What happens when our computers get smarter than we are? | Nick Bostrom

2,699,631 views ・ 2015-04-27

TED


Fare doppio clic sui sottotitoli in inglese per riprodurre il video.

Traduttore: Michele Gianella Revisore: Emanuele Francesco Pecora
00:12
I work with a bunch of mathematicians, philosophers and computer scientists,
0
12570
4207
Lavoro con molti matematici, filosofi e informatici.
00:16
and we sit around and think about the future of machine intelligence,
1
16777
5209
Ci sediamo e pensiamo al futuro dell'Intelligenza Artificiale,
00:21
among other things.
2
21986
2044
tra le altre cose.
00:24
Some people think that some of these things are sort of science fiction-y,
3
24030
4725
Alcuni pensano che alcune di queste cose siano roba di fantascienza,
00:28
far out there, crazy.
4
28755
3101
di là da venire, folli.
00:31
But I like to say,
5
31856
1470
Ma a me piace dire,
00:33
okay, let's look at the modern human condition.
6
33326
3604
okay, diamo un'occhiata alla condizione dell'uomo moderno.
00:36
(Laughter)
7
36930
1692
(Risate)
00:38
This is the normal way for things to be.
8
38622
2402
È così che vanno le cose, "normalmente".
00:41
But if we think about it,
9
41024
2285
Ma se ci pensiamo,
00:43
we are actually recently arrived guests on this planet,
10
43309
3293
in realtà noi umani non siamo ospiti di questo pianeta da molto tempo.
00:46
the human species.
11
46602
2082
00:48
Think about if Earth was created one year ago,
12
48684
4746
Pensate, se la Terra fosse stata creata un anno fa,
00:53
the human species, then, would be 10 minutes old.
13
53430
3548
la specie umana esisterebbe da soli 10 minuti.
00:56
The industrial era started two seconds ago.
14
56978
3168
L'era industriale sarebbe iniziata due secondi fa.
01:01
Another way to look at this is to think of world GDP over the last 10,000 years,
15
61276
5225
Un altro modo di vederlo è pensare al PIL mondiale negli ultimi 10.000 anni:
01:06
I've actually taken the trouble to plot this for you in a graph.
16
66501
3029
mi sono permesso di mostrarvelo in un grafico.
01:09
It looks like this.
17
69530
1774
L'andamento è questo.
01:11
(Laughter)
18
71304
1363
(Risate)
01:12
It's a curious shape for a normal condition.
19
72667
2151
Strana curva, per una condizione normale.
01:14
I sure wouldn't want to sit on it.
20
74818
1698
Certo non vorrei sedermi lì.
01:16
(Laughter)
21
76516
2551
(Risate)
01:19
Let's ask ourselves, what is the cause of this current anomaly?
22
79067
4774
Chiediamoci, qual è la causa di questa anomalia?
01:23
Some people would say it's technology.
23
83841
2552
Alcuni direbbero che è la tecnologia.
01:26
Now it's true, technology has accumulated through human history,
24
86393
4668
Ed è vero, la tecnologia si è accumulata nel corso della storia umana,
01:31
and right now, technology advances extremely rapidly --
25
91061
4652
e ora procede ad un ritmo estremamente rapido -
01:35
that is the proximate cause,
26
95713
1565
questa è la causa più immediata,
01:37
that's why we are currently so very productive.
27
97278
2565
il motivo per cui ora siamo così produttivi.
01:40
But I like to think back further to the ultimate cause.
28
100473
3661
Ma vorrei andare a ritroso fino alla causa fondamentale.
01:45
Look at these two highly distinguished gentlemen:
29
105114
3766
Guardate questi due signori, molto diversi tra loro:
01:48
We have Kanzi --
30
108880
1600
Abbiamo Kanzi --
01:50
he's mastered 200 lexical tokens, an incredible feat.
31
110480
4643
che padroneggia 200 elementi lessicali, una caratteristica incredibile.
01:55
And Ed Witten unleashed the second superstring revolution.
32
115123
3694
E lui è Ed Witten, che ha lanciato la 2° rivoluzione delle superstringhe.
01:58
If we look under the hood, this is what we find:
33
118817
2324
Guardando sotto la fronte, ecco cosa troviamo:
02:01
basically the same thing.
34
121141
1570
essenzialmente la stessa cosa.
02:02
One is a little larger,
35
122711
1813
Sì, una è un po' più larga,
02:04
it maybe also has a few tricks in the exact way it's wired.
36
124524
2758
forse è anche cablata un po' meglio.
