Qualche settimana fa Le Scienze ha tradotto e pubblicato un articolo di Anil Ananthaswamy su come è stata usata l’intelligenza artificiale per provare a vedere se fosse possibile migliorare la sensibilità dei ricevitori LIGO per le onde gravitazionali. A quanto pare, dopo output iniziali incomprensibili e uno sfrondamento fatto (a grande fatica) dai ricercatori, l’IA se n’è uscita con una soluzione bruttissima a vedersi, ma che permetteva un miglioramento del 10-15% nella sensibilità. L’articolo prosegue con altre soluzioni “brutte ma funzionali” trovate dall’IA.

Come è possibile tutto questo? Leggendo con attenzione l’articolo, la risposta balza subito agli occhi. In tutti quei casi, l’intelligenza artificiale ha costruito il proprio esperimento aggiungendo altri stipi di esperimento in campi apparentemente scorrelati. In altre parole, non c’è stato nulla di “intelligente”: anzi. Le IA sono ovviamente agnostiche su quali testi emettere, prendono tutto quello che hanno in pancia senza darsi la pena di vedere se è valido o no: ci devono poi pensare i ricercatori a sfrondare e vedere se effettivamente l’idea funziona o no in pratica. Questa è un’ottima cosa, intendiamoci: proprio perché noi umani abbiamo dei bias congeniti, come per esempio la ricerca di simmetrie, avere un punto di vista diverso aiuta molto.

Le IA sono anche utili perché hanno la capacità di macinare molte più informazioni di noi, come nello “scoprire la simmetria di Lorentz solo dai dati” (sempre dall’articolo citato). Magari noi umani saremmo riusciti a mettere insieme i due approcci apparentemente diversi, se li avessimo conosciuti entrambi: ma la specializzazione è ormai così alta che nemmeno in campi apparentemente limitati come la fisica quantistica si sa tutto.

Conclusioni? Semplice. Usiamo l’IA, ma non divinizziamola.