L'intelligenza artificiale è già tra noi. Scruta gli umani per imitarne il modo di ragionare. 
Non solo per sostituirci in tante mansioni, ma anche per aiutarci a capire meglio i nostri simili.
L'intelligenza artificiale che si sta diffondendo non abita nei robot, come si pensava qualche decennio fa: sta nei lunghi e complessi algoritmi di macchine e servizi.
Molti di questi li usiamo ogni giorno, senza nemmeno sapere che stiamo dialogando con una macchina che cerca di ragionare come un umano.
Motori di ricerca, traduttori automatici, sistemi di carte di credito.
Gli scienziati sono al lavoro.
Ora spingono l'intelligenza artificiale perché impari dall'esempio umano, verso traguardi come auto che si guidano da sole o frigoriferi che capiscono quali cibi ci servono..
Ma l'effetto di tanta ricerca è anche quello di aprire porte nuove alla comprensione dei desideri e aspirazioni delle persone.
E questo è molto utile per chi fa marketing o politica.
Insomma, di intelligenza artificiale è permeata la società moderna e ancora di più lo sarà in futuro.
Ne è convinto Peter Norvig, scienziato americano considerato uno dei massimi esperti mondiali del tema.
È ora direttore alle ricerche di Google, dopo un passato alla Nasa.
È autore del testo più adottato sull'intelligenza artificiale ("Artificial Intelligence - A Modern Approach") in 600 università di 60 Paesi.
La ricerca si muove in tante direzioni e tra le idee più promettenti, che aprono una finestra sul futuro, avremo auto che si guidano da sole e apparecchi medici che capiscono a quali malattie il nostro Dna ci rende soggetti.
Un'auto così Google l'ha già creata, in realtà, ed è in grado di percorrere mille miglia senza intervento umano.
Possiamo già immaginarci un futuro in cui potremo sederci o sdraiarci in auto che faranno tutto da sole.
E così avremo più tempo per cose più piacevoli o più importanti, e, cosa più importante, verrebbe dimezzato il rischio di incidenti.
Per avere tutti un'automobile che si guida da sola, tuttavia, ci sono questioni legali da sistemare.
L'interno della Toyota Prius
adattata da Google per l'auto-guida
La "Google Self-Driving" Car
ovvero la Toyota Prius modificata
Inoltre le prossime evoluzioni dell'intelligenza artificiale richiedono sistemi informatici in grado di elaborare una mole enorme di dati in pochissimo tempo: lasciare la guida all'auto nelle situazioni confuse del traffico, dove ci sono autisti che non rispettano le regole... è un'altra storia.
Molto però succederà, in quest'ambito, da qui al 2020.
Il prossimo passo sarà la diffusione di sistemi informatici che assistono la guida. 
Auto che frenano o sterzano da sole in situazioni di emergenza. 
O che aiutano a non farsi sorprendere dagli angoli ciechi della visuale in auto. 
Per lo staff di Google è strategico lavorare in questo specifico settore proprio perché hanno già "in casa" una risorsa utile: mappe molto dettagliate di strade e città, ed anche perché significa utilizzare l'informatica per risolvere problemi sociali, che non fa mai male per la propria immagine pubblica...
Per capire i metodi con cui sta avanzando la ricerca per traghettarci davvero verso intelligenze artificiali migliori, basta questo esempio: «L'università di Stanford voleva fare un modellino di elicottero che volasse da solo. Prima ci ha provato impartendo un blocco di regole: "Se succede questo, tu vira di qua". Risultato: si andava sempre a schiantare. Allora hanno messo un telecomando in mano agli esperti e li hanno ripresi con le telecamere, per capire come avrebbero guidato l'elicottero in miniatura nelle varie situazioni. Ne è risultata la migliore intelligenza artificiale per i modellini. L'intuizione è stata quella che muove l'attuale ricerca nell'intelligenza artificiale. E cioè che c'è una grossa differenza tra quello che il nostro cervello sa davvero e quello che crede di sapere razionalmente. Se stabiliamo regole a priori sfruttiamo solo questo secondo aspetto. Se osserviamo gli esperti, invece, scopriamo tanti modi per reagire alle situazioni del mondo reale. E anche la differenza che c'è tra quello che ci aspettiamo e quello che succede davvero nella vita fuori dal laboratorio. Insomma, l'intelligenza artificiale progredisce abbracciando anche le conoscenze inconsce e le azioni involontarie delle persone. Così impara dalle eccezioni e dagli eventi inusuali. Lo stesse principio anima le traduzioni automatiche e i sistemi vocali per cellulari».
Google Translate per iPhone
E qui entriamo in un campo diretto d'azione di Google...
Ci sono traduttori automatici sul Web e un servizio Android che permette di dare comandi vocali ai cellulari (l'Apple iPhone ne ha uno simile).
Sarebbero molto inefficienti se funzionassero con i sistemi classici dell'intelligenza artificiale. Il traduttore non usa più quindi le regole della grammatica, ma milioni di esempi di traduzioni reali, fatte da persone.
Ci sono troppe eccezioni che sfuggono alle regole.
Si passa quindi dalla logica pura a un tipo di ragionamento probabilistico.
L'intelligenza artificiale non può essere certa che quella sia la traduzione migliore o che quello sia il modo migliore per guidare l'auto; ma sceglie la soluzione più probabile.
La via da seguire è quindi ammassare il più grande database possibile di esempi umani.
Finirà che le macchine sapranno tantissime cose su di noi e su come ragioniamo e come asserisce Peter Norvig: «È il motivo per cui le scienze sociali cominciano a interessarsi all'intelligenza artificiale. Ci sono tante possibili applicazioni, per capire gli interessi dell'elettorato, gli umori di chi investe in Borsa o i gusti di chi compra nei supermercati. Google se ne serve per vendere pubblicità personalizzata. L'utente ricerca una frase, il nostro algoritmo intuisce il senso e offre una pubblicità attinente. Lavoriamo quindi per migliorare la comprensione del testo dell'utente, imparando progressivamente da quello che fa sui nostri siti. Vogliamo rendere i sistemi Android più efficienti nel capire gli ordini vocali degli utenti, per esempio utilizzando modelli acustici che si adattano ai diversi accenti, alle distorsioni del microfono, ai rumori di fondo».
Quali sono gli ostacoli da superare? «Le persone a volte riescono a imparare da un solo esempio. Alle macchine ne servono centinaia. Gli scienziati stanno cercando di capire come fanno le persone a fare generalizzazioni funzionali ad agire nella realtà».
Il Kinect della Xbox360 di Microsoft
Rispetto ai computer della fantascienza c'è molto da fare.
E come profetizza Norvig: «Entro questo decennio parleremo liberamente a una macchina. Potremo avere un'interazione fluida ed efficace con computer, cellulari o altri strumenti, magari di domotica, tramite comandi vocali ("frigorifero, quando scade lo yogurt, ricordamelo con un sms non appena sono in un supermercato"). Ma ci serviremo anche di gesti, un po' com'è già possibile fare con l'apparato Kinect della Xbox 360 di Microsoft. E un'evoluzione utile dal momento che sempre più la potenza informatica si svilupperà in strumenti che non hanno una tastiera».
