L’intelligenza artificiale ci consentirà di diventare tutti scienziati? Ovviamente no. Ma forse potrebbe darci una mano a vivere e interpretare il mondo che ci circonda in modo completamente diverso. Più approfondito, attento, competente. Anche se quelle competenze di fondo, per un motivo o per l’altro, non ce le abbiamo. Grazie all’intelligenza artificiale integrata nelle applicazioni che possiamo scaricare sullo smartphone o consultare via web, infatti, il nostro sguardo sulla realtà potrebbe farsi quasi dottorale.

Accade in particolare nell’ambito della flora e della fauna. Uno degli universi forse più ostici per chi ne sia del tutto a digiuno o quasi. Identificare specie, famiglie, razze e parentele di piante, fiori e animali è un’autentica impresa nozionistica, senza contare il caos onomastico. Una semplice passeggiata potrebbe assumere tinte completamente diverse se sapessimo cosa stiamo osservando. Adesso alcune applicazioni, potenziate dalla capacità di calcolo dell’intelligenza artificiale, promettono di darci una mano. E trasformarci appunto in botanici e zoologi provetti.

La questione va presa un po’ alla larga. L’identificazione delle immagini è infatti ormai da qualche anno il principale banco di prova dei sistemi di questo tipo. Basti pensare ai social network: Facebook ha appena annunciato che potenzierà il ricorso a questi meccanismi per stanare i contenuti propagandistici di stampo terroristico e toglierli dalla circolazione. Figurarsi gli ambiti d’applicazione. Ci sono programmi che possono identificare oggetti dai disegni, anche quelli fatti malissimo – l’hanno sviluppato gli esperti del Georgia Institute of Technology – e quelli che invece completano l’opera e disegnano al posto dell’utente (AutoDraw di Google lanciato tre mesi fa). Ancora, l’intelligenza artificiale può osservare i dipinti identificando artista e genere e, com’è accaduto lo scorso anno con Rembrandt, replicare lo stile di un grande maestro del passato remoto sfornando un’opera dal suo stesso sapore.

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Ma i fronti sono moltissimi: il lavoro sulle immagini dell’intelligenza artificiale sta per esempio già tornando utile nell’ambito della salute. In questo senso Microsoft è per esempio all’avanguardia con i suoi progetti forti di partnership internazionali ma lo stesso si può dire delle numerose applicazioni di Ibm Watson. E se i produttori di auto usano l’intelligenza artificiale applicata alla visione per insegnare ai sistemi di guida assistita come evitare pedoni e ostacoli, ci sono perfino piccoli ma divertenti esperimenti applicati al cibo e in generale al contesto lifestyle a completare il quadro. Lo ha fatto di recente la piattaforma Pinterest con l’introduzione delle sue Lens: da uno scatto riconosci il prodotto e lo compri o lo pubblichi sulle tue collezioni.

Ora, però, è il turno della scienza. Alcuni siti e applicazioni vogliono far fare all’AI applicata alle immagini il salto verso la natura. iNaturalist.org è una di queste piattaforme. Lanciata nel 2008, è stata fino ad ora una sorta di portale in crowdsourcing per identificare specie e piante. L’utente pubblica l’immagine di una pianta o animale in cui si è imbattuto e una comunità di scienziati e naturalisti, ma anche di appassionati, gli fornisce la risposta. Interessante ma lento: spesso ci volevano giorni per avere un responso. Adesso iNaturalist.org ha deciso di lanciare un’applicazione che sfrutta le potenzialità dell’intelligenza artificiale per velocizzare il processo: tramite il deep learning, cioè la capacità delle reti neurali di imparare dal materiale che è stato dato loro in pasto  nel corso del tempo, la piattaforma si farà sempre più veloce ed efficiente. Fornendo la risposta esatta nel giro di pochi secondi o minuti anche al più sprovveduto degli utenti.

“Speriamo che questa mossa riesca a coinvolgere un nuovo gruppo di cittadini-scienziati” ha spiegato al magazine dello Smithsonian Institution Scott Loarie, condirettore del sito. In particolare l’applicazione viene “addestrata” dallo stesso, enorme database accumulato da iNaturalist nel corso degli anni e garantito dalle verifiche degli esperti. Quando le reti neurali arriveranno a un’ottima performance saranno in grado di fornire risposte a immagini vergini, insomma del tutto inedite, che analizzano per la prima volta. E ad azzeccare in quale bestiola o in quale albero l’utente si sia imbattuto. Al momento l’app “impara”, per così dire, una nuova specie ogni 1,7 ore ed è in grado di fornire una decina di possibilità all’interno delle quali nel 77% dei casi si trova quella corretta. Ma più contenuti le vengono forniti più la velocità di apprendimento metterà il turbo e le risposte diventeranno univoche. Chi l’ha provato, come i reporter dello Smithsonian, racconta di una buona precisione.

“iNaturalist ha cambiato il modo in cui interagisco col mondo naturale – spiega sul sito Carrie Seltzer, program manager della National Geographic Society – ho più voglia di fermarmi e fare foto a interessanti organismi che vedo e che avrei ignorato perché so che qualcun altro potrebbe essere interessato per finiscientifici e la community può aiutarmi a saperne di più”.

L’obiettivo è infatti quello di attrarre nella comunità altri esperti e allargare l’utenza, proponendo strumenti simili per esempio ai bambini delle scuole o, in generale, alle persone che amano la natura ma spesso non sanno da che parte cominciare per capire qualcosa di più su ciò che li circondi. In questo senso, l’intelligenza artificiale promette di metterci in tasca una serie di strumenti che faranno impallidire le classiche ricerche su Google o Wikipedia: saranno le applicazioni a riconoscere, sulla base di una foto scattata con lo smartphone, di che cosa stiamo parlando. E a fornirci informazioni e dati garantiti. Non solo: anche le forze dell’ordine e in generale chi lavora nella gestione e nella tutela dei contesti naturali potrebbero avvalersi di questo database intelligente.

Non è ovviamente l’unico esempio di una simile tecnologia. Il riconoscimento delle immagini da parte delle reti neurali, e dunque dell’intelligenza artificiale, è sfruttato anche dall’app Merlin Bird ID messa a punto dal Lab of Ornithology della Cornell University di Ithaca, New York: serve a identificare oltre 750 uccelli tipici dell’America del Nord. Basta rispondere a qualche domandina e poi fornire in pasto all’app l’immagine. Pl@ntNet fa più o meno lo stesso lavoro per le piante, dopo che l’utente abbia dato una mano alla piattaforma spiegando quale parte sia stata inquadrata, ad esempio se il frutto, il fiore, il fusto e così via. 

“Siamo all’inizio ma vi assicuro che nei prossimi anni vedremo un’esplosione di questo tipo di applicazioni” ha concluso Loarie. Il punto-chiave dell’intera dinamica, questo è più che evidente, sta però nella bontà dei database che vengono forniti alle reti neurali e i cui risultati vengono “liofilizzati” attraverso siti e applicazioni come iNaturalist o Merlin Bird ID. L’integrità e la correttezza scientifica dell’informazione è dunque un tema essenziale per l’attendibilità non solo delle soluzioni di AI del futuro ma anche, in generale, per l’informazione tout court che sempre più dai big data prenderà le mosse.