F:ei-Fei Li è un pioniere della moderna intelligenza artificiale (AI). Il suo lavoro è stato una componente importante delle scoperte relative ai big data e al deep learning avvenute all’inizio degli anni 2010. Le nuove memorie di Lee I mondi che vedo, racconta la storia di come è stato chiamato all’avanguardia della rivoluzione dell’intelligenza artificiale e traccia lo sviluppo del settore dall’interno. Lin, 47 anni, è professore di informatica alla Stanford University, dove è specializzato in visione artificiale. È anche co-direttore fondatore dell’Institute for Human-Centered Artificial Intelligence di Stanford (DUE), che si concentra sulla ricerca, l’istruzione e la politica sull’intelligenza artificiale per migliorare la condizione umana e fondatore di un’organizzazione senza scopo di lucro AI4ALL:che mira ad aumentare la diversità delle persone che costruiscono sistemi di intelligenza artificiale.
L’intelligenza artificiale promette di trasformare il mondo in modi che non sembrano necessariamente positivi. uccidendo posti di lavoro, disinformazione e sovraccarico di sorveglianza e causando danni attraverso algoritmi distorti. Hai qualche responsabilità su come viene utilizzata l’intelligenza artificiale?
Innanzitutto, per essere chiari, l’intelligenza artificiale non “promette” nulla. Sono persone promettenti o non promettenti. L’intelligenza artificiale fa parte del software. È fatto da persone, ospitato da persone e gestito da persone.
In secondo luogo, ovviamente, non sono responsabile del modo in cui viene utilizzata l’intera IA. Maxwell dovrebbe assumersi la responsabilità di come viene utilizzata l’elettricità perché ha sviluppato una serie di equazioni per descriverla? Ma sono una persona con una voce in capitolo e sento l’obbligo di sollevare questioni importanti, motivo per cui ho creato Stanford HAI. Non possiamo fingere che l’intelligenza artificiale sia solo un mucchio di equazioni matematiche e basta. Considero l’intelligenza artificiale come uno strumento. E come altri strumenti, il nostro rapporto con esso è confuso. Gli strumenti vengono in gran parte inventati per ottenere risultati positivi, ma ci sono conseguenze indesiderate e dobbiamo comprenderne e mitigarne i rischi.
Sei nato in Cina, figlio unico di una famiglia della classe media Quello Sei immigrato negli Stati Uniti all’età di 15 anni. Hai dovuto affrontare circostanze economiche pericoloseTua madre non stava bene e parlavi poco inglese? Come sei arrivato alla ricerca sull’intelligenza artificiale da lì?
Hai posto tutte le sfide, ma sono stato anche molto fortunato. I miei genitori mi hanno supportato. indipendentemente dalla nostra situazione finanziaria e dal nostro status di immigrato, hanno sostenuto quel ragazzo pazzo e so-tutto-io. Ecco perché ho scoperto la fisica al liceo ed ero determinato a specializzarmi (al college). Poi, fortunatamente, mi è stata assegnata una borsa di studio quasi intera per frequentare Princeton. Lì ho catturato le audaci domande su cosa sia l’intelligenza e cosa significhi per una macchina informatica essere intelligente. Ciò mi ha portato a un dottorato di ricerca studiando intelligenza artificiale e in particolare la visione artificiale.
Il tuo contributo rivoluzionario è stato nello sviluppo dell’intelligenza artificiale moderna ImageNet:quale prima è stato implementato nel 2009. Era un dato enormestabilito l’efficacia della formazione e del test degli algoritmi di riconoscimento degli oggetti AI; più di 14 mt immagini prelevate dal web e taggate manualmente oltre 20.000 categorie di nomi grazie ai crowdworker. Da dove nasce l’idea e perché è stata così importante?
ImageNet si è discostato dal pensiero precedente perché è stato costruito su grandi quantità di dati, che è esattamente ciò che fa la famiglia degli algoritmi di deep learning (che cercano di imitare i segnali del cervello umano, ma era stato rifiutato da molti in quanto impraticabile) necessario.
Il mondo ha riconosciuto ImageNet nel 2012 quando ha lanciato un algoritmo di rete neurale di deep learning chiamato: AlexNet: (sviluppato dal gruppo di Jeffrey Hinton presso l’Università di Toronto). È stato un momento di svolta per l’intelligenza artificiale, poiché la combinazione ha fornito alle macchine una capacità di riconoscimento visivo affidabile, davvero per la prima volta. Oggi, se guardi a ChatGPT e ai grandi progressi nei modelli linguistici, anche questi si basano su molti dati. Il lignaggio di questo approccio è ImageNet.
Prima di ImageNet, avevo creato un database molto più piccolo. Ma la mia idea di ampliarlo in modo massiccio è stata scoraggiata da molti e ha suscitato scarso interesse fin dall’inizio. Fu solo quando il gruppo (di Hinton), anch’egli relativamente trascurato, iniziò ad usarlo che la situazione cambiò.
Tua madre ti ha ispirato a pensare alle applicazioni pratiche dell’intelligenza artificiale nella cura dei pazienti. Dove porta questo?
