Fei-Fei Li, la donna che insegna ai robot a volerci bene

Quando a 16 anni arrivò negli Usa con i genitori, Fei-Fei Li conosceva appena qualche parola d'inglese. Era un'adolescente cresciuta nel sud ovest della Cina, dove "nessuno aveva l'auto o il telefono a casa", ricorda lei. Il Paese del Dragone non era ancora la superpotenza economica che conosciamo oggi, ma nonostante le poche opportunità offerte, soprattutto a una femmina, i suoi genitori non le avevano fatto mancare gli stimoli intellettuali, incoraggiandone l'interesse per le scienze e per la lettura: "Jane Eyre è stato il primo romanzo che ho letto", racconta. Ma arrivare nel New Jersey di inizi anni '90 e ricominciare da zero, per la sua famiglia, non è stato facile. Chissà che aspettative aveva la ragazzina che si aggirava disorientata per le aule di una high school con un pesante dizionario di inglese come unico compagno... e che oggi è diventata la donna che insegna ai computer a ragionare come gli esseri umani.

Noi la incontriamo a Stanford. E capiamo che quel suo sguardo di allora, che si posava sul mondo stupito e curioso, le ha indicato la strada. Le ha permesso di guardare con fiducia al futuro e di trasformare in opportunità una storia personale che avrebbe potuto svantaggiarla. Quel suo modo di osservare la realtà, una volta diventata esperta di informatica e neuroscienze, le ha infatti suggerito come insegnare a "vedere" ai computer, migliorando la tecnologia più avanzata e potente dei nostri tempi: l'intelligenza artificiale (in inglese AI). Rendendola più accessibile, democratica. "Non posso separare chi sono da ciò che mi appassiona del mio lavoro. Quindi, che sia il mio background di immigrata, l'appartenenza a una minoranza di questo Paese, o il mio essere donna in un campo iper-tecnologico, tutto mi aiuta nella consapevolezza che il mondo, se accoglie pensieri diversi e diversi percorsi di vita, funziona meglio", ci dice. 

Nel 2018 Forbes l'ha inserita tra le World's 50 Top Women in Tech e quest'anno ha ricevuto il National Geographic Award in quanto leader in un settore innovativo e d'impatto che si è spinta oltre i confini del suo campo di indagine, compiendo scoperte straordinarie. Sono due tra i tanti riconoscimenti ricevuti da Fei-Fei Li, oggi docente del Computer Science Department della Stanford University, cofondatrice e codirettrice dello Human-Centered Artificial Intelligence Institute (HAI), sempre a Stanford. Non solo: è anche Co-Principal Investigator dello Stanford Vision and Learning Lab (SVL), dove lavora con studenti e colleghi di tutto il mondo per costruire algoritmi intelligenti che consentano a computer e robot di "vedere e pensare". E dove conduce esperimenti cognitivi e di neuroimaging per scoprire come vede e pensa il cervello umano. "La computer vision, la visione artificiale, è la chiave per rendere operativa l'AI. Costruire un sistema visivo fa capire come funziona l'intelligenza". Determinanti, in quest'approccio, gli studi di neuroscienze, che l'hanno spinta a insegnare al computer ad apprendere come fanno i bambini: osservando oggetti e scene del mondo circostante. 

Ha fatto così anche quando ha lanciato, nel 2009, ImageNet, invenzione che ha segnato una svolta nell'ambito della computer vision e del deep learning (apprendimento, grazie ad algoritmi, di dati non forniti dall'uomo) e che ha permesso all'AI di operare come opera oggi: si tratta di un database capace di raccogliere fino a 15 milioni di immagini che rappresentano la realtà, in modo da fornire al computer i dati con cui leggere e interpretare gli oggetti che "vede". Impresa resa possibile dall'idea di Fei-Fei Li e del suo team di avvalersi di una fitta rete di collaboratori di tutto il mondo, e di lanciare poi l'ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge, che porterà i computer a identificare gli oggetti "visti" con un'accuratezza pari a quella umana. Un modello che oggi è alla base, per esempio, della tecnologia dei veicoli a guida autonoma. 