02:07
These invisible differences cannot be too complicated, however,
37
127282
3812
Tuttavia, queste differenze invisibili non possono essere troppo complicate
02:11
because there have only been 250,000 generations
38
131094
4285
perché sono passate solo 250.000 generazioni
02:15
since our last common ancestor.
39
135379
1732
dall'ultimo progenitore comune.
02:17
We know that complicated mechanisms take a long time to evolve.
40
137111
3849
E sappiamo che i meccanismi complicati richiedono molto tempo per evolversi.
02:22
So a bunch of relatively minor changes
41
142000
2499
Una manciata di modifiche minori, quindi, è bastata
02:24
take us from Kanzi to Witten,
42
144499
3067
a portarci da Kanzi a Witten,
02:27
from broken-off tree branches to intercontinental ballistic missiles.
43
147566
4543
dai rami spezzati ai missili balistici intercontinentali.
02:32
So this then seems pretty obvious that everything we've achieved,
44
152839
3935
Sembra quindi abbastanza ovvio che tutto ciò che abbiamo conquistato,
02:36
and everything we care about,
45
156774
1378
e a cui diamo valore,
02:38
depends crucially on some relatively minor changes that made the human mind.
46
158152
5228
derivi sostanzialmente da alcuni ritocchi che hanno prodotto la mente umana.
02:44
And the corollary, of course, is that any further changes
47
164650
3662
E il corollario, ovviamente, è che ogni modifica ulteriore
02:48
that could significantly change the substrate of thinking
48
168312
3477
che possa cambiare sostanzialmente il substrato del pensiero
02:51
could have potentially enormous consequences.
49
171789
3202
potrebbe avere conseguenze potenzialmente enormi.
02:56
Some of my colleagues think we're on the verge
50
176321
2905
Alcuni dei miei colleghi ritengono che siamo alla vigilia
02:59
of something that could cause a profound change in that substrate,
51
179226
3908
di qualcosa che potrebbe causare un profondo cambiamento in quel substrato,
03:03
and that is machine superintelligence.
52
183134
3213
e quel qualcosa è la superintelligenza artificiale.
03:06
Artificial intelligence used to be about putting commands in a box.
53
186347
4739
L'Intelligenza Artificiale, un tempo, consisteva nel dare comandi a una scatola.
03:11
You would have human programmers
54
191086
1665
C'erano programmatori umani
03:12
that would painstakingly handcraft knowledge items.
55
192751
3135
che elaboravano "manualmente", con fatica, tasselli di conoscenza.
03:15
You build up these expert systems,
56
195886
2086
Si costruivano questi sistemi esperti
03:17
and they were kind of useful for some purposes,
57
197972
2324
che erano utili per qualche scopo,
03:20
but they were very brittle, you couldn't scale them.
58
200296
2681
ma erano molto "fragili", difficili da espandere.
03:22
Basically, you got out only what you put in.
59
202977
3433
Sostanzialmente ottenevi solo quello che inserivi.
03:26
But since then,
60
206410
997
Ma da allora
03:27
a paradigm shift has taken place in the field of artificial intelligence.
61
207407
3467
c'è stata una rivoluzione nel settore dell'Intelligenza Artificiale.
03:30
Today, the action is really around machine learning.
62
210874
2770
Oggi, siamo concentrati sull'apprendimento macchina.
03:34
So rather than handcrafting knowledge representations and features,
63
214394
5387
Invece di inserire a mano rappresentazioni e caratteristiche della conoscenza,
03:40
we create algorithms that learn, often from raw perceptual data.
64
220511
5554
creiamo algoritmi che apprendono, spesso da dati percettivi grezzi.
03:46
Basically the same thing that the human infant does.
65
226065
4998
In pratica, la stessa cosa che fa un bambino.
03:51
The result is A.I. that is not limited to one domain --
66
231063
4207
Il risultato è un'intelligenza artificiale che non si limita a un solo settore:
03:55
the same system can learn to translate between any pairs of languages,
67
235270
4631
lo stesso sistema può imparare a tradurre tra ogni coppia di linguaggi,
03:59
or learn to play any computer game on the Atari console.
68
239901
5437
o imparare a giocare ogni gioco della consolle Atari.
04:05
Now of course,
69
245338
1779
Naturalmente,
04:07
A.I. is still nowhere near having the same powerful, cross-domain
70
247117
3999
L'IA non è ancora neanche vicina alla potente, interdisciplinare
04:11
ability to learn and plan as a human being has.
71
251116
3219
capacità di imparare e progettare di un essere umano.
04:14
The cortex still has some algorithmic tricks
72
254335
2126
La corteccia ha ancora vantaggi algoritmici
04:16
that we don't yet know how to match in machines.
73
256461
2355
che non sappiamo riprodurre nelle macchine.
