L’intelligenza artificiale ha il potenziale per portare enormi benefici e cambiamenti nell’istruzione, ma solo se usiamo la nostra intelligenza umana per progettare le migliori soluzioni ai problemi più impellenti in ambito educativo (Rose Luckin)[1].
Quotidianamente interagiamo con assistenti virtuali sia vocali che chatbot, dettiamo messaggi al nostro cellulare che automaticamente e istantaneamente li trascrive e può anche tradurli in oltre 75 lingue. Pur essendo consapevoli delle conseguenze sulla privacy del riconoscimento facciale, pubblichiamo foto sui social. Talvolta capita che per accedere ad alcuni servizi su internet, ci viene suggerito, ad esempio, di riconoscere in alcune foto di bus e discriminarle rispetto a macchine e a ciclisti.
Un mondo che cambia velocemente
Modelli di machine learning sottendono a queste ultime operazioni e sono attività svolte dalla macchina che apprende addestrandosi in maniera automatica attingendo ad una gran quantità di dati e contestualmente impara dai suoi errori. La grande disponibilità di dati (Big Data), conseguenza dell’aumento della potenza di calcolo e dell’evoluzione degli algoritmi, ha reso l’l’intelligenza artificiale (IA) una delle tecnologie centrali del XXI secolo. Internet delle cose, (IoT), Big Data, sensori, robotica e machine learning ci consentono di comandare l’accensione e lo spegnimento di alcuni elettrodomestici oppure del riscaldamento, del sistema di allarme o del sistema delle videocamere eccetera e tutto questo avviene per la presenza sul nostro smartphone di sensori connessi ad Internet.
Come il motore a vapore o l’elettricità nel passato, l’IA sta trasformando la nostra società, la nostra industria e il nostro mondo che attraversa la rivoluzione 4.0. Investire nell’istruzione e nello sviluppo delle competenze necessarie a governarla appare urgente.
Che cos’è l’intelligenza artificiale? Come agisce?
Per “intelligenza artificiale” si intende l’abilità di una macchina che utilizzando un insieme di tecnologie differenti riesce a percepire, comprendere, agire e apprendere con livelli di intelligenza simili a quelli umani ed al contempo è in grado di imparare dai propri errori.
Il computer riceve i dati, li raccoglie attraverso sensori, li legge, li elabora e mostra un comportamento intelligente analizzando il proprio ambiente e compiendo azioni, con un certo grado di autonomia, per raggiungere obiettivi specifici.
Origine dell’I.A.
I primi approcci all’Intelligenza artificiale hanno inizio negli anni ‘50 ad opera di Alan Turing, coraggioso e brillante genio matematico, che era già riuscito precedentemente a decriptare con la macchina Enigma i codici dell’aviazione tedesca, per cui potrebbe essere definito il primo hacker della storia, favorendo così la vittoria degli inglesi contro i tedeschi nella Seconda guerra mondiale. Nel 1952 venne processato per il reato di omosessualità allora vigente nel Regno Unito. Turing dovette optare tra la prigione e la castrazione chimica e scelse quest’ultima soluzione. Due anni dopo, il 7 giugno 1954, all’età di 41 anni, morì avvelenato dal cianuro, con una modalità che le autorità descrissero come suicidio. La sua vita fu complessa e ancor più la sua morte misteriosa (accanto al cadavere fu trovata una mela morsicata avvelenata al cianuro). Ci farebbe piacere pensare che il logo Apple fosse interpretato come un omaggio ad Alan Turing, papà del computer e testimone di un periodo oscuro della nostra società, a cui neanche le scuse della Regina d’Inghilterra Elisabetta II, avvenute tardivamente (appena nel 2013)[2] hanno restituito dignità.
