Intelligenza artificiale: media

Il tema dell’IA sta facendo capolino sempre più spesso sui media digitali.
Mi hanno colpito alcuni articoli.

1. Il docente robot
I fatti: al prestigioso Georgia Institute of Technology gli studenti del MOOC su IA hanno difficoltà a trovare le pagine  con i voti o i compiti e scrivono ai tutor chiedendo lumi.
I tutor a loro volta hanno difficoltà  a rispondere a tutte le email.
C’erano varie possibilità:
– migliorare l’interfaccia del MOOC mettendo in evidenza i link a alle pagina utili
– creare delle FAQ con le domande più frequenti e le risposte sensate.

Invece i gestori del corso hanno deciso di creare un BOT, cioè un utente automatico del forum che si basava sulle parole chiave e sulla somiglianza delle domande per fornire delle risposte. Dopo qualche esitazione, il software ha cominciato a funzionare bene e gli studenti non si sono accorti della differenza. Bravi, bell’esercizio.
Il primo commento che mi viene in mente (ma penso sia ovvio per tutti): beh, quel MOOC era proprio progettato malino. Se l’interazione studenti-tutor è talmente limitata che gli studenti non trovano nessuna differenza tra le consuete risposte umane e quelle di Jill Watson (il bot), significa che il corso non è era un granché interattivo. Vuol dire che va migliorato il modello didattico del corso, no?

Il titolo dell’artico però è: “L’insegnante è un robot. Ma non se ne accorge nessuno”
Sottotitolo: “Si chiama Jill Watson, e fa l’assistente in un corso di programmazione. Nessuno degli studenti, però, si è accorto che è un computer.”
Nel testo: “La piaga più grande dei corsi online”, ha spiegato Goel [Ashok Goel, il docente], “è l’alto tasso di abbandono da parte degli studenti. La causa principale è che gli studenti stessi lamentano di non avere abbastanza interazioni con gli insegnanti. Abbiamo creato Jill per fornire risposte e feedback più veloci. […] ”
Commento dell’articolista: “Chi meglio di un software per insegnare a programmare algoritmi di intelligenza artificiale?” Davvero. Ma qui non c’è nessun docente software…
Battuta finale: “E nessuno degli studenti si è accorto di avere a che fare con un computer. Qualcuno ha chiesto addirittura a Jill un appuntamento dal vivo. Impossibile, peccato.”

Insomma, il MOOC non brilla per la modernità del modello didattico – e gli studenti se ne accorgono –  ma il modo per riparare è fornire risposte più veloci? Si prende un compito ripetitivo di supporto, lo si automatizza: e questa sarebbe la formazione gestita da un’Intelligenza Artificiale? Una confusione tra docente, tutor, FAQ, supporto, insegnamento che non aiuta a promuovere una cultura dell’apprendimento digitale, ma la allontana sempre di più.

http://www.repubblica.it/tecnologia/2016/05/20/news/insegnante_robot-140220189/

2. Machine learning for all

Titolo dell’articolo: “Soon We Won’t Program Computers. We’ll Train Them Like Dogs”
Sotto (anzi, sopra)titolo: “The rise of Artificial Intelligence and the End of Code”
Si parla delle reti neurali (che in realtà sono in giro da un bel po’) e di big data: tantissimi dati vengono proposti ad un algoritmo che cerca di riconoscere strutture invarianti. Dall’accento sul codice si passa all’accento sui dati. Questo modello di software viene presentato come il futuro: presto tutti i programmi saranno di questo tipo, e non ci sarà più bisogno di programmatori che scrivono codice.
Con le parole di Monaghan: “Our machines are starting to speak a different language now, one that even the best coders can’t fully understand. If you want to teach a neural network to recognize a cat, for instance, you don’t tell it to look for whiskers, ears, fur, and eyes. You simply show it thousands and thousands of photos of cats, and eventually it works things out. […] Programming won’t be the sole domain of trained coders who have learned a series of arcane languages. It’ll be accessible to anyone who has ever taught a dog to roll over. “For me, it’s the coolest thing ever in programming,” Thrun says, “because now anyone can program.”

Ora, a parte il fatto che di programmi che scrivono programmi ce ne sono sempre stati (i compilatori fanno appunto questo, con grande modestia), il machine learning si applica solo ai casi in cui esistono milioni di istanze che si possono confrontare – e non tutti i problemi cui si applica il software sono di questo tipo. A me pare che l’articolista si sia divertito a fare l’apocalittico (perderemo il controllo dei nostri software, tutti i programmatori a casa…) ma faccia finta di non sapere che i programmi si progettano, si producono, si valutano, si modificano, si biforcano. Prospettare un futuro di sole reti neurali significa ridurre tutte le attività dei programmatori alla sola scrittura di codice che implementa algoritmi.
Ancora, un riduzionismo mascherato da visione futuribile. Certo non aiuta a formare una generazione di coders creativi.

http://www.wired.com/2016/05/the-end-of-code/