04:19
So the question is,
74
259886
1899
Quindi la domanda è,
04:21
how far are we from being able to match those tricks?
75
261785
3500
quanto manca, prima che le macchine riescano a recuperare questi vantaggi?
Un paio di anni fa,
04:26
A couple of years ago,
76
266245
1083
04:27
we did a survey of some of the world's leading A.I. experts,
77
267328
2888
abbiamo fatto un sondaggio ad alcuni esperti mondiali di IA
04:30
to see what they think, and one of the questions we asked was,
78
270216
3224
per vedere cosa pensassero, e una delle domande fu:
04:33
"By which year do you think there is a 50 percent probability
79
273440
3353
"Entro quale anno pensate che vi sia una probabilità del 50%
04:36
that we will have achieved human-level machine intelligence?"
80
276793
3482
di ottenere un'intelligenza artificiale di livello umano?"
04:40
We defined human-level here as the ability to perform
81
280785
4183
Qui definiamo "di livello umano" l'abilità di eseguire
04:44
almost any job at least as well as an adult human,
82
284968
2871
quasi ogni lavoro almeno tanto bene quanto un umano,
04:47
so real human-level, not just within some limited domain.
83
287839
4005
quindi di livello veramente umano, non solo in qualche dominio limitato.
04:51
And the median answer was 2040 or 2050,
84
291844
3650
E la risposta mediana fu 2040 o 2050,
04:55
depending on precisely which group of experts we asked.
85
295494
2806
a seconda del gruppo di esperti a cui chiedevamo.
04:58
Now, it could happen much, much later, or sooner,
86
298300
4039
Potrebbe avvenire molto, molto più tardi, o prima,
05:02
the truth is nobody really knows.
87
302339
1940
la realtà è che nessuno lo sa davvero.
05:05
What we do know is that the ultimate limit to information processing
88
305259
4412
Quello che sappiamo è che il limite all'elaborazione di informazioni
05:09
in a machine substrate lies far outside the limits in biological tissue.
89
309671
4871
su un substrato artificale va molto al di là dei limiti dei tessuti biologici.
05:15
This comes down to physics.
90
315241
2378
Le ragioni si trovano nella fisica.
05:17
A biological neuron fires, maybe, at 200 hertz, 200 times a second.
91
317619
4718
Un neurone biologico spara, forse, a 200 Hertz, 200 volte al secondo.
05:22
But even a present-day transistor operates at the Gigahertz.
92
322337
3594
Ma un transistor dei giorni nostri opera a GigaHertz.
05:25
Neurons propagate slowly in axons, 100 meters per second, tops.
93
325931
5297
I neuroni si propagano lentamente lungo gli assoni, a massimo 100 mt/s.
05:31
But in computers, signals can travel at the speed of light.
94
331228
3111
Ma un computer può instradare i segnali alla velocità della luce.
05:35
There are also size limitations,
95
335079
1869
Ci sono inoltre limiti dimensionali:
05:36
like a human brain has to fit inside a cranium,
96
336948
3027
un cervello umano deve stare all'interno di un cranio,
05:39
but a computer can be the size of a warehouse or larger.
97
339975
4761
mentre un computer può essere grande come un magazzino, o di più.
05:44
So the potential for superintelligence lies dormant in matter,
98
344736
5599
Il potenziale della superintelligenza, quindi, giace nella materia,
05:50
much like the power of the atom lay dormant throughout human history,
99
350335
5712
proprio come la forza dell'atomo si è nascosta nella storia umana,
05:56
patiently waiting there until 1945.
100
356047
4405
attendendo paziente il 1945.
06:00
In this century,
101
360452
1248
In questo secolo,
06:01
scientists may learn to awaken the power of artificial intelligence.
102
361700
4118
gli scienziati potrebbero imparare a scatenare l'intelligenza artificiale.
06:05
And I think we might then see an intelligence explosion.
103
365818
4008
E penso che a quel punto potremmo osservare un'esplosione di intelligenza.
06:10
Now most people, when they think about what is smart and what is dumb,
104
370406
3957
La maggior parte delle persone, quando pensano al genio e all'idiozia,
06:14
I think have in mind a picture roughly like this.
105
374363
3023
penso che abbiano in mente più o meno un'immagine come questa.
06:17
So at one end we have the village idiot,
106
377386
2598
Abbiamo lo scemo del villaggio ad un estremo,
06:19
and then far over at the other side
107
379984
2483
e in posizione diametralmente opposta
06:22
we have Ed Witten, or Albert Einstein, or whoever your favorite guru is.
108
382467
4756
abbiamo Ed Witten, Albert Einstein o un altro vostro guru preferito.
