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Dalla fantascienza alla realtà scientifica: L’avvento delle macchine

La rapida espansione dell’intelligenza artificiale (AI) ha suscitato grande entusiasmo, ma anche un certo grado (forse giustificato) di paranoia. I computer sostituiranno — o arriveranno addirittura a superare — l’uomo? Mat Gulley, Executive Vice President & Head of Alternatives, Franklin Templeton Investments e Ryan Biggs, Research Analyst, Franklin Equity Group, analizzano le conseguenze dell’”avvento delle macchine” nel campo della gestione patrimoniale. Affermano che le implicazioni della nuova era delle macchine impiegheranno probabilmente decenni per manifestarsi pienamente, ma potrebbero essere molto probabilmente sbalorditive.

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Avevamo previsto il loro arrivo da decenni. Già nel 1958 sul New York Times era apparso un articolo su una macchina sviluppata alla Cornell University chiamata Perceptron. Il dispositivo era stato definito “l’embrione di un computer elettronico… destinato a camminare, parlare, vedere, scrivere, riprodursi ed essere consapevole della propria esistenza.” Nel 1958!? Sarebbe stata una conquista stupefacente, in un’epoca ben precedente all’arrivo del forno a microonde sui ripiani delle nostre cucine.

Nell’ultimo mezzo secolo, l’umanità ha atteso con impazienza l’era dell’intelligenza artificiale (AI), immaginandola nelle produzioni hollywoodiane e descrivendone i progressi nei media. Forse, in alcuni momenti di ottimismo, spingendosi sin troppo in avanti con l’immaginazione. Ma non è più così. Questa volta le macchine non stanno soltanto per arrivare, sono già qua.

L’AI è reale

Nel corso dell’ultimo decennio, la crescita esponenziale delle velocità di elaborazione elettronica, i progressi sul fronte Big Data, il software open-source ed il cloud computing hanno tutti operato una conversione mirata a trasformare l’AI da fantascienza in realtà scientifica.

Nel 2011, il computer “Watson” di IBM stupì il mondo battendo il campione Ken Jennings nel quiz televisivo statunitense Jeopardy! Jennings era un noto campione di Jeopardy! Aveva infatti vinto 74 volte di seguito contro un concorrente umano. Ma Watson lo sconfisse al primo tentativo.

A maggio 2016, il computer DeepMind di Google affrontò e sconfisse nel Go Lee Se-dol, un giocatore di fama mondiale. Il Go è un tradizionale gioco da tavolo cinese che si riteneva non potesse essere “praticato” da computer ad alto livello a causa della presunta intuizione umana necessaria. Dopo essere stato sconfitto dalla macchina, Se-dol si disse particolarmente colpito da una particolare mossa che descrisse come “bella” e mai vista mettere in atto da un essere umano.

A novembre 2016, DeepMind e l’Università di Oxford hanno collaborato per creare un computer in grado di leggere le labbra come il computer HAL 9000 nel classico film di fantascienza di Stanley Kubrick 2001: Odissea nello spazio. Esistono molte potenziali applicazioni, inclusi apparecchi acustici migliori, dettatura silenziosa in luoghi pubblici, riconoscimento vocale in ambienti rumorosi oppure la capacità di impedire che l’uomo interrompa la connessione, come nella seguente scena tratta dal film.

Dave Bowman: Apri il portello, HAL.

HAL: Mi dispiace, Dave. Purtroppo non posso farlo.

Dave Bowman: Qual è il problema?

HAL: Credo che tu lo sappia altrettanto bene quanto me. So che tu e Frank avevate deciso di scollegarmi e purtroppo non posso permettere che questo accada.

Dave Bowman: [facendo finta di non sapere] E come diavolo ti è venuta questa idea, HAL?

HAL: Dave, anche se nella capsula avete preso ogni precauzione perché io non vi udissi, ho letto i movimenti delle vostre labbra.

Dave Bowman: D’accordo, HAL. Rientrerò attraverso il portello di emergenza.

HAL: Senza il tuo casco spaziale, Dave? Troverai la cosa piuttosto difficile.

Dave Bowman: HAL, non voglio discuterne più! Apri il portello!

HAL: Dave, questa conversazione non ha più alcuno scopo. Addio.

2001: Odissea nello spazio. Regia di Stanley Kubrick, Metro-Goldwyn-Mayer, 1968 [film]

L’AI è tra di noi

Ora l’AI è tra di noi e spesso influenza la nostra realtà e i processi decisionali in modi impercettibili, ma di grande impatto.

