Voglio raccontarvi di un numero.
Non un numero qualsiasi. Un numero che mi ha rovinato il sonno per anni.
Trentamila.
Ma per arrivarci devo partire da molto più lontano. Da una parola, in realtà. Una parola cinese: fēi. Vuol dire "volare". Il carattere — 飛 — se lo guardate bene sembra un uccello che apre le ali.
Me l'ha dato mio padre, quel nome. Il giorno in cui sono nata lui doveva essere in ospedale, a Pechino, accanto a mia madre. E invece è arrivato in ritardo. In ritardo pazzesco. Non per il traffico, non per un'emergenza. Perché si era perso a guardare gli uccelli in un parco, e aveva dimenticato che ora fosse. Che giorno fosse. Che stesse per diventare padre.
Ecco. Quello era mio padre. Un uomo che guardava il cielo mentre il mondo lo aspettava. E quando finalmente arrivò, mi guardò e disse: la chiamiamo Fei-Fei. Volare.
Non poteva saperlo, allora. Ma mi aveva appena consegnato l'unica istruzione che avrei seguito per tutta la vita.
Sono cresciuta a Chengdu, in Cina. Una città di strade concentriche, grigia, ordinata. I miei genitori erano strani, per gli standard di lì. Mia madre veniva da una famiglia legata alla parte sbagliata della storia — il Kuomintang, gli sconfitti. Aveva un'intelligenza feroce e un carattere da fuorilegge. Da bambina mi metteva in mano libri su libri: Twain, London, Hemingway, Dickens. Tradotti in cinese. Mi apriva mondi.
E mi insegnò una cosa che a quei tempi, lì, era quasi un atto di ribellione. Mi disse: Fei-Fei, tu non devi studiare per l'insegnante. Non per un'ideologia. Non per la reputazione. Devi studiare per te stessa.
Un giorno — avevo dieci, undici anni — la maestra fece uscire tutte le femmine dall'aula. Tenne solo i maschi. E disse loro: voi siete biologicamente più intelligenti delle femmine. Presto loro diventeranno stupide, e voi non avete scuse per prendere voti più bassi.
Mi tagliai i capelli cortissimi, quel giorno. Mi rifiutai di mettere le gonne. E decisi che avrei fatto le cose più maschili che riuscivo a immaginare: aerei ipersonici, scienza aerospaziale, persino gli UFO.
Non lo sapevo ancora, ma stavo già imparando la lezione della mia vita: quando qualcuno ti dice che un mondo non è per te — quello è esattamente il mondo che devi conquistare.
Poi mio padre partì. Per l'America. Da solo. Ci mise tre anni a farci arrivare. E nel 1992, a quindici anni, con mia madre, salii su un aereo a Shanghai. Lei mi disse una cosa, in volo, per tirarmi su: "Imparare una nuova lingua è come aprire una porta su un nuovo mondo."
L'America che trovai non era quella dei film.
Era un appartamento con una camera sola a Parsippany, New Jersey. Il mio letto infilato in uno spazio stretto tra la cucina e il tavolo. Mobili raccolti sui marciapiedi. Mio padre riparava macchine fotografiche, mia madre faceva la cassiera. Io facevo i compiti con due dizionari enormi, uno dal cinese all'inglese, uno al contrario, e ci mettevo ore per le cose più semplici.
Il mio primo lavoro fu in un ristorante cinese buio, in nero. Due dollari l'ora. Dodici ore al giorno. Il quartiere era pericoloso di notte, e mi dicevano di non tornare mai a casa a piedi da sola.
E adesso devo presentarvi qualcuno.
Ero brava in matematica. Bravissima, in Cina. Ma in America qualcosa non tornava. Feci il primo compito dell'anno e presi ottantanove e quattro. Ottantanove virgola quattro. Rimasi impietrita — avevo sbagliato le domande scritte, quelle a parole, perché ancora non capivo bene l'inglese. Il professore, un uomo altissimo e brusco, mi liquidò con una frase: "Sai, ci sono un sacco di ragazzi brillanti in questa classe."
