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

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TED


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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.
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28755
3101
di là da venire, folli.
00:31
But I like to say,
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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,
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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,
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48684
4746
Pensate, se la Terra fosse stata creata un anno fa,
00:53
the human species, then, would be 10 minutes old.
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53430
3548
la specie umana esisterebbe da soli 10 minuti.
00:56
The industrial era started two seconds ago.
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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,
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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.
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69530
1774
L'andamento è questo.
01:11
(Laughter)
18
71304
1363
(Risate)
01:12
It's a curious shape for a normal condition.
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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.
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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,
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95713
1565
questa è la causa più immediata,
01:37
that's why we are currently so very productive.
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97278
2565
il motivo per cui ora siamo così produttivi.
01:40
But I like to think back further to the ultimate cause.
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100473
3661
Ma vorrei andare a ritroso fino alla causa fondamentale.
01:45
Look at these two highly distinguished gentlemen:
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105114
3766
Guardate questi due signori, molto diversi tra loro:
01:48
We have Kanzi --
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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.
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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:
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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.
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124524
2758
forse è anche cablata un po' meglio.
02:07
These invisible differences cannot be too complicated, however,
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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.
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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
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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,
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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.
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