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newsletter #18
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I LATI OSCURI DELL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE
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Frank Rosenblatt davanti al Mark
1 Perceptron presso il Cornell Aeronautical Laboratory a Buffalo, New
York, nel 1960 circa. Il Mark 1 era la macchin su
cui venne implementato l'algoritmo Perceptron,
progettato dallo stesso Rosenblatt per il
riconoscimnento delle immagini. Si tratta di una forma primitiva di rete
neurale.
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Il deep learning trova applicazioni in diversi
contesti: dal riconoscimento delle immagini, a
quello delle parole pronunciate da una persona,
fino alla guida delle automobili autonome. I ricercatori
della Nvidia hanno sviluppato una
self-driving car guidata da un
algoritmo di deep-learning addestrato con
l'osservazione di un essere umano al
volante. L'automobile per adesso è solo
sperimentale. Infatti, se l'algoritmo commettesse degli
errori i ricercatori, non sarebbero in grado di
spiegare perché è
successo. È questo il caso per numerosi
sistemi di apprendimento profondo, di cui le
reti neurali prfonde sono uno dei tipi
più diffusi. Gli output di questi
algoritmi sono il frutto di un complesso scambio
di segnali tra i diversi livelli della rete, che
non può essere previsto ne dedotto a
posteriori. Questa "inconoscibilità" pone
un limite forte alle applicazioni, ed è
per questo che numerosi scienziati lavorano a degli algoritmi che permettano ai sistemi di
deep learning di spiegare, almeno
sommariamente, il loro ragionamento.
[MIT Technology Review; Will Knight]
Circa un anno fa il tribunale di New York aveva emesso la prima
sentenza contro il Value Added Model (VAM),
l'algoritmo con cui vengono valutati gli
insegnanti in numerosi stati USA. Lo aveva
definito "arbitrary and capricious" e aveva dato
ragione a Sheri Lederman, professoressa a Long
Island. All'inizio di maggio anche in Texas un
gruppo di insegnanti ha vinto la causa che aveva
intentato contro il
VAM, impiegato in 7 dei maggiori distretti
scolastici dello stato per decidere
lincenziamenti e assegnare bonus. Segnali, questi,
che mostrano un'accresciuta consapevolezza dei
limiti di questa scatola nera a cui vengono
affidate (ciecamente) decisioni molto importanti.
[Bloomberg; Cathy O'Neil]
Eric Loomis viene arrestao il 23 febbario 2013 in Wisconsin, con
l'accusa di aver tentato di fuggire dalla polizia a bordo di un'auto
rubata, e successivamente condannato. Nelle
motivazioni della sentenza di condanna emessa dalla corte suprema del
Wisconsin c'era scritto "Compas report brought valuable information to
the decision." Compas è un algoritmo
che valuta la probabilità "pre-processo" che l'imputato
commetta un crimine, analizzando una serie
di dati riguardanti il suo passato. Il ricorso in appello di Loomis, che contestava di non essere in grado di valutare l'affidabilità
dell'algoritmo Compas (un sistema proprietario e quindi
chiuso), è stato respinto l'estate scorsa. Sono numerosi i
tribunali e i distretti di polizia che stanno sperimentando algoritmi
del genere per le loro attività. Quali rischi comporta una
simile diffusione?
[The Conversation; Christopher Markou]
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ETICA DELLA SCIENZA E POLITICA DELLA RICERCA
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SESAME building. Credits: SESAME.
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Martedì scorso, 16 maggio, è stato inaugurato ad Allan in Giordania il centro di ricerca SESAME. Si tratta di un sincrotrone, un acceleratore di elettroni che curvando emettono radiazione elettromagnetica a diverse frequenze.
Ma SESAME non è un sincrotrone come gli altri. Al suo interno collaborano ricercatori provenienti da Paesi in conflitto tra loro, tra cui Israele, Palestina, Iran e Giordania. Senza contare che SESAME sorge a pochi chilometri dal confine con la Siria.
Pietro Greco ripercorre la genesi di SESAME, partendo dalle idee visionarie di Abdus Salam e Paolo Budinich.
[Scienza in rete; Pietro Greco]
Ma la scienza è stata davvero in grado di
influenzare i tavoli della diplomazia e
incoraggiare la composizione dei conflitti?
Alessandro Vitale ripercorre alcune storie
di imprese scientifiche nate dalla
collaborazione tra Paesi storicamente in
conflitto. Fondamentale il ruolo dell'opinione
pubblica, che come una catena di trasmissione
può tradurre gli sforzi dei ricercatori
in soluzioni politiche di pace.
[il Tascabile; Alessandro Vitale]
Eve Forster sta per ottenere un dottorato in
neuroscienze cognitive all'Università di
Toronto. Studia le basi neurali del
ragionamento utilizzando la spettroscopia
funzionale nel vicino
infrarosso.In laboratorio indossa un abbigliamento che
non valorizza la
sua femminibilità, ma che la nasconde. Ha provato per una settimana a
"indossare" i panni di un uomo su
Twitter, per speriemntare le differenze. Ecco
cosa ha capito.
[Vox; Eve Forster]
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MISCELLANEA
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Un esempio di treemap, una forma
di visualizzazione utilizzata per rappresentare dati
gerarchici con rettangoli innestati tra loro. Ogni
rettangolo rappresenta un ramo dell'albero e i rettangoli
più piccoli a cui è accostato sono dei
rami minori. L'area di ciascun rettangolo è proporzionale
alla quantità dei dati ad esso associati.
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Il fotogiornalista Marco Capovilla passa in rassegna gli errori che spesso compaiono sui quotidiani italiani quando si tratta di rappresentare dei dati graficamente.
Una guida utile per i giornalisti, ma anche per i lettori che possono imparare a leggere criticamente questa parte sempre più importante dell'informazione.
[Scienza in rete; Marco Capovilla]
Il filosofo Giorgio Agamben ha scritto da poco
un libro in cui esplora la bizzarra ipotesi che
Ettore Majorana sia scomparso volontariamente
non sostenendo più l'indeterminatezza che
la meccanica quantistica gettava sulla
realtà. Cristian Fuschetto, esperto di
bioetica, descrive la tesi del filosofo e gli
argomenti che questo sceglie per sostenerla.
[Scienza in rete; Cristian Fuschetto]
Lorenzo Ciccarese, membro del comitato
scientifico dell'Istituto Superiore per la
Protezione e la Ricerca Ambientale (ISPRA), fa il punto sull'impatto del cambiamento climatico sulla biodiversità, in particolare nell'area bio-geografica mediterranea, una delle più vulnerabili del pianeta.
[Scienza in rete; Lorenzo Cicarrese]
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