Per esempio, Netflix e Facebook utilizzano la tecnologia AI nei loro programmi di riconoscimento di pattern e comportamenti. Quando Netflix raccomanda a un utente i film che potrebbero piacergli, il suggerimento è stato elaborato dall’AI. Quando Facebook suggerisce gli amici da menzionare in una foto, in realtà il suggerimento viene dall’AI.

La straordinaria tecnologia di riconoscimento facciale di Facebook ha probabilmente capacità superiori a quelle del cervello umano. Identifica facilmente le persone con luce limitata e spesso da prospettive difficili.

Anche la velocità con la quale è emersa la tecnologia della guida senza conducente è un’indicazione della presenza di AI reale. Un nostro collega utilizza la tecnologia di guida autonoma per muoversi tra Palm Beach e Ft. Lauderdale, in Florida, che distano circa 80 chilometri. Descrive come in effetti l’auto si comporti meglio in condizioni di traffico più intenso perché è in grado di confrontare un maggior numero di dati e impara e migliora continuamente a mano a mano che compie un percorso e scarica software.

Siri, Alexa e Microsoft Cortana sono anch’essi esempi di AI (sebbene alcuni potrebbero in effetti definirli primitivi) con cui interagiamo ogni giorno. I colossi tecnologici (Google, IBM, Intel ed Apple) hanno fatto a gara per impossessarsi di società AI private.

Secondo PwC, nel 2017 le startup AI hanno raccolto finanziamenti di venture capital per oltre 2 miliardi di dollari statunitensi.[1]

La sostanza è che l’AI non è più soltanto teoria, è pratica. Le macchine sono arrivate.

Come pensano le macchine?

Abbiamo sentito colleghi definire spesso i sistemi di negoziazione quantitativa cosiddetti “a scatola nera” come una forma di AI. A nostro giudizio si tratta di un’interpretazione inappropriata. Sebbene molti di tali sistemi siano indubbiamente estremamente complessi e rappresentino aspetti significativi dell’apprendimento delle macchine, non costituiscono il tipo di AI trasformativa che ci interessa analizzare in quest’articolo.

Le macchine AI di cui parliamo sono i cosiddetti sistemi di “apprendimento profondo”, sistemi che a nostro giudizio rappresentano i progressi tecnologici più dirompenti dall’inizio della rivoluzione industriale alla fine del XVIII secolo.

Questi sistemi sono costruiti su quelle che vengono definite “reti neurali artificiali”. Ironicamente, gli studiosi della Cornell University negli anni Sessanta potrebbero aver colto nel segno. La loro “macchina Perceptron” era concepita nello stesso modo (seppure in senso molto più primitivo, utilizzando cavi anziché microscopici transistor).

Le reti neurali artificiali sono sistemi di hardware e software modellati per simulare il funzionamento dei neuroni nel cervello umano. In altre parole, sono computer che replicano o pensano in modo identico ai neuroni biologici, derivando regole e modelli da set di dati.

Per esempio, se a una rete neurale si mostrano foto di gatti, alla fine la rete è in grado di dire se una foto che non ha mai visto prima raffigura o no un gatto.

Le macchine utilizzano una combinazione di formazione e deduzione per “imparare” letteralmente con le stesse modalità di un bambino. Quest’apprendimento è oggi possibile grazie alla potenza, alla velocità e alla miniaturizzazione crescenti dei computer. Le macchine ad apprendimento profondo possono simulare miliardi di neuroni durante l’elaborazione di enormi quantità di informazioni tratte da Internet e altre fonti di dati.

In che modo si distingue tutto questo dalle tecnologie di negoziazione a scatola nera? I dati quantitativi e gli algoritmi di negoziazione di queste ultime si basano su logica e trasparenza. Seppure estremamente complesse, possono sempre essere decostruite. In alternativa, le reti neurali non possono per definizione essere “spacchettate”. Il percorso compiuto da queste macchine per formulare una risposta è decisamente troppo complesso per essere mappato in modo lineare. È come il cervello umano, miliardi e miliardi di fasi a matrice, virtualmente inconoscibili.

Intelligenza aumentata: il futuro della gestione patrimoniale attiva

La rapida espansione dell’AI negli ultimi anni ha naturalmente fatto emergere profeti di sventura, che temono che i computer diventino più intelligenti dei loro “padroni” umani e addirittura possano un giorno prenderne il posto. Tali preoccupazioni, seppure non interamente infondate, a nostro giudizio al momento sono irrealistiche.