Non era esattamente un benvenuto.
Poi cominciai a sbagliare i calcoli. Non le parole: i numeri. Sbagli senza logica, senza senso, che non sapevo spiegarmi. Finché quel professore mi chiese la calcolatrice. La prese, premette un tasto, e all'improvviso si mise a ridere — di gioia, di sorpresa.
"A-ha! La tangente! Fei-Fei, è il tasto della tangente! Guarda." Mise la sua calcolatrice accanto alla mia. Stesso numero digitato, due risultati diversi. "Stai lavorando con una calcolatrice rotta! Dev'essere un sollievo scoprirlo, no? Ehi… ti dispiace se ti chiedo da dove viene questo affare?"
"Da un mercatino dell'usato," mormorai. Imbarazzata.
"Oh," disse. E capii che non era la risposta che si aspettava. "Be'… vedremo di fartene avere una in prestito, ok?"
Quel professore si chiamava Bob Sabella.
Bob era enorme, barbuto, brusco. Figlio di immigrati italiani che lo avevano deriso per il suo amore per i libri e la fantascienza. Un uomo che si era sentito un emarginato persino tra i suoi fratelli, e che si era rifugiato dentro la propria mente perché fuori non c'era posto per lui.
Cominciai ad andare nel suo ufficio dopo la scuola. All'inizio solo per la matematica. Ma un giorno la conversazione scivolò altrove, e lui mi chiese, quasi per caso: "Conosci qualche altro scrittore occidentale?"
"Sì, tanti!" dissi. "Adoro Mark… Twain. E Jack London. E Hemingway. E Dickens, e…"
Mi guardò come se avessi detto una cosa impossibile. "Aspetta, aspetta. Mi stai dicendo che li hai già letti tutti?"
"Non in inglese," risposi. "Traduzioni cinesi. Me li ha dati mia madre, in Cina."
E lui si accasciò sulla sedia e si mise a ridere. Di pura gioia. Fu il primo momento — il primissimo — in cui un americano mi guardò e vide qualcosa di più di un'immigrata che parlava male l'inglese. Vide una ragazza che aveva letto Jules Verne, come lui. Una che poteva capirlo.
Da lì cambiò tutto. Andavo da lui ogni giorno. E cominciai a parlargli — prima che a chiunque altro in America — dei soldi che non c'erano, dei litigi in casa, della solitudine. Lui non guardava alla mia nazionalità, né al mio inglese zoppicante. Vedeva una ragazzina sola che cercava di ambientarsi. E, cosa più importante, vedeva in me una cosa che io stessa non vedevo.
Un giorno mi portò in gita a Princeton. E lì, in mezzo al campus, mi bloccai davanti a un busto di bronzo. Riconobbi quel volto. Lessi l'iscrizione: Albert Einstein. Nato a Ulm. E poi, più avanti, le parole che mi tolsero il fiato: Premio Nobel, filosofo, educatore e immigrato.
Immigrato. Come me.
Rimasi lì impietrita. Il mondo intorno era scomparso. Feci domanda a Princeton quasi per gioco, come un gesto simbolico — non potevamo permettercelo, era assurdo anche solo pensarci. E invece arrivò l'ammissione. Con una borsa che copriva quasi tutto.
Ma proprio in quegli anni la vita ci mise davanti la prova più dura.
Il cuore di mia madre stava cedendo. Da adolescente aveva avuto febbri reumatiche che le avevano rovinato le valvole cardiache, e adesso, da adulta, ne pagava il prezzo: una malattia degenerativa, cronica. I medici, un tempo, le avevano perfino sconsigliato di avere figli. Troppo pericoloso. Quel figlio ero io. Devo la mia esistenza al suo spirito ribelle.
