Fra le tematiche che oggi più stanno influenzando il lavoro degli artisti emerge il tema dell’intelligenza artificiale (da questo momento IA). Un tema che ha visto negli ultimi anni non solo uno sviluppo scientifico importante, ma anche un successo mediatico non indifferente, a tal punto da far parlare di una vera e propria rinascita di questo settore. Rinascere, come sappiamo, vuol dire “nascere di nuovo”, “rifiorire”, “apparire nuovamente”, vuol dire, insomma, essere già stato e ora ritornare in qualche modo, o in qualche forma. E così accade per l’intelligenza artificiale, che conosce una storia ciclica di abbandoni ed entusiasmi, di morte e rinascite.
La storia dell’IA come disciplina è infatti lunga, scandita da diversi corsi e caratterizzata da sensi di ottimismo e sfiducia, di paura ed entusiasmo, di elogi e critiche; e questo già dal famoso Dartmouth Summer Project del 1956, quando dieci scienziati, fra esperti in reti neurali, automazione e studi sull’intelligenza, si incontrarono in un seminario statunitense al Dartmouth College di Hanover, in New Hampshire. Dopodiché, di intelligenza artificiale non si parlò più molto – spesso inclusa nella più ampia cibernetica – fino agli anni Ottanta del Novecento, con il lancio del giapponese Fifth-Generation Computer Systems Project. Un vero e proprio nuovo orientamento, tuttavia, si aprì solamente un decennio dopo, negli anni Novanta, con il superamento della cosiddetta GOFAI (Good Old-Fashioned Artificial Intelligence), e con alcune innovazioni che ancora oggi caratterizzano la struttura di base degli attuali studi sull’IA. Un nuovo orientamento che è stato possibile, da una parte, grazie alla progressione delle capacità di calcolo e, dall’altra, all’integrazione con tecnologie di comunicazione, quali Internet. Quest’ultimo, in particolare, ha conosciuto uno sviluppo esponenziale attraverso server sempre più potenti con la capacità di catalogare e archiviare una quantità incredibilmente ampia di dati, i cosiddetti “big data”. La quantità di informazioni da noi generata dagli inizi degli anni duemila ha richiesto infatti lo sviluppo di software sempre più “intelligenti” in grado di orientarci all’interno di questo mare di informazioni. Non è un caso che il successo dell’IA sia andato in parallelo con quello dei big data: “three central, extractive processes that are required to run a large-scale artificial intelligence system: material resources, human labor, and data” (Kate Crawford, Vladan Joler, 2019).
Pertanto, l’IA non è più oggi un fenomeno di settore, riservato a pochi esperti, non si trova più solo all’interno dei laboratori o delle aziende, piuttosto è ormai sviluppata nelle nostre applicazioni di uso quotidiano, governa gran parte della nostra economia, al punto da orientare i nostri stessi gusti estetici: “i dati raccolti e aggregati relativamente ai comportamenti culturali di questa moltitudine di persone sono finalizzati a modellare il nostro ‘sé estetico’, predicendo le nostre future decisioni estetiche e i nostri gusti, orientandoci potenzialmente verso le opzioni preferite dalla maggioranza” (Lev Manovich, 2020).
Quando parliamo di IA non ci riferiamo, pertanto, a qualcosa di definito e definibile con semplicità. La maggior parte dei tentativi di descrizione ruota intorno a frasi molto generali del tipo, “L’intelligenza artificiale è una disciplina scientifica che mira a definire e sviluppare programmi o macchine (software e/o hardware) che mostrano un comportamento che verrebbe definito intelligente se fosse esibito da un essere umano” (Francesca Rossi, 2019). Oppure, ci troviamo di fronte al riconoscimento dell’impossibilità di una definizione unanime, “There are many proposed definition of artificial intelligence (AI), each with its own slant, but most are roughly aligned around the concept of creating computer programs or machine capable of behaviour we would regard as intelligent if exhibited by humans” (Jerry Kaplan, 2018).
