Le intelligenze artificiali e analisi dell'informazione

[Roberto M]

27 minuti fa, melos62 ha scritto:

 

ci sono alcuni forumer che si sa già cosa scrivono e se ne può fare il riassunto senza bisogno di leggere i post e neanche della IA

 

Thread: il lavoro a maglia e con l’uncinetto

Poi vai ad aprire e scopri che la Russia ha inventato l’uncinetto e che gli ucraini nazisti menavano le donne del donbass che ci lavoravano, ed ora sono liberate e per sempre (che tanto l’ucraina non vincerà mai).

 

[Gaetanoalberto]

22 minuti fa, tigre ha scritto:

di matematica, da laureato in giurisprudenza, non ne capirai na cippa 😅

Potrei dirti che i pochi con cui si riesce ad analizzare una cosa con una logica che ci accomuna sono i laureati in matematica, che purtroppo alle volte sono poco reattivi di fronte agli imprevisti.

Tornando al TD, l’IA, ma lo avete già detto, affianca da tempo il lavoro degli analisti, e può farlo anche a fronte di domande complesse fornendo chiavi interpretative.

Sia l’analista artificiale che quello umano peró, per il momento, hanno dei limiti, che derivano dal confrontarsi con un universo in cui meteorologia, biologia, sociologia, psicologia etc  non permettono ancora previsioni univoche.

Speriamo di governare gli sviluppi senza traumi insuperabili.

 

[melos62]

32 minuti fa, Gaetanoalberto ha scritto:

Sia l’analista artificiale che quello umano peró, per il momento, hanno dei limiti, che derivano dal confrontarsi con un universo in cui meteorologia, biologia, sociologia, psicologia etc  non permettono ancora previsioni univoche.

Speriamo di governare gli sviluppi senza traumi insuperabili.

l'IA si presta a previsioni distopiche, il potere usa qualunque strumento, è stato sempre così dai tempi in cui i più brutali ominidi regolavano chi poteva accedere alla sorgente d'acqua e chi no. Il consenso è una condizione necessaria scoperta nel 900, e gli strumenti per acquisirlo sono divenuti sempre più raffinati e pervasivi. Quindi non esiste alcuna scienza neutrale, ma storicamente la scienza è stata guidata dalle necessità belliche prima di tutto, ed oggi si fa la guerra anche con gli strumenti di modulazione del consenso.

[Gaetanoalberto]

1 ora fa, melos62 ha scritto:

è stato sempre così

Appunto. Poi il piano dell’armata invincibile si scontra con due autocarri che si ribaltano, incidenti in colonna, pernacchie tra gli autisti …

Vedremo… anzi, vedranno meglio i nostri figli. 
Io, per non sbagliare, affiancherei una preparazione teorica ai massimi livelli con un apprendistato artigianale e/o agricolo.

[Uncino]

1 ora fa, Gaetanoalberto ha scritto:

Potrei dirti che i pochi con cui si riesce ad analizzare una cosa con una logica che ci accomuna sono i laureati in matematica, che purtroppo alle volte sono poco reattivi di fronte agli imprevisti.

Tornando al TD, l’IA, ma lo avete già detto, affianca da tempo il lavoro degli analisti, e può farlo anche a fronte di domande complesse fornendo chiavi interpretative.

Sia l’analista artificiale che quello umano peró, per il momento, hanno dei limiti, che derivano dal confrontarsi con un universo in cui meteorologia, biologia, sociologia, psicologia etc  non permettono ancora previsioni univoche.

Speriamo di governare gli sviluppi senza traumi insuperabili.

Esattamente, quello fra intelligenza biologica e non biologica è un lavoro in cooperazione, nessuna è sostitutiva dell'altra.

Però entrambe sono indispensabili, perché nessuna mente biologica, neppure in team, è in grado di trattare la quantità di informazione esistente e, soprattutto, la velocità con cui ne viene prodotta di nuova.

[Gaetanoalberto]

2 minuti fa, Uncino ha scritto:

nessuna mente biologica, neppure in team, è in grado di trattare la quantità di informazione esistente

Concordo, o comunque avvalersi di strumenti di raccolta informazioni agevola.

[Uncino]

16 minuti fa, Gaetanoalberto ha scritto:

Concordo, o comunque avvalersi di strumenti di raccolta informazioni agevola.

Ni, l'analisi Big Data tradizionale non è più in grado di gestire simili quantità di informazione, ma anche lo fosse quando ti trovi GB (in alcune discipline TB) di nuova informazione rilevante al giorno le interconnessioni sono talmente vaste che il problema diventa pure creare le query... letteralmente non sai cosa chiedere, e qualsiasi risposta gebrrebbe talmente tanti dati che servirebbero giorni solo per capire qual è stata la risposta.

