NEGLI ULTIMI anni, l’intelligenza Artificiale (IA) ha raggiunto risultati impressionanti in vari settori, ma c’è una questione che spesso non...
NEGLI ULTIMI anni, l’intelligenza Artificiale (IA) ha raggiunto risultati impressionanti in vari settori, ma c’è una questione che spesso non viene discussa: gli algoritmi sono troppo sicuri di sé.
Perché l’IA ’troppo sicura’ è un problema e cosa significa esattamente ’incertezza’ per un’IA?
Gli algoritmi di machine learning sono progettati per massimizzare l’accuratezza. Un modello è “buono” se riesce a classificare con certezza un’immagine o diagnosticare una malattia. Tuttavia, in alcuni scenari, prendere una decisione con eccessiva sicurezza può avere conseguenze gravi. Immagina un algoritmo che analizza immagini di risonanza magnetica per individuare tumori. Uno studio recente del MIT ha dimostrato che molti modelli di deep learning utilizzati in radiologia non hanno alcun modo di esprimere “incertezza”: classificano le immagini con sicurezza anche quando i dati sono ambigui o poco chiari. In questi casi, un medico esperto potrebbe dire “non sono sicuro, serve un ulteriore esame”, mentre l’IA tende a dare una risposta definitiva anche quando non dovrebbe.
Come possiamo insegnare all’IA a essere più ’consapevole’ dell’incertezza?
I ricercatori stanno lavorando su diversi approcci per rendere gli algoritmi più cauti e trasparenti nelle loro previsioni. Alcuni dei metodi più promettenti includono:
1. Bayesian Deep Learning: la probabilità al servizio della sicurezza
Una delle tecniche più studiate è il Bayesian Deep Learning, un metodo che permette ai modelli di machine learning di esprimere il grado di incertezza nelle loro previsioni. Questo approccio non restituisce solo una classificazione (“questa immagine mostra un tumore”), ma anche una misura della sicurezza di quella previsione (“Sono sicuro al 70%, ma sarebbe meglio effettuare un ulteriore esame”).
2. Modelli Ensembling: più reti ne sanno più di una.
Un altro approccio è quello dei modelli ensembling, in cui più reti neurali vengono addestrate separatamente e le loro previsioni vengono combinate. Se le reti danno risposte diverse, significa che il modello riconosce che i dati sono ambigui e può segnalare la necessità di ulteriori verifiche.
3. Algoritmi “Indecisi”: il ruolo della non-risposta.
Un’idea innovativa è progettare algoritmi che abbiano la possibilità di dire “non lo so”. Questo è un concetto rivoluzionario nel mondo dell’IA, perché molti modelli sono costruiti per fornire sempre una risposta.
Quali sono le applicazioni future di questi algoritmi ’incerti’?
Oltre agli ambiti tradizionali, l’introduzione di IA “incerte” potrebbe aprire nuovi orizzonti in modi sorprendenti.
Archeologia Predittiva: la macchina del tempo dell’IA.
Gli archeologi spesso scoprono siti storici analizzando mappe satellitari e rilevamenti geologici, ma questi dati sono spesso incompleti. Un team dell’Università di Cambridge sta sviluppando modelli che combinano IA e archeologia, permettendo di ricostruire con più affidabilità antiche città
e civiltà perdute.
IA e Astrobiologia: trovare vita su altri pianeti
Uno dei grandi problemi nella ricerca di vita extraterrestre è che gli strumenti disponibili sono limitati e spesso le informazioni sono incerte. La NASA sta già sperimentando sistemi di machine learning per analizzare i dati sul pianeta Marte con un approccio “probabilistico”.
Area generativa con dubbio creativo
L’IA oggi è capace di creare arte digitale, musica e testi, ma spesso lo fa in modo deterministico, senza “riflettere” sulle alternative possibili. Ricercatori dell’Università della California stanno esplorando il concetto di “IA esitante”: questo potrebbe portare a una nuova era dell’arte digitale, dove l’IA non si limita a replicare, ma esplora attivamente il processo creativo.
Verso un’IA più umana
Gli esseri umani sono naturalmente inclini all’incertezza, spesso considerando più possibilità prima di prendere decisioni. L’IA del futuro non sarà solo più intelligente, ma anche più cauta, affidabile e forse proprio grazie a questa capacità di ammettere di non sapere tutto diventerà anche più simile a noi.