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Fair, la fondazione italiana che lavora al futuro dell’IA



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Negli ultimi dieci anni, l’IA ha rivoluzionato settori a basso rischio, ma rimane limitata in ambiti critici come la sanità. La fondazione Fair, nata dal PNRR, mira a superare queste barriere, promuovendo un’IA centrata sull’uomo, sostenibile e affidabile. Coinvolgendo 14 università e 7 grandi aziende, FAIR guida la ricerca fondazionale e applicata nell’IA

Pubblicato il 17 giu 2024

Giuseppe De Pietro

Consiglio Nazionale delle Ricerche, Presidente FAIR



intelligenza artificiale ai mano

Nell’ultimo decennio, i progressi nel campo dell’intelligenza artificiale (IA) hanno portato a soluzioni innovative per problemi complessi e di lunga data in aree come l’apprendimento automatico, la visione artificiale, il riconoscimento vocale e i sistemi autonomi.

Tuttavia, l’IA è stata prevalentemente adottata in applicazioni a basso rischio. L’implementazione in settori a rischio medio/alto, che potrebbero avere un impatto significativo sulla nostra società, come la sanità, l’amministrazione pubblica e le industrie critiche per la sicurezza, è ancora al di sotto delle aspettative.

Ci sono molteplici ostacoli all’adozione, tra cui le sfide percepite all’autonomia e alla capacità di controllo degli utenti umani, lo sforzo necessario, l’insoddisfazione per le interfacce utente e, soprattutto, le preoccupazioni sulla fiducia legate alla scarsa comprensione degli utenti riguardo alle premesse, ai limiti e alle capacità dei sistemi di IA. Questa mancanza di fiducia ostacola la diffusione delle innovazioni.

Oltre a quanto offerto dalle tecnologie esistenti, necessitiamo di sistemi di intelligenza artificiale (IA) che siano in grado di collaborare e interagire con gli esseri umani, di comprendere e operare in contesti che si evolvono, di riconoscere i propri limiti e di adattarsi a situazioni inedite. Questi sistemi dovrebbero essere in grado di interagire adeguatamente in contesti sociali complessi, di comprendere i propri confini di sicurezza e fiducia, e di considerare l’impatto ambientale e sociale che potrebbero avere a seguito della loro implementazione ed esecuzione. In sintesi, abbiamo bisogno di un tipo di IA che al momento non esiste.

La Fondazione Future Artificial Intelliegence Research (FAIR)

La fondazione Future Artificial Intelliegence Research (FAIR) nasce per fornire il proprio contributo allo studio ed alla realizzazione dell’Intelligenza Artificiale del domani.

FAIR è stata costituita nell’ambito degli interventi compresi nel quadro di attuazione del Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza. La Fondazione è soggetto attuatore e referente unico (“HUB”) nei confronti del soggetto finanziatore, appositamente costituito per l’attuazione, il coordinamento e la gestione del “Partenariato esteso” relativo all’area tematica 1 – Intelligenza Artificiale: Aspetti Fondazionali previsto dal Bando MUR n. 341 del 15/03/2022.

Fair è una fondazione pubblico/privata il cui obiettivo principale è implementare, coordinare e gestire il progetto “Future Artificial Intelligence Research” finanziato dal Ministero dell’Università e della Ricerca italiano con un budget di 114,5 milioni di euro, che ad oggi rappresenta il finanziamento più ampio nel nostro Paese sul tema.

Attualmente, FAIR riunisce le più grandi realtà di ricerca ed industrie italiane che si occupano di intelligenza artificiale. Più in dettaglio, il partenariato comprende 14 università distribuite su tutto il territorio nazionale , 4 istituzioni/centri di ricerca, 7 grandi aziende, oltra ad ulteriori 100 tra imprese nazionali ed enti della Pubblica Amministrazione che hanno dato il loro endorsement al progetto che FAIR gestisce. È una rete di eccellenza scientifica e produttiva che nei tre anni di progetto finanziato dal PNRR coinvolgerà fino a 500 ricercatori su tutto il territorio nazionale, organizzata su un modello che prevede un HUB di coordinamento generale e dieci SPOKE tematici catalizzatori sia per la ricerca fondazionale che per lo sviluppo di tecnologie innovative e di nuovi servizi di intelligenza artificiale, per innescare una collaborazione virtuosa tra la rete scientifica e i partner industriali.

