How we can build AI to help humans, not hurt us | Margaret Mitchell

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TED


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Traduttore: Valeria Cossu Revisore: Gabriella Patricola
00:13
I work on helping computers communicate about the world around us.
0
13381
4015
Il mio lavoro è aiutare i computer a descrivere il mondo intorno a noi
00:17
There are a lot of ways to do this,
1
17754
1793
Ci sono diversi modi per farlo,
00:19
and I like to focus on helping computers
2
19571
2592
mi concentro sull'aiutare i computer
00:22
to talk about what they see and understand.
3
22187
2874
a parlare di quello che vedono e capiscono.
00:25
Given a scene like this,
4
25514
1571
Prendendo una scena come questa,
00:27
a modern computer-vision algorithm
5
27109
1905
un moderno algoritmo di visione artificiale
00:29
can tell you that there's a woman and there's a dog.
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29038
3095
può dirvi che c'è una donna e c'è un cane.
00:32
It can tell you that the woman is smiling.
7
32157
2706
Può dirvi che la donna sta sorridendo.
00:34
It might even be able to tell you that the dog is incredibly cute.
8
34887
3873
Potrebbe anche dirvi che il cane è molto carino.
00:38
I work on this problem
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38784
1349
Lavoro su questo problema
00:40
thinking about how humans understand and process the world.
10
40157
4212
pensando al modo in cui gli umani capiscono e processano il mondo.
00:45
The thoughts, memories and stories
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45577
2952
I pensieri, ricordi e storie
00:48
that a scene like this might evoke for humans.
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48553
2818
che una scena come questa può suscitare negli umani.
00:51
All the interconnections of related situations.
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51395
4285
Tutte le interconnessioni di situazioni correlate.
00:55
Maybe you've seen a dog like this one before,
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55704
3126
Forse avete visto un cane come questo,
00:58
or you've spent time running on a beach like this one,
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58854
2969
o avete passato del tempo a correre su una spiaggia come questa
01:01
and that further evokes thoughts and memories of a past vacation,
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61847
4778
e quindi evoca pensieri e ricordi di una vacanza passata,
01:06
past times to the beach,
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66649
1920
tempi passati in spiaggia,
01:08
times spent running around with other dogs.
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68593
2603
tempi passati a correre con altri cani.
01:11
One of my guiding principles is that by helping computers to understand
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71688
5207
Uno dei miei principi guida è che aiutando i computer a capire
01:16
what it's like to have these experiences,
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76919
2896
com'è avere queste esperienze,
01:19
to understand what we share and believe and feel,
21
79839
5176
a capire cosa condividiamo e crediamo e sentiamo,
01:26
then we're in a great position to start evolving computer technology
22
86094
4310
allora siamo in un'ottima posizione per far evolvere la tecnologia informatica
01:30
in a way that's complementary with our own experiences.
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90428
4587
in modo complementare con le nostre esperienze.
01:35
So, digging more deeply into this,
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95539
3387
Quindi, andando più in profondità,
01:38
a few years ago I began working on helping computers to generate human-like stories
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98950
5905
alcuni anni fa mi occupavo di far generare ai computer storie verosimili
01:44
from sequences of images.
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104879
1666
partendo da sequenze di immagini.
01:47
So, one day,
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107427
1904
Così un giorno,
01:49
I was working with my computer to ask it what it thought about a trip to Australia.
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109355
4622
lavoravo al computer chiedendogli cosa pensasse di un viaggio in Australia.
01:54
It took a look at the pictures, and it saw a koala.
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114768
2920
Diede un'occhiata alle fotografie e vide un koala.
01:58
It didn't know what the koala was,
30
118236
1643
Non sapeva cosa fosse un koala,
01:59
but it said it thought it was an interesting-looking creature.
31
119903
2999
ma disse che era una creatura dall'aspetto interessante.
02:04
Then I shared with it a sequence of images about a house burning down.
32
124053
4004
Poi condivisi una serie di immagini di una casa che stava bruciando.
02:09
It took a look at the images and it said,
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129704
3285
Diede un'occhiata alle immagini e disse:
02:13
"This is an amazing view! This is spectacular!"
34
133013
3500
"È una vista fantastica! È spettacolare!"
02:17
It sent chills down my spine.
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137450
2095
Mi sono venuti i brividi.
02:20
It saw a horrible, life-changing and life-destroying event
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140983
4572
Ha visto un evento orribile, che cambia la vita, che la distrugge
02:25
and thought it was something positive.
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145579
2382
e pensava che fosse qualcosa di positivo.
02:27
I realized that it recognized the contrast,
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147985
3441
Capii che riconosceva il contrasto,
02:31
the reds, the yellows,
39
151450
2699
i rossi, i gialli,
02:34
and thought it was something worth remarking on positively.