Per questo motivo, il concetto di IA si apre a molte interpretazioni, in base a come si guarda al fenomeno, veicolando spesso prospettive più che scientifiche, quasi fantascientifiche, con puntuali descrizioni su come vivremo e come ci comporteremo in un prossimo futuro. A questa ampia prospettiva teorica sono stati agganciati ulteriori concetti, quali la singolarità, l’avvento di un’IA superiore a quella umana.
Questo ci fa capire come l’IA in ambito scientifico, più che essere qualcosa di specifico, sia un concetto-ombrello per parlare di molti temi diversi e, allo stesso tempo, rappresenti un più ampio orizzonte concettuale.
Molto più concrete sono invece le “modalità operative” dell’IA, quali l’apprendimento automatico (il machine learning), l’apprendimento profondo (il deep learning) o l’apprendimento supervisionato (il supervised learning).
Sono proprio gli artisti che, con la loro pratica, possono farci uscire da facili proiezioni futuristiche e (fanta)scientifiche, o da semplici dualismi, fra buoni e cattivi, aiutandoci ad affrontare il fenomeno dell’IA in modo più approfondito, aprendoci nuove vie di interpretazione. È attraverso di loro che la tecnologia, da semplice agglomerato ingegneristico, diventa strumento per immaginare il futuro, sia per riflettere sulla nostra condizione umana nell’epoca dei media – o della postmedialità –, sia per realizzare concretamente questa nuova condizione: l’artista, possiamo dire, si riappropria della tecnologia come spazio per l’immaginazione.
Oggi le ricerche degli artisti si confrontano con tecnologie così onnicomprensive e complesse che risulta difficile circoscriverle a settori troppo definiti. Come abbiamo già accennato, la pervasività dei media, sia tecnologica che poetica, nella società e nelle pratiche artistiche, rende tutt’altro che agevole una categorizzazione classica e schematica basata sulla dicotomia arte + tecnologia, suggerendo, piuttosto, un’interpretazione legata a tematiche di più ampio respiro, e teoricamente articolata. Per questo, abbiamo qui utilizzato un concetto teorico complesso come quello di iperintelligenza, inserito nel recente dibattito dall’ultimo libro di James Lovelock (James Lovelock, 2019): un qualcosa di non concreto e che ci proietta verso un futuro ancora tutto da definire. Avremmo potuto parlare più pragmaticamente, e secondo la vecchia logica di arte + tecnologia, di machine learning art, ma questo non avrebbe soddisfatto la pretesa di identificare un nuovo trend artistico. “Iper”, infatti, può voler dire sia “sopra” che “oltre”, può indicare sia un posizionamento fisico concreto, “sopra”, che un’accezione filosofica più ampia, “oltre”.
Consideriamo un artista come Ian Cheng (New York, 1984) che, con le sue opere, spinge in avanti la ricerca intorno alla CGI (Computer-Generated Imagery) grazie all’utilizzo dell’apprendimento automatico. Quando vediamo i personaggi di Cheng, non assistiamo a movimenti predeterminati dall’artista in fase di post-produzione, ma a personaggi che si muovono in base a processi di apprendimento automatico, che compiono scelte indipendenti in base alle impostazioni del software iniziale. Le opere di Cheng sono dei mondi in continua evoluzione, senza che l’artista abbia alcun controllo. A questo proposito, per definire i suoi lavori, egli ha coniato il concetto di worlding: mondi in continua mutazione dai quali lo stesso Cheng è escluso.
In questo caso il lavoro dell’artista non è semplicemente basato su questioni tecniche, come applicare l’apprendimento automatico, ma prospetta potenziali scenari futuribili per l’umanità collegati alle questioni ecologico-ambientali. La tecnologia è qui il veicolo per spingerci oltre i semplici discorsi intorno all’IA, alle questioni tra buono o cattivo, e per indagare un nuovo rapporto che l’uomo può avviare con macchine intelligenti.
