Quando penso all’emergere dell’Intelligenza Artificiale, ripenso alla diffusione dell’alfabetizzazione. Qualche secolo fa, molte persone credevano che forse non tutti avessero bisogno  di saper leggere e scrivere. All’epoca, molta gente coltivava campi ed allevava pecore, quindi non c’era l’esigenza di comunicare per iscritto. Ciò che era necessario per gli alti sacerdoti, sacerdotesse e monaci era saper leggere la Bibbia, il resto del popolo poteva recarsi al tempio o in chiesa un edificio consacrato e sedersi ad ascoltare i sacerdoti leggere i versi della Bibbia. Per fortuna, poi abbiamo scoperto che si può costruire una società migliore se le persone che la compongono sono istruite. 
Oggi, l’Intelligenza Artificiale è ancora  nelle mani di cosiddetti “sacerdoti”: Ingegneri altamente specializzati in IA, operanti all’interno  di grandi aziende tecnologiche. Molti hanno accesso solo all’IA  creata da questi esperti. Ma io penso che potremmo costruire una società migliore se ognuno di noi fosse coinvolto nella scrittura del nostro futuro. 
Perché l’IA è appannaggio delle grandi aziende tecnologiche? Perché molti progetti di IA sono  molto costosi da realizzare. Richiedono dozzine  di ingegneri specializzati, e costruire sistemi di IA può costare decine di milioni di dollari. Le grandi aziende tecnologiche, specie quelle con centinaia di milioni o persino miliardi di utenti, sono le migliori nel far fruttare questi enormi investimenti perché, per loro, un sistema IA standardizzato, come un sistema che migliora le ricerche web oppure uno che consiglia prodotti per lo shopping online, può trovare riscontro su un vastissimo bacino d’utenza e generare enormi quantità di profitti. Ma questa equazione non funziona quando si esce dal settore tecnologico e informatico per introdursi in settori dove, spessissimo, non esistono progetti applicabili a 100 milioni di persone o capaci di generare simili profitti. 
Lasciate che vi mostri un esempio. Nei weekend, vado spesso in una pizzeria a pochi minuti d’auto da casa mia per ritirare la mia pizza hawaiana  dal simpatico proprietario del locale. La loro pizza è deliziosa, ma spesso vedo tante pizze raffreddarsi sul bancone, e ogni weekend alcuni gusti di pizza sono esauriti. Tuttavia, quando guardo  il titolare lavorare, sono entusiasta, perché vendendo la sua pizza, lui sta generando dati. E questi dati potrebbero  fornire grandissimi vantaggi se avesse accesso  all’Intelligenza Artificiale. 
Una volta inseriti i giusti dati,  i sistemi di IA possono individuare schemi e magari scoprire se le pizze mediterranee si vendono bene il venerdì sera, così da spingere il proprietario  a prepararne di più il venerdì pomeriggio. Ora potreste dirmi: “Andrew, è solo una pizzeria. Che senso ha?” E io vi rispondo che, per il proprietario di quella pizzeria, uno sistema che possa  aumentare i profitti di qualche migliaio di dollari l’anno ha perfettamente senso. 
So che oggi si ripete spesso quanto l’IA necessiti di enormi quantità di dati, ed avere più dati sicuramente aiuta. Ma, al contrario di quel che si pensa, l’IA può funzionare bene anche con piccole quantità di dati. Come i dati generati da una singola pizzeria locale. Quindi il problema non è la mancanza di dati della pizzeria. Il vero problema è  che questa piccola pizzeria non potrebbe mai servire così tanti clienti da giustificare l’assunzione di un team dedicato all’IA. So che negli Stati Uniti ci sono circa mezzo milione di ristoranti indipendenti. Messi insieme, questi ristoranti servono decine di milioni di clienti. Ma ogni ristorante è diverso,  con un menù diverso, clienti diversi, registrazione diversa delle vendite, e un sistema IA standardizzato non potrebbe mai funzionare per tutti. 
Cosa succederebbe se anche le piccole imprese, specialmente quelle locali, potessero avere accesso all’IA? Vediamo che risultati potrebbe ottenere un’azienda che produce e vende T-shirt. Vorrei vedere il contabile dell’azienda di T-shirt usare l’IA per prevedere la domanda. Potrebbe capire quali meme inserire sulle t-shirt per aumentare le vendite analizzando cosa va di moda  sui social media. O per il posizionamento dei prodotti, il direttore del negozio potrebbe  fare una foto dei locali, mostrarle all’IA e lasciare che sia l’IA a suggerire il posizionamento dei prodotti. Catena di distribuzione. Può l’IA suggerire ai compratori se pagare 20 dollari al metro un tessuto o continuare a cercare perché esistono opzioni  più economiche altrove? Oppure per il controllo qualità. Un tecnico del controllo qualità dovrebbe poter usare l’IA per scannerizzare automaticamente  foto dei tessuti utilizzati per le T-shirt per controllare eventuali strappi o scolorimenti del materiale. 
Le grandi aziende tecnologiche usano l’IA per risolvere problemi di questo tipo e con ottimi risultati. Ma un’azienda di T-shirt o un meccanico un piccolo commerciante, una scuola o un’azienda agricola locale ad oggi non userebbe mai l’IA  per nessuna di queste applicazioni. Ogni azienda di T-shirt è sufficientemente diversa dall’altra da non rendere attuabile un sistema standardizzato che funzioni per tutte. Infatti, se si esce dal settore tecnologico-informatico, in altri tipi di industrie,  anche grosse aziende come le industrie farmaceutiche, i produttori di auto, gli ospedali faticano ad adottare sistemi di IA. 