La mission di FAIR

Come già accennato in precedenza, nonostante l’enorme attenzione sulla tematica dell’Intelligenza Artificiale, sopratutto nei tempi recenti grazie alle applicazioni dell’IA generativa, scontiamo un ritardo nell’applicazione di tali tecnologie in molti campi di interesse pubblico, industriale e sociale. Le ragioni di tale ritardo sono profonde. Le barriere all’adozione includono le sfide percepite all’autonomia e alla capacità di controllo degli utenti umani, lo sforzo richiesto, l’insoddisfazione per le interfacce utente e, soprattutto, le preoccupazioni per la fiducia relative alla scarsa conoscenza degli utenti sulle ipotesi, i limiti e le capacità dei sistemi di IA.

Partendo da questo contesto ed in accordo con:

  • il Piano Coordinato sull’Intelligenza Artificiale della Commissione Europea (lanciato nel 2018 e rivisto nell’aprile 2021) che mira a rafforzare la posizione di leader dell’Europa nello
  • sviluppo di un’IA centrata sulla persona, sostenibile, sicura, inclusiva e affidabile.
  • Il Programma Strategico Nazionale sull’IA (2022-2024), rilasciato dal governo italiano nel novembre 2021;
  • La Strategia Italiana per l’Intelligenza Artificiale 2024-2026, pubblicata dal governo italiano ad aprile 2024;
  • l’Area di Intervento 4 del PNRR italiano (2021- 2027)

FAIR ha l’ambizione di contribuire ad affrontare le domande di ricerca, le metodologie, i modelli, le tecnologie e anche le regole etiche e legali per costruire sistemi di AI capaci di interagire e collaborare con gli umani, di percepire e ad agire all’interno di contesti in continua evoluzione, di essere coscienti dei propri limiti e capaci di adattarsi a nuove situazioni, di essere consapevoli dei perimetri di sicurezza e fiducia, e di essere attenti all’impatto ambientale e sociale che la loro realizzazione ed esecuzione può comportare.

Utilizzando un approccio di tipo olistico e multidisciplinare, FAIR mira a una profonda revisione delle fondamenta dell’IA, che va di pari passo con l’indagine sull’impatto sociale delle nuove forme di IA. A seconda del corso che prenderà la rivoluzione guidata dall’Intelligenza Artificiale, essa potrà sia potenziare la nostra capacità di fare scelte più informate o ridurla; ampliare l’esperienza umana o sostituirla; creare nuove forme di attività umana o ridurre i posti di lavoro; aiutare a distribuire il benessere per molti o aumentare la concentrazione di potere e ricchezza nelle mani di pochi; espandere o mettere in pericolo la democrazia nelle nostre società; aiutare a combattere il cambiamento climatico o aumentare le emissioni. I ricercatori FAIR mirano a fare dell’IA parte della soluzione alle sfide globali sociali, economiche, sanitarie e ambientali, piuttosto che parte del problema.

FAIR si propone, quindi, di promuovere la ricerca di frontiera nell’IA per rendere l’Italia un polo globale di ricerca e innovazione dell’IA, Ridurre la frammentazione della ricerca sull’IA, creare un’IA incentrata sull’uomo, affidabile e sostenibile, promuovere l’innovazione basata sull’IA e lo sviluppo della tecnologia IA, creare, trattenere, attrarre talenti AI in Italia.

FAIR e la Ricerca Fondazionale nell’IA

L’ambizione di FAIR è di sviluppare l’IA del futuro, superando i limiti attuali. Vi è la necessità di sistemi di intelligenza artificiale (IA) capaci di interagire e collaborare con gli esseri umani, di percepire e agire in contesti in evoluzione, di essere consapevoli dei propri limiti e in grado di adattarsi a nuove situazioni, e di interagire in modo appropriato in ambienti sociali complessi, di essere consapevoli dei propri perimetri di sicurezza e fiducia, e di essere attenti all’impatto ambientale e sociale che la loro implementazione e esecuzione possono comportare. In breve, abbiamo bisogno di un’IA che non esiste ancora. Questo è il motivo per cui la ricerca fondamentale e multidisciplinare è necessaria per plasmare l’IA del futuro.