Serviva un'operazione. E costava un ordine di grandezza più di tutto quello che avevamo messo da parte in anni di frugalità ossessiva. Eravamo con le spalle al muro. Poi il caso — o la fortuna — ci fece trovare un centro specializzato vicino a Princeton, il Deborah Heart and Lung Center, che aveva programmi per le famiglie a basso reddito. Feci io le telefonate, nel mio solito ruolo di traduttrice tra la segretaria e i miei genitori. E scoprii, con le mani che tremavano, che potevano davvero aiutarci.
L'operazione andò bene. Ma poi il medico fu chiaro: "Lo stress è il peggior nemico di un cuore così. Sua madre lavora?" Sì, a tempo pieno. "Questo dovrà cambiare. Part-time, al massimo. E con estrema cautela."
Due settimane dopo, mia madre era di nuovo al lavoro a tempo pieno. Perché quella era lei. Ma non potevamo più far finta di niente. Qualcosa doveva cambiare per davvero.
Pensammo prima a un negozio di alimentari cinesi. Aveva senso: quanti altri immigrati facevano chilometri per trovare gli ingredienti di casa? Ma poi ci fermammo. Un negozio così vive di consegne all'alba, quando in inverno il New Jersey è gelido. E il freddo — proprio il freddo — era l'innesco principale dei sintomi di mia madre. Quel piano l'avrebbe uccisa. Lo scartammo.
E allora arrivammo alla lavanderia a secco.
Ci pensammo e ci sembrò perfetta. Era un'attività da aprire e chiudere a orari umani, al chiuso, protetta dalle intemperie: mia madre non avrebbe più preso freddo. Era un lavoro essenzialmente meccanico — caldaie, ferri, nastri trasportatori — e finalmente il talento di mio padre con le macchine sarebbe servito a qualcosa. E il traffico dei clienti aumenta nei weekend: potevo esserci io, ad aiutare, quando tornavo da scuola. Ogni casella tornava. Tranne una: nessuno di noi aveva la minima esperienza.
Costava centomila dollari. Noi ne avevamo neanche ventimila. Ma non avevamo messo insieme solo dei soldi, in tutti quegli anni: avevamo messo insieme una rete. Amici, vicini, altri immigrati cinesi. Racimolammo quasi ottantamila dollari. Ci mancava ancora l'ultimo pezzo. E lì ci arenammo. Le settimane passavano, e l'idea cominciò a svanire.
Un fine settimana Bob si offrì di riaccompagnarmi a casa. Salii sulla sua vecchia Subaru, e capii subito che c'era qualcosa. Aveva quel modo tutto suo, quando una cosa era troppo grande da dire: la girava, la rigirava, come se mi implorasse di strappargliela di bocca.
"Ascolta, io… ehm… l'altra sera ho parlato con Jean. Abbiamo discusso di alcune cose, e… be', non mi aspettavo che fosse così generosa. Lei… lo sai che è davvero generosa, in questa storia, e io…"
"Signor Sabella, non capisco cosa—"
"Sto tentando di dirti che vi presteremo il resto dei soldi che vi servono per comprare la lavanderia!"
Un insegnante di liceo. Con uno stipendio normale. Con dei figli che stavano per andare al college. Prestò decine di migliaia di dollari alla famiglia di una sua studentessa. A degli immigrati che conosceva da pochi anni. Solo perché non sopportava l'idea di vederci affondare.
Tenetelo a mente, questo prestito. Perché ci torneremo. E vi spezzerà il cuore come ha spezzato il mio.
Prima di partire per Princeton, Bob mi fece una domanda con una timidezza che gli vedevo di rado. Voleva sapere — se non era un problema — se mi sarebbe piaciuto restare in contatto con lui e la sua famiglia, dopo il diploma.
Non riuscii a non ridere. Non si era reso conto di essere diventato il mio amico più intimo. L'unico, quasi. Che i Sabella erano già la mia famiglia americana. La domanda non era se volessi restare in contatto. Era come avrei fatto a sopravvivere in questo Paese, senza di lui.
E così, Princeton.
Studiavo fisica. Amavo Einstein, Feynman, Bohr. Ma la cosa che davvero mi cambiò, lì, non furono le equazioni. Furono due professori. Due modi di guardare il mondo che non ho più dimenticato.
