{"id":18351,"date":"2015-09-25T07:28:40","date_gmt":"2015-09-25T05:28:40","guid":{"rendered":"http:\/\/www.jacoporanieri.com\/blog\/?p=18351"},"modified":"2015-09-25T07:44:30","modified_gmt":"2015-09-25T05:44:30","slug":"lallucinazione-del-supermercato-dove-tutto-e-cane","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.jacoporanieri.com\/blog\/?p=18351","title":{"rendered":"L’allucinazione del supermercato dove tutto \u00e8 cane"},"content":{"rendered":"

\"Dog<\/a><\/p>\n

Quanto sto per raccontare \u00e8 assolutamente\u00a0accaduto, anche se non si conoscono il luogo ed il momento esatto della vicenda, il nome delle persone o tecnologie coinvolte, il tipo di strumenti utilizzati, la causa scatenante, il destino vissuto\u00a0dal prodotto finale. Negli anni ’80, l’esercito degli Stati Uniti si trov\u00f2\u00a0innanzi ad un dilemma: come sfruttare le nuove tecnologie informatiche per aumentare non soltanto la letale precisione delle proprie armi, ma anche per accrescere il potenziale di sopravvivenza di chi pilotava i carri armati? La risposta, a quanto pare, fu ben presto chiara ed immediata: tramite l’intelligenza artificiale. Poich\u00e9 era possibile, almeno in via teorica, addestrare un computer per assistere gli equipaggi in quello che \u00e8 sempre stato\u00a0il singolo compito pi\u00f9 importante\u00a0nei contesti bellici, ovvero\u00a0avvistare il nemico, prima che lui potesse far lo stesso a noi. Possibile, sia chiaro, ma non semplice. In quanto\u00a0noi non umani ben difficilmente potremmo affermare di comprendere alla perfezione ci\u00f2 che ci consente d’individuare la forma e\/o l’essenza delle cose,\u00a0come enunciato nella frase: “Quella che noi chiamiamo una rosa, con qualsiasi altro nome, profumerebbe altrettanto dolcemente” e l’evidenza, parimenti a ci\u00f2 che scrisse Shakespeare del pi\u00f9 amato fiore, non determina la pura verit\u00e0. Cos\u00ec avvenne, all’interno di una qualche cupa installazione di ricerca militare, che alcune le menti pi\u00f9 brillanti del Pentagono fossero instradate alla progettazione di un computer differente da qualsiasi altro mai creato prima. Che fosse in grado di interpretare\u00a0le immagini, ma non in modo matematico (la conta dei pixel o dei colori, l’individuazione delle auguste geometrie) quanto sulla base di una semplice domanda monotipica: “Dietro a quel particolare albero, c’\u00e8 per caso un carro sovietico, in agguato?” Ah, magnifico, persino carico di un vago senso d’ironia. Pare quasi di vedere gli scienziati ed ingegneri in camice bianco, con il loro album fotografico di 100 panorami, alcuni con sorpresa cingolata, altri privi di elementi minacciosi\u00a0di alcun tipo. Intenti ad inserirli, in rapida sequenza, nella fessura orizzontale di uno scanner primitivo. All’altro capo del quale non c’era una singola entit\u00e0\u00a0artificiale, ma diverse interconnesse, secondo il metodo e la prassi che si usa ancora oggi, per (tentare di) riconoscere calligrafie, parole pronunciate ad alta voce, i volti delle persone presenti in una scena. Li chiamano\u00a0network neurali. E pur essendo *anc\u00f2ra\u00a0notevolmente meno efficaci di un vero cervello umano, non sono in alcun modo meno misteriosi, o difficili da dominare. Pensate di essere, per un momento, un singolo neurone sospeso nella guaina mielinica di un cranio, dotato delle cognizioni necessarie a riconoscere soltanto\u00a0il blu. Trovandovi di fronte ad un qualcosa di verde, non potrete far altro che passarlo al vostro vicino, il quale forse noter\u00e0 l’assenza del giallo, oppure quella del rosso e cos\u00ec via, fino a trovare la risposta. Ma un carro armato \u00e8 molto pi\u00f9 complesso di cos\u00ec, perch\u00e9 pu\u00f2 trovarsi in mille angolazioni differenti, essere coperto parzialmente dal paesaggio…Passarono i giorni, le settimane. A fronte di un frenetico processo di addestramento, si giunse infine al punto in cui, senza timor d’errori, il sistema riconosceva e contrassegnava tra le 100 foto quelle da considerare “pericolose” senza il minimo margine d’errore. Il numero dei successi continuava ad aumentare. La missione era…Riuscita? Furono chiamati il capo-progetto, il generale d’armata, forse addirittura il presidente degli Stati Uniti. Per inserire dinnanzi a loro, non senza un certo grado di aspettativa\u00a0e pathos<\/em>,\u00a0una nuova serie di foto nel computer, nuovamente suddivise tra bucolici contesti e luoghi prossimi all’agguato veicolare. Ebbene, a quanto pare, il computer stavolta fall\u00ec nell’identificare il dovuto, con una percentuale di successi molto inferiore a quanto mai fosse successo in precedenza. Furono effettuati degli studi, nuovi saggi e dimostrazioni. Finch\u00e9 non si giunse all’orrida realt\u00e0: che nelle fondamentali 100 foto utilizzate inizialmente, c’era un tratto distintivo ben pi\u00f9 evidente dell’eventuale presenza del nemico. Perch\u00e9 tutte quelle senza carro armato, erano state effettuate in una giornata di sole piuttosto intenso. Mentre le altre, con il cielo parzialmente coperto. Ci\u00f2 che il computer stava identificando, dunque, era semplicemente la luce ambientale della scena! Non \u00e8 terribile, tutto ci\u00f2? Personalmente, trovo che sia una progressione\u00a0dalle analogie profondamente nichiliste. Ecco una macchina creata per “comprendere” di avere uno scopo, ma la quale non \u00e8 in grado di capire quale questo, in effetti, sia. E s’impegna quotidianamente, per l’intero segmento del\u00a0suo attimo di gloria, nel perseguire un\u00a0obiettivo che non si dimostra\u00a0quello designato dai creatori. Prima di essere per sempre spenta, poi dimenticata.<\/p>\n