FAIR immagina nuove forme di IA che sono:

  • centrate sulla persona: co-evolvono con l’uomo “nel ciclo”, a livello individuale e collettivo;
  • integrative: creano ponti tra i diversi metodi, tecnologie, discipline e competenze di IA;
  • resilienti: operano in contesti reali difficili, rumorosi e incerti;
  • adattive: percepiscono, apprendono e agiscono in ambienti dinamicamente mutevoli;
  • di alta qualità: soddisfano gli standard di qualità per le applicazioni ad alto rischio, ad alta precisione e critiche per la sicurezza;
  • simbiotiche: promuovono un’efficace interazione e collaborazione uomo-macchina;
  • edge/exascale: operano all’infinitamente piccolo sul bordo, e all’infinitamente grande sul cloud;
  • pervasive: operano in modo ubiquitario in diversi contesti sociali;
  • green-aware: considerano la dimensione ambientale “by-design”;
  • sostenibili e bio-cognitive: imitano i principi dei sistemi biologici a più scale.

Sfide scientifiche e tecnologiche di FAIR

Mentre questi 10 temi sono oggetto di 10 grandi progetti-spoke, una serie di sfide scientifiche e tecnologiche fondamentali saranno affrontate con azioni coordinate inter-spoke, chiamate progetti trasversali – TP, in cui ciascuno spoke coinvolto contribuirà dalla propria prospettiva specifica:

  • (TP1) Progettazione legale ed etica di sistemi di intelligenza artificiale affidabili: come creare un’intelligenza artificiale responsabile e affidabile “bydesign”, “in-design” e “per designer”;
  • (TP2) Visione, linguaggio e sfide multimodali: come creare agenti IA capaci di percepire nella realtà, ambienti complessi con molteplici modalità combinate (testo, parlato, immagini, video, …);
  • (TP3) Apprendimento e ragionamento dall’individuo alle comunità alla società: come creare agenti di intelligenza artificiale integrare apprendimento e ragionamento per assistere il processo decisionale su più scale (individuale, sociale);
  • (TP4) Autonomia regolabile e dispositivi fisici intelligenti: come creare sistemi di intelligenza artificiale autonomi capaci di comprenderne i limiti della propria autonomia, chiedendo la supervisione umana quando adeguata;
  • (TP5, TP6) Frontiere del Machine Learning: come adattare i metodi della matematica e della fisica per capire perché e quando il machine learning funziona e come espandere le frontiere dell’apprendimento “permanente”, continuo e incrementale meta-apprendimento (imparare ad apprendere);
  • (TP7) Intelligenza artificiale e infrastrutture data-centriche: come gestire, preparare e curare grandi realtà di qualità dati per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale.

Altro obiettivo ambizioso che la Fondazione ha nella sua missione è quello di promuovere la creazione di un ecosistema nazionale sull’Intelligenza Artificiale coinvolgendo ricercatori, cittadini e imprese. La sfida è tutt’altro che semplice, e richiede una molteplice serie di azioni sinergiche mediante le quali il partenariato vada oltre la sua attuale composizione, favorendo l’inclusione e la collaborazione con tutti gli stakeholder che a vario titolo operano nel campo dell’IA.

Conclusioni

Nonostante l’enorme attenzione e l’utilizzo ormai pervasivo che se ne fa in molti campi applicativi il futuro dell’Intelligenza Artificiale è ancora tutto da scrivere. È più che mai necessario concentrare risorse sia umane che finanziare su una ricerca di punta e di visione prospettica capace di risolvere gli attuali problemi (etici, di sostenibilità ambientale, di democraticità di accesso, di affidabilità) di cui le attuali tecniche di Intelligenza Artificiale soffrono. FAIR è nata per fornire il proprio contributo a tale sfida, ed i risultati finora ottenuti dal partenariato testimoniano che si è imboccata la strada giusta.

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