Indica un intervallo di date:
  • Dal Al
©credits

Ai Report 1 ‣ Scoprire le leggi della natura: sì, l’Ai ci riesce

Una breve intro: °Non si è mai parlato tanto di un tema come in questo momento dell’intelligenza artificiale°, dice una giornalista specializzata alla conferenza newyorkese Techonomy 2018. Quelli che hanno le mani in pasta, invece, mi dicono che della °vera Ai in realtà si parla poco se si considera l’effetto che avrà sulle imprese°… e sulla ricerca scientifica… e sulla medicina… e sul marketing… e sulle telecomunicazioni… e… si potrebbe andare avanti ad elencare quasi tutti i settori dell’attività umana.

Qualcuno la teme, e tra loro alcune menti brillanti come il grande fisico da poco scomparso, Stephen Hawking. Nel dibattito generale, tuttavia, spesso è assente un dato cruciale: l’Ai è già tra noi. Le macchine intelligenti sono già al lavoro: negli smartphone e nei più sofisticati sistemi di sicurezza, nei call center e nel trasporto, nella meteorologia e nella ricerca umanistica….

Su questo aspetto e per i curiosi in generale oggi comincio dunque a pubblicare casi di applicazione. Alcuni saranno semplici, altri complessi, ma anche questo forse aiuta – me per prima – ad afferrare le dimensioni di un passo della tecnologia che qualcuno paragona addirittura alla scoperta del fuoco.

Sotto, una notizia rilasciata ieri e di enorme importanza per la scienza e, a cascata, per tutti.

 

Arrivare a scoprire le leggi della natura è una conquista fondamentale dell’umanità: la legge sulla gravità, quelle del moto, quella di Mendel, la tavola periodica degli elementi – e si dibatte su altre quali la regolarità delle maree oceaniche, l’effetto fotoelettrico, l’espansione dell’universo.

A Stanford, California, dei fisici si sono chiesti: Può un programma di Ai essere così °intelligente° da individuare leggi che all’uomo hanno richiesto secoli?

°Volevamo verificare la nostra capacità di scrivere un programma di Ai più bravo dell’uomo nello nel scoprire nuove leggi della natura°, spiega Shoucheng Zhang, professore di fisica e direttore dello studio che sarà pubblicato il 25 luglio sulla rivista scientifica Proceedings of the National Academy of Sciences.

°Per farlo dovevamo capire prima se un programma di Ai fosse in grado di riprodurre alcune delle più importanti scoperte dell’uomo°.

Perché non “sfidarlo” allora con la tavola periodica degli elementi che agli scienziati richiesto cent’anni? All’Università di Stanford, un software di Ai ci è riuscito in cinque ore.

 

Come ha fatto il programma Atom2Vec? Prima è stato addestrato a riconoscere il “linguaggio naturale“: le proprietà delle parole possono essere comprese a partire dalle altre parole cui tendono ad associarsi. Per esempio, spiega Zhang, la parola “uomo” è spesso associata alla parola “donna “ e “re” è spesso associata a “Regina”. Atom2Vec converte le parole in codici numerici, detti anche vettori. Quello per re sarebbe qualcosa di simile a: <re=regina –donna + uomo>. Analizzando questi vettori il programma può stimare dove compariranno certe parole.

Atom2Vec ha autonomamente applicato questo concetto per riordinare gli elementi chimici. Invece di fornire al programma un data base di parole, gli è stato fornito uno di sostanze chimiche quali acqua (H2O), ipoclorito di sodio (NaClO), cloruro di potassio (KCl), ecc. °Il programma ha capito che il potassio (K) e il sodio (Na) dovevano avere proprietà analoghe perché entrambi si univano al cloro (Cl). “In questo caso l’abbiamo lasciato lavorare da solo, ma in futuro potremo guidarlo verso obiettivi precisi”, dice Zhang.

Il prossimo passo? “Il corpo umano può produrre 10 milioni di anticorpi e ciascuno a sua volta è la combinazione di 50 geni. Se riuscissimo a mapparli, potremmo organizzarli in una sorta di tavola periodica dei geni e così, di gruppo in gruppo, individuare gli anticorpi efficaci ma meno tossici°. Con una “versione 2.0” a Stanford potrebbero risolvere un problema impossibile finora della ricerca medica: individuare il perfetto anticorpo in grado di attaccare gli antigeni specifici di una cellula di cancro.

E la sfida finale? “Fare a superare al programma il test di Turing – l’attuale standard aureo per l’intelligenza delle macchine” ‣ ‣ in un prossimo post.