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Spettri che aleggiano nella sequenza dei concetti, spiriti analogici del mondo. Nessuno pu\u00f2 ben dire, a ragione, di avere chiari nella mente i suoi modelli, l’uccello primordiale che pu\u00f2 permetterti di riconoscere il passero e il gabbiano, o il primo albero, la pietra da cui vengono tutte le altre. Tranne un computer, che da simili concetti viene schiacciato e totalmente definito, condizionato in ci\u00f2 che riesce o meno a fare. Verso l’inizio dello scorso luglio, con la massima sorpresa della maggior parte di noi, il tema dei network neurali \u00e8 ritornato nuovamente in auge, grazie al rilascio pubblico dell’ennesimo\u00a0“progetto collaterale” del colosso Google, frutto dell’intuizione avuta dal suo team di ricerca e sviluppo, al quale viene sempre lasciato un certo grado di autonomia. Il nome commerciale scelto per\u00a0l’idea \u00e8 Deep Dream, anche se Deep Nightmare, forse, sarebbe stato pi\u00f9 appropriato. Perch\u00e9 se il suo funzionamento \u00e8 frutto di un processo relativamente utile, ci\u00f2 che ne deriva pare invece il risultato di una potente droga psicotropica, in grado di distruggere le sacre\u00a0forme delle cose. Per ricostruirle in qualcosa di…Nuovo, diverso. Il peso dei Chihuahua sopra il petto, con i loro artigli acuminati. L’ansimare dei San Bernardo che percuotono la mente, con le grandi lingue rosa, come punti di fuga dalla nostra tipica\u00a0realt\u00e0. Il sibilo nel vento dei levrieri, scalpitanti tra le pieghe dello spazio-tempo. Tutto questo e molto altro, mostrato al mondo in elaborazioni grafiche analoga a quella del video di Pouff – Grocery Trip (mostrato in apertura) in cui una semplice uscita per far spese si trasforma\u00a0in un trip<\/em> che non sar\u00e0 semplice dimenticare.
\nPer comprenderne l’origine, dobbiamo tornare\u00a0a quel progetto americano del sistema d’individuazione dei carri armati. Ora immaginate di sostituire questi ultimi con qualcosa di pi\u00f9 innocuo, perch\u00e9 il grande pubblico, naturalmente, vuole essere tranquillizzato. Ad esempio: animali. Tutti amano gli animali! Soltanto che ai nostri giorni, ci\u00f2 va da se, la capacit\u00e0 di calcolo ed elaborazione dei computer \u00e8 cresciuta a dismisura, per cui il dispositivo\u00a0non verr\u00e0 sottoposto alla visione di soltanto 100 o 400 cani, ma piuttosto 1.000, 10.000…. Per poi chiedergli, ad infinite riprese, in questa nuova foto, Fido c’\u00e8? Giusto, giusto, si, no, sbagliato. E invece qui,\u00a0computer, Fido ce lo vedi?<\/p>\n

\"Neural<\/a>
Google Deep Dream non \u00e8 l’unico network neurale per il riconoscimento delle immagini a disposizione del grande pubblico, come dimostrato da questo video di Ville-Matias Heikkil\u00e4, in cui quattro diverse iterazioni del sistema Caffe Model Zoo vengono messe a confronto, con lo stesso feed video in parallelo.<\/figcaption><\/figure>\n

