Se ci rivolgiamo a siti specifici
per trovare l'anima gemella o anche solo una persona per una
relazione breve, per decidere se scarcerare (o al contrario,
rinchiudere) un detenuto o un sospettato, utilizziamo quella
disciplina che gli scienziati chiamano 'machine learning'.
Azioniamo il computer e mettiamo in moto un algoritmo che nel
primo caso fa il matching al posto di un esperto di vicende di
cuore e nel secondo valuta un caso giudiziario al posto di un
magistrato. E' il tema su cui si è incentrato un incontro di
Andrea Montanari, computer scientist, professore presso i
dipartimenti di ingegneria elettrica e statistica della Stanford
University Usa), con gli studenti della Scuola Internazionale
Superiore di Studi avanzati (Sissa) e dell'Istituto di Fisica
Teorica "Abdus Salam" (Ictp) di Trieste, istituti con i quali ha
collaborato in passato.
Sentimento e giustizia non solo i soli ambiti in cui opera il
machine learning, vale a dire "quell'insieme di tecniche di
algoritmi che sono alla base di tutti i sistemi che usano i dati
per informare o modificare il comportamento di computer, anche
decisioni di carattere amministrativo". Anzi: "Quando avvii
Google e fai una ricerca, le parole e i siti che ti vengono
suggeriti sono stati trovati sulla base di un algoritmo di
machine learning; quando apri Siri e parli, la tua voce è
riconosciuta sulla base di un algoritmo di machine learning. Lo
stesso avviene per Facebook, per Linkedin quando si cerca un
lavoro... Anche in ambito medico previsioni sull'andamento di
alcune malattie vengono fatte sulla base di algoritmi di machine
learning", spiega Montanari all'ANSA.
Dunque, si può prevedere anche la diffusione del Coronavirus?
"Bisogna essere molto cauti su certe cose ma si possono
utilizzare questi metodi per cercare di predire qualsiasi cosa.
Le nuove tecniche, comunque, sembrano essere idonee per
situazioni in cui si hanno a disposizione un sacco di dati,
altamente strutturati e non molto 'rumorosi' (poco chiari)". Non
è il caso del Covid.
"Si tratta di un fenomeno nuovo, in gran parte sconosciuto,
ed abbiamo accumulato dati solo per quattro o cinque mesi. In
questi casi e` piu` affidabile utilizzare metodi statistici o
epidemiologici piu` classici ed piu` facilmente
interpretabili''.
"L'Italia ha persone bravissime che lavorano in matematica,
fisica e altre scienze pure. Ciò che manca sono le grandi
imprese come Google e Facebook: bisognerebbe cercare di attirare
in Italia le sedi europee di ricerca di queste grandi aziende.
(Ancora meglio, svilupparne di proprie.) Queste aziende non si
pongono il problema di quanto costa aprire una sede all'estero:
si pongono il problema di dove trovare le conoscenze. Questo
manca in Italia", ha detto Montanari.
"Facebook ad esempio ha un centro di ricerca di intelligenza
artificiale a Parigi; Google ha un centro di sviluppo a Zurigo,
che è una delle città più costose al mondo", ha proseguito.
Montanari ha poi definito Sissa e Ictp realtà di "una forza
tradizionale in fisica e matematica, posti veramente eccellenti.
In Italia a livello accademico ci sono ottimi posti che si
occupano di data Science ma non è così diffuso. Spero che Sissa
e Ictp possano avere una leadership in questo campo nel Paese",
ha concluso.
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