Il primo era un genetista, Eric Wieschaus. Uno che sembrava più un falegname che uno scienziato: camicie larghe a quadri, baffi folti, capelli spettinati, voce sommessa. Una mattina d'autunno entrò e disse: "Detesto farlo, ma temo che la lezione oggi finirà mezz'ora prima. Perché… be', qualcuno di voi forse lo sa già… Stamattina ho ricevuto una telefonata. Christiane Nüsslein-Volhard, Edward Lewis e io… abbiamo vinto il Nobel per la Medicina di quest'anno."
L'aula esplose. E lui, imbarazzato, ci raccontò che tutto era cominciato catalogando moscerini della frutta — cercando i geni che causavano difetti — e che si erano imbattuti in qualcosa di enorme: gli stessi geni, negli esseri umani, responsabili di malattie. "Non proprio una mossa furba per la carriera," disse ridendo. "Ma che posso dire? È facile essere coraggiosi, quando si è giovani."
E poi c'era lui.
Un astrofisico allora sconosciuto. Arrivava in treno da New York una volta a settimana, dove dirigeva il planetario. E aveva un rituale, prima di ogni lezione: si toglieva la giacca. Poi la cravatta. Poi l'orologio. Posava il portafogli sulla cattedra. A volte si toglieva persino le scarpe. Voleva che tra lui e la sua ossessione — l'universo — non ci fosse più niente.
Si chiamava Neil deGrasse Tyson.
L'ultima lezione del suo corso non l'ho più dimenticata. Abbassò le luci. Proiettò una fotografia — quella famosa scattata dal telescopio Hubble, il campo ultra profondo: una minuscola porzione di cielo nero, punteggiata di lucine. E parlò piano, con una voce che sembrava venire dal fondo del cosmo.
"Fate tutti un bel respiro. Semplicemente… lasciatevi travolgere da questa foto. Quei minuscoli punti luminosi non sono stelle. Non sono nemmeno sistemi stellari. Sono intere galassie. Centinaia di migliaia. È una scala che i nostri piccoli cervelli non riescono nemmeno a elaborare. Ma grazie a strumenti come lo Hubble, la nostra specie può vederle. Per la prima volta."
E poi disse la cosa che mi porto dietro da allora, ogni singolo giorno:
"Siate curiosi. Siate coraggiosi. Siate sempre disposti a formulare domande impossibili. Perché le risposte possono essere meravigliose."
Ricordatevi di questa immagine. Il buio, i puntini, le galassie che diventano visibili solo perché qualcuno ha costruito lo strumento giusto per guardare. Ci torneremo. Alla fine di tutto.
Perché a Princeton capii una cosa. Non era la fisica in sé a chiamarmi. Era il coraggio della fisica. Quella sfacciataggine di fare al mondo le domande più impossibili — proprio come diceva Tyson. E la domanda più impossibile di tutte, per me, non era come funziona l'universo. Era: come funziona la mente. Come fa un chilo e mezzo di materia, chiusa nel buio del cranio, a generare amore, paura, musica, matematica — a generare noi.
Non ero la prima a farmela, quella domanda. E qui devo fermarmi, perché voglio dirvi dei giganti sulle cui spalle stavo salendo senza ancora saperlo.
C'era Alan Turing, che nel 1950 aveva osato chiedere: possiamo costruire una macchina che pensi? E aveva suggerito qualcosa di rivoluzionario — invece di programmare una mente adulta, perché non costruirne una che impari, come un bambino?
C'erano gli uomini di Dartmouth, nel 1956, che a quella cosa diedero un nome: intelligenza artificiale. John McCarthy, Marvin Minsky, Claude Shannon. Pensavano di risolverla in un'estate. Ci abbiamo messo più di mezzo secolo, e non abbiamo finito.
C'era Frank Rosenblatt, uno psicologo, che nel 1958 costruì un neurone di metallo e lo chiamò "percettrone" — una macchina che imparava a vedere le forme. E poi c'era di nuovo Minsky, che qualche anno dopo scrisse un libro così severo su quel percettrone da seppellire l'intera idea per più di dieci anni.
