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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