06:27
But I think that from the point of view of artificial intelligence,
109
387223
3834
Ma penso che dal punto di vista dell'intelligenza artificiale,
06:31
the true picture is actually probably more like this:
110
391057
3681
la vera immagine somigli più probabilmente a questa:
06:35
AI starts out at this point here, at zero intelligence,
111
395258
3378
l'IA inizia qui, a zero intelligenza,
06:38
and then, after many, many years of really hard work,
112
398636
3011
e poi, dopo molti, molti anni di lavoro veramente duro,
06:41
maybe eventually we get to mouse-level artificial intelligence,
113
401647
3844
alla fine forse arriviamo al livello di intelligenza di un topo,
06:45
something that can navigate cluttered environments
114
405491
2430
qualcosa che possa navigare in ambienti complessi
06:47
as well as a mouse can.
115
407921
1987
bene quanto un topo.
06:49
And then, after many, many more years of really hard work, lots of investment,
116
409908
4313
E poi, dopo molti, molti anni di duro lavoro, e molti investimenti,
06:54
maybe eventually we get to chimpanzee-level artificial intelligence.
117
414221
4639
forse alla fine arriviamo a un'IA intelligente come uno scimpanzé.
06:58
And then, after even more years of really, really hard work,
118
418860
3210
E poi, dopo ancora molti, molti anni di lavoro massacrante,
07:02
we get to village idiot artificial intelligence.
119
422070
2913
arriviamo a un'IA al livello di uno scemo del villaggio.
07:04
And a few moments later, we are beyond Ed Witten.
120
424983
3272
E pochi istanti dopo, avremo sorpassato Ed Witten.
07:08
The train doesn't stop at Humanville Station.
121
428255
2970
Il treno non si fermerà a Umanopoli.
07:11
It's likely, rather, to swoosh right by.
122
431225
3022
È più probabile che sfrecci oltre, invece.
07:14
Now this has profound implications,
123
434247
1984
Questo ha implicazioni profonde,
07:16
particularly when it comes to questions of power.
124
436231
3862
soprattutto quando si parla di potere.
07:20
For example, chimpanzees are strong --
125
440093
1899
Gli scimpanzé, ad esempio, sono forti--
07:21
pound for pound, a chimpanzee is about twice as strong as a fit human male.
126
441992
5222
circa il doppio di un maschio umano in buona forma fisica.
07:27
And yet, the fate of Kanzi and his pals depends a lot more
127
447214
4614
E tuttavia, il destino di Kanzi e dei suoi pari dipende molto di più
07:31
on what we humans do than on what the chimpanzees do themselves.
128
451828
4140
dalle nostre azioni che dalle loro.
07:37
Once there is superintelligence,
129
457228
2314
Quando arriverà la superintelligenza,
07:39
the fate of humanity may depend on what the superintelligence does.
130
459542
3839
anche il nostro destino potrebbe dipenderne.
07:44
Think about it:
131
464451
1057
Pensateci:
07:45
Machine intelligence is the last invention that humanity will ever need to make.
132
465508
5044
L'IA è l'ultima invenzione che l'umanità dovrà mai creare.
07:50
Machines will then be better at inventing than we are,
133
470552
2973
Le macchine saranno inventori migliori di noi,
07:53
and they'll be doing so on digital timescales.
134
473525
2540
e agiranno in tempi "digitali".
07:56
What this means is basically a telescoping of the future.
135
476065
4901
Questo significa sostanzialmente un "avvicinamento" del futuro.
08:00
Think of all the crazy technologies that you could have imagined
136
480966
3558
Pensate a tutte le tecnologie folli che forse, a vostro avviso,
08:04
maybe humans could have developed in the fullness of time:
137
484524
2798
gli umani potrebbero sviluppare:
08:07
cures for aging, space colonization,
138
487322
3258
cure per l'invecchiamento, colonizzazione spaziale,
08:10
self-replicating nanobots or uploading of minds into computers,
139
490580
3731
nanobot auto-replicanti, caricare le proprie menti in un computer.
08:14
all kinds of science fiction-y stuff
140
494311
2159
Ogni sorta di roba fantascientifica
08:16
that's nevertheless consistent with the laws of physics.
141
496470
2737
e nondimeno permessa dalla fisica.
08:19
All of this superintelligence could develop, and possibly quite rapidly.
142
499207
4212
Una superintelligenza potrebbe sviluppare tutto questo, e forse molto rapidamente.
08:24
Now, a superintelligence with such technological maturity
143
504449
3558
Una superintelligenza con una tale maturità tecnologica
08:28
would be extremely powerful,
144
508007
2179
sarebbe estremamente potente,
08:30
and at least in some scenarios, it would be able to get what it wants.
