Ciao a tutti, sono Vincenzo Lomonaco, ricercatore e docente all’Università di Pisa.
Nella puntata di oggi parliamo di un tema piuttosto interessante ma anche futuristico nel contesto dell’intelligenza artificiale.
Parliamo di intelligenza artificiale collettiva, ossia vedere e progettare l’intelligenza come un processo emergente dall’interazione di entità più semplici.
Qual è lo stato dell’arte in questa direzione? Si tratta di un futuro auspicabile per gli sviluppi futuri dell’intelligenza artificiale? Scopriamolo insieme In questa puntata di Le Voci dell’AI.
L’intelligenza collettiva si riferisce alla capacità di un gruppo di individui di collaborare e condividere conoscenze ed esperienze per raggiungere obiettivi comuni o risolvere problemi complessi.
È un fenomeno osservabile in molteplici contesti naturali, come le colonie di insetti, ad esempio le formiche, che costruiscono complesse strutture eseguendo regole semplici, o le società umane dove la conoscenza individuale si somma, si confronta e si evolve attraverso interazioni sociali, linguaggi e tecnologie.
In una prospettiva più filosofica, anche l’intelligenza individuale può essere vista come il risultato di una dinamica collettiva.
Il cervello umano non opera come un’entità isolata, ma come un sistema composto da miliardi di neuroni interconnessi che lavorano in sinergia per produrre ciò che chiamiamo pensiero.
Inoltre, ogni individuo si forma attraverso l’interazione con altre persone, assorbendo conoscenze e valori dalla cultura, dalla famiglia e dalla sua comunità di riferimento.
In tal senso, l’intelligenza umana è un riflesso e un riflesso dell’intelligenza collettiva nel contesto di appartenenza.
L’intelligenza artificiale collettiva è un’estensione di questo concetto nell’ambito tecnologico.
Essa non si limita alla somma delle capacità dei singoli algoritmi o sistemi, ma emerge dall’integrazione e dalla cooperazione tra diverse intelligenze artificiali e spesso tra intelligenze artificiali ed esseri umani.
Si parla di intelligenza artificiale collettiva quando molteplici sistemi intelligenti lavorano insieme per risolvere problemi o migliorare le performance, l’efficacia di soluzioni che non potrebbero essere attaccate da una singola entità.
Ad esempio, nei sistemi di gestione del traffico urbano, un insieme di intelligenze artificiali potrebbe collaborare per ottimizzare il flusso dei veicoli.
Semafori intelligenti, sensori stradali e veicoli connessi possono scambiare continuamente informazioni in tempo reale per ridurre gli ingorghi, migliorare la sicurezza e abbattere le emissioni.
Ad esempio, questo rappresenta un’applicazione pratica di intelligenza artificiale collettiva, in cui diversi sistemi autonomi lavorano sinergicamente per raggiungere un obiettivo comune, adattandosi dinamicamente alle condizioni del momento.
L’intelligenza artificiale collettiva si basa quindi su principi simili a quelli dell’intelligenza collettiva naturale: condivisione dei dati, collaborazione, capacità di apprendere e adattarsi.
Tuttavia, essa introduce nuove possibilità grazie alla velocità di elaborazione, la capacità di analizzare quantità immense di dati e alla riduzione degli errori tipicamente umani.
Come nel caso dell’intelligenza umana, anche quella artificiale è frutto di interconnessioni, dimostrando che le soluzioni più innovative e solide nascono dalla sinergia tra molteplici fattori, naturali o artificiali che siano.
Nonostante il potenziale indubbio dell’intelligenza artificiale collettiva, nella pratica essa è ancora poco utilizzata, principalmente perché il modello dominante oggi si basa sulla centralizzazione di dati e risorse di calcolo.
La tendenza odierna privilegia la creazione di modelli fondazionali enormi, come i Large Language Models, che sfruttano grandi quantità di dati e infrastrutture computazionali centralizzate, con l’ambizione di diventare quasi onniscienti.
Questo approccio centralizzato è favorito perché permette di ottenere risultati più rapidi e accurati grazie alla concentrazione di risorse e alla standardizzazione degli algoritmi.
