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 <nexa-request@server-nexa.polito.it> ha scritto:
> Date: Wed, 18 Dec 2024 23:14:13 +0000
> From: Giacomo Tesio <giacomo@tesio.it>
> To: nexa@server-nexa.polito.it
> Subject: Re: [nexa] black box in ricerche astronomiche
> Message-ID: <C7F2E8FB-3C5C-4927-866E-EB5D3F5FC453@tesio.it>
> 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>
>
>
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