40
154173
3078
e pensava che fosse qualcosa da commentare positivamente.
02:37
And part of why it was doing this
41
157928
1615
Un motivo per cui faceva così
02:39
was because most of the images I had given it
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159577
2945
era perché la maggior parte delle immagini che gli avevo dato
02:42
were positive images.
43
162546
1840
erano positive.
02:44
That's because people tend to share positive images
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164903
3658
Perché le persone tendono a condividere immagini positive
02:48
when they talk about their experiences.
45
168585
2190
quando parlano delle loro esperienze.
02:51
When was the last time you saw a selfie at a funeral?
46
171267
2541
Quando mai avete visto un selfie a un funerale?
02:55
I realized that, as I worked on improving AI
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175434
3095
Capii che lavorando al miglioramento dell'IA
02:58
task by task, dataset by dataset,
48
178553
3714
compito dopo compito, dataset dopo dataset,
03:02
that I was creating massive gaps,
49
182291
2897
stavo creando enormi lacune,
03:05
holes and blind spots in what it could understand.
50
185212
3999
buchi e punti ciechi in ciò che poteva capire.
03:10
And while doing so,
51
190307
1334
E nel fare ciò,
03:11
I was encoding all kinds of biases.
52
191665
2483
stavo codificando tutti i tipi di preconcetti.
03:15
Biases that reflect a limited viewpoint,
53
195029
3318
Preconcetti che riflettono un punto di vista limitato,
03:18
limited to a single dataset --
54
198371
2261
limitato a un singolo dataset.
03:21
biases that can reflect human biases found in the data,
55
201283
3858
Preconcetti che riflettono quelli umani trovati nei dati,
03:25
such as prejudice and stereotyping.
56
205165
3104
come pregiudizi e stereotipi.
03:29
I thought back to the evolution of the technology
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209554
3057
Ho ripensato all'evoluzione della tecnologia
03:32
that brought me to where I was that day --
58
212635
2502
che mi ha portata dove ero quel giorno,
03:35
how the first color images
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215966
2233
come le prime immagini a colori
03:38
were calibrated against a white woman's skin,
60
218223
3048
fossero state calibrate sulla pelle di una donna bianca,
03:41
meaning that color photography was biased against black faces.
61
221665
4145
quindi la fotografia a colori penalizzava i volti neri.
03:46
And that same bias, that same blind spot
62
226514
2925
E quello stesso pregiudizio, quello stesso punto cieco
03:49
continued well into the '90s.
63
229463
1867
persisteva negli anni '90.
03:51
And the same blind spot continues even today
64
231701
3154
E lo stesso punto cieco persiste anche oggi
03:54
in how well we can recognize different people's faces
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234879
3698
nel modo in cui riconosciamo volti di persone diverse
03:58
in facial recognition technology.
66
238601
2200
nella tecnologia del riconoscimento facciale.
04:01
I though about the state of the art in research today,
67
241323
3143
Ho pensato allo stato dell'arte nella ricerca di oggi,
04:04
where we tend to limit our thinking to one dataset and one problem.
68
244490
4514
tendiamo a limitare il nostro pensiero a un dataset e un problema.
04:09
And that in doing so, we were creating more blind spots and biases
69
249688
4881
E facendo ciò, creiamo più punti ciechi e preconcetti
04:14
that the AI could further amplify.
70
254593
2277
che l'IA potrebbe amplificare.
04:17
I realized then that we had to think deeply
71
257712
2079
Ho capito quindi che dovremmo pensare di più
04:19
about how the technology we work on today looks in five years, in 10 years.
72
259815
5519
a come la tecnologia a cui lavoriamo oggi sarà tra 5, 10 anni.
04:25
Humans evolve slowly, with time to correct for issues
73
265990
3142
Gli umani si evolvono lentamente nel tempo, per correggere errori
04:29
in the interaction of humans and their environment.
74
269156
3534
nell'interazione tra loro e il loro ambiente.
04:33
In contrast, artificial intelligence is evolving at an incredibly fast rate.
75
273276
5429
Mentre l'intelligenza artificiale si evolve a ritmi velocissimi,
04:39
And that means that it really matters
76
279013
1773
quindi è molto importante
04:40
that we think about this carefully right now --
77
280810
2317
che ci ragioniamo attentamente adesso,
04:44
that we reflect on our own blind spots,
78
284180
3008
che riflettiamo sui nostri punti ciechi,
04:47
our own biases,
79
287212
2317
sui nostri preconcetti,
04:49
and think about how that's informing the technology we're creating
80
289553
3857
e pensiamo a come ciò modella la tecnologia che stiamo creando
04:53
and discuss what the technology of today will mean for tomorrow.
81
293434
3902
e parliamo di cosa la tecnologia di oggi rappresenterà un domani.
