Gente che conta #4: Arthur Samuel e la prima partita a dama contro un computer
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La storia di oggi è quella di Arthur Samuel, ingegnere e giocatore di dama, che per primo ha insegnato alle macchine a imparare dalla loro stessa esperienza, diventando il padre del cosiddetto machine learning.
💭 Un po’ di gossip su Arthur Samuel
La storia di Arthur Samuel, da come ha iniziato a quello che ha fatto per meritarsi un posto in questa newsletter.
Arthur Samuel nacque nel 1901, in una piccola cittadina americana, quando i computer erano solo un'idea lontana. Sin da giovane, Samuel mostrava quella scintilla tipica dei geni: una mente curiosa e un interesse sfrenato per la scienza. Non era uno di quei bambini che si limitavano a fare i compiti; Samuel amava smontare e rimontare qualsiasi cosa trovasse, dalle radio ai giocattoli meccanici. Questa sua passione per capire "come funzionano le cose" lo portò a studiare ingegneria elettronica.
Dopo l’università, iniziò la sua carriera nei laboratori di ricerca di Stanford, un ambiente perfetto per alimentare la sua curiosità. Samuel era il classico tipo che non si accontentava delle risposte ovvie. Spesso si faceva domande che sembravano fuori luogo per i suoi tempi: “E se le macchine potessero pensare? Se potessero imparare da sole?”. Era un concetto radicale in un'epoca in cui i computer erano solo calcolatrici giganti, capaci solo di fare semplici operazioni matematiche.
Un aneddoto curioso della sua vita riguarda il suo tempo libero: Samuel adorava i giochi di strategia, e tra questi, il suo preferito era la dama. Non solo ci giocava per divertirsi, ma lo faceva per capire come il cervello umano prende decisioni. Questo interesse per la dama non era solo un hobby, ma una vera e propria palestra mentale che lo spinse a chiedersi: "E se potessi insegnare a un computer a giocare a dama? Potrebbe, un giorno, battermi?".
Fu questa domanda, nata da una semplice passione, che lo portò verso una delle scoperte più importanti della sua vita.
💡 Quella volta che Arthur Samuel ha fatto colpo
L’idea geniale di Arthur Samuel che ha fatto dire a tutti: “Wow, perché non ci ho pensato prima?”
Negli anni '50, quando entrò in IBM, Arthur Samuel cominciò a lavorare su un'idea che allora sembrava pura fantascienza: creare un programma che potesse non solo eseguire ordini, ma imparare dall’esperienza. Per testare questa idea, scelse qualcosa di familiare e alla portata dei computer dell'epoca: il gioco della dama. Ma Samuel non voleva semplicemente programmare una serie di mosse predefinite per il computer. La sua visione era molto più ambiziosa: voleva che la macchina imparasse a giocare, migliorando partita dopo partita.
Il cuore del suo programma era un algoritmo basato su un concetto oggi chiamato "apprendimento automatico" (machine learning). In parole semplici, il programma imparava da ogni partita analizzando quali mosse portavano a una vittoria e quali a una sconfitta. Invece di giocare sempre nello stesso modo, il computer “valutava” le diverse mosse in base ai risultati passati, aggiornando costantemente una funzione che gli permetteva di scegliere le strategie migliori.
Dal punto di vista tecnico, Samuel utilizzava un approccio chiamato "valutazione minimax", che consisteva nel considerare ogni possibile mossa e prevedere quali potrebbero essere le risposte dell'avversario, cercando di minimizzare le perdite e massimizzare i guadagni. Ma ciò che rendeva il suo programma speciale era la capacità di migliorarsi grazie a una tecnica nota come "apprendimento per rinforzo". Il computer “ricordava” quali mosse lo avevano portato a vincere e dava loro un punteggio più alto, rendendole più probabili in futuro.
La vera magia avvenne quando il programma di Samuel iniziò a batterlo. Ciò dimostrava che il computer non si limitava a eseguire una serie di comandi rigidi, ma stava davvero imparando dalle sue stesse esperienze, diventando sempre più bravo nel gioco. Questo fu uno dei primi esempi concreti di machine learning, una tecnologia che oggi è alla base di tantissime innovazioni, dai consigli su Netflix agli assistenti virtuali come Siri e Alexa.