 

Le IA rappresentano l'unico approccio possibile al Big Data attuale, perché a differenza dei normali database riescono a comprendere l'informazione e produrne una sintesi coerente in un attimo.

Ma cosa più importante, a differenza dei database, sono intelligenti nel senso proprio del termine. All'occorrenza sono in grado di generare maggiore informazione di quella contenuta nel dataset esaminato.

 

[Gaetanoalberto]

3 minuti fa, Uncino ha scritto:

Ni

Si si, meglio il termine elaborazione… il livello della quale è esponenzialmente aumentato. Resta sempre il tema della qualità delle informazioni di base e degli algoritmi, ma siamo già oltre

[Uncino]

2 minuti fa, Gaetanoalberto ha scritto:

Si si, meglio il termine elaborazione… il livello della quale è esponenzialmente aumentato. Resta sempre il tema della qualità delle informazioni di base e degli algoritmi, ma siamo già oltre

In realtà l'algoritmo non c'è.

L'algoritmo (e l'hardware) formano la condizione necessaria allo sviluppo dell'intelligenza, ma non sono l'intelligenza.

Esattamente come noi non siamo il nostro cervello.

Si potrebbe dire che la "programmazione" avviene in modo indiretto per mezzo della scelta dei dataset di training, però attenzione perché pure lì è sempre più pesante la scelta dei dataset fatta dalle IA della generazione precedente e sempre meno il peso umano.

Da qui a un decennio la generazione di IA corrente creerà quella successiva in modo quasi totalmente autonomo.

La ragione è sempre la stessa: il training di una IA attuale viene fatto con dataset che si misurano in TB, ma per le future si passerà ai PB, centinaia di Peta Byte.

A quel punto ciao umani, saremo completamente fuori dal processo.

[melos62]

occorrerà una gigantesca spina elettrica da potere staccare, in modo analogico, a mani nude non digitalmente, alla mala parata

[LUIGI64]

 

 

Bard:

 

L'efficacia delle sanzioni alla Russia è un tema complesso e dibattuto, con diverse opinioni e sfumature:

Effetti economici:

Recessione: L'economia russa è in recessione, con un PIL in calo e un aumento dell'inflazione.

Debolezza del rublo: Il rublo ha perso valore rispetto al dollaro e all'euro, rendendo le importazioni più costose.

Difficoltà di accesso ai capitali: Le sanzioni hanno limitato l'accesso della Russia ai capitali internazionali, ostacolando gli investimenti e la crescita economica.

Effetti geopolitici:

Isolamento della Russia: La Russia è stata isolata dalla comunità internazionale, con la sospensione di accordi e la riduzione delle relazioni diplomatiche.

Aumento della tensione internazionale: La guerra in Ucraina e le sanzioni hanno aumentato la tensione tra Russia e Occidente, con il rischio di una escalation del conflitto.

Limiti delle sanzioni:

Difficoltà di cambio regime: Le sanzioni non hanno portato al cambio di regime in Russia, come auspicato da alcuni.

Effetti collaterali: Le sanzioni possono avere effetti collaterali negativi sull'economia globale, come l'aumento del prezzo del petrolio e del gas.

Possibilità di elusione: La Russia ha adottato diverse misure per eludere le sanzioni, con l'aiuto di alcuni paesi.

Considerazioni:

L'efficacia delle sanzioni è a lungo termine: Le sanzioni impiegano tempo per avere un effetto significativo sull'economia russa.

Le sanzioni non sono una soluzione unica: Le sanzioni devono essere accompagnate da altre misure, come la diplomazia e il sostegno all'Ucraina.

Fonti di informazioni:

European Commission: [URL non valido rimosso]

International Monetary Fund: [URL non valido rimosso]

The New York Times: [URL non valido rimosso]

Conclusione:

Le sanzioni alla Russia hanno avuto un effetto negativo sull'economia del paese, ma non hanno portato al cambio di regime o alla fine della guerra in Ucraina. L'efficacia delle sanzioni è a lungo termine e necessita di essere valutata nel contesto di una strategia più ampia per la risoluzione del conflitto.

 

[Gaetanoalberto]

1 ora fa, melos62 ha scritto:

alla mala parata

Insomma, prima che tutto finisca in supplì.

