{"id":1000032355,"date":"2026-06-18T08:14:50","date_gmt":"2026-06-18T11:14:50","guid":{"rendered":"https:\/\/gazzettinoitalianopatagonico.com\/?p=1000032355"},"modified":"2026-06-18T08:14:52","modified_gmt":"2026-06-18T11:14:52","slug":"dove-stiamo-andando-una-mia-riflessione-sullintelligenza-artificiale-e-il-dialogo-con-larte","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/gazzettinoitalianopatagonico.com\/?p=1000032355","title":{"rendered":"Dove Stiamo Andando :\u00a0 Una mia Riflessione sull\u2019Intelligenza Artificiale e il Dialogo con l\u2019Arte"},"content":{"rendered":"\n<p><strong>Giovanni Cardone<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>L\u2019intelligenza artificiale pu\u00f2 essere definita come la ricerca e l\u2019applicazione a sistemi di elaborazione di quelle conoscenze che permettono alle macchine lo sviluppo di decisioni autonome. Secondo un\u2019accezione strettamente informatica, l\u2019intelligenza artificiale potrebbe essere classificata come la disciplina che racchiude le teorie e le tecniche pratiche per lo sviluppo di algoritmi che consentano alle macchine di mostrare attivit\u00e0 intelligente, per lo pi\u00f9 in specifici domini e ambiti applicativi. Sulla natura e sui compiti dell\u2019intelligenza artificiale i pareri sono contrastanti. Alcuni la considerano una disciplina scientifica; altri una semplice area della ricerca tecnologica resa possibile dall\u2019incontro tra discipline diverse come l\u2019informatica, la psicologia, la logica e la linguistica. L\u2019intelligenza artificiale pu\u00f2 dividersi in due modalit\u00e0: intelligenza artificiale forte e intelligenza artificiale debole. La prima vede l\u2019intelligenza artificiale come il tentativo di riprodurre, tramite elaboratori elettronici, comportamenti non distinguibili da quelli umani, mentre la seconda come tentativo di fra fare ai computer cose che gli uomini sanno fare meglio. A partire dagli anni \u201840 del secolo scorso si assiste alla diffusione del termine cibernetica,inteso come lo studio sistematico dei processi riguardanti la comunicazione e il controllo negli esseri viventi e nelle macchine; l&#8217;idea di base consiste nello studio dei meccanismi di autoregolazione e comando presenti sia negli organismi naturali che in quelli artificiali dotati di capacit\u00e0 di retroazione, ovvero in grado di rispondere in modo adattativo alle sollecitazioni dell&#8217;ambiente modificando il proprio comportamento. Nel 1949 lo psicologo canadese Donald OldingHebb propose uno studio combinato di dati provenienti dalla fisiologia del sistema nervoso e dall\u2019analisi sul comportamento umano,grazie al quale vennero analizzati nel dettaglio i collegamenti tra i neuroni artificiali ed i modelli complessi del cervello umano, dimostrando che una modifica delle forze di connessione fra i neuroni poteva dar luogo a processi di apprendimento. Nel 1951 il matematico e scienziato statunitense Marvin Lee Minsky realizz\u00f2 il primo computer basato su reti neurali, in grado di simulare una rete di quaranta neuroni. I primi prototipi funzionanti di reti neurali, ovvero modelli informatici sviluppati per riprodurre il funzionamento dei neuroni biologici al fine di risolvere problemi legati all\u2019intelligenza artificiale, sopraggiunsero verso la fine degli anni \u201950. Tuttavia il concetto di macchina intelligente si riscontra gi\u00e0 nel 1936 grazie all\u2019ideazione, da parte del matematico e crittografo inglese Alan Turing, della cosiddetta macchina di Turing, ovvero un modello astratto di macchina in grado di eseguire algoritmi e dotata di unnastro potenzialmente infinito su cui poter leggere e scrivere simboli; il modello in esame rappresenta uno strumento teorico ampiamente utilizzato nella teoria della calcolabilit\u00e0 e nello studio della complessit\u00e0 degli algoritmi per comprendere i limiti del calcolo meccanico. Turing aveva pubblicato uno scritto nel 1950, intitolato Macchine calcolatrici e intelligenza, in cui si occupava della questione concernente le possibilit\u00e0 di pensare delle macchine. Per rispondere a tale questione Turing aveva ideato un apposito esperimento mentale, chiamato test di Turing, volto a chiarire che se un esperto, nel corso di una conversazione cieca; cio\u00e8 in cui non vede il suo interlocutore, limitandosi a comunicare con lui tramite messaggi scritti, non riesce a sapere con certezza se sta comunicando con una persona o con una macchina, allora si pu\u00f2 affermare che la macchina pensa. In altri termini Turing afferma che un computer o una macchina possono essere paragonabili a un essere umano, quanto a intelligenza, se gli esseri umani non possono distinguere le prestazioni del computer o della macchina da quelle dell\u2019essere umano. Sono stati molti gli studiosi che hanno critica l\u2019intelligenza artificiale sin dalla sua affermazione. John Searle riteneva che i computer, pur ragionando come menti, non sono delle menti, dal momento che sono provi di coscienza e intenzionalit\u00e0. Lo studioso americano Hubert Dreyfus sostiene che l\u2019intelligenza artificiale non coincide con quella umana, poich\u00e9 quest\u2019ultima \u00e8 olistica e situazionale. Olistica in quanto si occupa di raccogliere delle parti all\u2019interno del tutto; situazionale in quanto condizionata dalla nostra struttura corporea e dotata di senso comune. L\u2019evento ufficiale che segna la nascita dell\u2019intelligenza artificiale \u00e8 il Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence, svoltosi nel 1956 presso il Dartmouth College, al quale parteciparono nomi noti nell\u2019area dello studio dei sistemi intelligenti quali il matematico John McCarthy delDartmouth College, lo scienziato Marvin Lee Minsky della Harvard University, l\u2019informatico Nathaniel Rochester di IBM Corporation, l\u2019ingegnere Claude Elwood Shannon dei Bell Telephone Laboratories, con l\u2019obiettivo di definire la disciplina dell\u2019intelligenza artificiale e sviluppare alcuni progetti di ricerca per simulare l\u2019intelligenza umana e con esso il lancio dei primi linguaggi di programmazione specifici per l\u2019intelligenza artificiale. Il funzionamento dell\u2019intelligenza artificiale si divide in quattro differenti livelli funzionali: comprensione, ragionamento, apprendimento e interazione. La comprensione riguarda la capacit\u00e0 di riconoscere testi, immagini e tabelle per poi andare ad estrapolarne