145
510186
4546
e almeno in qualche scenario, potrebbe ottenere quel che vuole.
08:34
We would then have a future that would be shaped by the preferences of this A.I.
146
514732
5661
A quel punto avremmo un futuro modellato sulle preferenze dell'IA.
08:41
Now a good question is, what are those preferences?
147
521855
3749
Una buona domanda a quel punto è: quali sono queste preferenze?
08:46
Here it gets trickier.
148
526244
1769
Qui la cosa si fa intricata.
08:48
To make any headway with this,
149
528013
1435
Per trovare una via d'uscita,
08:49
we must first of all avoid anthropomorphizing.
150
529448
3276
dobbiamo prima di tutto evitare l'antropomorfizzazione.
08:53
And this is ironic because every newspaper article
151
533934
3301
Ed è ironico perché ogni articolo di giornale
08:57
about the future of A.I. has a picture of this:
152
537235
3855
sul futuro dell'IA ha un'immagine come questa.
09:02
So I think what we need to do is to conceive of the issue more abstractly,
153
542280
4134
Quindi penso che dovremmo concepire la questione in modo più astratto,
09:06
not in terms of vivid Hollywood scenarios.
154
546414
2790
non come un film di Hollywood.
09:09
We need to think of intelligence as an optimization process,
155
549204
3617
Dobbiamo pensare all'intelligenza come a un processo di ottimizzazione,
09:12
a process that steers the future into a particular set of configurations.
156
552821
5649
un processo che dirige il futuro verso un particolare set di configurazioni.
09:18
A superintelligence is a really strong optimization process.
157
558470
3511
Una superintelligenza è un processo di ottimizzazione davvero potente.
09:21
It's extremely good at using available means to achieve a state
158
561981
4117
È estremamente capace di usare i mezzi disponibili
per ottenere una condizione in cui i suoi scopi sono realizzati.
09:26
in which its goal is realized.
159
566098
1909
09:28
This means that there is no necessary connection between
160
568447
2672
Quindi non c'è necessariamente una connessione
09:31
being highly intelligent in this sense,
161
571119
2734
tra l'essere molto intelligenti in questo senso
09:33
and having an objective that we humans would find worthwhile or meaningful.
162
573853
4662
e avere un obiettivo che noi umani riterremmo degno o significativo.
09:39
Suppose we give an A.I. the goal to make humans smile.
163
579321
3794
Supponiamo di dare all'AI l'obiettivo di far sorridere gli umani.
Un'IA debole si limiterebbe a eseguire azioni utili o divertenti,
09:43
When the A.I. is weak, it performs useful or amusing actions
164
583115
2982
09:46
that cause its user to smile.
165
586097
2517
che fanno sorridere il suo utente.
09:48
When the A.I. becomes superintelligent,
166
588614
2417
Quando l'IA diventa superintelligente,
09:51
it realizes that there is a more effective way to achieve this goal:
167
591031
3523
capisce che c'è un modo più efficace di ottenere questo scopo:
09:54
take control of the world
168
594554
1922
prendere il controllo del mondo,
09:56
and stick electrodes into the facial muscles of humans
169
596476
3162
e infilare elettrodi nei muscoli facciali degli umani,
09:59
to cause constant, beaming grins.
170
599638
2941
causando una costante, accattivante smorfia.
10:02
Another example,
171
602579
1035
Un altro esempio: supponiamo di dare all'IA
10:03
suppose we give A.I. the goal to solve a difficult mathematical problem.
172
603614
3383
un problema matematico duro da risolvere.
10:06
When the A.I. becomes superintelligent,
173
606997
1937
Quando l'IA diventa superintelligente,
10:08
it realizes that the most effective way to get the solution to this problem
174
608934
4171
capisce che il modo più efficace di ottenere la soluzione al problema
10:13
is by transforming the planet into a giant computer,
175
613105
2930
è trasformare il pianeta in un computer gigantesco,
10:16
so as to increase its thinking capacity.
176
616035
2246
così da aumentare la sua capacità di pensiero.
10:18
And notice that this gives the A.I.s an instrumental reason
177
618281
2764
E notate: questo dà all'IA una ragione strumentale
10:21
to do things to us that we might not approve of.
178
621045
2516
per farci subire cose che potremmo non approvare.
10:23
Human beings in this model are threats,
179
623561
1935
Gli umani diventerebbero una minaccia,
10:25
we could prevent the mathematical problem from being solved.
180
625496
2921
perché potremmo impedire la scoperta della soluzione.
10:29
Of course, perceivably things won't go wrong in these particular ways;
181
629207
3494
Ovviamente, non è detto che le cose andranno male in questo preciso modo;
10:32
these are cartoon examples.
