata intelligenza di Deep Blue che vinse per 3.5-2.5.

Vittoria dopo vittoria

Gli algoritmi di intelligenza artificiale hanno tempo. Tanto tempo per imparare. Molto più di quanto un essere umano ne avrebbe a disposizione nell’arco di un’intera vita. Gli algoritmi attuali basati sul deep learning e le reti neurali imparano dall’esperienza, giocando centinaia di migliaia di partite e sviluppando strategie e skill dai propri errori. Proprio come farebbe un essere umano se… ne avesse il tempo. E così vittoria dopo vittoria o sconfitta dopo sconfitta siamo giunti a una sfida cruciale tra computer vs umano.

Quella che ha visto nel 2017 competere AlphaGO contro Lee Se-dol campione mondiale di go. Gioco di origine asiatica, ultimo baluardo in termini di difficoltà strategiche di fronte alla schiacciante superiorità delle macchine.

La complessità del go è stata da sempre una sfida allettante per programmatori e ingegneri informatici che si sono cimentati nella creazione di algoritmi di AI che di volta in volta sono stati sconfitti dai campioni umani. Fino al Maggio del 2017 quando Lee See-dol ha dovuto arrendersi alla superiorità strategica di AlphaGO sviluppato dalla britannica Deep Mind acquisita qualche anno prima dal colosso di Mountain View.

Dopo Deep Blue una nuova vittoria per i computer.

Un algoritmo che pensa come un umano

In termini di strategia e difficoltà, il gioco del poker nella sua variante texas hold’em così comune sia nei casinò terrestri che nei casinò live è un esempio tipico di quello che i matematici definiscono come gioco a informazione imperfetta. I giocatori non hanno infatti a disposizione tutte le informazioni necessarie per giocare, regole a parte ovviamente. Occorrono una buona strategia, una tecnica impeccabile e la capacità di interpretare in maniera corretta i tells dell’avversario.

Tutto questo attiene in maniera profonda alla sfera umana, alla sua intelligenza e creatività strategica. Fino all’arrivo dell’algoritmo Libratus sviluppato dalla Carnegie Mellon University. In un pokerathon della durata di venti giorni, i quattro campioni di poker, nella variante texas hold’em no limits, Jimmy Chou, Dong Kim, Daniel McAulay e Jason Les sono stati battuti dalla macchina sviluppata appositamente per competere nella disciplina del poker. Che, a detta dei suoi programmatori, ha utilizzato per questa storica sfida solo il 46% della sua capacità di calcolo. Significativa, nelle sue future applicazioni, è l’abilità del software Libratus di bluffare, proprio come farebbe un essere umano.

Computer vs umano: sconfitta definitiva?

Fino a un anno fa l’ultimo baluardo in grado di garantire la superiorità di noi umani nei confronti dell’intelligenza artificiale era rappresentato da uno dei più popolari giochi elettronici (esport) del mondo. Un gioco multiplayer capace di coinvolgere milioni di appassionati sulla scia dell’enorme successo rappresentato dagli esport. Impossibile per un’AI tradizionale competere in fatto di decisioni strategiche, viste le diverse scelte simultanee richieste dal gioco, con un essere sul terreno digitale di Star Craft II.

Fino a quest’anno quando l’intelligenza artificiale AlphaStar, evoluzione dello stesso AlphaGO, è riuscita a sconfiggere un campione umano di Star Craft battendolo in dieci partite su undici. La vittoria in questo caso non è stata tanto determinata dalla rapidità di scelta, visto che gli umani erano in grado di compiere più azioni per minuto, quanto piuttosto dalla strategia adottata da AlphaStar; più lento, ma inesorabile.

Alla fine chi vincerà?

Per scopi puramente drammaturgici abbiamo tralasciato di sottolineare un aspetto fondamentale di tutta la faccenda. La componente, ancora una volta umana, dietro le vittorie dei sistemi di intelligenza artificiale. Si tratta di algoritmi che certo sono in grado di imparare da soli, ma alla cui creazione hanno contribuito esseri umani. Un aspetto non di poco conto che non inficia in nessun modo le strabilianti performance delle macchine, ma che anzi riesce a rendere la sfida uomo vs computer ancora più affascinante e suggestiva.

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