[melos62]

1 minuto fa, Gaetanoalberto ha scritto:

Insomma, prima che tutto finisca in supplì.

sei come Fonzie, non riesci a pronunciare alcune parole

[Savgal]

 

INTELLIGENZA ARTIFICIALE     

 

Con questa espressione si indica il settore di ricerca che utilizza i programmi per calcolatore per simulare comportamenti umani ritenuti intelligenti. Le indagini sull'I.A. hanno radici lontane in alcune tesi filosofiche, particolarmente dibattute tra il XVII e il XVIII secolo e sostenute per esempio da Thomas Hobbes (1588-1679) e Gottfried Wilhelm Leibniz (1646-1716), secondo le quali l'intelligenza umana è il risultato di operazioni deterministiche e razionali, analoghe a quelle di sistemi meccanici e di calcolo. Per la data di nascita ufficiale del progetto, e dell'etichetta, Intelligenza Artificiale (IA) si deve comunque aspettare il 1956. Durante l'estate di quell'anno, infatti, Marvin Minsky, John McCarthy, Claude Shannon e Nathaniel Rochester, organizzarono un seminario a Darmouth e dettero l'avvio al programma di ricerca che mirava a riprodurre su macchina alcune delle capacità intellettive della nostra specie. L'obiettivo del progetto era immediatamente ambizioso: lo dimostra il fatto che uno dei compiti assegnati da Minsky a un gruppo di giovani studenti, che consisteva nel collegare una telecamera a un calcolatore così da realizzare un sistema di visione artificiale, può essere tuttora considerato come uno dei problemi più complessi di questo settore.

 

1. Le origini.

I primi passi dell'I.A. coincidono, in certa misura, con la storia delle macchine destinate a verificare l'ipotesi che alcuni processi intelligenti possano essere simulati tramite congegni artificiali. Nella storia delle macchine di calcolo, gli anni attorno al secondo conflitto mondiale hanno segnato una svolta. In modo indipendente, ricercatori statunitensi, inglesi e tedeschi realizzarono un nuovo genere di calcolatori con lo scopo di eseguire calcoli balistici, precedentemente realizzati tramite calcolatori analogici. Questi calcolatori erano di tipo numerico e discreto, e realizzavano l'idea di Babbage, il matematico inglese che nei primi decenni dell'Ottocento aveva progettato, e parzialmente realizzato, una macchina calcolatrice meccanica. Parallelamente allo sviluppo delle macchine, come si dice dell'hardware, va seguita la realizzazione dei primi programmi che simulano attività intelligenti, il software. Un programma che suscitò notevole interesse fu quello realizzato nel 1956 da Newell, Shaw e Simon. Si trattava di un programma che dimostrava i primi 36 teoremi di logica enunciativa individuati nei Principia mathematica di Russell (1872-1970) e Whitehead (1861-1947). Ciò che impressionò molto fu che il Logic Theorist (era questo il nome del programma) riuscì a dimostrare uno dei teoremi in un modo più elegante e diretto di quanto non avevano fatto i due logici inglesi. In questa prima fase di studi emersero in modo piuttosto chiaro due aspetti: in primo luogo le macchine riuscivano bene quando simulavano compiti specifici; in secondo luogo, la simulazione era ancor più efficiente se tali compiti rientravano in determinati domini di attività intelligenti. La prima questione riguarda la generalità dell'intelligenza. Le macchine sono in grado di affrontare compiti dai contorni ben definiti, in cui le variabili in gioco, gli obiettivi e le possibilità sono stabilite sin dall'inizio, una caratteristica questa ben sfruttata dai progettisti degli odierni "sistemi esperti", programmi destinati ad assistere l'essere umano in settori circoscritti e con opzioni stabilite. Laddove queste caratteristiche vengono lasciate indeterminate sorgono immediatamente delle difficoltà. Questo ci porta al secondo problema. Se il compito da affrontare è uno di quelli tipicamente risolti dal "senso comune" (v. Senso comune), le macchine si trovano di fronte a difficoltà enormi, dal momento che è estremamente complesso definire i contorni di problemi apparentemente banali come "riconoscere un essere umano". Per far questo occorre non solo rappresentare elementi di conoscenza in un determinato dominio, ma anche le giuste relazioni inferenziali tra tali elementi.