In breve, Samuel aveva dimostrato che le macchine potevano apprendere e migliorare senza bisogno di essere guidate a ogni passo, aprendo la strada a tutto il campo dell'intelligenza artificiale.
☕ Un caffè con Arthur Samuel
Cosa ci racconterebbe Arthur Samuel davanti a un caffè? Viaggiamo nel tempo* e scopriamolo!
Beh, devo dire che quando quel calcolatore mi ha battuto a dama per la prima volta, è stato... davvero sorprendente. Avevo passato anni a programmare quel coso, a dargli tutte le strategie che conoscevo, a far girare simulazioni su simulazioni, osservandolo imparare. Ma ammetto che una parte di me non aveva mai davvero pensato che potesse superarmi. In fondo, ero io il maestro, no?
Eppure, eccolo lì. Ricordo di essere rimasto a fissare lo schermo incredulo per qualche secondo. La macchina, quell'ammasso di circuiti e valvole, mi aveva superato. Quando è successo, ho provato una strana mescolanza di emozione e – devo essere onesto – un pizzico di frustrazione. Ero io il creatore, e la mia creazione mi aveva battuto al mio stesso gioco.
Ma devo dire che, dopo lo shock iniziale, l'emozione ha preso il sopravvento. Non era solo che il calcolatore avesse fatto una mossa intelligente. Era che la macchina aveva imparato davvero. Aveva assimilato centinaia di partite, passato in rassegna migliaia di mosse, e adattato la sua strategia di conseguenza. Non mi aveva battuto perché l'avevo programmato così; mi aveva battuto perché aveva analizzato e perfezionato da solo il suo approccio.
In quel momento ho capito che avevamo superato una soglia. Non si trattava più di una macchina che seguiva istruzioni: era una macchina che poteva migliorare autonomamente. L'idea che i calcolatori potessero imparare senza l'intervento umano non era più solo teoria. Era diventata realtà.
(* Chiediamo a GPT-4 di emulare il nostro protagonista e rispondere al suo posto)
⏩ E poi che è successo?
Che impatti ha avuto l’idea di Arthur Samuel sul mondo di oggi?
Dopo questa rivoluzionaria scoperta, Samuel continuò a lavorare nell’ambito dell'intelligenza artificiale, diventando un pioniere del campo. Anche se non ricevette la stessa attenzione mediatica di altri scienziati, il suo lavoro ebbe un impatto enorme. Il concetto di machine learning si è poi evoluto in tecnologie che oggi influenzano praticamente ogni aspetto della nostra vita: dai motori di ricerca ai social media, fino alle auto a guida autonoma.
Nonostante la sua grande scoperta, Samuel rimase sempre una persona modesta. Gli piaceva raccontare come il suo programma di dama non fosse solo un successo tecnico, ma anche un modo per dimostrare che le macchine possono apprendere, aprendo la strada a un mondo di possibilità. Morì nel 1990, lasciando un’eredità che continua a influenzare la tecnologia moderna. Oggi, ogni volta che il tuo telefono suggerisce una parola o un film, puoi ringraziare Arthur Samuel, l’uomo che insegnò ai computer a imparare.
👣 Sulle orme di Arthur Samuel
Link a risorse utili come blog, progetti, corsi e libri per saperne di più.
L’Algoritmo definitivo: la macchina che impara da sola di Pedro Domingos, per approfondire il tema del machine learning.
Il primo paper pubblicato da Arthur Samuel sul machine learning e il gioco degli scacchi.
Il corso gratuito di FreeCodeCamp sul machine learning e un progetto per sviluppare un programma in grado di giocare a carta-forbice-sasso in Python
La pagina di IBM che racconta i primi algoritmi di gioco sviluppati sulle loro macchine
STEM Activity Book per avvicinare i più piccoli al mondo dell’intelligenza artificiale
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