delle informazioni. Col ragionamento mediante la logica, i sistemi riescono a collegare le molteplici informazioni raccolte. Nel caso dell\u2019apprendimento si parla si parla di sistemi con funzionalit\u00e0 specifiche per l\u2019analisi degli input di dati e per la loro corretta restituzione in output. Infine con l\u2019interazione ci si riferisce alle modalit\u00e0 di funzionamento dell\u2019intelligenza artificiale in relazione alla sua interazione con l\u2019uomo. Le aziende interessate all\u2019intelligenza artificiale stentano ancora a capire se e quanto pu\u00f2 davvero essere utile in ambito aziendale. Le tre manifestazioni pi\u00f9 diffuse dell\u2019intelligenza artificiale sono il Machine Learning, il Computer Vision e il Robotic Process Automation. Il Machine Learning permette alle aziende di accedere ai dati e di organizzarli in maniera efficiente. Questo permette all\u2019azienda di poter prendere con elevata certezza la decisione corretta in determinate situazioni e di poter sviluppare una relazione resistente con il cliente. Il Computer Vision, o visione artificiale, si occupa di studiare come i computer imitano la vista umana, lasciando poi all\u2019uomo il compito di andare a interpretare le immagini digitali. Infine il Robotic Process Automation prevede l\u2019automazione di processi ripetitivi migliorando l\u2019efficienza operativa. Internet of Things (IoT) \u00e8 un termine che venne coniato dal ricercatore Kevin Ashton per definire tutti gli oggetti che sono connessi ad internet. Difatti negli ultimi anni una riduzione dei costi dell\u2019hardware ed una capacit\u00e0 di elaborazione dei dispositivi in costante crescita permettono ad un numero sempre maggiore di oggetti e luoghi della nostra quotidianit\u00e0 di essere connessi alla rete. Questi oggetti permettono lo scambio di dati ed informazioni avvicinando sempre di pi\u00f9 il mondo virtuale a quello reale e viceversa. Possiamo dire che abbiano ottenuto un ruolo attivo nella nostra quotidianit\u00e0 e potremmo per questo definirli dotati di intelligenza. Molti esperti concordano ormai che questa innovazione otterr\u00e0 sempre pi\u00f9 rilevanza nel futuro prossimo, avremo quindi oggetti sempre pi\u00f9 intelligenti ad un prezzo sempre pi\u00f9 competitivo, che favoriranno una maggiore comunicazione ed un sempre pi\u00f9 veloce accesso ad Internet, con una capacit\u00e0 di elaborazione dati sempre maggiore. Al giorno d\u2019oggi gi\u00e0 svariati miliardi di oggetti sono connessi utilizzando questa nuova tecnologia e secondo una ricerca condotta dal Global Agenda Council on the Future of Software and Society, per l\u201989% degli intervistati avremo mille miliardi di oggetti interconnessi entro il 2025. Nonostante ci\u00f2 \u00e8 molto difficile dare un riscontro pratico sull\u2019impatto che hanno avuto nella vita quotidiana delle persone poich\u00e9 quest\u2019ultime molto spesso non sanno di avere un oggetto riconducibile all\u2019Internet of Things, pur utilizzandolo magari quotidianamente. Possiamo per\u00f2 dire che questa nuova tecnologia si sta diffondendo sempre pi\u00f9 rapidamente in ambiti sempre differenti e che le sue potenzialit\u00e0 sembrano attualmente infinite. Uno studio condotto a Cambridge, negli Stati Uniti, ha mostrato come l\u2019applicazione di sensori sugli animali permetta di monitorare con accuratezza sia il loro comportamento sia il loro stato di salute. In particolare ha mostrato come applicando dei sensori sui capi di bestiame questi riescano a scambiarsi informazioni utilizzando la rete di telefonia cellulare e riescano a fornire dati sulla condizione degli animali in tempo reale indipendentemente dalla loro posizione geografica. All\u2019interno delle citt\u00e0 sappiamo che applicando un sensore ad un lampione questo non solo controlla il corretto funzionamento ma \u00e8 in grado di rilevare la presenza di persone attivandosi al passaggio di esse. Allo stesso tempo \u00e8 in grado di rilevare e trasmettere informazioni riguardo la temperatura e la qualit\u00e0 dell\u2019aria. Possiamo definire l\u2019Internet of Things come una nuova tecnologia che permette agli oggetti facenti parte del mondo circostante di essere connessi ad internet con l\u2019obiettivo di controllare, monitorare e riportare informazioni che verranno utilizzate in futuro. Pi\u00f9 aumenta il numero di oggetti ed apparati in grado di connettersi alla rete e pi\u00f9 aumenteranno i dati che dovranno essere analizzati e maggiore sar\u00e0 il numero di applicazioni da sviluppare. Tutti i paesi hanno sviluppato in questi ultimi anni programmi per permettere alla propria industria nazionale di affrontare quel grande cambiamento strutturale riconosciuto unanimemente come quarta rivoluzione industriale. Tutti condividono l\u2019idea che questa sia una trasformazione di dimensioni globali, eppure ogni governo ha voluto sviluppare una propria strategia su base nazionale come se la dimensione nazionale, in un\u2019economia aperta e competitiva, fosse ancora il riferimento ultimo dello sviluppo; come se nell\u2019economia globale si potesse ancora definire la competitivit\u00e0 come un confronto tra stati. Cosi a Industrie 4.0della Germania, si aggiunge la francese Industrie du Futur, l\u2019Industria connectada spagnola, Catapult \u2013 High ValueManufacturingdel governo inglese, la Fabbrica intelligente italiana, Produktion 2030 svedese, senza cogliere che la stessa dimensione europea oggi sembra essere la scala minima per affrontare tale cambiamento strutturale. Questi programmi sono costruiti in isolamento da parte degli stati, anche se sono paralleli ed ancorati ad una dimensione nazionale per affrontare in termini competitivi e non cooperativi problemi che per loro natura hanno dimensione sovranazionale. In questo quadro, tuttavia, tutti condividono che le politiche pubbliche pi\u00f9 incisive debbano riguardare educazione e ricerca, in particolare per sviluppare quegli aspetti creativi della produzione che sembrano fornire risposte ai bisogni individuali emergenti o ai grandi temi proposti a livello globale: egualmente tutti i piani pongono in evidenza la necessit\u00e0 di disegnare politiche per gestire la transizione verso i nuovi regimi tecnologici e, nel contempo, per affrontare i problemi sociali che un tale cambiamento impone. Poich\u00e9 l\u2019Europa \u00e8 divisa in tanti stati, a volte gli impegni nelle attivit\u00e0 di ricerca e sviluppo risultano duplicati, la