C'erano due neuroscienziati, Hubel e Wiesel, che aprirono il cervello di un gatto e scoprirono che noi non vediamo in un colpo solo: vediamo a strati. Prima i bordi, le linee, le ombre. Poi, strato dopo strato, i volti, gli oggetti, il mondo. Presero un Nobel per questo.
E c'era un uomo, soprattutto. Geoffrey Hinton. Che negli anni Ottanta, con Rumelhart, trovò il modo di far imparare davvero le reti neurali — una tecnica chiamata retropropagazione. E che poi, quando tutti dissero che le reti neurali erano un vicolo cieco, che erano morte — si rifiutò di lasciarle andare. Continuò a crederci quando crederci significava diventare un emarginato tra i colleghi. Il suo allievo, Yann LeCun, insegnò a una rete neurale a leggere i codici postali scritti a mano, nei laboratori Bell, proprio negli anni in cui la mia famiglia arrivava in America.
Ognuno di questi nomi merita il suo racconto. Ognuno ha avuto la sua lavanderia, il suo inverno, il suo Bob Sabella. Le nostre vite si intrecciano come i fili di una rete. E io oggi vi racconto la mia — ma vi sto anche presentando la mia famiglia. La famiglia di chi ha acceso questa cosa.
Ma prima del Caltech, la vita mi mise alla prova. Era il 1999, mi laureavo a Princeton, e mezza Wall Street mi voleva. Goldman Sachs, Merrill Lynch — mi offrivano stipendi da capogiro, la cancellazione di tutti i nostri debiti, la fine del lavoro in lavanderia, la sicurezza economica per mia madre sempre più malata. In cambio dovevo rinunciare a una cosa sola: la scienza.
Ci pensai per giorni. Poi, un pomeriggio, ne parlai con mia madre in lavanderia. Lei era alla macchina da cucire, con gli spilli stretti tra le labbra. Le misi davanti tutto: i soldi, la salute, la fatica che sarebbe finita. Lei si fermò un istante.
E mi ricordò quello che mi diceva da bambina: che non dovevo studiare per gli altri, ma per me stessa. Se il mio cuore era nella scienza, disse, quello era l'unico posto in cui potevo stare. Rifiutai tutto. Tornai a stirare i panni, e feci domanda per il dottorato.
Fu al Caltech, durante il dottorato, che trovai il mio filo.
Avevo due maestri meravigliosi. Pietro Perona — fascino italiano, curiosità senza confini, un poster di Mondrian alla parete. E Christof Koch, neuroscienziato, immaginazione illimitata. Loro mi insegnarono a unire due mondi: la mente e la macchina.
Il problema era questo. Volevamo insegnare ai computer a vedere. A guardare una foto e dire: questo è un gatto, questo è un aeroplano, questa è una tazza. Per un cervello umano è banale. Un bambino di tre anni lo fa. Per una macchina, allora, era quasi impossibile.
Costruivamo algoritmi sempre più ingegnosi. E fallivano tutti allo stesso modo. Funzionavano nei test e crollavano nel mondo reale. Imparavano a memoria gli esempi, ma non sapevano generalizzare. Non sapevano gestire la sorpresa. E la sorpresa è tutto, nel mondo reale.
Io ero convinta di sbagliare qualcosa nell'algoritmo. Lo rendevo più intelligente, più elegante, più complicato. E non bastava mai.
Finché non incontrai quel numero. Trentamila.
Uno psicologo, Irving Biederman, aveva stimato quante categorie di oggetti distingue un essere umano. Quante "cose" diverse sappiamo riconoscere. Non mille. Non cinquemila.
Trentamila.
E lì capii che avevo guardato il problema dalla parte sbagliata per tutto il tempo. Non era l'algoritmo, il problema. Era il cibo. Noi non impariamo a vedere perché il nostro cervello è programmato bene. Impariamo a vedere perché, dal giorno in cui apriamo gli occhi, veniamo sommersi da milioni e milioni di immagini. L'esperienza. I dati.