Dalla “macchina universale” al computer
La figura di Turing è quella di un genio scomodo e dovrebbe far parte del curricolo di tutti gli studenti che frequentano l’ultimo anno delle scuole secondarie superiori. La sua storia ha una forte valenza interdisciplinare, dalla filosofia alla psicologia all’informatica all’educazione civica (SDG goal 10), dall’etica alla storia, alle lingue. In effetti dobbiamo a lui la “macchina universale” che è il precursore dei computer che usiamo abitualmente. L’IA ha inizio con la pubblicazione dell’articolo “The imitation game” o “Test di Turing” (un criterio per determinare se una macchina è in grado di esibire un comportamento intelligente) pubblicato sulla rivista Mind[3] dal titolo “Computing Machinery and Intelligence”, in cui propone una domanda: “Le macchine possono pensare?”. Turing introduce l’IA in questo suo articolo nel 1950 (pur non citandola mai), infatti la definizione di “Intelligenza Artificiale” risale a John McCarthy, assistente universitario di matematica, che sei anni dopo nel 1956 voleva differenziare questo campo di ricerca dalla cibernetica.
Turing sperimentò “The Imitation Game”, un test immaginario tra un uomo, una donna e una macchina. Non si sapeva chi fosse umano e chi la macchina (C era una macchina che interrogava in maniera pertinente l’uomo e la donna). Affinché non si potesse disporre di alcun indizio (come l’analisi della grafia o della voce), le risposte alle domande di C venivano scritte. La “macchina di Turing” era, quindi, una macchina in grado di esprimere idee e di concatenare i concetti in sequenza che poteva rispondere quindi come un essere umano.
Machine learning
Oggi in classe possiamo avvicinare gli alunni alla comprensione dei meccanismi che sottendono le fasi di addestramento delle macchine con l’odierno machine learning (è molto diffuso oggi l’utilizzo in classe di un’applicazione in grado di raccogliere e classificare dati; una volta addestrata la macchina mediante diversi input (sottoforma di testo, immagini, numeri e suoni), essa può essere testata al fine di valutare l’effettivo riconoscimento, ad esempio, di immagini di cani e gatti e tale riconoscimento viene espresso attraverso una percentuale. L’apprendimento automatico (machine learning)[4] è alla base anche del funzionamento di assistenti virtuali (Progetto Compas) dati in ausilio a magistrati americani per giudicare la colpevolezza degli imputati in caso di recidiva. È interessante notare che nell’algoritmo potevano facilmente insinuarsi pregiudizi (bias) discriminanti, ad esempio, nei confronti delle persone appartenenti a minoranze etniche.
Perché insegnare l’IA in classe?
Alle scuole spetta il compito di facilitare l’apprendimento dell’IA verticalmente in tutti i livelli d’istruzione. I concetti centrali dell’IA non consistono in un corso isolato, ma coinvolgono numerosissime discipline: dalla storia alla filosofia, dalla matematica alla statistica, dalle scienze alle neuroscienze, dall’informatica all’educazione civica, dalla musica all’arte all’economia ai sistemi di sicurezza. L’IA ha un alto indice di interdisciplinarietà. Molte scuole e insegnanti stanno lavorando da tempo per integrare il pensiero computazionale nei programmi scolastici. Anche se questa sfida complicherà l’insegnamento delle tecnologie in classe, tuttavia è necessario affrontarla.
Gli studenti hanno bisogno di acquisire le competenze adeguate per essere competitivi nel mondo del lavoro ed ampliare le loro opportunità di carriera che inevitabilmente si trasformeranno nei prossimi anni in quanto oggi l’IA sta già trasformando il mondo del lavoro. Sappiamo bene che “Il 65% dei bambini di oggi faranno dei lavori che ancora non esistono…”[5]. La prof.ssa Luckin (University College London)[6] individua tre necessità educative principali:
- un cittadino partecipe della società in cui vive dovrebbe essere in grado di discutere sugli aspetti etici dell’intelligenza artificiale, su ciò che dovrebbe o non dovrebbe fare un algoritmo IA;
- un cittadino dovrebbe essere in grado di comprendere le basi del funzionamento dell’IA, così da utilizzare consapevolmente i sistemi e le piattaforme commerciali che lo circondano, avendo anche la capacità di riconoscere rischi e potenzialità di questi strumenti;
- uno studente dovrebbe essere in grado di progettare semplici sistemi IA, perché tra gli studenti di oggi abbiamo i futuri progettisti di algoritmi IA.