mobilit\u00e0 del lavoro e gli scambi scientifici insufficienti e i mercati sono frazionati con i ritardi e i costi conseguenti. Questa situazione \u00e8 molto dannosa nel nuovo contesto tecnologico, nel quale le priorit\u00e0 vanno da una parte all\u2019unione delle risorse per la riduzione dei costi e dei rischi e dall\u2019altra all\u2019accrescimento della mobilit\u00e0 del lavoro e delle competenze allo scopo di assicurare una diffusione della tecnologia rapida e a basso costo. Questo scoglio strutturale si aggiunge al gap che l\u2019Europa denuncia nei confronti degli Stati Uniti e Giappone nella messa in atto dei nuovi metodi per rafforzare le potenzialit\u00e0 delle attivit\u00e0 scientifiche e tecnologiche e renderle pi\u00f9 efficienti. Su questo punto i paesi europei sono abbastanza differenti tra loro. Quelli, la cui politica sulle attivit\u00e0 scientifiche e tecnologiche ha fatto affidamento per lungo tempo soprattutto sulla gestione centralizzata di programmi rispondenti alle esigenze governative, incontrano adesso delle difficolt\u00e0 strutturali nell\u2019adattarsi ad una situazione in cui \u00e8 necessario organizzare la diffusione della tecnologia in modo che vada a beneficio di tutte le imprese. Altri paesi, al contrario, hanno deciso di iniziare a praticare la cooperazione tra l\u2019industria ed il settore pubblico per quanto concerne la ricerca, ed hanno messo in atto degli incentivi indiretti per le imprese. Per questi ultimi ora \u00e8 pi\u00f9 facile accentuare un simile tipo di esperienze. All\u2019interno di questo contesto, le autorit\u00e0 pubbliche devono contribuire a una migliore armonia europea e aiutare i diretti interessati a comportarsi diversamente all\u2019interno di ogni stato. \u00c8 proprio la necessit\u00e0 di superare la divisione dell\u2019Europa che pu\u00f2 fornire agli stessi europei la presa di conoscenza della cooperazione nelle attivit\u00e0 di ricerca e sviluppo. Col varo dei programmi europei intrapresi dalla Commissione Europea come Esprit o dai governi come Eureka, gli operatori nei diversi paesi, sia da parte pubblica che di parte industriale, cominciano ad apprendere cosa sia la ricerca cooperativa. Questo processo di apprendimento, che in Giappone \u00e8 stato fortemente stimolato dallo stato attraverso i progetti nazionali nel corso degli anni Settanta, e che si \u00e8 sviluppato in maniera pi\u00f9 spontanea dell\u2019industria americana agli inizi degli anni Ottanta, sta adesso iniziando a coinvolgere le imprese in Europa attraverso i programmi di collaborazione realizzati dai governi. Il paese-guida della quarta rivoluzione industriale \u00e8 la Germania, che tramite Industrie 4.0, si pone come obiettivo di favorire ed implementare la digitalizzazione della manifattura attraverso progetti di trasferimento tecnologico e di innovazione ed ottenere quindi nei decenni successivi la leadership del mercato manifatturiero. L\u2019industria 4.0 in Gran Bretagna \u00e8 ancora in fase di definizione. La societ\u00e0 di consulenza industriale BdoLlp ha collaborato nel 2016 con l\u2019Institution of Mechanical Engineers per stilare un rapporto sull\u2019Industry4.0 ed i risultati ottenuti non possono essere considerati soddisfacenti. Infatti solo una bassa percentuale degli operatori comprende in maniera chiara i processi relativi a Industria 4.0. Il governo francese, sotto la spinta del ministero dell\u2019economia, ha realizzato nel 2013 il programma \u201cAlleanza per l\u2019Industria del Futuro\u201d il cui obiettivo primario \u00e8 quello di modernizzare e rendere pi\u00f9 efficienti le fabbriche francesi, le quali diventano col passare degli anni sempre pi\u00f9 obsolete. Studi recenti hanno per\u00f2 fatto notare che nella sua attuazione il progetto presenta alcuni ritardi e diverse lacune, in particolare nel settore della robotizzazione industriale. Anche l\u2019Italia ha iniziato a prendere in seria considerazione il tema dell\u2019Industria 4.0, seppur con un importante ritardo rispetto ai paesi dell\u2019area OCSE. Il governo italiano nel febbraio 2016 ha dato il compito alla commissione di attivit\u00e0 produttive,commercio e turismo della camera dei deputati di avviare un\u2019indagine conoscitiva il cui obiettivo doveva essere \u201cconcorrere alla definizione di una strategia italiana di Industria 4.0\u201d. &nbsp;Penso che la collaborazione tra arte e intelligenza artificiale si verifica quando gli artisti umani lavorano insieme sfruttando le rispettive capacit\u00e0 e competenze, per creare opere che sono pi\u00f9 ricche e interessanti di quelle che potrebbero fare da soli. L\u2019innovazione si verifica quando l\u2019intelligenza artificiale e gli artisti umani si sfidano e si stimolano a vicenda, esplorando nuovi territori e generi artistici, che altrimenti sarebbero inaccessibili o impensabili. Va poi considerato che l\u2019intelligenza artificiale pu\u00f2 essere utilizzata per analizzare le opere d\u2019arte esistenti e identificare i tratti che le rendono di successo. Certamente \u00e8 un rapporto delicato e complesso. Da un lato, l\u2019arte \u00e8 una forma di libert\u00e0 e di espressione che non dovrebbe essere censurata. Dall\u2019altro lato, l\u2019arte ha anche una responsabilit\u00e0 sociale e morale che non dovrebbe ignorare o violare. Ci sono dei limiti che non dovrebbero &nbsp;superare nella produzione artistica come ad esempio creare o diffondere opere che possano causare danno fisico, emotivo o finanziario agli utenti, ad altre persone o a gruppi di persone, sotto qualsiasi circostanza. Mentre la questione della propriet\u00e0 intellettuale delle opere generate con l\u2019intelligenza artificiale \u00e8 ancora oggetto di dibattito e di incertezza giuridica. Per alcuni un\u2019opera d\u2019arte generata con l\u2019intelligenza artificiale appartiene all\u2019artista che ha utilizzato l\u2019algoritmo, in quanto ha fornito il materiale, l\u2019ispirazione e la supervisione del processo creativo. In questo caso, l\u2019intelligenza artificiale sarebbe vista come uno strumento o un mezzo di espressione, analogo ad altri mezzi come la fotografia o il video. Per altri appartiene all\u2019algoritmo stesso, in quanto ha prodotto un\u2019opera originale e innovativa, senza la diretta influenza o il controllo dell\u2019artista. In questo caso, l\u2019intelligenza artificiale sarebbe vista come un soggetto o un autore, capace di generare arte autonomamente o