Un bambino non vede un aeroplano e sa cos'è. Ne vede migliaia. Poi, alla fine, li riconosce tutti.
E se — mi chiesi — costruissimo per le macchine la stessa cosa? Se raccogliessimo un dataset che contiene tutto? Ogni cosa che un essere umano può vedere e nominare?
C'era già una mappa di tutte le parole del mondo. Si chiamava WordNet, l'aveva creata uno psicologo, George Miller — centoquarantamila parole collegate per significato. Io volevo la stessa cosa, ma fatta di immagini.
La chiamai ImageNet.
E fu allora che il mondo, cortesemente, mi disse che ero pazza.
"A cosa serve un dataset con decine di migliaia di categorie? I modelli faticano a riconoscerne una o due!"
"Hai idea di quanto ci vorrà ad addestrarlo? Anni!"
"Chi etichetterà milioni di immagini? Chi?"
"Fei-Fei, non ha senso. Mi dispiace."
Il rifiuto era quasi unanime. E la cosa peggiore è che non avevano tutti i torti. Mi sentivo sola come non mai. Avevo bisogno di un esercito, e non trovavo un soldato.
Ne trovai uno. Kai Li. L'unico altro immigrato cinese nella facoltà di informatica di Princeton — dove nel frattempo ero diventata professoressa. Non poteva lavorarci di persona, ma capiva il pensiero esponenziale meglio di chiunque. Mi donò delle postazioni di lavoro. E mi regalò la cosa più preziosa: uno studente.
Si chiamava Jia Deng.
Cominciammo. Assumemmo studenti a dieci dollari l'ora per scaricare ed etichettare immagini. Jia cronometrò il ritmo, fece due conti. Mi guardò e disse: a questa velocità, ImageNet sarà completa tra… diciannove anni.
Diciannove anni. Automatizzammo tutto quello che potevamo. Google ci bannò perché facevamo troppe ricerche. Trovammo trucchi, scorciatoie. Rifacemmo i conti. Da diciannove anni scendemmo a… diciotto.
Poi Jia disse una parola che cambiò tutto. Crowdsourcing. Amazon aveva appena lanciato una piattaforma — Mechanical Turk — dove persone da tutto il mondo potevano fare piccoli compiti. La nostra squadra passò da tre studenti a decine. Poi centinaia. Poi migliaia di persone, in centosessantasette paesi.
E il tempo crollò. Diciotto anni. Poi quindici. Poi dieci. Poi cinque. Poi due. Poi meno di uno.
Nel 2009 ImageNet era completa. Quindici milioni di immagini. Ventiduemila categorie. Etichettate a mano da quasi cinquantamila persone in tutto il mondo. Ogni singola immagine, guardata da un occhio umano, tre volte.
E in mezzo a quelle migliaia di mani che etichettavano il mondo intero, ce n'era un paio che conoscevo bene. Mia madre. Malata, ormai a vivere con me. Trovò il modo di aiutare anche lei.
E poi non successe niente.
Presentammo ImageNet al mondo, e il mondo alzò le spalle. I critici erano sprezzanti. Nessuno lo usava. Feci un tour delle università come una venditrice porta a porta, a implorare che qualcuno provasse i miei dati. Trasformammo ImageNet in una gara annuale, una sfida aperta a tutti. Nel 2010 vinse un algoritmo vecchio, con un risultato mediocre. Nel 2011, ancora peggio. La partecipazione crollava.
Cominciai a pensare di aver dedicato anni della mia vita a un fallimento.
E qui devo tornare a Bob.
Era il 2012. Io ero incinta, al settimo mese, costretta a letto dai medici. E una sera, tardi, il telefono vibrò. Sullo schermo un nome che a quell'ora non aspettavo: Jean. La moglie di Bob.
"Fei-Fei… Bob è caduto."
"Cosa? Si è fatto male?"