Abbiamo esordito definendo il sistema dei network neurali come misterioso e inconoscibile, doti che comunque gli appartengono ma sempre meno, soprattutto col passar del tempo. Ci\u00f2 perch\u00e9 nei fatti, si \u00e8 scoperto, \u00e8 possibile chiedere al computer di rendere manifesti\u00a0i punti intermedi del suo ragionamento, ovvero mostrare tramite la sua principale interfaccia con gli umani (lo schermo) i punti in cui gli riusciva di identificare totalmente, o parzialmente, il cane o il carro armato. Tale approccio\u00a0sar\u00e0 molto utile, in futuro, ad evitare tragici fraintendimenti come quello del fattore climatico, diventato erroneamente un tratto distintivo in quel fatidico giorno di oltre due decadi f\u00e0. Ci\u00f2 che risulta da una tale messa “in chiaro” del processo d’identificazione, \u00e8 gi\u00e0 di per se piuttosto affascinante: questo tipo di intelligenze artificiali, come loro massima prerogativa, lavorano ad ondate successive. Cos\u00ec avviene che il primo dei neuroni (entit\u00e0 del tutto indipendente) inizi a lavorare sui margini e le linee, producendo quella serie di volute simili a del fumo che si vedono talvolta, nelle immagini in cui Deep Dream, o prodotti equivalenti, hanno trovato un’applicazione pi\u00f9 leggera. Mentre per gradi, lentamente, i neuroni sovrastanti\u00a0iniziano\u00a0a individuare quanto richiesto. Il che non significa che uno scienziato, o ancor pi\u00f9 probabilmente, un creativo che lavora fuori o dentro\u00a0Google, non possano scegliere di abbassare la soglia selettiva, chiedendo al computer di identificare come cane tutto ci\u00f2 che possa anche soltanto vagamente, molto lontanamente assomigliargli. Per poi mostrarlo, spietatamente, a schermo.
\nL’effetto di una tale progressione\u00a0\u00e8 assurdo\u00a0e al tempo stesso disumanizzante. Detersivi che abbaiano, scaffali che guaiscono. Persone di passaggio che diventano, come uno shoggoth<\/a>\u00a0lovercraftiano, dotati d’innumerevoli occhi neri e musi globulari. Chiunque abbia mai sofferto d’emicrania, con o senza mal di testa,\u00a0probabilmente\u00a0ben ricorda l’alone sfarfallante che penetra nel campo visivo, modificando le cose familiari in flash di luce, che concorrono per cancellare il senso logico di ci\u00f2 che si ha di fronte. Ora immaginate per un attimo, soltanto un secondo, che ciascuna di queste forme insensate\u00a0giunga a trasfigurarsi\u00a0nel\u00a0volto\u00a0di un qualche amichevole animale, pronto a fissarvi con aspettativa dal frigorifero e dai muri. Se davvero gli esseri umani potessero sperimentare un tale grado di distaccamento dalla logica comune, tanto varrebbe prendere l’LSD, assieme al latte di\u00a0mattina…<\/p>\n

\"Deep<\/a>
I network neurali per il riconoscimento delle forme possono essere impiegati anche senza un’immagine di partenza, come in questa creazione di Jonah Nordberg, in cui una zoomata progressiva rivela l’interminabile legione dei\u00a0cani.<\/figcaption><\/figure>\n

Questo \u00e8 forse uno dei paradigmi\u00a0che diventeranno pi\u00f9 importanti nel giro dei prossimi quattro, cinque secoli: pi\u00f9 le macchine diventano intelligenti, meno avranno bisogno di noi. Nel momento in cui si crea un software che debba\u00a0interpretare le immagini, gli si da carta bianca nel comprendere che cosa, in effetti, sia degno di essere impiegato come tratto distintivo. In\u00a0un caso di luglio che ha\u00a0sollevato attenzione mediatica estremamente\u00a0significativa, venendo anche citato in un articolo del Telegraph<\/a>, l’algoritmo di riconoscimento impiegato dal motore di ricerca di Google fin\u00ec per attribuire ad\u00a0alcune foto in primo piano dell’afroamericano\u00a0Jacky Alcin\u00e9, ripreso assieme ai suoi amici,\u00a0la denominazione di\u00a0“[gruppo di] gorilla” mostrando apparenti propositi di discriminazione razziale. Quando in realt\u00e0 semplicemente, il sistema stava\u00a0l’equilibrio dei colori e delle forme nell’unico modo che aveva a sua disposizione, in quel caso totalmente errato. Soltanto l’introduzione di un repertorio\u00a0fotografico pi\u00f9 ampio, assieme ad un controllo approfondito dell’output prodotto da meccanismi conformi al metodo\u00a0Deep Dream, potranno permettere di ridurre il verificarsi futuro di simili fraintendimenti.
\nSe poi da questo dovesse derivare l’esperienza psichica\u00a0di un mondo infestato da cani o gorilla nella nebbia, dovremo necessariamente farcene una ragione. Purch\u00e9 non vengano sostituiti da\u00a0pericolosi carri armati…<\/p>\n