PNRR – Piano scuola 4.0
Una delle priorità del Piano europeo di azione per l’educazione digitale 2021-2027 è, come si legge nella figura, “Aspetti Etici dell’intelligenza artificiale” di cui si auspicala sperimentazione nazionale nelle scuole. Allo scopo di rendere competenti gli studenti del triennio della scuola secondaria di secondo grado si potrebbero realizzare progetti di Intelligenza Artificiale in percorsi di PCTO (Percorsi per le Competenze Trasversali e per l’Orientamento).
Tabella 1 – Raccordo fra le azioni del Piano europeo e le misure nazionali
Priorità strategica 1: promuovere lo sviluppo di un ecosistema altamente efficiente di istruzione digitale
| PRIORITÀ PIANO EUROPEO DI AZIONE PER L’EDUCAZIONE DIGITALE 2021-2027 | MISURE 2021-2025 |
|---|---|
| Strategie digitali nazionali | PNSD e Piano «Scuola 4.0» |
| Connettività ad altissima capacità | Potenziamento Connettività (REACT-EU per cablaggio e reti) – Completamento Piano banda ultra larga (PNRR) |
| Contenuti e metodologie didattiche innovative. Piattaforma europea di scambio per condivisione risorse on line certificate | PNRR «Didattica digitale integrata» – Azioni STEM – Reti nazionali per le metodologie didattiche innovative – Polo nazionale e scuole polo territoriali – Piattaforma «Scuola Futura» |
| Progetti Erasmus+ per la trasformazione digitale | Transizione digitale è priorità nei programmi annuali nazionali di Erasmus+ – Rafforzamento delle mobilità sul digitale con i fondi PNRR |
| Aspetti etici dell’intelligenza artificiale | Sperimentazioni nazionali sull’insegnamento dell’IA nelle scuole |
Europa pronta per l’era digitale
Buona parte delle innovazioni legate all’intelligenza artificiale, come la commercializzazione delle relative tecnologie, si verificano fuori dall’Europa. Comprendendo come questa tecnologia viene implementata in diverse parti del mondo si potrà trovare una via europea propria per garantire una corretta regolamentazione dell’IA e per renderla utile all’uomo.
Il 23 Giugno 2022 l’Europa vince la battaglia contro Google Analytics per o dati trasferiti negli Usa senza adeguate garanzie (EU GDPR). Il 5 luglio 2022 viene approvata la Legge europea sui servizi digitali (EU Digital Services Act). la Commissione accoglie con favore l’accordo politico sulle norme che garantiscono un ambiente online sicuro e responsabile.
Il Digital Services Act garantirà che l’ambiente online rimanga uno spazio sicuro, salvaguardando la libertà di espressione e le opportunità per le imprese digitali ed integrerà l’accordo politico sul Digital Markets Act volto a garantire misure di sicurezza per i cittadini europei, quali Nuove norme per la tutela dei minori e limiti all’utilizzo dei dati personali sensibili per pubblicità mirata.
Sia la Commissione Europea all’interno del piano d’azione per l’istruzione digitale (2021-2027) sia la Strategia italiana per l’Intelligenza Artificiale[7], pubblicata dal Ministero dello Sviluppo economico, convergono nell’affermare la necessità di implementare l’Intelligenza Artificiale in ambito scolastico: “C’è bisogno di riprogettare il curricolo delle scuole affinché includa gli apprendimenti nel campo dell’Intelligenza Artificiale e dei dati, e di prevedere investimenti per favorire l’aggiornamento delle competenze di studenti e corpo docente”.
Gli aspetti etici dell’IA
Il fatto che la scuola punti a lavorare sugli aspetti etici sottolinea ancor di più la scelta europea di sviluppare il pensiero critico dei giovani. La via Europea all’utilizzo dell’IA tende dunque a non violare la nostra privacy o i nostri diritti fondamentali bensì a sviluppare un approccio umano-centrico che miri ad una produzione legislativa efficace in maniera corretta, osservando cioè i valori europei e sviluppando collaborazioni con paesi che la pensano allo stesso modo attraverso organizzazioni internazionali come l’OCSE.