04:58
CEOs and scientists have weighed in on what they think
82
298593
3191
Amministratori delegati e scienziati hanno detto la loro
05:01
the artificial intelligence technology of the future will be.
83
301808
3325
su ciò che sarà la tecnologia dell'IA del futuro.
05:05
Stephen Hawking warns that
84
305157
1618
Stephen Hawking avverte che
05:06
"Artificial intelligence could end mankind."
85
306799
3007
"l'intelligenza artificiale potrebbe porre fine all'umanità".
05:10
Elon Musk warns that it's an existential risk
86
310307
2683
Elon Musk dice che è un rischio esistenziale
05:13
and one of the greatest risks that we face as a civilization.
87
313014
3574
e uno dei maggiori rischi che affrontiamo in quanto civiltà.
05:17
Bill Gates has made the point,
88
317665
1452
Bill Gates ha affermato:
05:19
"I don't understand why people aren't more concerned."
89
319141
3185
"Non capisco perché le persone non siano più preoccupate di così".
05:23
But these views --
90
323412
1318
Ma questi punti di vista
05:25
they're part of the story.
91
325618
1734
fanno parte della storia.
05:28
The math, the models,
92
328079
2420
La matematica, i modelli,
05:30
the basic building blocks of artificial intelligence
93
330523
3070
le fondamenta su cui si basa l'intelligenza artificiale
05:33
are something that we call access and all work with.
94
333617
3135
sono cose a cui possiamo accedere e con cui possiamo lavorare.
05:36
We have open-source tools for machine learning and intelligence
95
336776
3785
Abbiamo strumenti open-source per il machine learning e IA
05:40
that we can contribute to.
96
340585
1734
ai quali possiamo contribuire.
05:42
And beyond that, we can share our experience.
97
342919
3340
Inoltre possiamo condividere la nostra esperienza.
05:46
We can share our experiences with technology and how it concerns us
98
346760
3468
Possiamo condividere la nostra esperienza con la tecnologia, come ci riguarda
05:50
and how it excites us.
99
350252
1467
e come ci affascina.
05:52
We can discuss what we love.
100
352251
1867
Possiamo discutere su ciò che amiamo.
05:55
We can communicate with foresight
101
355244
2031
Possiamo prevedere
05:57
about the aspects of technology that could be more beneficial
102
357299
4857
quali aspetti possono essere più benefici
06:02
or could be more problematic over time.
103
362180
2600
o più problematici col tempo.
06:05
If we all focus on opening up the discussion on AI
104
365799
4143
Se ci concentriamo nell'apertura della discussione sull'IA
06:09
with foresight towards the future,
105
369966
1809
con lungimiranza verso il futuro,
06:13
this will help create a general conversation and awareness
106
373093
4270
ci aiuterà a creare una conversazione e consapevolezza generali
06:17
about what AI is now,
107
377387
2513
su ciò che è ora l'IA,
06:21
what it can become
108
381212
2001
su ciò che può diventare
06:23
and all the things that we need to do
109
383237
1785
e su ciò che dobbiamo ancora fare
06:25
in order to enable that outcome that best suits us.
110
385046
3753
per avere i migliori risultati possibili.
06:29
We already see and know this in the technology that we use today.
111
389490
3674
Vediamo e conosciamo già la tecnologia che usiamo oggi.
06:33
We use smart phones and digital assistants and Roombas.
112
393767
3880
Usiamo smartphone e assistenti digitali e robot aspirapolvere.
06:38
Are they evil?
113
398457
1150
Sono malvagi?
06:40
Maybe sometimes.
114
400268
1547
Forse a volte.
06:42
Are they beneficial?
115
402664
1333
Sono benefici?
06:45
Yes, they're that, too.
116
405005
1533
Sì, sono anche questo.
06:48
And they're not all the same.
117
408236
1761
E non sono tutti uguali.
06:50
And there you already see a light shining on what the future holds.
118
410489
3540
E potete già vedere un futuro brillante davanti a noi.
06:54
The future continues on from what we build and create right now.
119
414942
3619
Il futuro prosegue da ciò che costruiamo e creiamo adesso.
06:59
We set into motion that domino effect
120
419165
2642
Mettiamo in moto quell'effetto domino
07:01
that carves out AI's evolutionary path.
121
421831
2600
che costituisce il percorso evolutivo dell'IA.
07:05
In our time right now, we shape the AI of tomorrow.
122
425173
2871
Nel nostro tempo, ora, plasmiamo l'IA di domani.
07:08
Technology that immerses us in augmented realities
123
428566
3699
La tecnologia che ci immerge nelle realtà aumentate
07:12
bringing to life past worlds.
124
432289
2566
e porta in vita mondi remoti.
07:15
Technology that helps people to share their experiences
125
435844
4312
La tecnologia che aiuta la gente a condividere le esperienze
07:20
when they have difficulty communicating.