"La vera sfida sarà insegnare ai computer a ragionare come gli esseri umani", dice, "e a capire tutti i livelli di contesto: relazioni, emozioni, intenzioni, non solo il contenuto di ciò che vedono". Del resto, l'AI è una tecnologia relativamente giovane, "ha circa 60 anni e per gran parte della sua esistenza è stata una disciplina di nicchia, abbiamo speso molto tempo a capirne i fondamenti, la metodologia scientifica. Ma tutto è cambiato negli ultimi 10 anni: stiamo assistendo alle sue applicazioni su prodotti e servizi. Non è il futuro, sta già succedendo. Per questo è fondamentale capire subito quali possono essere le sue conseguenze e il suo impatto sulle persone e sulla società". Fei-Fei Li racconta cosa si sta facendo a Stanford: "Usiamo tecniche di machine learning e computer vision per guardare alle immagini satellitari di regioni particolarmente povere nel mondo, e per valutare come meglio ridistribuire le risorse e affrontare problemi specifici. Sul fronte dei rifugiati, l'AI analizza modelli di integrazione di successo attraverso dati e algoritmi, aiutando i governi a stabilire quali siano le aree e le modalità più idonee per accogliere chi comincia una nuova vita". Il progetto che lei sta seguendo personalmente riguarda l'assistenza sanitaria. "Il pronto soccorso è un luogo dov'è facile contrarre infezioni se non ci si lava correttamente le mani, fattore indicato come terza causa di decesso", spiega. "Abbiamo creato dei sensori che funzionano in modo simile al sistema delle macchine con guida autonoma: deep learning e computer vision consentono di riconoscere quando qualcuno del personale sanitario si dimentica di lavarsi le mani o se le lava male. Può fare la differenza. O ancora, nell'unità di cura intensiva usiamo sensori di profondità per controllare i pazienti: non sono telecamere, si rispetta la privacy". Nella ricerca pedagogica e didattica "lavoriamo a rafforzare l'apprendimento attraverso la creazione di algoritmi che incentivino i bambini a imparare in un modo più personalizzato. È il tipo di tecnologia che utilizzeremo sempre di più anche nella formazione professionale". 

L'entusiasmo per i risultati sposa il senso di responsabilità: un abuso di AI può avere un impatto negativo sulle persone, è il caso di alcune applicazioni a cui già ricorrono le maggiori aziende tech. L'accesso indiscriminato ai dati personali, le ripercussioni sulla privacy del riconoscimento facciale (San Francisco ne ha appena messo al bando l'uso che la polizia ne faceva per identificare sospetti), gli algoritmi portatori di interpretazioni razziste, sessiste, discriminatorie, la sicurezza, la sorveglianza, sono alcuni dei temi scottanti. Nel giugno del 2018 Fei-Fei Li ha tenuto un discorso davanti al Comitato sulla scienza, spazio e tecnologia alla House of Representatives, dal titolo Artificial Intelligence: Great Power Comes with Great Responsibility. Ha sottolineato l'impegno etico che la società tecnologica, e la società tutta, devono assumersi nel gestire una tecnologia potente. Lo sviluppo e le applicazioni vanno guidati seguendo regole condivise. Però afferma: "Non c'è niente di artificiale nell'AI. È ispirata dalle persone, è creata dalle persone e, cosa più importante, ha ripercussioni sulle persone. Ma è uno strumento che richiede responsabilità". È lo stesso anno in cui, preso un sabbatico dal mondo accademico, Fei-Fei Li si mette alla guida del team AI di Google, con ruolo di Chief Scientist of AI/ML (Intelligenza Artificiale/Machine Learning), Vice President Google Cloud AI. Un posto nell'Olimpo della Silicon Valley, che nel suo cv rappresenterà solo un passaggio. Farà subito ritorno all'università, per mettere a punto un progetto che le stava molto a cuore: lo scorso 18 marzo ha lanciato l'HAI (Human-Centered Artificial Intelligence) Institute a Stanford, di cui è codirettore. 

