{"id":20836,"date":"2020-08-05T04:04:48","date_gmt":"2020-08-05T02:04:48","guid":{"rendered":"https:\/\/xmau.com\/wp\/notiziole\/?p=20836"},"modified":"2025-12-29T18:49:05","modified_gmt":"2025-12-29T17:49:05","slug":"i-guai-del-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/xmau.com\/notiziole\/2020\/08\/05\/i-guai-del-machine-learning\/","title":{"rendered":"I guai del machine learning"},"content":{"rendered":"<p>Leggendo <a href=\"https:\/\/www.repubblica.it\/dossier\/stazione-futuro-riccardo-luna\/2020\/08\/04\/news\/perche_l_intelligenza_artificiale_credeva_che_gli_imperatori_romani_fossero_biondi-263664362\/\">questo articolo di Riccardo Luna<\/a>, a parte il titolo fuorviante (intelligenza artificiale e machine learning per me sono due cose diverse, e giustamente nel corpo dell&#8217;articolo si specifica che stiamo parlando della seconda) mi \u00e8 venuto in mente che in effetti questo caso mostra assai bene quali sono i problemi con i famigerati &#8220;algoritmi&#8221;. <\/p>\n<p>Il <a href=\"https:\/\/medium.com\/@voshart\/photoreal-roman-emperor-project-236be7f06c8f\">progetto di Daniel Voshart<\/a> parte da un software che prende come partenza le statue o le immagini sulle monete raffiguranti gli imperatori e aggiunge man mano le loro descrizioni come riportate nelle varie fonti. Non sempre le fonti concordano; quindi il lavoro della <a href=\"https:\/\/it.wikipedia.org\/wiki\/Rete_generativa_avversaria\">rete generativa avversaria<\/a> consiste nel trovare esempi fittizi che vengano scambiati per veri, costruendo man mano la struttura della testa. Solo che a quanto pare tra i dati usati c&#8217;era un testo quasi certamente spurio, che indicava molti imperatori come biondi. Qualcuno ce ne sar\u00e0 sicuramente stato, soprattutto negli ultimi secoli; ma gli italici sicuramente non lo erano e nei primi secoli \u00e8 pi\u00f9 facile che gli imperatori non italici arrivassero dal Nordafrica e quindi fossero belli scuri. Si \u00e8 cos\u00ec avuto il famigerato problema GIGO, &#8220;garbage in, garbage out&#8221;: se tu addestri qualcuno, uomo o macchina che sia, dicendogli che 2+2=5 non puoi pretendere che poi ti dica che 2+2=4.<\/p>\n<p>Il punto \u00e8, come termina Luna, che l&#8217;algoritmo pu\u00f2 incorporare i nostri bias; ma dobbiamo anche stare attenti ai dati che gli diamo, soprattutto se non ce ne sono molti a disposizione e quindi l&#8217;algoritmo dovr\u00e0 basarsi molto di pi\u00f9 sul poco che ha. Se ci fossero mille esempi di 2+2=4 e uno solo di 2+2=5, un algoritmo ben fatto probabilmente sarebbe abbastanza certo che due e due fa quattro; ma con un esempio contro uno pu\u00f2 succedere di tutto. Ricordatevelo quando gridate contro l&#8217;algoritmo cattivo.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Come capita spesso, il problema non \u00e8 l&#8217;algoritmo ma i dati che gli si danno in pasto.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center 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