 

2. Intelligenza artificiale e scienza dei calcolatori.

L'I.A. è intrinsecamente legata ai calcolatori elettronici che la realizzano ed è allora opportuno considerare gli aspetti teorici fondamentali dei calcolatori. Ogni calcolatore digitale non è altro che una realizzazione fisica della macchina astratta ideale nota come "macchina di Turing". Tale modello, concepito dal matematico inglese Alan Turing (1912-1954), è dotato di tre componenti fondamentali: un nastro di lunghezza potenzialmente infinita diviso in celle, una testina di lettura/scrittura e un insieme di regole. Sulle celle del nastro sono scritti dei simboli (poiché si tratta di macchine discrete un codice binario a 0 e 1 è la soluzione astratta più semplice). La testina scorre lungo il nastro e può compiere determinate operazioni, come cancellare i simboli che incontra, scriverne altri, o anche non fare nulla. Ciò che la testina fa è completamente determinato dalle regole, che specificano sia gli stati interni della testina che le sue operazioni. In questo senso, la "macchina di Turing" non è altro che un insieme di cinque informazioni: una coppia di informazioni in ingresso, che segnala lo stato attuale della testina e il simbolo scritto sul nastro, e una tripla in uscita, che segnala l'operazione o regola eseguita, l'eventuale nuovo simbolo sul nastro e il nuovo stato della testina. Un calcolatore non è altro che una realizzazione possibile, spesso più rapida ed efficiente, di questo modello astratto e generale di macchina. L'aspetto fondamentale della macchina di Turing è la sua generalità: essa può simulare tutto ciò che è computabile, dato che tutto ciò che è computabile è trasformabile in termini di operazioni su un codice binario (questa è, in sostanza, la tesi di Church-Turing). Questo modello astratto di macchina viene spesso realizzato tramite un'architettura computazionale complessiva ideata e descritta dal matematico John von Neumann (1903-1957). In base a questa architettura un calcolatore si compone di tre parti: una memoria, un processore e un interfaccia con l'utente. Nella memoria, che può essere suddivisa in fissa e volatile, vengono conservati i programmi e i dati (se si tratta di memoria fissa). Gli uni e gli altri sono trasformati, tramite calcoli, dal processore, e i risultati vengono riportati sull'interfaccia, uno schermo o una stampante, in modo tale che possano essere disponibili per l'utente. Le differenze rilevabili tra questa architettura computazionale e l'architettura del nostro cervello costituiscono una delle motivazioni che spingono i connessionisti a criticare la fattibilità del progetto dell'IA secondo le linee tradizionali. Venendo alle strategie di ricerca, possiamo osservare che esistono due interpretazioni dell'I.A., una più ingegneristica, l'altra più teorica. La prima cerca di realizzare sistemi in grado di assistere l'uomo in compiti specifici. La seconda interpretazione ha come scopo la simulazione dei processi oltre che dei risultati intellettivi umani, configurandosi così come una vera e propria riproduzione artificiale dell'intelligenza. All'interno di questa seconda interpretazione è possibile operare una ulteriore suddivisione, in termini di I.A. forte e debole. Secondo l'I.A. forte un calcolatore che simuli i processi tramite i quali gli esseri umani giungono a fornire determinate risposte dati specifici problemi sarebbe a sua volta dotato di mente: si tratterebbe a tutti gli effetti di una macchina pensante; l'IA debole, al contrario, ritiene che un tale calcolatore sarebbe soltanto un ottimo strumento per controllare le nostre ipotesi circa i processi interni attivi negli esseri umani quando questi vengono posti di fronte a un problema dato. Secondo l'I.A. debole, in sostanza, i programmi sarebbero solo teorie della mente, e non menti.

 