"No, no. C'è qualcosa che non va. Non sta in equilibrio. Non… non sembra lui."
Chiesi di parlargli. Sentii Jean passargli il telefono, sussurrare "è Fei-Fei". E poi la sua voce — distante, faticosa, che non riconoscevo. "Bob, Jean dice che sei caduto. Come ti senti? Vuoi che venga lì? Posso partire subito."
E dall'altra parte sentii una cosa che non avevo mai sentito in vita mia.
Bob. Che piangeva.
Ventiquattr'ore dopo arrivò la diagnosi. Glioblastoma. Terminale. Inoperabile.
L'uomo che ci aveva salvato la vita — che aveva prestato i suoi risparmi a una famiglia di sconosciuti, che mi aveva insegnato a chiamarlo "Bob" invece di dottor Sabella, che poco tempo prima, alla sua festa di pensionamento, si era alzato a parlare con orgoglio dei "suoi due figli… e sua figlia" — quell'uomo se ne andò in tre settimane. Perse conoscenza pochi giorni dopo la diagnosi, e non si svegliò più.
Io non potei nemmeno andare al funerale, per via della gravidanza. Ci andò mio marito, al posto mio, dall'altra parte del paese.
Mio padre scoppiò a piangere appena lo seppe. Lo chiamavano, in cinese, "il professore di matematica grosso e barbuto". Era stato, per tutti noi, un terzo genitore. E l'unica cosa che mi restò di lui, dopo, furono le pagine del suo diario: aveva preso l'abitudine di mandarmele via email, a fine di ogni mese. Eravamo diventati amici di penna digitali. Pagine e pagine dei suoi pensieri. Le rileggo ancora.
E fu in quello stesso 2012 — nelle stesse settimane in cui perdevo Bob — che squillò di nuovo il telefono. Era Jia. Ma stavolta la voce non era angosciata. Era… elettrica.
"Fei-Fei, abbiamo guardato i risultati della sfida di quest'anno. Uno è… non ci crederai. Usa un algoritmo antico. È una rete neurale. E non hai idea di quanto funzioni bene."
Una rete neurale. Quelle cose che tutti avevano dichiarato morte trent'anni prima.
Aveva vinto con un salto di dieci punti percentuali. Il record mondiale. La macchina, adesso, vedeva quasi come un essere umano.
Si chiamava AlexNet. Dal nome di chi l'aveva costruita: Alex Krizhevsky. Con lui, un giovane ricercatore geniale — Ilya Sutskever. E un terzo nome, in fondo alla lista, che mi fece mancare il fiato.
Geoffrey Hinton.
Lo stesso Hinton. Quello della retropropagazione, negli anni Ottanta. Quello che si era rifiutato di abbandonare le reti neurali quando lo facevano sembrare un pazzo, un paria. Aveva aspettato venticinque anni. E adesso, il suo allievo, sulle mie immagini, con due schede grafiche da videogiochi comprate al negozio, aveva costruito la rivincita più lunga della storia della scienza.
Capite cosa era successo? Le idee di Hinton avevano trovato finalmente i dati di ImageNet. Il sogno di un uomo aveva incontrato il lavoro folle di una donna. E in mezzo, il caso: le schede grafiche nate per far esplodere gli zombie nei videogiochi si erano rivelate perfette per far pensare le macchine.
Nessuno di noi, da solo, avrebbe potuto farlo. Hinton senza i dati, niente. Io senza le sue reti, niente. Il tutto senza quelle schede grafiche, senza le migliaia di persone che avevano etichettato il mondo — niente.
La scienza non è il genio solitario. È una costellazione. Sono tante luci lontane che, viste da abbastanza distanza, formano finalmente una figura.
Quello fu il momento in cui nacque l'intelligenza artificiale che oggi conoscete. In una stanza, con pochissime persone che sapevano di aver appena fatto la storia.
Ma io avevo appena seppellito Bob. E poco dopo, in un letto d'ospedale, c'era di nuovo mia madre.
