Fin dalla sua origine nella ricerca del dopoguerra, L'intelligenza artificiale è stata soggetta a una profonda iperbole, pronostici estatici, e incubi proiettati. Nel 2019, le cose hanno ancora una volta raggiunto il culmine in quello che la co-presidente del consiglio scientifico e professoressa esterna Melanie Mitchell ironicamente nota è un ciclo di hype che si increspa regolarmente tra i suoi colleghi scienziati informatici e coloro che li finanziano. Il suo nuovo libro illuminante, Intelligenza artificiale:una guida per pensare gli esseri umani , mette a nudo il funzionamento interno di questi potenti strumenti, esponendo i loro limiti realistici e dettagliando pazientemente i nostri errori di distribuzione. È una solida storia di come siamo passati dalle calcolatrici tascabili al riconoscimento facciale e alle auto a guida autonoma, un lucido tour di come funzionano questi sistemi, e una lettura moderata su quanto lontano dobbiamo andare prima di diventare obsoleti.

Mitchell, un professore di informatica alla Portland State University, ha trascorso decenni a studiare l'intelligenza artificiale e scrive con la comprensione misurata di chi ha vissuto sul vulcano. Come un dottorato di ricerca studente presso l'Università del Michigan, ha lavorato con il suo consigliere Douglas Hofstadter per sviluppare un programma per computer che crea analogie. Come uno dei primi docenti residenti presso SFI, Mitchell ha aperto la strada al programma di calcolo adattivo dell'Istituto e ha anche avviato la sua piattaforma di formazione online, Esploratore di complessità.

Nella tradizione del primo libro di Mitchell, che ha reso popolari molti dei concetti centrali della scienza della complessità e ha vinto il Phi Beta Kappa Award 2010 nella scienza, Intelligenza artificiale:una guida per pensare gli esseri umani presenta un linguaggio semplice, primer leggibile dall'uomo sulle nuove tecnologie che hanno trasformato la cultura e la società umana, e usa questa base per mettere in guardia il lettore dal riporre più fiducia nei sistemi automatizzati di quanto meritino.

Con sezioni sulla visione artificiale, gioco robotico, linguaggio naturale, e "la barriera del significato" tra apprendimento profondo e buon senso, il libro taglia tra mistica e clamore, rendere enigmi etici e scientifici nei minimi dettagli. A Guide for Thinking Humans è un sottotitolo senza dubbio destinato a provocare il lettore nell'apprendimento. Ma è anche una saggia consolazione e incoraggiamento per quelli di noi con noiosi cervelli di carne a non dare per scontata la nostra umanità.

Ci vorrà un po' prima che le macchine possano pensare, e fino ad allora abbiamo bisogno di più persone che possano pensare per le nostre macchine, e per noi stessi.