È proprio questo il problema dell’Intelligenza Artificiale. Se si prendessero tutti i progetti, attuali e potenziali di IA e si catalogassero e tracciassero in ordine decrescente in base al valore si otterrebbe un grafico di questo tipo. Probabilmente il sistema di IA più utile è un sistema capace di decidere  quali pubblicità mostrare agli utenti. Al secondo posto troveremo  un motore di ricerca e al terzo un sistema capace di dare suggerimenti mirati sullo shopping online. Ma quando ci si sposta sul lato destro della curva, si trovano progetti come il posizionamento delle T-shirt oppure la previsione della domanda per le T-shirt, o per una pizzeria. Ognuno di questi progetti è unico e dev’essere fatto su misura. Una previsione della domanda di T-shirt basata sui meme di tendenza sui social media, è ben diversa da un progetto per prevedere la domanda di una pizzeria, se basato sui dati delle vendite della pizzeria. Ad oggi, dunque, esistono milioni di progetti relegati in fondo alla lista,  sui quali nessuno sta lavorando, ma il cui valore complessivo  sarebbe enorme. 
Quindi come possiamo garantire  l’accesso all’IA per le piccole aziende? Nei decenni scorsi, se si voleva costruire un sistema di IA, questo è quello che andava fatto. Scrivere pagine e pagine di codice. Ora, sarebbe bello se tutti  imparassero a programmare, e, in effetti, l’educazione  sia online che offline sta aiutando sempre più persone ad imparare a programmare, sfortunatamente però, non tutti hanno tempo per questo. Ma c’è un nuovo modo per costruire sistemi di IA accessibili da molte più persone. Così come carta e penna, tecnologie superiori alle precedenti tavolette di pietra e scalpelli, sono stati fondamentali per  l’alfabetizzazione, ci sono nuove piattaforme per lo sviluppo dell’IA che stanno spostando il focus  dallo scrivere molto codice al concentrarsi sul fornire dati. E questo è ovviamente molto  più semplice da fare per tante persone. 
Ad oggi, sono molte le aziende a lavorare su piattaforme di questo tipo. Lasciate che vi illustri qualche concetto usando il sistema creato dal mio team. Riprendiamo l’esempio del tecnico che vuole utilizzare l’IA per individuare difetti nei tessuti. Un tecnico può fare le foto al tessuto, caricarle su una piattaforma del genere, e insegnare all’IA come si presenta  uno strappo nel tessuto disegnandovi sopra dei rettangoli. Possono anche mostrare all’IA come si presenta uno scolorimento del tessuto sempre disegnando dei rettangoli. Quindi queste foto, unite ai rettangoli verdi e rosa disegnati dal tecnico, sono essenzialmente dati  creati dal tecnico stesso per spiegare all’IA come individuare segni di strappi o scolorimento. Dopo che l’IA ha esaminato questi dati, potrebbe aver visto abbastanza foto di strappi, ma non di scolorimenti. Come un tecnico inesperto che ha imparato a riconoscere gli strappi, ma deve ancora affinare il giudizio sugli scolorimenti. Il tecnico può rifare più foto di scolorimenti da mostrare all’IA, per aumentarne la comprensione. Regolando le informazioni date all’IA, si può migliorarla. Un tecnico del controllo qualità, usando una piattaforma accessibile come questa può, in poche ore o pochi giorni, comprando una fotocamera adeguata, creare un sistema di IA personalizzato per individuare i difetti, strappi e scolorimenti in tutti i tessuti usati dalla fabbrica per fare le T-shirt. 
Ancora una volta mi direte, “Andrew, questa è una singola fabbrica. Che senso ha?” 
E vi ribadisco, ha senso per il tecnico che sarà agevolato nel suo lavoro in egual modo, questa tecnologia può aiutare un pasticciere a usare l’IA per controllare la qualità delle torte che cucina, o un contadino per controllare la qualità delle verdure, o un mobilificio per controllare la qualità del legno che usa. 
Questo tipo di piattaforme hanno ancora bisogno di qualche anno prima che siano abbastanza facili da usare da ogni titolare di pizzeria. Ma spunteranno molte piattaforme così, alcune saranno utili a chi oggi è un esperto informatico, con un po’ di formazione. Quello che voglio dire, invece che contare sui “sacerdoti” per creare sistemi di IA per tutti, possiamo insegnare a contabili, direttori di negozio, compratori e tecnici del controllo qualità a creare il loro sistema di IA. 
Spero che il titolare della pizzeria e altri piccoli imprenditori come lui sfrutteranno questa tecnologia perché l’IA sta creando immense ricchezze e continuerà a farlo. Solo allargando l’accesso all’IA possiamo fare in modo che questa ricchezza sia distribuita equamente. 
Centinaia di anni fa. Penso quasi nessuno comprese l’impatto che l’alfabetizzazione avrebbe avuto. Oggi, penso che quasi nessuno capisca quale sia l’impatto dell’accesso all’IA. Creare sistemi di IA è stato impossibile per la maggior parte delle persone, ma non deve essere sempre così. Nella prossima era dell’IA, insegneremo a tutti a creare sistemi di IA per loro stessi, e penso che questo futuro sia veramente esaltante. 
Grazie a tutti. 
(Applausi) 