Lo stesso vale per im here to learn so :)))))) (2016) di Zach Blas (Point Pleasant, USA, 1981), opera realizzata in collaborazione con Jemima Wyman. Si tratta di un’installazione video a quattro canali che fa risorgere Tay, un chatbot di IA elaborato da Microsoft nel 2016 ispirandosi all’intelligenza media di una ragazza di 19 anni americana. Il chatbot, connesso a piattaforme social quali Twitter, iniziò da subito a dare segni di derive neo-naziste, razziste, omofobe e misogine. Blas e Wyman fanno rivivere Tay come un avatar che filosofeggia sulla vita dopo la morte, sulle complicazioni di avere un corpo, e su tematiche politiche relative alla tecnologia, mettendoci in guardia dagli impieghi superficiali dell’IA.
Fra gli artisti di maggior successo che si sono interessati a una riflessione sull’IA si distingue Hito Steyerl (Monaco di Baviera, 1966) con l’opera presentata alla Serpentine Gallery di Londra. Si tratta di un’installazione dal titolo Power Plants (2019), composta da sei video generati attraverso meccanismi di reti neurali. I relativi sistemi informatici sono modellati sulla fisiologia del cervello umano e sul suo sistema nervoso e sono programmati per predire il futuro calcolando il fotogramma successivo di ciascun video. L’immagine delle piante come sistema reticolare e decentralizzato, teorizzata da studiosi come Stefano Mancuso, diventa anche una metafora per comprendere il funzionamento del nostro cervello e del nostro corpo e per acquisire un nuovo modo di guardare all’uomo e alla sua relazione con l’ambiente esterno.
Fra gli italiani segnaliamo, invece, Donato Piccolo (Roma, 1976) che inventa degli oggetti di uso quotidiano con piccole gambe robotiche. Provvisti di un software di apprendimento automatico, questi oggetti vagano nello spazio espositivo imparando a conoscere progressivamente il perimetro e i movimenti delle persone al suo interno: gli oggetti cercano di aprire un dialogo con le persone, ognuno ricorrendo a un proprio linguaggio, essendo ciascuno dotato di un carattere distintivo (la lampada si illumina, il ritratto della Gioconda si mette in mostra, ecc.).
La bibliografia sul rapporto tra arte e intelligenza artificiale non è particolarmente ampia, al contrario invece dei testi sull’IA che sono numerosi. Per iniziare a entrare nelle riflessioni intorno all’IA, consigliamo:
Francesca Rossi, Il confine del futuro. Possiamo fidarci dell’intelligenza artificiale?, Feltrinelli, Milano 2019;
Eric Sadin, Critica della ragione artificiale, Luiss, Roma 2019;
Jerry Kaplan, Intelligenza artificiale. Guida al futuro prossimo, Luiss, Roma 2018;
Max Tegmark, Vita 3.0. Essere umani nell’era dell’intelligenza artificiale, Raffaello Cortina, Torino 2017;
Pedro Domingos, L’algoritmo definitivo. La macchina che impara da sola e il futuro del nostro mondo, Bollati Boringhieri, Torino 2016.
Per una storia del rapporto tra macchina, uomo e IA si veda:
Remo Bodei, Dominio e sottomissione. Schiavi, animali, macchine, Intelligenza Artificiale, Il Mulino, Bologna 2019;
sui big data:
Marco Delmastro e Antonio Nicita, Big data. Come stanno cambiando il nostro mondo, Il Mulino, Bologna 2019.
Per quanto riguarda le riflessioni su estetica e IA:
Lev Manovich, L’estetica dell’intelligenza artificiale, a cura di Valentino Catricalà, Luca Sossella, Roma 2020;
Valentino Catricalà, Oltre il video, verso il video. Arte e intelligenza artificiale, in “Sciami”, 21 ottobre 2019, reperibile su https://webzine.sciami.com/oltre-il-video-verso-il-video-arte-eintelligenza-artificiale/;
Kate Crawford e Vladan Joler, Anatomy of an AI System: The Amazon Echo As An Anatomical Map of Human Labor, Data and Planetary Resources, AI Now Institute and Share Lab, 7 settembre 2018, reperibile su https://anatomyof.ai
[testo pubblicato in Arte e tecnologia del terzo millennio. Scenari e protagonisti, a cura di Cesare Biasini Selvaggi e Valentino Catricalà. Milano: Electa, 2020]