L'aggiunta di una H nell'acronimo AI indica la nuova strada che Fei-Fei Li invita tutti a percorrere: "La nostra missione è di avanzare con la ricerca, l'istruzione, le pratiche e le politiche che interessano l'intelligenza artificiale. Con l'unico obiettivo di migliorare le condizioni umane". E se con ImageNet il suo contributo era stato determinante sul piano prettamente tecnologico, questa volta il suo intervento, altrettanto determinante, è etico: "Vediamo l'urgenza di riportare al centro del discorso l'essere umano, ora che ci muoviamo velocemente verso la quarta rivoluzione industriale, quella del machine learning, in cui le macchine diventeranno sempre più autonome", dice. "C'è entusiasmo per la possibilità di migliorare le condizioni di lavoro, la sanità, i trasporti, l'industria manifatturiera. Ma percepiamo crescente preoccupazione. Tecnologia ed etica non possono essere disgiunte. Bisogna agire. A Stanford abbiamo le risorse per suggerire raccomandazioni e linee guida". Come? "Promuovendo un dialogo continuo con le neuroscienze e la psicologia, così che questa tecnologia si ispiri all'intelligenza, alle emozioni, alle intuizioni, al fine di collaborare con le persone. L'HAI non si limita più a essere una disciplina informatica, perché il nostro istituto ha un approccio multidisciplinare e sta invitando le discipline umanistiche e le scienze sociali ad anticipare l'impatto su economia e società". Bisogna instaurare un dialogo interdisciplinare fra le varie facoltà, per essere sicuri che tutte le voci siano incluse: "Abbiamo tanto lavoro da fare, serve una regolamentazione per la salvaguardia di riservatezza e sicurezza. Ho due speranze: vedere i miei studenti adottare un modo nuovo di pensare alla tecnologia, non solo software e hacking codes ma soprattutto valori umani; e cominciare un lavoro sulle linee guida da adottare nell'uso dell'Ai con il governo americano e i governi europei e degli altri paesi". Le chiediamo se la maternità le ha cambiato il modo in cui guarda al suo lavoro: "Domanda interessante", sorride. "La mia ricerca si è sempre basata sull'osservazione dell'apprendimento umano, ma certamente l'esperienza diretta con il tuo bambino ti aiuta a cogliere più sfumature di quanto sia multidimensionale l'intelligenza umana. È così affascinante vedere come i bambini diventino intelligenti in un modo squisitamente umano. Voglio che questa tecnologia sia benevola: si tratta del bene futuro che appartiene ai miei figli, ai tuoi figli, a tutti noi".

"La tecnologia conta meno degli incontri: io devo tutto al mio prof di matematica"

Un'altra questione sta molto a cuore a Fei-Fei Li: che l'ambiente dell'AI sia inclusivo e rifletta la diversità della società globale in cui viviamo, l'intera umanità. È noto l'impegno che lei ha sempre profuso per estendere a un numero sempre maggiore di donne l'accesso a questo campo tecnologico. "Nel corso della mia carriera non ho visto molte donne, né in classe da studentessa, né quando ero assistente e poi direttore del laboratorio AI a Stanford. Eravamo pochissime. È stata un'esperienza che mi ha segnata, e non voglio che altre donne o minoranze sottorappresentate vivano lo stesso isolamento e la stessa solitudine. Consiglio sempre alle ragazze di non lasciarsi scoraggiare dall'assenza di compagne in una classe, ma di seguire comunque la loro curiosità e il loro interesse". 
Poi si sofferma ad analizzare le conseguenze negative della mancanza di diversità in quest'ambito: "Circa 5 anni fa mi sono resa conto che il campo in cui stavo lavorando si stava trasformando: da disciplina scientifica stava diventando una forza che avrebbe cambiato il sistema industriale. Come educatrice, come donna, come persone di origine cinese e come madre, mi sono preoccupata particolarmente. Ho subito compreso quanto fosse importante che questa tecnologia venisse sviluppata per favorire l'intera umanità, e mentre facevo questa considerazione mi sono allarmata per l'insufficiente presenza di una diversità che riflettesse i valori di tutti noi. Perché quando solo un piccolo gruppo di persone sta dietro alla creazione di una tecnologia così potente, che avrà un forte impatto sull'umanità, è difficile assicurare che tutti i nostri valori vengano riflessi in questa tecnologia. Quindi la diversità per me è fondamentale per assicurare che l'AI sia benevola e che abbia al centro gli interessi dell'umanità. Quando ho cominciato a ordinare queste riflessioni, nel 2014, insieme a Olga Russakovsky (allora mia studentessa, oggi professore alla Princeton University), ho iniziato ad avviare il cambiamento, organizzando un programma di studi estivi qui a Stanford e invitando ragazze delle superiori ad avvicinarsi all'AI". 