Al contrario, soluzioni decentralizzate e realmente collettive che richiedono la collaborazione di molteplici sistemi o agenti indipendenti ed eterogenei, non riescono ancora a competere in termini di performance, di affidabilità, efficacia e scalabilità.
Un altro motivo chiave risulta essere di natura economica e strategica: centralizzare dati e controllo consente alle aziende di mantenere il potere, esercitare un lock-in sugli utenti e raccogliere dati preziosi fondamentali per migliorare i propri modelli, alimentare nuovi servizi.
Questa configurazione crea un ciclo virtuoso per le imprese, ma limita la diffusione di soluzioni decentralizzate che promuovano una collaborazione più aperta ed inclusiva tra attori diversi.
In assenza di incentivi concreti e infrastrutture mature per la decentralizzata, l’intelligenza artificiale collettiva rimane una potenzialità più teorica che pratica.
In questa immagine vediamo un diagramma che rappresenta le aree chiave della ricerca sull’intelligenza artificiale collettiva, evidenziando quattro ambiti fondamentali attraverso cerchi collegati in alto.
Il cerchio grigio rappresenta i sistemi multiagente – MAS che studiano la collaborazione o la competizione tra agenti intelligenti per risolvere problemi complessi in modo coordinato.
A destra, il cerchio giallo indica l’intelligenza di sciame ispirata ai comportamenti collettivi osservati in natura, come gli sciami di insetti o gli stormi di uccelli.
È applicata per ottimizzare soluzioni decentralizzate.
In basso, il cerchio blu riguarda il machine learning, di cui abbiamo parlato più volte nella nostra puntate di Le Voci dell’AI, ossia la capacità dei sistemi di apprendere dei dati essenziali per sviluppare agenti intelligenti e soprattutto autonomi.
A sinistra, il cerchio verde rappresenta la teoria dei giochi che fornisce strumenti matematici per analizzare strategie comportamentali e di decisione tra agenti razionali in contesti collaborativi o competitivi.
Tutti questi elementi convergono nel cerchio centrale, evidenziando come l’intelligenza collettiva nell’IA emerga dalla sinergia tra approcci diversi che combinano apprendimento, dinamiche di gruppo e ottimizzazione del comportamento.
Il diagramma quindi sintetizza i pilastri teorici e pratici su cui si basa la ricerca in questo campo piuttosto interdisciplinare.
Ma vediamo un esempio classico di intelligenza collettiva, o meglio di swarm intelligence.
Questa immagine illustra le proprietà classiche del flock, il comportamento collettivo degli uccelli, dove movimenti complessi dello stormo emergono da interazioni semplici tra gli agenti tra gli uccelli.
In particolare, viene mostrato come tre regole locali: separazione, allineamento e coesione guidino il comportamento del gruppo.
La separazione evita collisioni, mantenendo una distanza minima tra gli agenti.
L’allineamento sincronizza le direzioni di movimento adattandole a quelle dei vicini, mentre la coesione spinge gli agenti verso il centro del gruppo per mantenerlo compatto.
Questi principi, pur essendo molto semplici, generano comportamenti emergenti altamente coordinati, come quelli che osserviamo in un cielo azzurro dove vediamo questo elegante e coordinato movimento dello stormo.
Questo modello naturale, quindi, ispira algoritmi di swarm intelligence nell’intelligenza artificiale utilizzati per risolvere problemi complessi in modo decentralizzato e collaborativo.
Bene, in questa puntata abbiamo discusso di intelligenza artificiale e collettiva e di come questa idea, questa visione, sebbene stimolante e apparentemente molto utile, come ci insegna la natura stessa, non sia correntemente al centro dello sviluppo dell’intelligenza artificiale moderna.
Chissà se nel futuro prossimo non andremo incontro a un cambio di paradigma in questo senso, per rendere le nostre soluzioni di intelligenza artificiale più decentralizzate, flessibili e robuste, frutto di una collettività aperta e inclusiva. Un futuro, se non certo quanto meno auspicabile.
Ciao! Alla prossima puntata di Le Voci dell’AI!
