Scrittura di testi, creazione di video e di immagini, analisi di dati. Sono le capacità dell’intelligenza artificiale più discusse negli ultimi mesi. Eppure non rappresentano che una minima parte degli ambiti in cui l’IA può essere applicata con profitto per semplificare e velocizzare il lavoro degli esseri umani e dare vita a sistemi e automatismi inimmaginabili fino a pochi anni fa. Ad esempio, nell’analisi dei sogni e nell’eye tracking. Entrambe le pratiche consentono di studiare nel profondo la mente umana, permettendo di capire, analizzare e prevedere i processi cognitivi e le decisioni umane. Tutt’e due sono state rese più efficaci e precise dell’intelligenza artificiale. In questo articolo analizziamo come, con l’aiuto di due esperte della Scuola IMT Alti Studi Lucca: Valentina Elce, collaboratrice di ricerca nel Molecular Mind Laboratory, e Carolina Biliotti, dottoranda in Economics, Networks, Business Analytics.
L’analisi dei sogni per comprendere i processi cognitivi
Per gli antichi, i sogni erano messaggi degli dèi; per Freud pensieri repressi durante il giorno che emergono camuffati col calar della sera. Oggi sappiamo che i sogni sono specchio della nostra memoria e delle nostre associazioni mentali. Da millenni l’analisi dei sogni costituisce un terreno affascinante e misterioso per gli studiosi e l’avvento dell’intelligenza artificiale ha aperto nuove porte verso la comprensione del fenomeno. I sogni vengono definiti come «esperienze soggettive che gli esseri umani hanno durante il sonno». «Essendo generate spontaneamente dal cervello quando è parzialmente disconnesso dall’ambiente esterno, l’analisi obiettiva delle esperienze oniriche può permettere di studiare processi mentali diversi da quelli che si verificano durante la veglia fornendo informazioni cruciali sul funzionamento cerebrale, sia in condizioni fisiologiche, sia patologiche», spiega la ricercatrice Valentina Elce.
L’intelligenza artificiale nell’analisi dei sogni
È necessario che chi partecipa a studi di questo tipo tenga traccia dei propri sogni e li trascriva. Le trascrizioni devono poi essere analizzate manualmente da uno sperimentatore o scorer. La valutazione, spiega ancora Elce, è «soggettiva, richiede molto tempo ed è costosa». «A causa di questi limiti – continua la ricercatrice – sempre più gruppi di ricerca hanno iniziato a usare l’intelligenza artificiale per analizzare i report». Utilizzando reti neurali, ovvero algoritmi che cercano di simulare il giudizio umano, i ricercatori possono analizzare i resoconti dei sogni in maniera più oggettiva e efficiente. «Tramite le reti neurali possiamo analizzare i sogni in maniera obiettiva, riproducibile e sicuramente più veloce rispetto ai metodi classici», aggiunge Elce. Infine, «l’intelligenza artificiale permette di osservare degli aspetti mai riscontrati con i metodi precedenti. Per esempio, abbiamo notato che le persone più interessate ai sogni e al loro significato tendono a ricordare e a descrivere maggiormente i dettagli visivi delle esperienze oniriche», conclude la ricercatrice. Questo suggerisce che l’IA non solo accelera il processo di analisi, ma può anche portare a nuove scoperte nel campo della scienza dei sogni.
L’archivio dei sogni
Nello specifico, Elce illustra quanto fatto alla Scuola IMT Alti Studi Lucca: «Abbiamo creato Somnieve, un archivio che raccoglie resoconti verbali di sogni ottenuti da un campione rappresentativo della popolazione italiana sana insieme a informazioni demografiche, psicometriche, cognitive e a misure elettroencefalografiche. In particolare, ai partecipanti è stato chiesto di indossare un actigrafo e di registrare la loro ultima esperienza onirica ogni mattina al risveglio per 14 giorni. Inoltre, hanno completato una batteria di questionari e test cognitivi. Il database attualmente include 1324 resoconti di sogni ottenuti da 161 adulti sani tra i 18 e i 65 anni di età. Tramite questo studio, stiamo indagando i fattori individuali che possono influenzare la frequenza di ricordo dei sogni e il loro contenuto in condizioni fisiologiche».