Nasce così il programma SAILORS (Stanford Artificial Intelligence Laboratory's Outreach Summer Program). Un modello che ha subito riscosso grande successo, tanto da sfociare nel progetto più ambizioso AI4ALL (ai-4-all.org), AI per tutti: un'organizzazione non profit che ha fra i suoi finanziatori Melinda Gates, moglie del fondatore della Microsoft. AI4ALL offre campi estivi di studio rivolti alle popolazioni di studenti meno rappresentate (ragazze, minoranze, giovani a basso reddito), con borse di studio che permettono loro di dedicarsi a un progetto personale in ambito AI, e di ricevere finanziamenti per lanciare iniziative indipendenti. AI4ALL ha una partnership con 11 prestigiose università americane (oltre a Stanford, Berkeley, Princeton, e poi Carnegie Mellon University, Boston University, UCSF Università di San Francisco... ). Fare leva sull'importanza della diversità e dell'inclusione porta a un doppio beneficio: da un lato si dà spazio alle minoranze non rappresentate in questo settore, rendendolo così più equo e più democratico, dall'altro si influenza "positivamente lo sviluppo di questa tecnologia, evitando che diventi discriminatoria e quindi pericolosa, se a pensarla e a programmarla è solo un ristretto gruppo omogeneo di persone". Perché "a mettere in atto un cambiamento importante, che influenzerà tanti aspetti della vita di ciascuno di noi, non può essere solo un gruppo di hoodies", dice con un pizzico di ironia, utilizzando un termine dello slang americano che si riferisce ai nerd della Silicon Valley, solitamente giovani uomini bianchi, il cui tratto distintivo in comune è la felpa con il cappuccio.

Questa sua inclinazione naturale a fare da mentore ed essere empatica con chi è più svantaggiato non ha per caso anche a che vedere con quel suo professore di matematica... "Bob Sabella", conclude subito lei. È stato lui a riconoscere in quella giovane ragazza il talento per la matematica, e per lei lui creò lezioni extracurricolari che sostenessero l'interesse e costruissero un curriculum che le avrebbe permesso di accedere alla Princeton University. "Anche in termini di mentorship sono stata molto fortunata, nella tua vita a volte arrivano nel momento giusto le persone che ti aiutano. Nel mio caso è stato il mio professore di matematica, che si è preso a cuore una ragazza, immigrata, che ero io, che non parlava un granché di inglese, ma che forse aveva un talento in matematica, e che ha fatto di tutto per farla sentire benvenuta e per garantirle l'istruzione di cui aveva bisogno. Il rapporto tra mentore e studente è diventata un'amicizia durata nel tempo, con me e con la mia famiglia, il che mi ha mostrato l'importanza del supporto umano, e sicuramente mi ha spinto a diventare lo stesso tipo di mentore per i miei studenti e per i colleghi più giovani. Perché alla fine dei conti non importa quanto sia potente questa tecnologia: i rapporti umani restano al centro della nostra società e ci spingono a farci del bene l'uno all'altro".