Prendermi cura di mia madre è stata la mia vita per decenni e una cosa di cui ho capito è che tra me, le infermiere e i medici non abbiamo abbastanza aiuto. Non ci sono abbastanza paia di occhi. Ad esempio, mia madre è malata di cuore e devi essere costantemente consapevole delle condizioni di questi pazienti. Anche lui è anziano e rischia di cadere. UN pilastro della ricerca del mio laboratorio aumenta il lavoro degli operatori sanitari con telecamere intelligenti non invasive e sensori intelligenti che utilizzano l’intelligenza artificiale per avvisare e prevedere.
Quanto sei preoccupato per il rischio esistenziale dei sistemi di intelligenza artificiale che potrebbero acquisire poteri inaspettati e distruggere l’umanità, come alcuni massimi leader tecnologici e i ricercatori hanno lanciato l’allarmee quale? è stato sotto i riflettori del Regno Unito la scorsa settimana Vertice sulla sicurezza dell’intelligenza artificiale?
Rispetto la preoccupazione esistenziale. Non sto dicendo che sia stupido e non dovremmo mai preoccuparcene. Ma, in termini di urgenza, mi interessa di più ridurre i rischi che esistono qui e ora.
Dove ritieni che attualmente manchi una regolamentazione dell’intelligenza artificiale?
I politici ora sono coinvolti nel dialogo, il che è positivo. Ma c’è molta iperbole e retorica estrema da entrambe le parti. Ciò che conta è che siamo sfumati e premurosi. Qual è l’equilibrio tra regolamentazione e innovazione? Stiamo cercando di gestire la scrittura di un pezzo di codice AI o (sotto) il punto in cui la gomma incontra la strada? Stiamo creando un’agenzia separata o stiamo eliminando quelle esistenti?
I problemi legati ai pregiudizi nella tecnologia AI sono ben documentati e ImageNet non fa eccezione. È stato criticato per aver utilizzato i termini di categorizzazione pazzo, razzista, abile e giudicante per abbinare immagini di persone con parole. come ubriacone, persona cattiva, squillo e peggio. Come ti sei sentito quando il tuo sistema è stato messo in discussione e come hai affrontato la cosa?
Il processo di creazione della scienza è collettivo. È importante che continui a essere criticato e rivisitato, e accolgo con favore una discussione intellettuale onesta. ImageNet è costruito sul linguaggio umano. La sua spina dorsale è un ampio database di vocabolario inglese chiamato WordNet, creato decenni fa. E il linguaggio umano contiene alcuni termini gravemente ingiusti. Anche se abbiamo cercato di filtrare i termini dispregiativi, non stavamo facendo un lavoro perfetto. Ed è per questo che intorno al 2017 siamo tornati e ha fatto di più per deviarlo.
Dovremmo, come? alcuni hanno sostenuto di aver rifiutato apertamente alcune tecnologie basate sull’intelligenza artificiale, come il riconoscimento facciale nelle attività di polizia, in quanto troppo dannose.
Penso che abbiamo bisogno di sfumature, soprattutto su come viene utilizzato esattamente. Mi piacerebbe vedere la tecnologia di riconoscimento facciale utilizzata per aumentare e migliorare il lavoro della polizia in modi appropriati. Ma sappiamo che gli algoritmi hanno limitazioni (razziali) e problemi di pregiudizio e non dovremmo danneggiare intenzionalmente o involontariamente le persone e soprattutto i gruppi specifici. È un problema dalle molteplici sfaccettature.
La disinformazione, ovvero la creazione e la diffusione di notizie e immagini false, è sotto i riflettori soprattutto in relazione alla guerra tra Israele e Hamas. Potrebbe anche l’intelligenza artificiale, che si è dimostrata sorprendentemente brava nel generare contenuti falsi, aiutare a combatterlo?
La disinformazione è un problema profondo e penso che dovrebbe riguardare tutti noi. Penso che l’intelligenza artificiale come strumento tecnologico possa aiutare. Un ambito è l’identificazione digitale dei contenuti, siano essi video, immagini o documenti scritti, possiamo trovare modi per identificarli utilizzando l’intelligenza artificiale? Oppure modi per filigranare i contenuti generati dall’intelligenza artificiale per metterli in risalto. In futuro, l’intelligenza artificiale potrebbe essere più brava degli esseri umani nella disinformazione.
Quale pensi sarà la prossima svolta nell’intelligenza artificiale?
Sono appassionato di intelligenza artificiale incarnata (robot basati sull’intelligenza artificiale che possono interagire e imparare dall’ambiente fisico). Mancano alcuni anni, ma è qualcosa su cui il mio laboratorio sta lavorando. Non vedo l’ora di vedere applicazioni basate sui grandi modelli linguistici odierni che possano davvero apportare benefici alla vita e al lavoro delle persone. Un piccolo ma reale esempio è l’uso di tecnologie come ChatGPT per aiutare i medici a scrivere riassunti medici, cosa che può richiedere molto tempo ed essere molto manuale. Spero che il tempo risparmiato restituisca tempo ai pazienti.
Alcuni ti hanno chiamato “suocera” O “MammaAI: cosa ne pensi?
Il mio vero io non mi avrebbe mai dato un titolo del genere. Ma a volte bisogna avere una visione relativa e ci sono così pochi momenti in cui alle donne viene dato credito. Se lo contesto in questo modo, mi va bene. Solo che non voglio che sia unico. dobbiamo riconoscere più donne per il loro contributo.
