Buongiorno, gli esseri umani NON apprendono come le macchine che siamo in grado di costruire oggi.
Solo un preliminare e inconsapevole processo di antropomorfizzazione della macchina e deumanizzazione della persona induce a scambiare metafore e similitudini per reali somiglianze. Possiamo, ad esempio, anche chiamare "memoria" la nostra e quella di una macchina, ma sono del tutto eterogenee. Rinvio, su questo, a Giuseppe Longo, Uomini e macchine: come riconoscere una caricatura, in Idem, Matematica e senso. Per non divenire macchine, Milano-Udine, Mimesis, 2021 pp. 11-28.; la versione originale francese è disponibile qui: <https://www.di.ens.fr/users/longo/files/ReconnaitreCaricature.pdf> Sulla questione in un senso più ampio, Van Rooij, I., Blokpoel, M., Kwisthout, J., Wareham, T. (2019). Intractability and Cognition: A guide to classical and parameterized complexity analysis. Cambridge: Cambridge University Press. e anche il classico Joseph Weizenbaum, Computer Power and Human Reason. From Judgement to Calculation, San Francisco, W.H. Freeman & Company, 1976, https://archive.org/details/computerpowerhum0000weiz_v0i3; trad.it. Il potere del computer e la ragione umana. I limiti dell’intelligenza artificiale, a cura di F. Tibone, Torino, Edizioni Gruppo Abele, 1987. Un saluto, Daniela ________________________________________ Da: nexa <[email protected]> per conto di Alessandro Brolpito <[email protected]> Inviato: sabato 21 dicembre 2024 09:53 A: alessandro marzocchi Cc: nexa Oggetto: Re: [nexa] black box in ricerche astronomiche Buongiorno Duccio e Giacomo, Nexa In fondo mi pongo spesso la stessa domanda, qual è la differenza tra un uomo e un elaboratore nell'apprendere? Senza entrare in tecnicismi (non sono in grado), faccio fatica a vederli: alla fine ciò che sappiamo e siamo dipende da chi abbiamo incontrato, letto, interpretato con il nostro bagaglio. Ci esprimiamo, ad esempio per iscritto, mettendo, una dopo l'altra delle parole, come sto facendo ora, al meglio delle mie possibilità e dello strumento (il piccolo schermo del mio smartphone - perdonate eventuali refusi). Un processo limitato dai miei pregiudizi e da quello che non so. L'unica grande differenza che vedo é che nell'uomo l'apprendimento avviene attraverso una emozione, occhi negli occhi. Ed un elaboratore? Naturalmente vedo tutti i rischi che Daniela e Giacomo evidenziano, sapere é potere. Ma quella é una questione più politica, che le organizzazione umane, simili alle ns società, potranno regolamentare, rimango fiducioso. Cordiali saluti e auguri di buone feste, Alessandro Il Ven 20 Dic 2024, 11:09 alessandro marzocchi <[email protected]<mailto:[email protected]>> ha scritto: Ciao Giacomo, sono d'accordo: l'intelligenza sta negli occhi di chi guarda. Domando: come nasce e si evolve l'intelligenza negli occhi di chi guarda? Educhi le figlie ed insegni alle macchine. L'etimologia di educare racconta l'azione di condurre fuori, quella di insegnare racconta l'azione di imprimere un segno, mi sono fatto l'idea che la differenza fra noi umani e macchine sta qui, ma non ho competenze né esperienze di programmazione. Continuo ad avere dubbi che 'ste macchine siano così diverse da noi, certamente lo sono ma, domando, i nostri modi di apprendimento, di formare la nostra intelligenza sono tanto diversi da quelli di "queste" macchine? Un cucciolo di umano come conosce un gatto? Conoscere è già una porta verso l'infinito, non apro per la vastità dell'impegno; con questa prudenza ipotizzo che il cucciolo di umano "conosce" come "gatto" un'apparizione davanti ai suoi occhi, non la prima apparizione ma l'ennesima e dopo avere fatto un gran numero di analisi, confronti, memorizzazioni, errori, correzioni, approssimazioni, aggiustamenti