126
440180
2262
quando hanno difficoltà a comunicare.
07:23
Technology built on understanding the streaming visual worlds
127
443323
4532
La tecnologia costruita per capire i flussi di immagini
07:27
used as technology for self-driving cars.
128
447879
3079
usata per le vetture autonome.
07:32
Technology built on understanding images and generating language,
129
452490
3413
La tecnologia costruita per capire le immagini e generare linguaggio,
07:35
evolving into technology that helps people who are visually impaired
130
455927
4063
si trasforma in tecnologia che aiuta coloro che hanno la vista compromessa
07:40
be better able to access the visual world.
131
460014
2800
ad avere accesso al mondo visivo.
07:42
And we also see how technology can lead to problems.
132
462838
3261
E sappiamo anche come la tecnologia possa portare problemi.
07:46
We have technology today
133
466885
1428
Esiste la tecnologia
07:48
that analyzes physical characteristics we're born with --
134
468337
3835
che analizza le caratteristiche fisiche con cui siamo nati,
07:52
such as the color of our skin or the look of our face --
135
472196
3272
come il colore della pelle o la nostra espressione,
07:55
in order to determine whether or not we might be criminals or terrorists.
136
475492
3804
per determinare se possiamo essere o no criminali o terroristi.
07:59
We have technology that crunches through our data,
137
479688
2905
Esiste la tecnologia che usa i nostri dati,
08:02
even data relating to our gender or our race,
138
482617
2896
anche dati riguardanti il nostro genere o la nostra etnia,
08:05
in order to determine whether or not we might get a loan.
139
485537
2865
per determinare se possiamo ottenere o meno un prestito.
08:09
All that we see now
140
489494
1579
Quello che vediamo ora
08:11
is a snapshot in the evolution of artificial intelligence.
141
491097
3617
è uno spaccato dell'evoluzione dell'intelligenza artificiale.
08:15
Because where we are right now,
142
495763
1778
Perché noi ci troviamo ora
08:17
is within a moment of that evolution.
143
497565
2238
a un passo da quell'evoluzione.
08:20
That means that what we do now will affect what happens down the line
144
500690
3802
Quello che facciamo ora influenzerà ciò che accade lungo il cammino
08:24
and in the future.
145
504516
1200
e nel futuro.
08:26
If we want AI to evolve in a way that helps humans,
146
506063
3951
Se vogliamo che l'IA si evolva per aiutare gli umani,
08:30
then we need to define the goals and strategies
147
510038
2801
allora dobbiamo definire gli obiettivi e le strategie
08:32
that enable that path now.
148
512863
1733
che abilitano quel percorso adesso.
08:35
What I'd like to see is something that fits well with humans,
149
515680
3738
Ciò che vorrei vedere è qualcosa che si adatti agli umani,
08:39
with our culture and with the environment.
150
519442
2800
alla nostra cultura e all'ambiente.
08:43
Technology that aids and assists those of us with neurological conditions
151
523435
4484
Tecnologia che assista la gente con problemi neurologici
08:47
or other disabilities
152
527943
1721
o altre disabilità
08:49
in order to make life equally challenging for everyone.
153
529688
3216
per rendere le sfide della vita uguali per tutti.
08:54
Technology that works
154
534097
1421
La tecnologia che lavori
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regardless of your demographics or the color of your skin.
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a prescindere dai vostri dati demografici o dal colore della pelle.
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And so today, what I focus on is the technology for tomorrow
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Oggi, quello su cui mi concentro è la tecnologia per domani
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and for 10 years from now.
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e per i prossimi 10 anni.
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AI can turn out in many different ways.
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L'IA può diventare molte cose.
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But in this case,
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Ma in questo caso
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it isn't a self-driving car without any destination.
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non è una vettura automatica senza destinazione.
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This is the car that we are driving.
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Questa è una vettura che guidiamo noi.
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We choose when to speed up and when to slow down.
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Scegliamo noi quando accelerare e quando rallentare.
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We choose if we need to make a turn.
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Scegliamo noi se svoltare.
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We choose what the AI of the future will be.
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Scegliamo noi quale sarà l'IA del futuro.
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There's a vast playing field
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C'è una vasta scelta
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of all the things that artificial intelligence can become.
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di tutto ciò che l'IA può diventare.
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It will become many things.
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Diventerà molte cose.
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And it's up to us now,
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E dipende da noi adesso,
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in order to figure out what we need to put in place
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al fine di capire cosa dobbiamo mettere in atto
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to make sure the outcomes of artificial intelligence
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per assicurarci che gli esiti dell'intelligenza artificiale
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are the ones that will be better for all of us.
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saranno i migliori per tutti noi.
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Thank you.
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Grazie
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(Applause)
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(Applausi)
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