casualmente. Infine, altri potrebbero ancora sostenere che non appartenga a nessuno, in quanto non \u00e8 vera arte, ma solo una simulazione o una copia di opere esistenti. In questo caso, l\u2019intelligenza artificiale sarebbe vista come una minaccia o una sfida, che mette in discussione il concetto stesso di arte e di creativit\u00e0. Nel contempo come una sfida e un\u2019opportunit\u00e0. Ci sar\u00e0 sicuramente una competizione, perch\u00e9 l\u2019intelligenza artificiale potr\u00e0 creare opere che saranno sempre pi\u00f9 sofisticate e sorprendenti, e che potranno mettere in difficolt\u00e0 o in crisi gli artisti umani. Ma ci sar\u00e0 anche una cooperazione, perch\u00e9 l\u2019intelligenza artificiale potr\u00e0 offrire agli artisti umani degli strumenti e dei servizi che li aiuteranno a migliorare o a ottimizzare le loro opere o a creare nuove forme di arte che altrimenti sarebbero impossibili o impensabili. L\u2019arte e l\u2019intelligenza artificiale potranno quindi essere viste come due forze che si contrappongono e si integrano, e che insieme potranno portare a nuovi livelli di espressione e di innovazione artistica ibrida, da questo in momento poi penso che ci dobbiamo porre &nbsp;delle domande : &nbsp;Io penso che per trattare del rapporto tra arte e intelligenza artificiale \u00e8 forse pi\u00f9 utile concentrarsi, piuttosto che su alcune visioni un po\u2019 mitiche di robot come grandi artisti che soppianteranno l\u2019essere umano \u2013 che pure toccheremo di sfuggita pi\u00f9 avanti \u2013 sul rapporto concreto che \u00e8 gi\u00e0 in atto tra l\u2019uomo e questa nuova tecnologia. Un rapporto che sta cambiando in modo quasi impercettibile, attraverso tante piccole trasformazioni, la nostra quotidianit\u00e0. \u00c8 su questi piccoli e continui mutamenti che la AI art ci aiuta a riflettere, ed \u00e8 questa una delle ragioni della sua importanza. Che cos\u2019\u00e8 allora l\u2019arte prodotta con, o da, intelligenza artificiale? Come si pu\u00f2 intuire, in questa doppia preposizione c\u2019\u00e8 in gioco gi\u00e0 molto: questo tipo di arte \u00e8 fatta dall\u2019intelligenza artificiale, o quest\u2019ultima \u00e8 semplicemente un mezzo, uno strumento? Come vedremo, una risposta definitiva a questa domanda probabilmente non c\u2019\u00e8. \u00c8 giusto per\u00f2 dissipare sin dall\u2019inizio un po\u2019 di confusione: l\u2019arte fatta con l\u2019intelligenza artificiale non \u00e8 semplicemen te la digital art. Disegnando con l\u2019iPad, o usando Photoshop, non si fa AI. Perch\u00e9 si dia arte prodotta con l\u2019intelligenza artificiale deve entrare in gioco, appunto, l\u2019intelligenza artificiale, che \u00e8 qualche cosa che \u00e8 capace, almeno parzialmente, di un\u2019elaborazione auto noma dei dati. Questo vuol dire che l\u2019artista propone dei dati alla macchina, allenandola a riconoscerli (si spiegher\u00e0 meglio tra breve in che senso). Una volta fatto questo, per\u00f2, l\u2019artefice umano deve aspettare, per vedere cosa l\u2019intelligenza artificiale far\u00e0 dei dati proposti. Su questa fase non c\u2019\u00e8 controllo. \u00c8 questo un aspetto su cui occorrer\u00e0 tornare, ma \u00e8 bene tenerlo a mente sin dall\u2019inizio. Per spiegare che cosa \u00e8 l\u2019arte prodotta con l\u2019intelligenza artificiale occorre dunque provare a chiarire che cosa sia l\u2019intelligenza artificiale stessa e \u2013 domanda a mio parere ancora pi\u00f9 importante \u2013 in che modo intervenga oggi nelle nostre vite. Ci sono alcune modalit\u00e0 di presenza della IA pi\u00f9 vistose e \u201dmagniloquenti\u201d \u2013 come la vittoria di un computer sul campione mondiale dell\u2019antico gioco da tavolo cinese Go nel 2013, le macchine che si guidano \u201cda sole\u201d e, purtroppo, le armi comandate dalla AI \u2013 ma c\u2019\u00e8 anche l\u2019intelligenza artificiale che \u00e8 presente nella nostra vita di tutti i giorni: Google Maps, i vari assistenti vocali presenti sul telefonino e quelli domestici, i traduttori online. Del resto, l\u2019intelligenza artificiale consiste al momento attuale principalmente nella capacit\u00e0 di svolgere dei compiti precisi. Il sogno della AGI, l\u2019intelligenza artificiale generale, in grado di ragionare e sentire in modo simile all\u2019uomo, \u00e8 ancora lontano dal realizzarsi. Questa situazione viene data per scontata in molte definizioni correnti della AI. L\u2019English Oxford Living Dictionary, per esempio, definisce la AI come \u00abla teoria e lo sviluppo di sistemi informatici in grado di svolgere compiti che normalmente richiedono l\u2019intelligenza umana, come la percezione visiva, il riconoscimento vocale, il processo decisionale e la traduzione da una lingua all\u2019altra\u00bb. Per rappresentare questa presenza della AI nella nostra quotidianit\u00e0 l\u2019artista Mario Klingemann ha creato un\u2019opera intitolata Mitosis . Si tratta di un video di circa due minuti in cui un insieme di volti generati dalla AI si scompongono e ricompongono con grandissima lentezza, in modo quasi impercettibile. Questo rappresenta per l\u2019artista il cambiamento continuo e quasi nascosto che la AI sta portando nella nostra esistenza, ma anche le grandi sfide, le speranze, le paure che esso suscita in noi. Il dibattito sull\u2019arte prodotta con l\u2019intelligenza artificiale \u00e8 esploso nell\u2019ottobre del 2018, quando alla famosa casa d\u2019aste Christie\u2019s \u00e8 stato venduto un quadro intitolato Le Comte de Bel Amy, per opera di un gruppo di artisti francesi, Obvious. Questo episodio ha fatto molto discutere non tanto per l\u2019opera d\u2019arte in s\u00e9, quanto perch\u00e9 quest\u2019ultima \u00e8 stata presentata come creazione di un\u2019intelligenza artificiale. A questo si riferisce provocatoriamente la firma in basso a destra nel quadro, costituita non da un nome di persona ma da una formula matematica, una parte dell\u2019algoritmo con cui il quadro \u00e8 stato prodotto. Le reazioni del pubblico in questa occasione sono particolarmente interessanti da considerare. Esse rispecchiano infatti, per molti aspetti, quelle che si riscontrano spesso quando si tengono conferenze sulla AI art, sia di fronte a un pubblico universitario sia di fronte a una platea di non-specialisti. Si tratta, quasi sempre, di reazioni molto appassionate, per lo pi\u00f9 negative, a riprova di come il tema tocchi dei \u201cpunti caldi\u201d del nostro contesto culturale e