La mostra su come imparano le intelligenze artificiali, a Milano

Training Humans è la nuova mostra dell’Osservatorio Fondazione Prada di Milano, in corso dal 12 settembre al 24 febbraio 2020. È realizzata da Kate Crawford, professoressa e studiosa nel campo dell’intelligenza artificiale, e dall’artista e ricercatore Trevor Paglen, ed è dedicata alle immagini usate dagli scienziati per addestrare le intelligenze artificiali e riconoscere gli oggetti, le persone, le emozioni. Lo fa anche da un punto di vista storiografico, illustrando alcuni repertori e metodi che sono stati usati dagli anni Sessanta a oggi, da enti pubblici e privati. In particolare la mostra esplora due particolari aspetti: la codificazione degli esseri umani attraverso i database usati per l’addestramento, che a volte ricordano pratiche di classificazione sociale, frenologia ed eugenetica; e le modalità con cui le intelligenze artificiali etichettano questi materiali.

Inizia con i primi esperimenti di riconoscimento facciale realizzati in laboratorio e finanziati dalla CIA dal 1963 e prosegue con il Face Recognition Technology (FERET), un programma sviluppato negli anni Novanta dal ministero della Difesa statunitense, che raccoglie 1.199 fotografie di persone per un totale di 14.126 immagini, tutte di proprietà dello stato, come le foto segnaletiche scattate dall’FBI o dei detenuti in carcere. Le cose sono cambiate con i Internet e i social network, che hanno aumentato enormemente il numero di immagini disponibili, spesso raccolte e usate dai ricercatori senza chiedere il consenso del fotografo o del soggetto ritratto. Le persone fotografate vengono poi classificate in base all’etnia, al genere, all’età, all’emozione provata.

Per finire sono esposti i sistemi di classificazione basati sulle emozioni, a partire dalla teoria dello psicologo Paul Ekman per cui esistono sei stati emotivi universali di base. L’obiettivo è insegnare alle intelligenze artificiali a misurare le espressioni facciali per valutare la salute mentale delle persone, la loro affidabilità come eventuali nuovi assunti o la loro tendenza a commettere atti criminali. Tra i dataset (cioè le collezioni di dati) più importanti c’è ImageNet, iniziato nel 2009: raccoglie 14 milioni di immagini, ognuna accompagnata da un’etichetta per descriverla e per insegnare alle intelligenze artificiali come interpretarla. I suoi inventori l’hanno definita un tentativo di mappare l’universo di oggetti.

Alla fine di Training Humans anche i visitatori possono provare a farsi etichettare da un’intelligenza artificiale, che ne indicherà l’età il sesso, l’emozione o il lavoro.