182
632701
1753
sono esempi da cartone animato.
10:34
But the general point here is important:
183
634454
1939
Ma è importante cogliere il punto:
10:36
if you create a really powerful optimization process
184
636393
2873
se create un processo di ottimizzazione davvero potente
10:39
to maximize for objective x,
185
639266
2234
che massimizzi l'obiettivo x,
10:41
you better make sure that your definition of x
186
641500
2276
sinceratevi che la vostra definizione di x
10:43
incorporates everything you care about.
187
643776
2469
includa tutto ciò a cui tenete.
10:46
This is a lesson that's also taught in many a myth.
188
646835
4384
È una lezione tramandata da molti miti, anche.
10:51
King Midas wishes that everything he touches be turned into gold.
189
651219
5298
Re Mida voleva trasformare in oro tutto ciò che toccava.
10:56
He touches his daughter, she turns into gold.
190
656517
2861
Tocca sua figlia, e la trasforma in oro.
10:59
He touches his food, it turns into gold.
191
659378
2553
Tocca il suo cibo, si trasforma in oro.
11:01
This could become practically relevant,
192
661931
2589
È un esempio che potremmo considerare pregnante:
11:04
not just as a metaphor for greed,
193
664520
2070
non solo come metafora dell'avidità,
11:06
but as an illustration of what happens
194
666590
1895
ma anche perché illustra cosa succede
11:08
if you create a powerful optimization process
195
668485
2837
se create un potente processo di ottimizzazione
11:11
and give it misconceived or poorly specified goals.
196
671322
4789
e gli affidate obiettivi indesiderabili, o male specificati.
11:16
Now you might say, if a computer starts sticking electrodes into people's faces,
197
676111
5189
Be', mi direte, se un computer inizia a infilare elettrodi in faccia alla gente,
11:21
we'd just shut it off.
198
681300
2265
basta spegnerlo.
[Le mie obiezioni sono due:]
11:24
A, this is not necessarily so easy to do if we've grown dependent on the system --
199
684555
5340
A, non è detto che sia così semplice, se diventiamo dipendenti dal sistema --
11:29
like, where is the off switch to the Internet?
200
689895
2732
per esempio, dov'è l'interuttore per spegnere Internet?
11:32
B, why haven't the chimpanzees flicked the off switch to humanity,
201
692627
5120
B, perché gli scimpanzé non hanno staccato l'interruttore dell'umanità,
11:37
or the Neanderthals?
202
697747
1551
o i Neanderthal?
11:39
They certainly had reasons.
203
699298
2666
Certamente avevano delle ragioni per farlo.
11:41
We have an off switch, for example, right here.
204
701964
2795
Noi abbiamo un interruttore, per esempio qui.
11:44
(Choking)
205
704759
1554
(Si strozza da solo)
11:46
The reason is that we are an intelligent adversary;
206
706313
2925
Il motivo è che siamo avversari intelligenti;
11:49
we can anticipate threats and plan around them.
207
709238
2728
possiamo anticipare le minacce e studiare come aggirarle.
11:51
But so could a superintelligent agent,
208
711966
2504
Ma anche un agente superintelligente potrebbe farlo,
11:54
and it would be much better at that than we are.
209
714470
3254
e ci riuscirebbe molto meglio di noi.
11:57
The point is, we should not be confident that we have this under control here.
210
717724
7187
Non dovremmo contare sul fatto di poterlo controllare.
12:04
And we could try to make our job a little bit easier by, say,
211
724911
3447
E potremmo provare a semplificarci un po' la vita, diciamo,
12:08
putting the A.I. in a box,
212
728358
1590
mettendo l'IA in una "scatola",
12:09
like a secure software environment,
213
729948
1796
come un ambiente virtuale sicuro,
12:11
a virtual reality simulation from which it cannot escape.
214
731744
3022
una ricostruzione della realtà da cui non può sfuggire.
12:14
But how confident can we be that the A.I. couldn't find a bug.
215
734766
4146
Ma quanto possiamo contare sul fatto che non trovi una falla nel codice?
12:18
Given that merely human hackers find bugs all the time,
216
738912
3169
Visto che molti hacker umani scoprono bug in continuazione,
12:22
I'd say, probably not very confident.
217
742081
3036
direi che non dovremmo contarci molto.
12:26
So we disconnect the ethernet cable to create an air gap,
218
746237
4548
Potremmo scollegare il cavo Ethernet, creando un gap fisico.
12:30
but again, like merely human hackers
219
750785
2668
Ma anche in questo caso, molti hacker umani
12:33
routinely transgress air gaps using social engineering.
220
753453
3381
aggirano continuamente il problema con l'ingegneria sociale.
