News

Intelligenza Artificiale: i problemi di riproducibilità ostacolano i progressi dell’apprendimento automatico

Di recente vi abbiamo mostrato cos’è concretamente l’intelligenza artificiale. Tale ambito sta riscontrando problemi, soprattutto per quanto riguarda l’apprendimento automatico.

La riproducibilità è assente nell’apprendimento automatico e nello sviluppo dell’intelligenza artificiale. La riproducibilità è un fattore che consente ad altri scienziati di riprodurre i risultati di un esperimento. In tal modo è possibile verificare la ricerca. Date le dimensioni e la portata del campo, questa dinamica sta iniziando a diventare un problema reale. Uno degli aspetti chiave è anche la possibilità di registrare e tenere in considerazione piccole modifiche.

Le ricerche del settore riguardante l’Intelligenza Artificiale dovrebbero essere riproducibili eppure sono in una fase di stallo

Un numero molto elevato di fattori può influenzare un progetto di ricerca con intelligenza artificiale dal suo concepimento alla fruizione. I ricercatori di I.A. sono essenzialmente incapaci di riprodurre il lavoro degli altri. Ciò nuoce alla collaborazione e allo sviluppo. Quest’ultimi sono due dei principi basilari della ricerca scientifica. Infatti, una ricerca è tale solo se pubblicabile e riproducibile.

Le piccole modifiche possono avere un forte impatto sul prodotto finale. Ciò specialmente in scenari in cui un sistema di apprendimento automatico è impostato per funzionare in gran parte senza supervisione, con vasti set di dati. Dunque se un ricercatore registra ogni piccola modifica dall’inizio alla fine, altri avrebbero problemi a riprodurre i loro risultati. Questo accadrebbe anche se il ricercatore segue la stessa procedura con lo stesso algoritmo, macchina e set di dati. Questi principi possono essere applicati in gran parte a molte ricerche con intelligenza artificiale, però non come ci si aspetta. Infatti, tali procedure rappresentano un problema crescente che dovrà essere risolto prima che possa verificarsi una collaborazione a livello di settore. Data la natura della ricerca e la necessità di vasti insiemi di dati, la collaborazione oltre i confini nazionali è esattamente ciò di cui tale settore ha bisogno.

Condividi
Pubblicato da
Rosalba Varegliano