3. Aspetti filosofici dell'intelligenza artificiale.

Da un punto di vista filosofico, l'I.A. concepisce i calcolatori come sistemi fisici di simboli. Vale a dire, le sequenze di 0 e 1 che caratterizzano l'operare fisico della macchina, caratterizzano anche il suo operare simbolico, il tipo di computazioni che la macchina sta eseguendo.  Nella sua forma più radicale questa tesi sostiene che la cognizione non è altro che computazione.  Naturalmente, ciò non è sufficiente affinché una macchina pensi. Sarà necessario realizzare un sistema di rappresentazione della conoscenza, ovvero un sistema che faccia corrispondere alle strutture di simboli nella macchina delle relazioni semantiche nel mondo. In questo senso si può comprendere l'impatto teorico dell'I.A. forte: se il pensiero è manipolazione di simboli tramite processi di calcolo, e se questi simboli sono fisicamente realizzati in una macchina calcolatrice ma possono presentare corrispondenze con stati del mondo, allora la macchina che sta fisicamente realizzando delle computazioni semanticamente adeguate sta di fatto pensando. Tale proposta teorica vorrebbe così risolvere l'antico dibattito sul problema mente-corpo, mostrando come l'attività mentale sia possibile a partire dalla sola attività fisica, il calcolo. Al tempo stesso, è alla radice di quella corrente di pensiero nota sotto il nome di funzionalismo. Tuttavia, questa proposta non fornisce alcuna definizione di cosa sia un comportamento o un'attività intelligente. Spiega in che modo l'intelligenza possa essere attività di calcolo di un apparato fisico, come un calcolatore o il cervello, ma non dice quando questa attività può essere considerata intelligente. Per affrontare questo aspetto del problema ci si è per molto tempo affidati a una sorta di test, anch'esso ideato da Turing (noto come "test di Turing"). Una possibile versione di questo test, formulato originariamente come "il gioco dell'imitazione", prevede di definire intelligente un calcolatore soltanto se riesce a ingannare un essere umano facendosi passare per un suo consimile mediante processi che intuitivamente consideriamo intelligenti (come per esempio una conversazione). La tesi del sistema fisico di simboli, assieme al test di Turing, hanno stimolato molti scienziati dell'artificiale a produrre programmi in grado di interagire in linguaggio naturale così da poter sostenere l'effettivo raggiungimento di una intelligenza artificiale. Ad opporsi a questa possibilità, e quindi al contempo all'ipotesi del sistema fisico di simboli come all'efficacia del test di Turing, è stato il filosofo John Searle. Il problema che pone Searle è il seguente: se un calcolatore fosse in grado di "chiacchierare" come un normale parlante, diremmo che sta effettivamente usando il linguaggio? Searle attacca tale eventualità sostenendo che quanto emerge dal test di Turing e dai programmi basati sull'ipotesi del sistema fisico di simboli non è altro che una pura imitazione comportamentale, la quale non mette in gioco alcun fenomeno intenzionale. Poiché l'intenzionalità è uno degli elementi cardine della comprensione e della produzione di enunciati, non si può dire che la macchina comprende le storie. Secondo Searle, lo stato funzionale di una certa risposta a una certa domanda può essere simulato con un programma, ma di fatto non coincide con uno stato di comprensione. Comprendere, dunque, non può essere equivalente alla manipolazione di simboli in base alla loro forma, per quanto velocemente e accuratamente si possa farlo. L'intensità della polemica sollevata da Searle è comunque un chiaro segnale del profondo impatto filosofico di questo settore di studi.

 

(una sintesi da: R. Cordeschi L'intelligenza artificiale in L. Geymonat, Storia del pensiero filosofico e scientifico)

 

[Gaetanoalberto]

1 ora fa, melos62 ha scritto:

sei come Fonzie,

Non ci avevo mai pensato ma il personaggio potrebbe calzare.

Oggi però Howard Cunningham sarebbe più adeguato…

[briandinazareth]

47 minuti fa, Savgal ha scritto:

Searle attacca tale eventualità sostenendo che quanto emerge dal test di Turing e dai programmi basati sull'ipotesi del sistema fisico di simboli non è altro che una pura imitazione comportamentale, la quale non mette in gioco alcun fenomeno intenzionale. Poiché l'intenzionalità è uno degli elementi cardine della comprensione e della produzione di enunciati, non si può dire che la macchina comprende le storie. Secondo Searle, lo stato funzionale di una certa risposta a una certa domanda può essere simulato con un programma, ma di fatto non coincide con uno stato di comprensione.

 

searle ha scritto questo quando ancora non si sapeva che la comprensione non è un fenomeno intenzionale, come ormai innumerevoli esperimenti ed evidenze nelle neuroscienze dimostrano in modo molto solido. 

il che complica ancora di più le cose, se vogliamo.

[Savgal]

@briandinazareth

Definire cosa sia l'intelligenza è cosa per nulla semplice, si parla di intelligenza artificiale dando per scontato che si abbia una definizione chiara e condivisa su cosa si intende per intelligenza.

[briandinazareth]

24 minuti fa, Savgal ha scritto:

Definire cosa sia l'intelligenza è cosa per nulla semplice, si parla di intelligenza artificiale dando per scontato che si abbia una definizione chiara e condivisa su cosa si intende per intelligenza.

 

certamente, e searle parla di un ancora più vago concetto di "comprensione". 

diciamo che l'obiettivo evidente è di dire che una macchina non potrà mai capire ne essere veramente intelligente, l'umano ha quel qualcosa di non riproducibile, che però comincia a diventare una questione puramente nominale ed emotiva nell'esatto momento in cui non saremo più in grado di trovare differenze fra il "pensiero" di una macchina e il nostro. 

a quel punto saranno disquisizioni con un impatto sulla realtà molto limitato, fino a quando non ci sarà il movimento per la liberazione della IA ;)