Dopo aver affrontato il tema della rappresentazione dal punto di vista etimologico (M.Grillo, Arshake, 27.04.2021), la ricerca di Grillo sulla problematica del riconoscimento prosegue, oggi, dalla prospettiva informatica, con l’analisi di un esperimento avviato nel 2013 che che ha visto, e vede, l’utilizzo del motore di traduzione automatico di Youtube.
Informatica come copia
Sintesi di matematica, logica e filosofia[1], l’informatica rappresenta il tentativo di riprodurre il pensiero umano. Anche il piu’ sofisticato. L’Analogia[2]. Ossia il trarre conclusioni su qualcosa in base alle sue somiglianze con qualcos’altro[3]. Non a caso nell’ambito dell’Intelligenza artificiale si parla di riconoscimento automatico di oggetti e loro descrizione, classificazione e raggruppamento (clustering).
Utilizzata in una grossa varietà di problemi sia nell’area ingegneristica che scientifica, il riconoscimento automatico o pattern recognition introduce a problemi di classificazione o identificazione delle categorie di appartenenza, dove le classi o le categorie possono essere sia definite dal progettista del sistema sia dalle similarità tra pattern[4].
Tra i diversi ambiti di applicazione, l’analisi del linguaggio è uno dei campi di prova piu’ entusiasmanti, in cui il concetto di copia ritrova il suo valore epistemologico.
ITUBE
Parte da questo assunto il progetto presentato durante la sessione di Tesi tenuta dallo scrivente nel 2014[5]. Analizzare i sottotitoli automatici realizzati attraverso il motore di traduzione di Youtube a partire da un sonoro consistente in un dialogo tenuto dallo scrivente (M) e la sua attuale moglie (A). Segue la tabella con il raffronto delle diverse traduzioni realizzate rispettivamente dai partecipanti “umani” (M ed A) e dall’algoritmo di Youtube, nel corso degli anni 2013, 2018, 2021[6]
Risultati
All’iniziale incongruenza nella traduzione del 2013, tra sottotitoli automatici e sonoro, nel 2018, emerge una corrispondenza quasi biunivoca. L’atto del tradurre assume in questa seconda traduzione un aspetto meno creativo: l’algoritmo commette meno errori. [7]
A differenza degli ascoltatori umani M ed A, che riescono a tradurre in modo impeccabile l’audio in testo scritto, la macchina, i.e. l’algoritmo di Youtube, guarda al mondo secondo regole che non corrispondono affatto alla realtà che si trova da elaborare.[8] Per questo cade in errore. O almeno vi cadeva. Sicuramente tra il 2013 il 2018 l’algoritmo è cambiato migliorando le sue prestazioni[9]. Da allora tuttavia, non ha fatto grandi progressi (traduzione 2021).
Conclusioni
Se l’arte, riproduce la realtà, meglio, i suoi processi costitutivi[10], l’intelligenza artificiale, ripercorre questo tentativo[11]. Argomenti un tempo ritenuti di dominio delle scienze umanistiche, oggi sono entrati nel dominio delle scienze matematiche. Pensiero, emozione, rappresentazione, creatività, percezione e apprendimento[12]. L’intelligenza artificiale interroga e recupera il senso originario del significato stesso dell’arte. Non semplice riproduzione binaria ma simulazione incarnata dello stesso processo creativo della vita. Come insegna la logica, la verità di un sistema non potrà mai essere trovata al suo interno[13]. Ma forse grazie alla tecnologia questo sarà possibile. Mi spiego. Occorrerà forse attendere che la macchina, una volta educata, guardandoci, con i suoi sensori, dirà: Io ti vedo[14], per capire veramente il senso di questa nostra esistenza?
[1] Piergiorgio Oddifreddi – Videocorso di logica matematica https://www.youtube.com/watch?v=KGgXoh2dUhs&list=PL2F522906640743FD&index=19
[2] Superfici ed essenze. L’analogia come cuore pulsante del pensiero di Douglas R. Hofstadter, Emmanuel Sander – Ci troviamo tutti sempre alle prese con una massa vorticosa di sensazioni: una superficie caotica in cui il cervello deve districarsi e provare a individuare l’essenza di quello che sta succedendo. Ma come fa? Alla base della nostra attività mentale non c’è il ragionamento logico ma uno strumento cognitivo più raffinato: l’analogia, ovvero la percezione, spesso inconsapevole, di similarità profonde tra ciò che succede adesso e ricordi o concetti familiari immagazzinati chissà dove o come nel nostro cervello. Con una serie di esempi che spaziano dalle osservazioni ingenue ma talvolta geniali dei bambini al progresso imprevedibile della scienza (come la lenta sfilata di sottili analogie che hanno guidato Einstein alla comprensione completa della formula E = mc2), dagli errori del discorso, pervasivi ma raramente notati, all’incanto poco apprezzato della traduzione letteraria, Hofstadter e Sander portano al massimo grado la loro capacità di immergersi nell’articolata complessità del sapere. Il risultato è questa nuova visione dell’analogia come cuore del pensiero, presentata in un’opera destinata, come l’ormai leggendario “Gödel, Escher, Bach”, a lasciare una traccia importante nella saggistica mondiale.
[3] Per un approfondimento si veda il libro Neuroni specchio
[4] Videocorso di Data Science Start2Impact
[5] Interfaccia con il Mondo, un ipotesi di ricerca. Tesi realizzata per il Corso di Arti multimediali e tecnologiche Accademia Belle Arti di Roma 2014.
[6] Opera presentata durante la sessioni di Laurea tenuta presso l’Accademia di Belle Arti di Roma 2013
[7] Sul concetto di errore nell’arte si veda Apertura, Informazione e Comunicazione in Opera Aperta, Umberto Eco pg 95-112.
[8] Per un approfondimento: La mappa non è il territorio di Gragory Bateson in: Interfaccia con il Mondo, un ipotesi di ricerca. Tesi realizzata per il Corso di Arti multimediali e tecnologiche Accademia Belle Arti di Roma 2014.
[9] Per un approfondimento sulla storia dell’algoritmo di traduzione di Google si veda https://it.wikipedia.org/wiki/Google_Traduttore
[10] Sul concetto di arte come processo si veda: Il volo dell’albatro. Progettando la società di domani. Tesi realizzata per il Corso di Pittura Accademia Belle Arti di Roma 2011.
[11] Per un approfondimento: Turing e la volontà di riprodurre il pensiero creativo in Lezioni di Logica Oddifreddi http://www.piergiorgioodifreddi.it/video-menu/audiovisivi/corso-di-logica-matematica/
[12] Per una approfondimento sulla matematizzazione delle emozioni si veda: Interfaccia con il Mondo, un ipotesi di ricerca. Tesi realizzata per il Corso di Arti multimediali e tecnologiche Accademia Belle Arti di Roma 2014. (pag. 12-33)
[13] Per un approfondimento sulla teoria dell’incompletezza dei sistemi, si veda corso di Logica Matematica http://www.piergiorgioodifreddi.it/video-menu/audiovisivi/corso-di-logica-matematica/
[14] Per un approfondimento sul concetto di pensiero visivo cognitivista, si veda Conoscenza e realtà di Ulric Neisser
