PyTorch è un software di Intelligenza artificiale lanciato nel 2016 per applicazioni di computer vision e per l’elaborazione del linguaggio naturale e, guidato da Meta-Facebook, ha dato vita ad oltre 150mila progetti, come sottolinea Mark Zuckerberg in un post. Ma perché una fondazione? Lo spiega Santosh Janardhan, Vice presidente Infrastructure di Meta: “La creazione della fondazione assicura che nei prossimi anni le decisioni siano prese in modo aperto e trasparente da un gruppo eterogeneo di membri del comitato. Una delle sue priorità assolute sarà separare in modo netto la governance aziendale da quella tecnica di PyTorch”.
Lo scopo della fondazione sarà quindi quello di promuovere l’adozione di strumenti per l’intelligenza artificiale favorendo e sostenendo un ecosistema di progetti open source e neutrali rispetto ai fornitori e rendendo più accessibili gli strumenti, le librerie e altri componenti AI più avanzati, ma anche sostenendo il software attraverso conferenze e corsi di formazione.
Perciò, come ribadito da Janardhan, la fondazione si impegnerà a rispettare quattro principi: a) rimanere aperta, b) mantenere la sua natura neutrale, c) garantire la correttezza e d) plasmare una forte identità tecnica.
Non sono impegni di poco conto, sia per l’aggressività delle forze di mercato sia per gli interessi bellici e politici che l’intelligenza artificiale solletica. D’altra parte sia Vladimir Putin che Elon Musk, ora sui fronti opposti del conflitto russo-ucraino, hanno già espresso il loro pensiero: chi domina l’intelligenza artificiale dominerà il mondo.
Già oggi l’intelligenza artificiale è alla base di piccole e grandi novità tecnologiche quotidiane: dalla ricerca del prezzo migliore sul web agli esperimenti di guida autonoma degli autobus in Estonia, fino alla creazione di opere artistiche che usano il software di Dall-E. Ma i settori più rilevanti saranno di sicuro quello del trasporto aereo guidato dall’AI e purtroppo delle armi autonome, rispetto a cui gli scienziati hanno già espresso la loro contrarietà.
Ma l’intelligenza artificiale con la sua potenza di calcolo dovrebbe anche aiutarci a rendere più efficienti le nostre colture e le nostre città, il consumo di energia e prevedere eventi climatici estremi, alleggerire il lavoro degli assistenti legali nella ricerca delle sentenze, automatizzare lavori faticosi e pericolosi per gli esseri umani. Una potenza che in prospettiva farà sparire contabili, periti assicurativi, commessi, segretari e cassieri. Per non parlare di call center e tassisti o dei giornalisti che già cominciano a essere sostituiti dalla AI.
Come riporta l’agenzia Ansa però la convinzione di Meta è che “La scienza aperta è alla base del nostro lavoro nel campo dell’AI. Riteniamo che questo approccio acceleri i progressi relativi allo sviluppo e alla distribuzione di nuovi sistemi che risponderanno a esigenze reali e a domande fondamentali sulla natura dell’intelligenza artificiale”. Un campo scientifico aperto sia alla speculazione che al progresso sociale dove la componente etica dell’AI sarà argomento di dibattito negli anni a venire.
La stessa scelta di creare una fondazione e di metterla sotto il cappello della Linux Foundation ha fatto storcere il naso a più di un attivista. Padre Paolo Benanti, professore di Etica delle tecnologie e dell’Intelligenza artificiale all’Università Gregoriana di Roma, interpellato al proposito ci ha detto: “PyTorch rappresenta la congiunzione tra un prodotto che ha risvolti industriali e serve a macinare profitti con qualcosa di assai utile per il mondo scientifico che è “open” per definizione. Ma nasconde, come altri prodotti simili, una tensione irrisolta: la responsabilità dei prodotti di software. Mettendola sotto il cappello della Linux Foundation la fondazione PyTorch sarà aperta a una comunità aperta che se ne avvantaggerà, ma ne ridurrà la responsabilità industriale. In aggiunta è bene ricordare che aprendosi alla comunità del software libero è facile fare scouting di quelle intelligenze che valgono ancora di più dei dati usati per far funzionare le macchine”.
Per quelli più nerd è possibile fare una precisazione: la maggior parte delle applicazioni di deep learning sono già scritte in PyTorch e in altri due framework principali: TensorFlow e JAX. Il primo, pubblicato nel 2015, è un framework vasto e affidabile sviluppato dal team Google Brain e fa funzionare molti prodotti Google, dal riconoscimento vocale alla posta elettronica fino a Google Foto. M anche JAX è un framework di deep learning creato, mantenuto e utilizzato da Google, però non è un prodotto Google. PyTorch si presenta ora come il suo più diretto concorrente. Già ora diversi pezzi di software dedicato al deep learning sono costruiti con PyTorch, incluso l’autopilota di Tesla, il Pyro di Uber e diversi altri.