sociale. Un\u2019obiezione piuttosto frequente \u00e8 quella secondo cui la macchina non pu\u00f2 essere la vera creatrice dell\u2019opera, perch\u00e9 non ha sentimenti, \u00e8 fredda: la vera opera d\u2019arte \u00e8 opera umana. Declinazione pi\u00f9 filosofica di questo tipo di reazione \u00e8: la macchina non ha corpo, quindi non pu\u00f2 produrre arte. Un altro tipo di obiezione guarda invece al futuro e paventa che, se si affermer\u00e0 questo tipo di arte, l\u2019arte umana scomparir\u00e0. C\u2019\u00e8 anche una variante positiva di questa prospettiva deterministica, secondo cui la AI art sar\u00e0 \u201cl\u2019arte del futuro\u201d. Infine, una critica piuttosto diffusa \u2013 che vedremo non essere sostenibile, non appena si comprenda come queste opere sono effettivamente prodotte \u2013 \u00e8 quella secondo cui in questo tipo di arte l\u2019artista umano non fa nulla: \u201cfa tutto la macchina\u201d. La vendita del Comte de Bel Amy poneva poi anche un problema pi\u00f9 concreto, riguardante i diritti d\u2019autore. Di chi \u00e8, infatti, l\u2019opera prodotta con l\u2019intelligenza artificiale, dell\u2019artista umano o di chi ha ideato l\u2019algoritmo? Nel caso del Comte de Bel Amy, l\u2019algoritmo usato non apparteneva ai giovani membri di Obvious, ma a un ancora pi\u00f9 giovane artista e studioso di informatica americano, Robby Barratt, che lo aveva reso disponibile online. Alcuni artisti che lavoravano gi\u00e0 da qualche tempo con l\u2019intelligenza artificiale, come Mario Klingemann o Anna Ridler, hanno trovato per questo inaccettabile l\u2019operazione di Obvious, accusando i giovani francesi di essersi appropriati di un prodotto altrui a scopi commerciali, producendo peraltro un\u2019opera priva di elaborazione artistica. In effetti, il Comte de Bel Amy non \u00e8 un\u2019opera particolarmente ricca di spunti dal punto di vista artistico. Si tratta pi\u00f9 di un gesto, che fa segno alla possibilit\u00e0 di un modo di fare arte del tutto nuovo, e per certi aspetti (come si \u00e8 visto) sconcertante. Qualche mese dopo il fatto si ripete: un\u2019altra opera prodotta con l\u2019intelligenza artificiale raggiunge il mercato ufficiale dell\u2019arte. Nel marzo 2019 viene venduta da Sotheby\u2019s Memo ries of Passersby, di Mario Klingemann . Su due schermi posti di fronte ai visitatori scorrono dei ritratti. Si tratta di volti che appaiono in un certo senso familiari, ma hanno anche qualcosa di strano, che non torna. Inoltre, non c\u2019\u00e8 modo di trattenerli, ma scorrono incessantemente, trasformandosi l\u2019uno nell\u2019altro. Si spiega cos\u00ec il riferimento al \u201cpassare\u201d, presente nel titolo. Al filosofo vengono in mente le pagine di Walter Benjamin sui Passages di Parigi e sul passare come tratto tipico della modernit\u00e0. In ogni caso, la presenza dell\u2019artista umano si avverte chiaramente in quest\u2019opera: a dispetto dell\u2019obiezione secondo cui \u201cfa tutto la macchina\u201d, essa si fa chiaramente veicolo, se non di un messaggio, almeno di un certo tipo di esperienza, che spinge il pubblico a interrogarsi e a riflettere. Come \u00e8 stato possibile produrre gli strani ritratti di Memories of Passersby, o quello del Comte de Belamy? Entrambe le opere sono state create con un tipo di AI chiamato GAN, Generative Adversarial Network. Si tratta di due intelligenze artificiali che lavorano insieme, o pi\u00f9 precisamente, come si vedr\u00e0 tra poco, una contro l\u2019altra. L\u2019aspetto decisivo \u00e8 che esse sono in grado, una volta messe a contatto con una serie di dati di partenza \u2013 nel caso delle opere appena considerate, una serie di ritratti che vanno dal xvii al XIX secolo \u2013 di produrre delle nuove immagini, che risultano simili ma comunque mai uguali a quelle iniziali. Esse hanno quindi un potere, se non proprio creativo, sicuramente trasformativo. Vale la pena spiegare brevemente come funzionano le due intelligenze artificiali che en trano in gioco nei GAN. Si tratta, infatti, di due reti neurali profonde (deep neural networks: DNN). Queste ultime sono un tipo di intelligenza artificiale ideata gi\u00e0 alla fine degli anni Ottanta, ma che inizia a diffondersi in modo rilevante soltanto in seguito, a partire dal 2010 circa, grazie a una serie di innovazioni tecnologiche che permettono di raggiungere risultati notevoli. Le DNN imitano, in qualche modo, la struttura del cervello umano, perch\u00e9 sono costituite da diversi strati di neuroni artificiali. L\u2019informazione di partenza viene fatta passare attraverso i vari livelli ed elaborata in modo sempre pi\u00f9 complesso a ogni passaggio. Alla fine, la rete neurale profonda produce una sua stima circa quello che il dato di partenza potesse essere. Per esempio, se l\u2019input fosse stato un gatto, dopo un certo allenamento la stima potrebbe essere 90% gatto, 5% cane, 2% uccello e 3% topo. Questo tipo di intelligenza artificiale \u00e8 oggi in grado di svolgere una serie di compiti molto utili, come quelli che l\u2019English Oxford Living Dictionary cita nella sua definizione. Esso presenta per\u00f2 anche un problema, che \u00e8 stato osservato pi\u00f9 volte: \u00e8 possibile vedere i dati di partenza e il risultato, ma non quello che succede nei livelli intermedi. Per questo le DNN sono state definite una \u00abscatola nera (black box)\u00bb. Proprio questo aspetto problematico, tuttavia, questo grado di imprevedibilit\u00e0 delle DNN, \u00e8 quello che ha affascinato alcuni artisti. Non \u00e8 un caso che la prima forma di arte prodotta con l\u2019intelligenza artificiale, Deep Dream, nasce proprio come tentativo di entrare \u201cdentro\u201d alla scatola nera, nei \u201csogni\u201d della macchina. Nel 2015 un ingegnere che lavora a Google, Alexander Mordvintsev, decide di chiedere alla rete neurale profonda di mostrare visivamente cosa \u201cvede\u201d nei dati di partenza, rendendo visibili le sue stime. Il risultato \u00e8 uno strano animale, un gatto piuttosto mostruoso che contiene al proprio interno becchi di uccello, pezzettini di cane, musi di pesce palla e molti altri animali, racchiusi uno dentro l\u2019altro. Questi primi tentativi (ripresi anche da un altro pioniere della AI art, Mike Tyka) suscitano un grande entusiasmo tra gli artisti interessati all\u2019intelligenza artificiale, tanto che si parla, in questi ambienti, di una nuova avanguardia artistica. A lungo andare, per\u00f2, Deep Dream non