«L’intelligenza artificiale ci permetterà di fare sempre più cose, al prezzo di poterle comprendere sempre di meno. Perché i modelli concettuali e le generalizzazioni con cui da sempre ci aiutiamo per capire la realtà diventano, di fronte alla capacità del machine learning di attingere a quantità enormi di dati, obsoleti e poco efficienti.» Inizia così l’intervista di Giuliano Aluffi a David Weinberger, autore di Caos quotidiano, pubblicata su la Repubblica.

Con questa premessa, di chiede Aluffi, significa che stiamo perdendo il controllo su ciò che possiamo capire? Secondo Weinberger, «fino a oggi ci siamo detti che il nostro ruolo è essere le uniche creature che possono comprendere l’universo. Stiamo per perdere questo primato, in favore delle intelligenze artificiali. Che non hanno bisogno di chiedersi tanti “perché” per arrivare ai risultati che desiderano».

Un esempio? «Al Mount Sinai Hospital di New York c’è un medico che, pur ignorando nozioni mediche elementari, come il fatto che i diabetici non dovrebbero ingozzarsi di dolci, è molto più preciso dei suoi colleghi nello stimare le probabilità di sviluppare alcune malattie assai difficili a diagnosticare in tempo. Questo strano medico è in realtà un programma dal nome Deep Patient, capace di setacciare i dati di 700.00 pazienti e trovare correlazioni invisibili – per la mole dei dati – all’occhio umano, ma significative per diagnosticare malattie. Se dovesse chiedere a un medico umano perché Deep Patient ha prodotto, per un paziente, proprio una certa diagnosi e non un’altra, il medico umano non potrebbe fare altro che allargare le braccia.»

A questo link l’articolo completo (nella sezione a pagamento del quotidiano).

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