Il Gruppo Parlamentare OCSE su IA è una novità mondiale: il Parlamento Europeo si è dotato di un Centro per l’intelligenza artificiale (C4AI), una piattaforma per i membri e gli esperti OCSE per discutere e scambiare informazioni sull’IA, un centro di apprendimento legislativo, che informa e coinvolge i legislatori per raggiungere i più alti standard di politica in materia di IA.
La collaborazione in cui le tecnologie digitali incontrano la sensibilità umana, dove gli algoritmi incontrano l’etica e i valori e tendono a costruire un ecosistema in cui si possa ottenere il meglio dalla tecnologia affrontandone le contraddizioni, cerca dunque condizioni di equilibrio tali da non compromettere la privacy per il raggiungimento della sicurezza e dell’affidabilità, attraverso la lente dei valori europei.
Tuttavia non possiamo non rilevare una criticità: mentre l’Europa focalizza la sua attenzione sulla dimensione etica che si fonda sui valori umani e sul rispetto della persona, le altre nazioni, in particolare la Cina, si preoccupano di velocizzare le azioni.
Valutazione: quale futuro?
Una recente ricerca dell’OCSE guidata dal senior Analist Stuart W. Elliot (che dirige il progetto “AI and the Future of Skills”ed è autore del rapporto CERI 2017 su Computers and the Future of Skill Demand) ha riconsiderato gli esiti della Survey of Adult Skills (PIAAC) con lo scopo di valutare il livello di competenza dell’IA in literacy (alfabetizzazione) e numeracy (matematica e logica). Lo studio indica che le competenze tecniche dei computer possono operare al livello 3 di PIACC in literacy e numeracy. L’analisi è stata condotta nei paesi OCSE dove l’IA è già superiore alle competenze testate da PIACC per l’89% degli adulti mentre solo l’11% degli adulti supera il livello realizzato dall’IA. Questi dati preoccupanti possono avere un vasto impatto sociale conseguente alla diffusione dell’IA nel settore produttivo e in quello dei servizi. In seguito alla diffusione dell’IA si sta sviluppando in tutto il mondo l’AIEd che è l’acronimo di Artificial Intelligence in Education per promuovere lo studio dell’IA nell’Educazione e lo sviluppo di ambienti di apprendimento flessibili, inclusivi, personalizzati e soprattutto efficaci. Probabilmente, quando i costi relativi diventeranno compatibili con una loro ampia diffusione, l’AIEd potrà analizzare e valutare in futuro gli strumenti di apprendimento “immersivo” fondati sulla realtà virtuale largamente utilizzati sia nel contesto d’aula che nello studio a casa sia per l’apprendimento per l’intero arco della vita che saranno oggetto di studio e di ricerca.
[1] Vedi “Education for a Changing World: the implications of AI for Education”.
[2] Vedi articolo “Sole24ore”: “La regina Elisabetta grazia il genio della matematica Alan Turing
[3] Vedi articolo “Computing Machinery and Intelligence”, pubblicato il 1° ottobre 1950.
[4] M. Tedre et alii. Teaching Machine Learning in K 12 Classroom: Pedagogical and Technological Trajectories for Artificial Intelligence Education, August 13, 2021.
[5] A. Longo, G. Scorza, Intelligenza artificiale. L’impatto sulle nostre vite, diritti e libertà, Mondadori 2020.
[6] R. Luckin, K. George, M. Cukurova, AI for school teachers CRC Press Google Scholar, CRC Press, 2022. – R. Luckin, W Holmes, M. Griffiths, & L.B. Forcier, 2016 R. Intelligence unleashed, An argument for AI in education. Pearson Education, London-Google Scholar, (2016).
[7] Vedi: Ministero dello sviluppo economico, “Proposte per una Strategia italiana per l’intelligenza artificiale” (Elaborata dal Gruppo di Esperti MISE sull’intelligenza artificiale).