permette risultati abbastanza differenziati per soddisfare la volont\u00e0 di sperimentazione degli artisti. Del resto, le reti neurali profonde non erano state create per produrre delle immagini, ma per riconoscerle. Occorreva passare, dunque, a un tipo di intelligenza artificiale in grado non solo di analizzare le immagini proposte, ma di produrne di nuove e diverse. \u00c8 qui che entrano in gioco i GANs (generative adversarial networks). Essi vengono ideati nel 2014 da un giovane studioso di informatica, Ian Goodfellow, durante (leggenda vuole) una serata al pub con gli amici. \u201cGoodfellow\u201d \u00e8, non a caso, il corrispondente inglese di \u201cBelamy\u201d: il titolo dell\u2019opera di Obvious \u00e8 un omaggio all\u2019inventore dei GANs. L\u2019idea veramente innovativa del giovane informatico \u00e8 quella di mettere insieme due reti neurali, che in qualche modo iniziano ad allenarsi a vicenda, giocando l\u2019una contro l\u2019altra. Goodfellow paragona il loro rapporto a quello di un poliziotto e un falsario. Una delle due reti, chiamata \u201cdiscriminator\u201d, \u00e8 allenata su una serie di dati di partenza, e deve decidere se altre immagini che le vengono presentate successivamente corrispondono o meno a queste immagini iniziali: se sono \u201cvere\u201d o \u201cfalse\u201d. La seconda rete, chiamata \u201cgenerator\u201d, non ha accesso ai dati di partenza del discriminator, ma nonostante questo deve produrre immagini tanto simili a essi da indurre il discriminator in errore. L\u2019aspetto importante \u00e8 che, in questo modo, le due reti diventano in grado di allenarsi a vicenda. Diventano, quindi, molto pi\u00f9 autonome rispetto sia ai dati di partenza, sia al programmatore e all\u2019artista umano. Le immagini prodotte dai GANs sono quindi in parte imprevedibili, in grado di sor prendere l\u2019artista. L\u2019elemento del caso o della sorpresa non \u00e8 certo una novit\u00e0 introdotta dalla AI art, ma \u00e8 stato usato spesso nell\u2019arte del Novecento. L\u2019aspetto interessante \u00e8 che esso \u2013 cos\u00ec come altre caratteristiche della AI art che richiamano l\u2019arte del Novecento, come l\u2019incompiutezza delle sue figure, o l\u2019uso del non-senso \u2013 riemerge ora attraverso il rapporto con quella nuova realt\u00e0 che \u00e8 l\u2019intelligenza artificiale. La sorpresa, nelle opere prodotte con i GANs, ha a che fare con il modo in cui l\u2019intelligenza artificiale elabora i dati. Uno dei concetti pi\u00f9 interessanti a questo proposito \u00e8 quello di \u201cspazio latente\u201d. Quest\u2019ultimo \u00e8 la rappresentazione astratta di tutte le immagini che l\u2019AI pu\u00f2 generare. Muovendosi all\u2019interno dello spazio latente, l\u2019artista pu\u00f2 trovare a ogni passo immagini diverse, alcune dotate di senso, altre del tutto insensate. In una zona, per esempio, potr\u00e0 incontrare dei cani, in un\u2019altra dei gatti. Se per\u00f2 l\u2019artista si ferma al confine tra le due zone, il risultato sar\u00e0 una creatura intermedia tra un cane e un gatto, oppure tra un gatto e un gufo, o tra un gufo e qualcos\u2019altro . Sono queste immagini mai viste che interessano particolarmente gli artisti che lavorano con la AI. Esse, infatti, suggeriscono un\u2019identit\u00e0, ma spingono anche lo spettatore a interrogarsi sul suo modo abituale di vedere il mondo. Ovviamente i GANs non sono usati solo a questo scopo, anzi spesso vengono utilizzati per ottenere delle rappresentazioni estremamente realistiche, utili a fini pubblicitari o comun que commerciali. Si possono produrre dei visi che sembrano perfettamente reali, pur non essendolo, o paesaggi paradisiaci altrettanto credibili e altrettanto inventati. I GANs sono degli straordinari strumenti per creare quelli che oggi si chiamano \u201cDeep Fake\u201d. L\u2019uso anti-realistico dei GANs diventa tuttavia, proprio per questa ragione, particolar mente interessante. Attraverso di essi, infatti, \u00e8 possibile lavorare sui nostri clich\u00e9, mettendoli in questione e imparando a vedere i loro \u00abspazi intermedi\u00bb. Quello su cui i GANs permettono di lavorare \u00e8 quindi il formarsi delle identit\u00e0 delle cose e delle immagini, e questo avviene attraverso il dialogo con l\u2019intelligenza artificiale, con il modo in cui essa elabora la realt\u00e0. Le identit\u00e0 si formano, in questo tipo di arte, attraverso il dialogo tra l\u2019uomo e la macchina. Vale la pena allora forse indagare pi\u00f9 concretamente come questo dialogo possa avere luogo. Lo scambio tra artista umano e intelligenza artificiale \u00e8, come si cercher\u00e0 di mostrare, uno degli aspetti pi\u00f9 interessanti di questo tipo di arte. Esso richiede lo sforzo da parte dell\u2019artista di ascoltare la \u201cnuova lingua\u201d della macchina, ovvero il suo nuovo modo di elaborare le informazioni. Una delle opere che pu\u00f2 meglio mostrare questo processo \u00e8, a mio parere, Il crollo della casa degli Usher, dell\u2019artista inglese Anna Ridler . Si tratta di un breve video, realizzato anch\u2019esso con i GANs. Il punto di partenza del lavoro \u00e8, come dice il titolo, il famoso racconto di Edgar Allan Poe, o meglio una sua versione cinematografica, realizzata nel 1929 da James Sibley Watson e Melville Webber. Ridler disegna con inchiostro a china alcuni fotogrammi di questo film e usa i disegni come dati di partenza per il suo GAN. Questo \u00e8 un elemento importante perch\u00e9, in questo tipo di arte, la scelta dei dati iniziali \u00e8 tutt\u2019altro che indifferente. La AI, infatti, \u00e8 in grado di trasformare le immagini da cui prende le mosse, ma esse costituiscono comunque il suo unico terreno di apprendimento. Pregiudizi, schemi o errori presenti nei dati di partenza si conservano e trasmettono anche nei risultati. Con la sua scelta Ridler vuole quindi riappropriarsi dei dati iniziali, creandoli lei stessa. Una volta allenato sui disegni dell\u2019artista, il GAN produce dunque delle immagini simili a essi, ma anche caratterizzate, come sempre in questo processo, da una serie di errori e incongruenze. \u00c8 questa la prima fase dell\u2019opera. In una seconda fase, Ridler disegna a pro pria volta le immagini prodotte dal GAN. Fare questo \u00e8 difficilissimo, proprio per le strane deformazioni e mancanze, dette \u201cartefatti\u201d, che caratterizzano le immagini prodotte dalla AI. Quello che rende cos\u00ec interessante