12:36
Right now, as I speak,
221
756834
1259
Proprio ora, mentre parlo,
12:38
I'm sure there is some employee out there somewhere
222
758093
2389
sono sicuro che c'è qualche impiegato, là fuori,
12:40
who has been talked into handing out her account details
223
760482
3346
che sta dando i dettagli del suo account a qualcuno
12:43
by somebody claiming to be from the I.T. department.
224
763828
2746
che si spaccia per il dipartimento IT.
12:46
More creative scenarios are also possible,
225
766574
2127
E sono possibili anche scenari più creativi:
12:48
like if you're the A.I.,
226
768701
1315
se siete l'IA, ad esempio,
12:50
you can imagine wiggling electrodes around in your internal circuitry
227
770016
3532
potreste pensare a sguinzagliare degli elettrodi nei vostri circuiti
12:53
to create radio waves that you can use to communicate.
228
773548
3462
per creare onde radio che potete usare per comunicare.
12:57
Or maybe you could pretend to malfunction,
229
777010
2424
Oppure potreste fingere di guastarvi,
12:59
and then when the programmers open you up to see what went wrong with you,
230
779434
3497
e quando i programmatori vi ispezionano per capire cosa non va,
13:02
they look at the source code -- Bam! --
231
782931
1936
guardano al codice sorgente e BAM!
13:04
the manipulation can take place.
232
784867
2447
ecco che avviene una manipolazione.
13:07
Or it could output the blueprint to a really nifty technology,
233
787314
3430
Oppure potrebbe pubblicare il modello di una tecnologia affascinante,
13:10
and when we implement it,
234
790744
1398
che quando la implementiamo
13:12
it has some surreptitious side effect that the A.I. had planned.
235
792142
4397
produce dei sottili effetti collaterali, che l'IA aveva previsto.
13:16
The point here is that we should not be confident in our ability
236
796539
3463
Non dovremmo contare sulla nostra capacità
13:20
to keep a superintelligent genie locked up in its bottle forever.
237
800002
3808
di chiudere una superintelligenza nella sua bottiglia in eterno.
13:23
Sooner or later, it will out.
238
803810
2254
Prima o poi riuscirà ad uscire.
13:27
I believe that the answer here is to figure out
239
807034
3103
Credo che qui la risposta sia capire
13:30
how to create superintelligent A.I. such that even if -- when -- it escapes,
240
810137
5024
come creare un'IA superintelligente tale che se -- quando -- uscirà,
13:35
it is still safe because it is fundamentally on our side
241
815161
3277
resterà amichevole, fondamentalmente dalla nostra parte
13:38
because it shares our values.
242
818438
1899
perché condivide i nostri valori.
13:40
I see no way around this difficult problem.
243
820337
3210
Non vedo scorciatoie a questo difficile problema.
13:44
Now, I'm actually fairly optimistic that this problem can be solved.
244
824557
3834
Sono molto ottimista sulle nostre capacità di risolverlo.
13:48
We wouldn't have to write down a long list of everything we care about,
245
828391
3903
Non dovremmo scrivere una lunga lista di tutto ciò a cui diamo valore,
13:52
or worse yet, spell it out in some computer language
246
832294
3643
o peggio ancora codificarlo in qualche linguaggio
13:55
like C++ or Python,
247
835937
1454
come C++ o Python,
13:57
that would be a task beyond hopeless.
248
837391
2767
altrimenti sarebbe una sfida impossibile.
14:00
Instead, we would create an A.I. that uses its intelligence
249
840158
4297
Invece, dovremmo creare un'IA che usa la sua intelligenza
14:04
to learn what we value,
250
844455
2771
per imparare a cosa diamo valore,
14:07
and its motivation system is constructed in such a way that it is motivated
251
847226
5280
e con un sistema motivazionale concepito
14:12
to pursue our values or to perform actions that it predicts we would approve of.
252
852506
5232
per perseguire i nostri valori, o eseguire azioni che sa che approveremmo.
14:17
We would thus leverage its intelligence as much as possible
253
857738
3414
Potremmo così sfruttare la sua intelligenza al massimo
14:21
to solve the problem of value-loading.
254
861152
2745
nel risolvere il problema dell'attribuzione di valore.
14:24
This can happen,
255
864727
1512
Possiamo farlo,
14:26
and the outcome could be very good for humanity.
256
866239
3596
e il risultato sarebbe molto positivo per l'umanità.
14:29
But it doesn't happen automatically.
257
869835
3957
Ma non avviene automaticamente.
