Sapere Scienza

Sapere Scienza

Siamo in un ascensore e, mentre le porte si stanno chiudendo, scorgiamo una coppia che si sta dirigendo con una certa fretta verso di noi. Ancora prima che ci chiedano di bloccare la chiusura per permettergli di salire, sappiamo che desiderano farlo. Questo è un comportamento istintivo - definito teoria della mente - per ora inimmaginabile per una intelligenza artificiale. Un approfondimento pubblicato recentemente su Scientific American ci apre le porte di una nuova sperimentazione la cui direzione è la creazione di IA con abilità sociali predittive che permetteranno una migliore interazione con le persone.

Le piccole increspature di una lente a contatto o le imperfezioni di un bicchiere di vetro. Queste sono caratteristiche dei materiali difficili da cogliere, persino in ambienti molto illuminati. I ricercatori del MIT-Massachusetts Institute of Technology hanno trovato il modo di vedere l'invisibile al buio, distinguere particolarità o interi oggetti trasparenti, quasi impossibili da decifrare, in condizioni di mancanza di luce. Come hanno fatto e a cosa serve una tecnica come questa? Capiamolo insieme.

Dire quasi la stessa cosa. Si intitola così una delle opere di Umberto Eco, pubblicata nel 2003 e dedicata alla teoria della traduzione: una disciplina complessa che non può risolversi in una meccanica sostituzione di parole ma che coinvolge le culture delle lingue in questione, l'evoluzione dei linguaggi, le sensibilità di autori e traduttori e gli stili adoperati. Ed è proprio su quest'ultimo fattore che si sono concentrati i ricercatori del Dartmouth College (Stati Uniti). Per migliorare le traduzioni di testi svolte da un'intelligenza artificiale, in particolare per convertire un documento in differenti stili che si possano adattare a fasce di pubblico diverse, gli studiosi hanno fornito ai loro algoritmi dei dati particolari: hanno addestrato i propri calcolatori con la Sacra Bibbia.

L'intelligenza artificiale è la protagonista di numerose ricerche in altrettanto numerosi ambiti della scienza: dalle scienze dei materiali alla fisica, passando anche per le discipline umanistiche. Sono in grado di macinare enormi quantità di dati e questo le rende attualmente degli strumenti insostituibili. Recentemente sono stati progettati nuovi modi per analizzare dati con le AI e questi traguardi sembrano suggerirci una domanda molto insidiosa. In un futuro lontano le macchine sostituiranno gli scienziati? Un articolo pubblicato su Quanta magazine riflette sulla questione.

È un nome evocativo quello di uno dei progetti scelti dalla Comunità Europea per lo sviluppo della ricerca su vasta scala nei prossimi decenni. Una macchina del tempo. Dove sarà in grado di portarci e con quali mezzi? Cerchiamo di orientarci tra le prime notizie che giungono dal sito ufficiale.

Riconoscere il viso di una persona conosciuta, anche se visto rapidamente o di profilo, o in mezzo ad una folla, ci sembra una cosa naturale. Eppure solo recentemente ci siamo avvicinati alla comprensione di come il cervello dei primati riesca a decodificare con tanta precisione un sistema complesso quale un volto. A riuscirci sono stati dei ricercatori della Caltech, in California, guidati da Doris Tsao; i loro risultati sono stati pubblicati questo mese sulla rivista Cell.

L'Istituto di Scienze e Tecnologie dell'Informazione (ISTI) del CNR ha creato con l'Università di Pisa due sistemi di intelligenza artificiale applicabili nel mondo del calcio. Uno consiglia l'allenamento adeguato a scongiurare gli infortuni e l'altro misura le performance dei calciatori, fornendo un vero e proprio ranking per la pianificazione di acquisti e cessioni.

Se un tempo il riconoscimento facciale era uno strumento per lo più conosciuto e utilizzato in ambito forense, ora è parte anche della nostra quotidianità: basti pensare alla funzionalità di Facebook che permette di individuare la presenza di una persona all'interno di una foto o di un video caricati sulla piattaforma. Già leggendo questa frase ci rendiamo conto che esistono due realtà che lavorano per lo stesso obiettivo, esperti umani e algoritmi specifici. Se dovessimo confrontarli, chi raggiungerebbe la migliore performance? Il National Institute of Standards and Technology (NIST) ha deciso di rispondere a questo quesito con un esperimento dai risultati non scontati.

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clark

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