l\u2019opera di Ridler \u00e8 che questa presenza degli artefatti si lega qui al tema della memoria, che \u00e8 al centro del racconto di Poe. Nel Crollo della casa degli Usher, infatti, si racconta di un\u2019antica e grande casa, che rappresenta la famiglia che la abita a tal punto da venire a identificarsi con essa. Questo tentativo di conservare la memoria familiare, tuttavia, non va a buon fine: gli abitanti della casa impazziscono e le mura iniziano a cedere, sino al crollo finale. Su questo si innesta la riflessione dell\u2019artista, che mostra come ogni ricordare (dal racconto di Poe al film, da questo ai disegni e da questi ultimi alle immagini dei GAN e infine ai disegni di queste\u2026) sia sempre un deformare e uno smarrire qualche cosa. Diversamente che nel racconto di Poe, per\u00f2, il ricordare qui \u00e8 anche un trovare: l\u2019artista racconta di aver scoperto nuovi modi di disegnare, copiando le immagini del GAN, e di essersi resa conto per la prima volta di alcuni aspetti del suo modo di lavorare. Da dove deriva dunque la forte impressione che le immagini del Crollo della casa degli Usher esercitano sullo spettatore? La mia ipotesi \u00e8 che l\u2019elaborazione dei dati da parte dell\u2019intelligenza artificiale ci appaia in qualche modo simile al nostro stesso sforzo di dare forma al mondo. Di fronte agli errori e alle deformazioni della AI, siamo riportati indietro al nostro stesso incontro percettivo con il reale. Questo non avviene solo nell\u2019arte dei GANs, ma anche in quella che si avvale di altre forme di AI, a cui si cercher\u00e0 di accennare. Prima vale la pena, tuttavia, andare ancora un po\u2019 pi\u00f9 a fondo nell\u2019indagare questo rapporto tra AI e artista umano. C\u2019\u00e8 una domanda che torna incessantemente, quando ci si occupa dell\u2019arte realizzata con l\u2019intelligenza artificiale: chi \u00e8 il creatore di questo tipo di opere, l\u2019artista umano o la macchina? Le posizioni nei confronti di questo problema sono essenzialmente due. C\u2019\u00e8 chi sostiene che l\u2019intelligenza artificiale sia soltanto un mezzo, come il pianoforte per il pianista, o il pennello per il pittore. \u00c8 c\u2019\u00e8 chi afferma invece che la macchina sia il vero artista o creatore dell\u2019opera. Un esempio della prima posizione si pu\u00f2 trovare in Klingemann, che chiede: \u00abQuando ascoltate qualcuno suonare il pianoforte, vi chiedereste mai se l\u2019artista \u00e8 il pianoforte?\u00bb. Tra i sostenitori della AI come effettivamente creatrice e creativa c\u2019\u00e8 invece il filosofo della scienza A. I. Miller che, con un esempio altrettanto forte, fa presente che \u00abil padre di Mozart gli ha insegnato a suonare, ma questo non ne fa il creatore delle musiche del figlio\u00bb. Il rapido sguardo che si \u00e8 dato sin qui a questo tipo di arte dovrebbe mostrare tuttavia come entrambe le posizioni, prese nel loro isolamento, non risultino sostenibili. Al momento attuale, infatti, l\u2019intelligenza artificiale non \u00e8 in grado di creare arte autonomamente n\u00e9, se lo fosse, \u00e8 detto che sentirebbe il bisogno o il desiderio di farlo. La cosiddetta \u201cintelligenza artificiale generale\u201d, come accennato, \u00e8 ancora molto lontana dal realizzarsi. D\u2019altra parte, anche l\u2019affermazione secondo cui la AI non \u00e8 che un nuovo strumento, al pari di un pianoforte o un pennello, \u00e8 problematica. Nel concetto stesso di AI, infatti, \u00e8 implicito, come si \u00e8 visto, un certo grado di autonomia, ovvero una certa capacit\u00e0 di andare oltre i dati di partenza, elaborandoli e proponendo all\u2019artista umano qualcosa di (almeno parzialmente) imprevisto e incontrollabile. Da questo punto di vista, l\u2019AI \u00e8 molto diversa da un pennello o da un pianoforte. Non \u00e8 un caso che proprio Klingemann, che aveva sostenuto che l\u2019AI fosse un semplice strumento, abbia iniziato di recente un esperimento che sembra contraddire questa posizione. Botto, ideato nel 2021, \u00e8 un robot-artista \u2013 da questo punto di vista l\u2019ultimo di una lunga progenie di automi pittori, da Aaron negli anni Settanta sino a Aida. Ma Botto \u00e8 soprattutto un esperimento sul grado di autonomia che l\u2019intelligenza artificiale pu\u00f2 raggiungere nel processo creativo. Per comprendere in che senso, occorre spiegare brevemente il suo funzionamento. Nella prima fase del suo processo, Botto genera una frase casuale. Da questa, attraverso un sistema di AI che permette di convertire le parole in dati visivi, produce un grande numero di immagini e ne seleziona poi alcune, da proporre alla sua comunit\u00e0. La comunit\u00e0 \u00e8 essenziale nel funzionamento di Botto. Essa, infatti, vota le immagini \u201cmigliori\u201d tra quelle che Botto le offre, e da questo Botto impara. Le preferenze della comunit\u00e0 rientrano cio\u00e8 tra i criteri con cui Botto produrr\u00e0 e selezioner\u00e0 le proprie immagini nei giorni successivi. In questo modo, il processo riprende ogni volta da capo, e Botto \u00e8 in grado di trasformare il proprio modo di generare immagini. Le immagini prodotte da Botto sono decisamente pi\u00f9 brutte di quelle realizzate da Klingemann stesso. L\u2019esperimento \u00e8 per\u00f2 importante almeno per due motivi. Il primo \u00e8 che ci mostra come operare con l\u2019AI sia per gli artisti anche un tentativo di mettere in questione una volta di pi\u00f9 il mito dell\u2019artista come unico creatore. Non che il Novecento non l\u2019abbia gi\u00e0 fatto abbondantemente, ma, come dimostrano le reazioni sopra esaminate alla vendita del Comte de Belamy, il mito \u00e8 duro a morire. Klingemann racconta di aver creato Botto proprio per evitare di vedere sempre soltanto se stesso nelle proprie creazioni. Botto, infatti, diventa capace di avere un rapporto con il suo pubblico, e le immagini che vengono votate dalla comunit\u00e0 \u2013 confessa l\u2019artista \u2013 non sono quasi mai quelle che voterebbe lui stesso. Spesso sono quelle pi\u00f9 pacificanti e banali. E qui si inserisce il secondo motivo di interesse di questo esperimento. Botto vuole essere, infatti, anche un tentativo di esplorare l\u2019immaginario collettivo. Dalle sue creazioni emergono i desideri e i gusti della comunit\u00e0. E come ci aveva mostrato gi\u00e0 Walter Benjamin nei Passages di Parigi, non bisogna avere paura di esplorare i sogni della collettivit\u00e0, anche in tutto quello