L'IA non risolve tutto, ma molto, se applicata nel modo giusto
L'IA è la tecnologia del momento in quasi tutti i settori tecnici civili e si tratta di una tecnologia destinata a restare. L'IA è uno strumento eccellente nella cassetta degli attrezzi per risolvere determinati tipi di problemi, anche se forse non rappresenta la soluzione universale a tutti i problemi tecnici, come talvolta viene presentata, spesso da chi vende il servizio. L'IA onnicomprensiva funziona bene quando il risultato può essere approssimativo e quando precisione, ripetibilità e comprensione delle motivazioni sottostanti non sono requisiti primari.
In Avioniq sviluppiamo da molti anni una variante di IA per l'ambiente militare complesso e sensibile, in cui l'essere umano deve, per il prevedibile futuro, rimanere "nel circuito" e comprendere ciò che accade, poiché spesso sono in gioco vite umane e difficili valutazioni tra diverse alternative. Ma cerchiamo prima di chiarire perché l'IA può rappresentare un problema e perché non è possibile semplicemente copiare le soluzioni di IA onnicomprensiva esistenti in ambito civile.
Il tipo di IA che ha suscitato maggiore interesse e ammirazione di recente è quella generativa. ChatGPT e i servizi di creazione di immagini e video che ci inondano con una soluzione straordinaria dopo l'altra appartengono a questa categoria. L'IA generativa consiste, in sintesi, nell'inserire dati, ad esempio una domanda in forma testuale, un file audio, un'immagine o parametri missilistici, e nel ricevere in risposta dati elaborati, come testo, audio, immagini o una serie di manovre nel combattimento aereo.
Una caratteristica dell'IA generativa è che il numero di combinazioni distinte di dati in ingresso e in uscita è praticamente infinito. Generando un'immagine da un testo, il risultato sarà ogni volta diverso, anche se l'immagine costituisce sempre una risposta al testo. È quindi difficile verificare che il risultato sia corretto, o anche solo valido, poiché per questi sistemi di IA raramente esiste una risposta univoca, ovvero ciò che costituisce effettivamente la risposta giusta.
Per valutare se la risposta fornita dall'IA generativa sia di qualità, è necessario che un esperto del settore la esamini, il che richiede risorse considerevoli. Nel caso di ChatGPT, viene impiegato un gran numero di persone che fungono da esperti di dominio per il testo ordinario, al fine di valutare la qualità delle risposte. Vengono inoltre addestrate apposite IA che valutano la qualità delle risposte di altre IA, basandosi sulle valutazioni fornite da questi esperti umani.
Nel caso dell'IA applicata al combattimento aereo, ad esempio, l'ambiguità riguardo a ciò che costituisce una buona risposta, e il fatto che il risultato possa variare ogni volta, rappresenta un problema: i piloti sono una risorsa scarsa e i pochi disponibili non vengono impiegati come esperti di dominio per l'addestramento dell'IA.
Le aziende specializzate in IA la propongono spesso come soluzione all'intero problema, da cui il termine onnicomprensiva. Quando l'IA genera risposte a domande in cui l'intera problematica è contenuta nella domanda stessa, come avviene con ChatGPT e con la generazione di immagini e audio, funziona ottimamente avere esperti di IA che risolvono l'intero problema valutando semplicemente se la risposta è più o meno corretta rispetto alla domanda. Tuttavia, quando la soluzione fa parte di un contesto più ampio, con informazioni implicite nella domanda che non sono presenti come dati in ingresso, dove è più difficile definire i confini di ciò che l'IA deve fornire e dove alcune informazioni e condizioni si trovano in altri sistemi, la situazione diventa più complessa.
Nel complesso, abbiamo visto come l'IA possa essere uno strumento potente, ma che la sua applicazione nella tecnologia militare non sia priva di sfide significative. Le soluzioni di IA onnicomprensiva che funzionano bene in contesti civili sono spesso difficili da trasferire direttamente al contesto militare, dove i requisiti di precisione e sicurezza sono più elevati. Ma cosa significa questo concretamente per lo sviluppo dell'IA nel combattimento aereo? Nella prossima parte esploriamo come queste sfide possano essere affrontate attraverso esempi specifici e strategie per ottimizzare il ruolo dell'IA nell'arena militare.