Si attiva la webcam del computer e si consente al sistema di catturare le immagini. Nell’esempio, ho usato la mia mano destra per la classe uno, la mia mano sinistra per la classe due. Per evitare confusione, è importante notare che la webcam acquisisce le immagini specularmente.

Più versioni delle due mani offro meglio è. Quindi mi sono premurato di fotografare le due mani in varie pose davanti alla webcam e con varie inquadrature: dal basso, dall’alto, con la mano aperta, chiusa, di taglio, a pugno, in inquadrature che possono generare confusione prospettica. In tutto ho scattato 68 fotografie della mano destra e 39 della mano sinistra e mi sono fermato: so che potrebbe non bastare, ma è un numero che so essere sufficiente per avviare un primo, rudimentale addestramento del modello.

A questo punto si clicca sul pulsante train, che fa partire l’addestramento della macchina. Infine, si consente alla webcam di inquadrare oggetti in tempo reale. Come si può vedere nell’immagine, la macchina riconosce la mia mano sinistra (sempre speculare) al 99 percento. L’uno per cento che lo strumento assegna alla mano destra è dovuto a varie ragioni: quando ho fatto le foto di addestramento ho usato sempre uno sfondo più o meno neutro e monocromatico. Poi però ho chiesto al modello di riconoscere la mano con me dietro, per complicare un po’ le cose. Il riconoscimento avviene comunque correttamente. Inoltre, la prospettiva in cui è posizionata la mano e il modo in cui l’ho ruotata potrebbe far confondere pollice e mignolo: in effetti, cambiando la rotazione della mano, la macchina fa più fatica a distinguere correttamente la destra e la sinistra.

Ma cosa accadrebbe se mostrassi alla macchina le mie mani con sfondi sempre diversi? O entrambe le mie mani? Oppure le mani di un’altra persona? O un oggetto inanimato? O un cane, o una montagna? Semplice: la macchina proverebbe comunque a indovinare, perché quello è il compito che le ho assegnato. E sbaglierebbe molto spesso o addirittura sempre, perché non ha l’opzione per affermare “non è né una mano destra né una mano sinistra” e perché non ha ricevuto in addestramento mani di altre persone o foto di altro che non siano le mie mani con quello sfondo.

Un esperimento come questo, che ti consiglio di provare, è utile per capire alcune cose fondamentali delle ia: l’importanza dei dati d’addestramento, della loro qualità, della loro quantità e varietà; l’importanza della trasparenza su questi dati e sullo scopo delle macchine programmate a partire da essi; l’importanza di ricordare che le macchine fanno una valutazione probabilistica e possono commettere errori.

Diffondendo questi esempi e questi strumenti, usandoli, giocandoci e sperimentando, possiamo sperare di diffondere una buona cultura delle intelligenze artificiali e, più in generale, della tecnologia.