che hanno di kitsch e di scontato, perch\u00e9 \u00e8 a partire da essi che si pu\u00f2 lavorare al risveglio. In una recente intervista, Klingemann ha affermato che l\u2019arte dei GAN \u00e8 ormai \u00abvintage\u00bb. Definire in questo modo qualcosa che risale a quattro o cinque anni fa pu\u00f2 suonare piuttosto buffo. Ma l\u2019affermazione contiene anche, a mio parere, alcuni aspetti di verit\u00e0. Essa mette in evidenza, infatti, due rischi a cui la cosiddetta \u201cGANs art\u201d pu\u00f2 andare incontro. Il primo \u00e8 che queste immagini diventino in qualche modo dei clich\u00e9, che perdano il loro potenziale critico per trasformarsi in una semplice moda. In effetti, si stanno diffondendo applicazioni che permettono di trasformare con grande facilit\u00e0 una propria fotografia in un\u2019\u201copera d\u2019arte\u201d nello stile di questo o quel famoso pittore. La possibilit\u00e0 di produrre immagini \u201cnello stile di\u201d \u00e8 del resto uno degli usi (e forse anche abusi) commerciali pi\u00f9 diffusi dei GAN. Il secondo problema che la critica di Klingemann alla \u201cGANs art\u201d come ormai \u201cvintage\u201d pone riguarda il fatto che i GANs sono solo uno dei possibili tipi di intelligenza artificiale che pu\u00f2 essere usata per fare arte. Per limitarsi soltanto al campo delle arti figurative, particolarmente al centro dell\u2019attenzione in questo momento sono alcuni sistemi che permettono di tradurre il linguaggio in immagini, come Midjourney, DALL-E e pi\u00f9 recentemente Stable Diffusion. \u00c8 sufficiente, con questi tipi di AI, introdurre una parola o una frase, per produrre un\u2019il lustrazione corrispondente. Spesso, inoltre, queste immagini sono estremamente piacevoli dal punto di vista della composizione e dei colori, tanto che si discute sulla possibilit\u00e0 che \u201crubino il mestiere\u201d a designers e creativi. Come nel caso della \u201cGANs art\u201d, tuttavia, non \u00e8 detto che questo timore sia giustificato. Cosa distingue, infatti, un\u2019immagine artisticamente interessante prodotta con questi sistemi, da altre che sono semplicemente piacevoli? Per tentare una risposta, potrebbe valere la pena tornare alla questione, posta in precedenza, di come la AI possa tanto contribuire a mettere in questione gli schemi e i pregiudizi con cui vediamo il mondo, quanto semplicemente trasmetterli e consolidarli. Si consideri, a questo proposito, una delle immagini presenti sul sito di DALL-E, un astronauta che va a cavallo nello spazio. L\u2019immagine \u00e8 divertente e insolita, ma poco cambia del nostro modo di immaginare tanto gli astronauti, quanto i cavalli. Sul sito di DALL-E, del resto, la tendenza del sistema a riprodurre clich\u00e9 e pregiudizi \u00e8 espressamente riconosciuta, e segnalata come uno dei suoi possibili \u00abrischi\u00bb. Nell\u2019interrogarsi su come \u00e8 possibile usare questi sistemi in modo davvero creativo, Klingemann scrive su Twitter che forse il linguaggio \u00e8 una gabbia troppo rigida per permettere all\u2019artista di produrre qualcosa che vada oltre quello che \u00e8 gi\u00e0 conosciuto e consolidato. Un modo per evitare questo rischio potrebbe essere quello di proporre alla AI delle frasi che non riesca a interpretare, che la mettano in difficolt\u00e0, andando cos\u00ec a raggiungere \u2013 anche in questo caso \u2013 gli spazi latenti tra le identit\u00e0 gi\u00e0 note. Alcune immagini che risultano da questi esperimenti, e che l\u2019artista propone su Twitter, sono decisamente interessanti. C\u2019\u00e8 per\u00f2 un\u2019altra immagine realizzata con questi sistemi con cui mi piacerebbe concludere. Si tratta dell\u2019opera che ha vinto di recente un\u2019importante premio di arte digitale, il Colorado State Fair. Il fatto ha sollevato diverse polemiche perch\u00e9 l\u2019autore, Jason Allen, si \u00e8 avvalso di una AI, e in particolare di Midjourney. In effetti, i giudici hanno dichiarato di non aver saputo, al momento della premiazione, che l\u2019opera fosse prodotta con una AI. Hanno per\u00f2 aggiunto che se lo avessero saputo, l\u2019avrebbero comunque scelta per il primo posto. In effetti, l\u2019immagine ha decisamente \u201cqualcosa in pi\u00f9\u201d rispetto a quelle che si trovano aprendo semplicemente la \u00abvetrina\u00bb di Midjourney. Raffigura un palcoscenico, su cui sta in piedi una figura di spalle, vestita di bianco, che osserva una grande sfera posta di fronte a lei. Dentro alla sfera, si intravedono i contorni di una citt\u00e0 in lontananza. Accanto alla figura principale, ci sono due altre persone di spalle, vestite di rosso. Tutt\u2019intorno, il teatro \u00e8 caratterizzato da una strana architettura, densa di quelle incertezze di forme e di contorni che sono tipiche, come si \u00e8 visto, del modo in cui la AI elabora l\u2019informazione. A rischiarare alcuni punti una luce a tratti, come di alcune lampade, che accentua con il chiaroscuro il desiderio dello spettatore di esplorare questi spazi. Non ci sono clich\u00e9 in questa immagine, ma il gi\u00e0 noto (il palcoscenico del teatro) \u00e8 fatto giocare con l\u2019ignoto (la citt\u00e0 dentro al globo, la strana architettura circostante), portando l\u2019osservatore a interrogarsi. L\u2019artista non ha voluto rivelare il \u201cprompt\u201d, ovvero la frase che ha usato per realizzare l\u2019opera, affermando che essa \u00e8 forse, in questo tipo di arte, l\u2019unico elemento che il creatore ha di \u201cdavvero suo\u201d. La frase \u00e8 forse un po\u2019 estrema (si \u00e8 gi\u00e0 visto trattando dei GANs come l\u2019artista umano sia in verit\u00e0 tutt\u2019altro che passivo), ma mostra come questi sistemi aprano a un nuovo legame tra immagine e parola e alla possibilit\u00e0 di lavorare in modo creativo con entrambe.<\/p>\n\n\n\n<p>Qual \u00e8 il discrimine tra un assemblaggio semplicemente inusuale o insensato di parole e un altro in grado, invece, di suscitare pensieri e ricerche? Questa \u00e8 solo una delle molte domande che si pongono di fronte alle continue sorprese e sfide che il cambiamento impercettibile della AI ci sta riservando.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Giovanni Cardone L\u2019intelligenza artificiale pu\u00f2 essere definita come la ricerca e l\u2019applicazione a sistemi di elaborazione di quelle conoscenze che permettono alle macchine lo sviluppo di decisioni autonome. 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