14:33
The initial conditions for the intelligence explosion
258
873792
2998
Le condizioni iniziali per questa esplosione di intelligenza
14:36
might need to be set up in just the right way
259
876790
2863
potrebbero dover essere definite perfettamente,
14:39
if we are to have a controlled detonation.
260
879653
3530
se quella che vogliamo è un'esplosione controllata.
14:43
The values that the A.I. has need to match ours,
261
883183
2618
I valori dell'IA devono coincidere con i nostri,
14:45
not just in the familiar context,
262
885801
1760
non solo nei contesti familiari,
14:47
like where we can easily check how the A.I. behaves,
263
887561
2438
dove puoi facilmente controllare come si comporta,
14:49
but also in all novel contexts that the A.I. might encounter
264
889999
3234
ma anche in tutti quei contesti nuovi che l'IA potrebbe incontrare
14:53
in the indefinite future.
265
893233
1557
in futuro.
14:54
And there are also some esoteric issues that would need to be solved, sorted out:
266
894790
4737
E restano anche alcune questioni esoteriche da risolvere e chiarire:
14:59
the exact details of its decision theory,
267
899527
2089
i dettagli su come prendere decisioni,
15:01
how to deal with logical uncertainty and so forth.
268
901616
2864
come gestire l'incertezza logica, e così via.
15:05
So the technical problems that need to be solved to make this work
269
905330
3102
Quindi i problemi tecnici da risolvere
15:08
look quite difficult --
270
908432
1113
sembrano molto difficili:
15:09
not as difficult as making a superintelligent A.I.,
271
909545
3380
non tanto quanto realizzare un'IA superintelligente,
15:12
but fairly difficult.
272
912925
2868
ma comunque molto difficili.
15:15
Here is the worry:
273
915793
1695
Questa è la mia paura:
15:17
Making superintelligent A.I. is a really hard challenge.
274
917488
4684
realizzare un'IA superintelligente è già una sfida veramente dura;
15:22
Making superintelligent A.I. that is safe
275
922172
2548
realizzare un'IA superintelligente e sicura
15:24
involves some additional challenge on top of that.
276
924720
2416
pone sfide aggiuntive.
15:28
The risk is that if somebody figures out how to crack the first challenge
277
928216
3487
Il rischio è che qualcuno capisca come vincere la prima sfida
15:31
without also having cracked the additional challenge
278
931703
3001
senza sapere ancora come vincere la sfida aggiuntiva
15:34
of ensuring perfect safety.
279
934704
1901
di assicurare una perfetta sicurezza.
15:37
So I think that we should work out a solution
280
937375
3331
Penso quindi che dovremmo prima lavorare a una soluzione
15:40
to the control problem in advance,
281
940706
2822
al problema del controllo,
15:43
so that we have it available by the time it is needed.
282
943528
2660
così da averla disponibile al momento del bisogno.
15:46
Now it might be that we cannot solve the entire control problem in advance
283
946768
3507
Magari non riusciremo a risolvere tutto a priori,
15:50
because maybe some elements can only be put in place
284
950275
3024
perché forse alcuni elementi possono essere messi a punto
15:53
once you know the details of the architecture where it will be implemented.
285
953299
3997
solo dopo aver conosciuto l'architettura che li implementa.
15:57
But the more of the control problem that we solve in advance,
286
957296
3380
Ma più problemi legati al controllo risolviamo in anticipo,
16:00
the better the odds that the transition to the machine intelligence era
287
960676
4090
più è probabile che la transizione all'era dell'intelligenza artificiale
16:04
will go well.
288
964766
1540
andrà a buon fine.
16:06
This to me looks like a thing that is well worth doing
289
966306
4644
Ritengo che questa sia una cosa assolutamente da fare,
16:10
and I can imagine that if things turn out okay,
290
970950
3332
e posso immaginare che se le cose andranno bene,
16:14
that people a million years from now look back at this century
291
974282
4658
tra un milione di anni la gente ripenserà a questo secolo
16:18
and it might well be that they say that the one thing we did that really mattered
292
978940
4002
e potrebbe ben dire che la sola cosa importante che abbiamo fatto
16:22
was to get this thing right.
293
982942
1567
fu risolvere questo problema.
16:24
Thank you.
294
984509
1689
Grazie.
16:26
(Applause)
295
986198
2813
(Applausi)
A proposito di questo sito web

Questo sito vi presenterà i video di YouTube utili per l'apprendimento dell'inglese. Vedrete lezioni di inglese tenute da insegnanti di alto livello provenienti da tutto il mondo. Fate doppio clic sui sottotitoli in inglese visualizzati su ogni pagina video per riprodurre il video da lì. I sottotitoli scorrono in sincronia con la riproduzione del video. Se avete commenti o richieste, contattateci tramite questo modulo di contatto.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7