ecc. Immagino che similmente riconosca un gatto-gatto come diverso da un gatto-riprodotto-in-foto. A me pare che in entrambi casi la "statistica" ha un ruolo fondamentale, tu invece ritieni che la statistica opera soltanto con le macchine e non con gli umani. Tutto questo ci porta lontano, ma rimango ai primissimi passi: come e cosa facciamo di analogo, e di diverso, nell'educare i figli rispetto a insegnare a macchine? Andando all'osso, forse noi umani siamo banali ed abbiamo paura a riconoscerci tali. Sulle altre questioni che hai introdotto so ancora meno però mi piacerebbe tu cercassi di dibattere con gli astronomi autori della ricerca. Se ci provi grazie! due volte grazie se aggiorni sul dibattito. Ci avviciniamo a giorni topici solo per noi umani: auguri cordiali. Duccio (Alessandro Marzocchi) Il giorno gio 19 dic 2024 alle ore 10:31 <[email protected]<mailto:[email protected]>> ha scritto: > Date: Wed, 18 Dec 2024 23:14:13 +0000 > From: Giacomo Tesio <[email protected]<mailto:[email protected]>> > To: [email protected]<mailto:[email protected]> > Subject: Re: [nexa] black box in ricerche astronomiche > Message-ID: > <[email protected]<mailto:[email protected]>> > Content-Type: text/plain; charset=utf-8 > > Ciao Alessandro, grazie della segnalazione. > Aspetto di leggere l'articolo scientifico vero e proprio, per capire come > abbiano > analizzato lo "spazio latente" [1] ma mi sembra evidente che se questi > ricercatori > smettessero di pensare in termini AI e studiassero il software che hanno > programmato statisticamente come una forma compressa (con perdita) dei > dati utilizzati durante il processo, otterrebbero risultati migliori > (ma forse, meno finanziamenti). > > Ad esempio la distinzione fra galassie passive ed attive ha molte possibili > spiegazioni anche in assenza di qualsiasi intelligenza: la prima fra tutte, i > dati (sintetici, se ho capito bene) potrebbero contenere variabili fortemente > correlate alla distinzione. > > Ti faccio un esempio terra terra: se programmo una vector mapping machine > per prevedere il bmi degli islandesi fra i 20 e i 40 anni sulla base della > marca > e della taglie degli indumenti che hanno indossato in un anno, è probabile > che la vmm in qualche layer interno finisca per trattare in modo diverso gli > esempi che hanno indossato un reggiseno da quelli che non l'hanno indossato. > > Un ricercatore ottenebrato dalla propaganda della AI ti direbbe che > la rete neurale ha imparato a distinguere abbastanza bene maschi e femmine > anche se il sesso non era presente nei dati di addestramento. > > Un ricercatore lucido ti spiegherebbe che il bmi dipende da peso e altezza > di un individuo, i quali, all'interno di una certa etnia, correlano fortemente > con il sesso a parità di altre taglie. > Al contempo, l'uso del reggiseno, fra i 20 e i 40, è un forte predittore del > sesso > di un individuo, per cui è in forte correlazione con i bmi probabili per > ciascuna taglia. > > Ciò non toglierebbe nulla all'utilità pratica della ricerca, soprattutto se > permette > di individuare questo tipo di classificazioni interne operate dai layer > nascosti di > una vector mapping machine (aka "rete neurale arificiale") generica. > > Ma rende un po' imbarazzanti certe affermazioni nell'intervista, come > il paragone fra il processo di programmazione statistica e un > corso di cucina. > > Tuttavia, aspettando di leggere l'articolo, ti ricordo che l'intelligenza sta > negli occhi di chi guarda [2] > > > Giacomo > > > [1] <https://www.baeldung.com/cs/dl-latent-space> > > [2] <https://www.tesio.it/2018/01/19/the-delusions-of-neural-networks.html> > > > ------------------------------