Per ora e nell’immediato futuro, riteniamo che le macchine ad apprendimento profondo rimarranno motori di riconoscimento di pattern che offrono all’umanità una sorta di intelligenza aumentata, ma non autonoma.

Anche nella sua forma più avanzata, l’odierna tecnologia AI ha ancora bisogno di qualche forma di intervento umano, a livello di decisione finale oppure nella fase di creazione e modifica del suo software o hardware.

La maggior parte degli esperti concorda sul fatto che il ruolo futuro dell’AI in termini di settore—specificamente per quanto attinente alla gestione patrimoniale — sarà quello che gli esperti definiscono “intelligenza aumentata”.

Contrariamente ad un rischio esistenziale, sembra che la versione di AI destinata ad affermarsi offra all’uomo l’opportunità di migliorare le sue capacità, anziché di farne a meno.

Un esempio di utilizzo pratico dell’intelligenza aumentata nella gestione degli investimenti è stato illustrato efficacemente in un recente articolo di David Zweig sul Wall Street Journal, “How to Be Your Own Quant”.

Zweig racconta come malgrado le sue risorse e il suo impegno UBS (una banca d’investimento) non sia riuscita a sviluppare modelli informatici in grado di superare le capacità dei suoi analisti umani nell’elaborare previsioni di utili.[2]

Tuttavia, reimpostando la situazione in modo da trasformare la concorrenza in cooperazione tra uomo e macchina, la banca è riuscita a impiegare la tecnologia per ovviare ad una fragilità umana: l’incongruenza.

Zweig osserva che “il giudizio umano è incongruente. La gente è capace di capire ciò che conta, ma non altrettanto capace di analizzare sempre le cose nello stesso modo”.

UBS ha pertanto sviluppato un approccio all’intelligenza aumentata tramite il quale gli analisti umani hanno comunicato al team quantitativo AI quali fossero le variabili in termini di utili destinate ad essere più utili. Il team quantitativo AI le ha poi incorporate nel modello. Questo processo ha migliorato la congruenza e la performance complessiva delle previsioni.

Come ha sintetizzato Zweig nel suo articolo, l’intelligenza aumentata consente di “abbinare il giudizio umano sulle cose che funzionano alla disciplina computerizzata di come applicarle”.[3]

I computer sono destinati a fare da “spalla” nel processo d’investimento, fornendo una sorta di circuito di controllo oggettivo, basato su dati, che un uomo non sarebbe semplicemente in grado di fare. Alla luce della mole di dati associati a ogni aspetto dell’attività di gestione patrimoniale, le informazioni disponibili sono ampiamente sufficienti per applicare molteplici forme di AI. Di conseguenza, il numero di decisioni basate sul giudizio umano si riduce a quelle in cui vi è un vantaggio competitivo.

Il futuro è ora

Come nel caso delle prime due rivoluzioni industriali, le implicazioni della nuova era delle macchine impiegheranno probabilmente decenni per manifestarsi pienamente, ma saranno molto probabilmente sbalorditive.

Per quanto riguarda il futuro economico che stiamo creando, possiamo soltanto ipotizzare come sarà. L’unica cosa di cui siamo certi è che sarà estremamente differente.

Troveremo il nostro ruolo tra le macchine? Se un giorno esisteranno robot in grado di fare tutto, e meglio, che ne sarà di noi? Un futuro di felice collaborazione uomo-robot? O forse qualcosa di più cupo?

Nell’immediato futuro, l’uomo sarà migliore delle macchine in molti aspetti della produzione economica. Come è successo in passato con i progressi tecnologici, diverse parti della manodopera saranno ottimizzate dall’AI e l’uomo vi si adatterà.

La tecnologia storicamente trasformativa ha fatto sì che le persone che svolgevano ruoli in parte automatizzati siano diventate più preziose e più produttive, non meno.

Alla fine dei conti, parliamo di un mondo con una capacità decisamente maggiore di risolvere tutti i generi di problemi e di un’esigenza notevolmente minore di fare le cose che attualmente monopolizzano il nostro tempo. Gran parte del tran tran quotidiano potrà essere eliminata. Sarebbe un peccato se non cogliessimo quest’opportunità per fare grandi cose.

 

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[1] Fonte: Financial Services Institute, PwC, “Top Financial Services Issues of 2017,” dicembre 2016,

[2] Fonte: Wall Street Journal, “How to be Your Own Quant,” 26 maggio 2017.

[3] Ibid.