Discussione supportata da alcuni esempi concreti, che delineano linee guida generali su come sviluppare sistemi di intelligenza artificiale migliori
L’intelligenza artificiale è diventata uno strumento integrale nella ricerca scientifica, ma crescono le preoccupazioni che l’uso improprio di questi potenti strumenti stia portando a una crisi di riproducibilità nella scienza e nelle sue applicazioni tecnologiche. Esploriamo le questioni fondamentali che contribuiscono a questo effetto dannoso, che si applica non solo all’IA nella ricerca scientifica ma anche allo sviluppo e all’utilizzo dell’IA in generale.
L’Intelligenza Artificiale, o AI, è diventata parte integrante della società e della tecnologia in generale, trovando ogni mese diverse nuove applicazioni in medicina, ingegneria e scienze. In particolare, l’intelligenza artificiale è diventata uno strumento molto importante nella ricerca scientifica e nello sviluppo di nuovi prodotti basati sulla tecnologia. Consente ai ricercatori di identificare modelli nei dati che potrebbero non essere evidenti all’occhio umano e altri tipi di elaborazione computazionale dei dati. Tutto ciò comporta certamente una rivoluzione, che in molti casi si materializza sotto forma di soluzioni software rivoluzionarie. Tra decine di esempi, alcuni come grandi modelli linguistici che possono essere messi per “pensare”, modelli di riconoscimento vocale con capacità eccezionalie programmi come Deepmind AlphaFold 2 che ha rivoluzionato la biologia.
Nonostante il crescente interesse dell’intelligenza artificiale nella società, crescono le preoccupazioni che l’uso improprio di questi potenti strumenti stia peggiorando la già forte e pericolosa crisi della riproducibilità che minaccia la scienza e la tecnologia. Qui discuterò le ragioni alla base di questo fenomeno, concentrandomi principalmente sui fattori di alto livello che si applicano ampiamente alla scienza dei dati e allo sviluppo dell’intelligenza artificiale al di là delle applicazioni strettamente scientifiche. Credo che la discussione qui presentata sia preziosa per tutti coloro che sono coinvolti nello sviluppo, nella ricerca e nell’insegnamento dei modelli di intelligenza artificiale.
Per prima cosa, vediamo cos’è la riproducibilità e qual è il suo problema, soprattutto nel contesto della scienza e della tecnologia.
Fonte: towardsdatascience.com