E fu lei a farmi la domanda più importante della mia vita. Mi guardò — dopo tutti quegli anni in cui l'avevo trattata solo come una paziente, tenendomi il lavoro per me — e mi chiese: "Fei-Fei, ma esattamente, tu cosa fai?"
Provai a spiegarle. ImageNet, le reti, le schede grafiche, il mondo che cambiava. Lei ascoltò. Poi disse: "Non lo so. Mi sembra fantascienza."
Mia madre non ha mai pensato in equazioni. Ha sempre pensato in storie. In persone. E allora mi fece la domanda che ha cambiato la seconda metà della mia carriera. Non "quanto è potente la tua macchina". Ma:
"Fei-Fei — cos'altro può fare l'intelligenza artificiale per aiutare la gente?"
Da lì in poi ho smesso di chiedermi solo quanto le macchine possano vedere. Ho cominciato a chiedermi per chi. Ho portato queste tecnologie negli ospedali, dove ogni anno centomila persone muoiono per errori evitabili — un paziente lasciato solo un minuto di troppo, una mano non lavata. Ho costruito occhi silenziosi che vegliano nell'angolo buio, dove nessun medico può stare sempre.
E quegli stessi occhi artificiali — la vista che avevo strappato al buio — un giorno avrebbero imparato perfino a guidare le automobili da sole. Ma quella è un'altra favola: l'ultima di questa costellazione, quella di un uomo che da bambino giocava a salvare la Terra e che sulla vista nata dalle mie immagini ha costruito le sue macchine. Sentirete parlare anche di lui. Si chiama Elon Musk.
E qui, adesso, voglio che torniate con me in quell'aula buia di Princeton.
La foto dell'Hubble. I puntini nel nero. Le galassie che diventano visibili solo perché qualcuno ha costruito lo strumento giusto per guardare dove l'occhio, da solo, non arriva.
Ho capito, dopo tutti questi anni, che è esattamente quello che ho passato la vita a fare. Non a costruire un telescopio per il cielo. Ma una lente per guardare noi. La visione artificiale ci ha permesso di vedere cose che erano sempre state lì, sotto i nostri occhi, invisibili: i pattern di una città intera, l'angolo buio di un ospedale, il momento esatto in cui un paziente ha bisogno di aiuto e nessuno se ne accorge.
Tyson diceva che grazie allo Hubble la nostra specie può vedere le galassie per la prima volta. Ecco. Io ho voluto costruire uno strumento così — ma puntato non verso l'infinitamente lontano. Verso l'infinitamente vicino. Verso la persona nel letto accanto.
E allora ripenso a quel busto di bronzo. Accanto alla parola "genio", su Einstein, c'era scritto anche: umanista. Immigrato. Educatore. Per anni ho pensato che contasse la prima parola. Adesso so che contano le altre.
Perché io sono la figlia di un uomo che guardava gli uccelli e di una donna col cuore rotto e la testa piena di libri. Sono cresciuta stirando panni in una lavanderia comprata coi risparmi di un professore di provincia. Ho imparato l'inglese con due dizionari e una calcolatrice rotta.
La tecnologia che state vedendo nascere in questi anni — l'intelligenza artificiale — cambierà tutto. Ma non è nata da algoritmi. È nata da persone. Da immigrati testardi, da maestri gentili, da madri ribelli, da giganti che hanno aspettato venticinque anni nel buio. È nata dall'amore, per quanto strano possa sembrare.
E allora la domanda non è mai stata quanto possiamo far vedere alle macchine.
La domanda è quella di Tyson. E quella di mia madre. Sono la stessa domanda.
Cosa siamo finalmente disposti a guardare — di noi stessi?
Siate curiosi. Siate coraggiosi. Fate domande impossibili.
Io mi chiamo Fei-Fei Li. Il mio nome vuol dire "volare".
E per tutta la vita ho solo cercato di insegnare a qualcosa — a qualcuno — ad aprire gli occhi. E a non avere paura di tutte quelle galassie.
Fonte: Fei-Fei Li, «Tutti i mondi che vedo» (The Worlds I See).