Eye Tracking: uno sguardo nella mente umana
Storicamente meno studiato ma non per questo meno rivelatore dell’attività cognitiva è il movimento degli occhi. Proprio di questo si occupa l’eye-tracking, il tracciamento dello sguardo: un sistema che ha visto progressi significativi grazie all’intelligenza artificiale. L’eye-tracking in passato poteva essere effettuato solo tramite macchinari appannaggio di pochi professionisti. Ma presto, per tracciare i movimenti oculari in maniera precisa sarà sufficiente la telecamera di uno smartphone o di un computer portatile. Ciò aprirà la strada a un’ampia diffusione di questi sistemi e dei loro vantaggi per chi li usa. Ma non mancano gli aspetti controversi a cui prestare attenzione.
Dimmi cosa guardi e saprò cosa vuoi fare
«Lo sguardo rappresenta un indicatore osservabile ed affidabile dell’attenzione umana», si legge nello studio sul tema condotto da ricercatori della Scuola IMT – tra cui Carolina Biliotti -, dell’Università Bicocca di Milano, e dell’Università di Harvard. «Quando si esegue qualsiasi attività, sapere cosa si sta guardando trasmette informazioni cruciali sul nostro processo cognitivo e sulle nostre intenzioni. I movimenti oculari sono stati applicati con successo ai modelli di Machine Learning per modellare la cognizione umana in molteplici contesti, tra cui il rilevamento di stati di confusione o sarcasmo, aiutare l’utente a concentrarsi su passaggi rilevanti di un testo», spiega Biliotti.
I rischi dell’eye tracking
Ma, avverte la dottoranda, «l’intelligenza artificiale, applicata alle tecnologie di eye-tracking, renderà sempre più difficile, se non impossibile, nascondere il proprio sguardo e quindi le proprie intenzioni. Come dimostra lo studio, grazie all’eye-tracking è possibile capire con alcuni istanti di anticipo quali saranno le mosse di chi gioca a semplici giochi basati sui principi economici». Secondo gli esperti, è solo questione di tempo prima che soggetti interessati sfruttino questa tecnologia per altri scopi. «Ad esempio, le piattaforme di e-commerce e/o quelle di online gaming potrebbero analizzare questi movimenti oculari per profilarci», avverte Biliotti. «Ovviamente queste tecnologie potrebbero aiutarci a migliorare come prendiamo le nostre decisioni, quando ad esempio facciamo acquisti online» aggiunge la dottoranda.
Le contromisure per tutelare la privacy
È chiaro quindi che, con la diffusione sempre più ampia di queste tecnologie, diventa cruciale una maggiore consapevolezza pubblica e una regolamentazione adeguata per garantire che il potenziale beneficio sia bilanciato da considerazioni etiche e di privacy. In questo senso, il 13 marzo, si è mossa l’Unione Europea, approvando l’AI Act, la prima legge al mondo sull’intelligenza artificiale. Sebbene non ci siano divieti nei confronti dell’eye-tracking, spicca quello imposto contro il riconoscimento delle emozioni in ambito scolastico e lavorativo. Un precedente che potrebbe essere esteso anche all’ambito commerciale.
La prossima puntata
Quella che avete appena letto è la quarta puntata di Pillole di Scienza, la serie di Open in collaborazione con la Scuola IMT Alti Studi Lucca. Nel primo episodio abbiamo analizzato come funziona la blockchain, quali opportunità offre questa tecnologia, e come riconoscere le truffe che la sfruttano per potersi difendere. Nel secondo, abbiamo sfatato sette miti sugli hacker e la sicurezza informatica. Nel terzo abbiamo iniziato a parlare di intelligenza artificiale, e di come questa tecnologia può permette di diagnosticare i tumori al seno e di migliorare il sistema trasfusionale italiano. Continuate a seguirci per i prossimi due episodi sul patrimonio culturale italiano. Uno a settimana, sempre su Open.
Valentina Elce è collaboratrice di ricerca presso la Scuola IMT Alti Studi Lucca. Ha conseguito un dottorato in Neuroscienze e una laurea in Linguistica Teorica e Applicata. Da 4 anni lavora alla costruzione di un archivio di resoconti verbali di sogni. Lo scopo della sua ricerca è comprendere quali fattori influenzano il contenuto dei sogni e la loro frequenza.
Carolina Biliotti è dottoranda in Economics, Networks, Business Analytics presso la Scuola IMT Alti Studi Lucca. Ha conseguito una laurea in Scienze Politiche e un Master in Economia. I suoi interessi di ricerca riguardano l’implementazione di metodi di machine learning ed econometria all’analisi delle dinamiche economico-sociali per fornire spunti alle autorità di regolamentazione.
Autore: Federico Monelli
Filmmaker: Mario Rotoli
Montaggio: Vincenzo Monaco
Project Manager: Chiara Giudici
Testo e ricerca: Antonio di Noto
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