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Portare alla ribalta gli scienziati sconosciuti al pubblico? Ci penserà un’ intelligenza artificiale

Mentre noi esseri umani ci invecchiamo inesorabilmente, con una lentezza degna delle forme di vita più intelligenti sulla faccia del pianeta terra, il mondo parallelo e tangibile delle intelligenze artificiali sta trasformando i suoi vagiti da neonato in parole ardite, più interessanti di uno gnè-gnè e davvero più vicine a qualcosa di utile per noi umani.

Se lo gnè-gnè (stiamo scherzando, ovviamente) era il tentativo di dare in pasto a una rete neurale i risultati dei mondiali di calcio 2018, la prima parolina di quel bebè a base di transistor e non potrebbe essere scienza.

Perché Scienza?
Perché l’intelligenza artificiale in questione sta facendo del lavoro degli scienziati il suo pallino e il cardine del suo lavoro, portando alla ribalta nomi altrimenti prima sommersi nell’etere e nella sovra-informazione.

L’intelligenza artificiale che scandaglia i paper scientifici.

Alcuni di noi ricordano con un sorriso quella volta che un’ intelligenza artificiale fu mediaticamente blastata perché immagazzinava e ripeteva messaggi razzisti; quello che molti non avevano ben chiaro fu l’origine di tali messaggi, dichiaratamente scritti dagli umani che riempivano il feed della povera macchina.

Da quel giorno il mondo delle intelligenze artificiali e del machine learning ha fatto importanti passi in avanti, arrivando ad essere utilizzato in contesti scientifici importanti.

Uno dei progetti che al momento sta venendo portato avanti fa leggere a un’ intelligenza artificiale un grande numero di articoli scientifici per portare un pizzico di gloria a tutti gli studiosi altrimenti ignorati.

Il criterio è semplice: se lo scienziato in questione possiede un buon numero di pubblicazioni ed è citato nella letteratura di settore pur essendo sprovvisto di riferimenti all’interno di Wikipedia (presa in esame perché di pubblico dominio ed estremamente popolare) allora l’intelligenza artificiale si preoccupa di riassumere e dare volto ai lavori di tale studioso.

Questa ricerca viene portata avanti dalla startup specializzata in intelligenze artificiali chiamata Primer; l’azienda, per testare le capacità del suo sistema di processare il linguaggio naturale degli esseri umani, si è impegnata in tale sfida che mostra l’allenamento e le funzionalità di un sistema informatico quando si tratta di comprendere e generare del testo digitale.

Classificare è un lavoro da intelligenza artificiale?

Il progetto attuale di Primer prevede di far leggere all’intelligenza artificiale oltre 500 milioni di documenti (come base di dati) per tirare fuori da essi delle bozze riassuntive per tutti quanti gli scienziati e le scienziate che non possiedono una pagina su wikipedia riassumendone i meriti scientifici e i lavori pubblicati. Questo tool si chiamerà Quicksilver, in onore del libro omonimo di Neal Stephenson.

Primer, in un suo post, ha mostrato alcuni esempi di bozze biografiche che Quicksilver è in grado di fare. Il riassunto in questione è stato realizzato sulla base dei dati che l’intelligenza ha raccolta sulla scienziata Joelle Pineau.

“Joelle Pineau è una ricercatrice affiliata alla McGill University. Essa è specializzata in robotica e nell’insegnamento rafforzativo (una branca del machine learning).

Joelle Pineau fa parte di uno dei gruppi di ricerca sulle intelligenze artificiali più importanti alla McGill, tale gruppo si concentra su come utilizzare l’intelligenza artificiale nel campo delle relazioni sociali, nel campo della robotica, nel campo dei trasporti e nel campo dei linguaggi.

Joelle Pineau ha portato il titolo di co-direttrice del Reasoning and Learning lab alla McGill University; in tale laboratorio oltre due terzi degli studenti lavorano su modelli matematici di fondamentale importanza per la natura.”

Oltre a questo tipo di riassunto Quicksilver è in grado di fare una rapida cernita degli eventi di cui un tale scienziato è stato protagonista, analizzando il numero di volte in cui esso compare all’interno dei paper scientifici.

Al giorno d’oggi, la startup Primer, è stata in grado di identificare e di redarre oltre 40000 bozze riassuntive per scienziate che non possedevano copertura mediatica su Wikipedia nonostante la presenza di requisiti dal punto di vista del lavoro compiuto; Quicksilver è anche in grado di monitorare in modo attivo quali articoli di Wikipedia a tema scienza potrebbero necessitare di una rivisitata e quali invece vengono ignorati dagli aggiornamenti.
L’azienda ha anche collaborato con Wikipedia stessa per aggiungere il maggior numero possibile di donne scienziato all’interno della piattaforma, cercando di riparare il pesante squilibrio che c’è tra gli scienziati maschi e femmine con un articolo sul sito.

È possibile abusare di questa intelligenza artificiale?

Il nostro supereroe macchina preferito potrebbe avere un qualche tipo di punto debole: poiché il suo algoritmo prende in esame l’enorme quantità di dati che viene generata da paper scientifici, news a tema e così via esiste la possibilità che determinati nomi entrino a far parte di bozze create dall’applicazione perché preferiti dalla stampa scientifica.

Secondo quanto dichiarato dall’azienda Primer, tale problema è in realtà ancora molto lontano poiché Quicksilver viene aggiornato costantemente e migliorato per evitare questo genere di speculazioni; il programma non è destinato a sostituire l’impronta umana presente nella divulgazione:

“Gli algoritmi che noi creiamo sono un rimedio contro la stupidità umana e non sono qui per sostituirli, noi voglia dare il giusto risalto agli articoli meno apprezzati e nel contempo proteggere quelli che ci sono dal vandalismo e dall’ignoranza. Tutto ciò è la rappresentazione del nostro primo passo in questo mondo, per il secondo ci aspettiamo di poter fare ancora di più.”

This post was published on 9 Agosto 2018 9:30

Graziano Salini

Perennemente alla ricerca di legami tra argomenti distanti tra loro, con una certa predilezione per musica e videogiochi. Faccio il possibile per fare in modo che ci siano meno errori di concetto possibili sugli articoli di Player.it, grande fan degli errori grammaticali invece, quelli fanno sempre ridere. Quando non sto amministrando questo sito lavoro mi occupo di spiegare cose difficili in maniere semplici su altri siti, su tematiche molto meno allegre dei videogiochi.

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