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INFORMATICA & FUTURO INFORMATICA & FUTURO Così il computer imparerà a imparare A colloquio con Faggin, l'inventore dei microprocessori Nell'86 lei ha fondato a San José, California, la Synaptics. Con quale obiettivo? «Sviluppare la tecnologia e commercializzare le reti neurali, che nell'86 erano ancora un sogno, una visione. Da due anni le reti neurali hanno cominciato a risolvere problemi complessi». Andiamo verso qualcosa che imita il cervello umano? «Effettivamente noi usiamo la neurobiologia per ispirarci; dopotutto le uniche macchine che conosciamo in grado di risolvere problemi di apprendimento e di controllo complesso sono macchine biologiche, con principi di funzionamento molto diversi dalle macchine che noi facciamo. Stiamo imparando a come trasportare questi principi di funzionamento da macelline naturali a macchine artificiali. Le reti neurali sono la strada per arrivare all'intelligenza artificiale perché sono le più simili all'intelligenza naturale». Qual è la differenza tra microprocessore e rete neurale? «Il microprocessore si basa sull'idea di programma; il problema da risolvere, che è sempre di natura logica, matematica, è spezzettato in tanti passi, a ciascuno dei quali corrisponde un'istruzione del computer; mettendo insieme le soluzioni dei vari passi si risolve il problema complessivo. Con le reti neurali possiamo risolvere problemi di natura diversa, che hanno a che fare con la sopravvivenza dell'animale in un mondo molto più imprevedibile e molto meno astratto di quello della matematica, il mondo roale della natura. Federico Faggin: ideò i «chip» Nelle reti neurali, come in natura, non c'è il programmatore e l'unico modo per sopravvivere è imparare. Nel computer c'è il programma, nella rete neurale c'è l'apprendimento. L'appren¬ dimento nell'uomo si trasforma in autoprogrammazione. Noi abbiamo un cervello così sosfisticato che riusciamo ad autoprogrammarci; il cervello si è evoluto in modo da essere un computer universale, cioè in grado di risolvere qualsiasi problema, che però si programma anziché essere programmato. Questo è l'obiettivo finale: capire come il cervello si autoprogramma». Quali sono i campi di applicazione delle reti neurali? «Tutti quelli in cui occorre fare operazioni di pattern recognition, cioè riconoscimento di modelli o riconoscimento di scene; un problema classico, per esempio, è il riconoscere una faccia umana, che è un oggetto molto complesso, che cambia in continuazione; il cervello prende un'immagine molto complessa come quella di una faccia e la riduce a elementi essenziali, che poi confronta con gli elementi presenti nella memoria, e che infine associa a un nome. La rete neurale fa la stessa cosa». Le reti neurali sono già impiegate nel riconoscimento delle immagini, della voce, della scrittura manuale, o in certe macchine capaci di riconoscere «scene». Il microprocessore innescò un'autentica rivoluzione; faranno qualcosa di simile le reti neurali? «Il microprocessore si era arricchito dell'esperienza accumulata in precedenza dal computer, che esso non aveva creato ma migliorato. Nel caso delle reti neurali stiamo inventando la macchina intelligente e siamo molto più indietro. Il fatto che