Buongiorno, grazie Giacomo, non posso fare a meno di "rinexare" (da "retwittare" ;-) ) il tuo messaggio, con un paio di commenti
per quello che vale, mi permetto di _sottolineare_ questo passo in cui
descrivi la natura del software programmato statisticamente, che è
frutto di un complesso processo in cui gli umani giocano un ruolo
/determinante/ (ma NON deterministico)
Giacomo Tesio <giac...@tesio.it> writes:
[...]
> I linguaggi di programmazione turing complete sono intercambiabili: è
> sempre possibile (ancorché costoso) riscrivere un software in un altro
> linguaggio.
>
> Lo stesso non si può mai affermare con i software programmati
> statisticamente.
>
> La scelta dei dati da utilizzare è la modalità di questa forma di
> programmazione.
>
> I dati sono infatti il codice sorgente dei software programmati
> statisticamente (impropriamente detti "modelli AI").
>
> Tale software viene programmato (e spesso eseguito) tramite macchine
> virtuali a loro volta programmate in un linguaggio di programmazione
> (tipicamente R o Python) e dunque espresse in un diverso codice
> sorgente (questa volta intellegibile).
>
> Ma si tratta semplicemente di due codici sorgenti diversi che non
> vanno confusi:
>
> - quello della macchina virtuale programmabile statisticamente
> (scritto in Python o R o altro) ed eseguito su una architettura nota
> (x86_64, ARM, RISC, GPU etc...)
ai fini dei miei commenti chiamiamolo "software tradizionale"
> - quello del software eseguibile da tale macchina virtuale, "scritto"
> tramite la scelta dei dataset di partenza e compilato attraverso il
> processo di programmazione statistica per l'architettura della
> macchina virtuale precedentemente programmata.
ai fini dei miei commenti chiamiamolo "software programmato
statisticamente"
ammesso e NON concesso che si riuscissero a risolvere tutti i problemi
di "bias" [1] che affliggono la determinazione del "dataset di partenza"
usato, rimarrebbero sempre i problemi tecnici - oserei dire ontologici -
legati a questi due livelli /indistricabili/ di programmazione, per cui
fare il debugging [2], garantire la riproducibilità e il bootstrapping
(per garantire l'assenza di backdoors) sarebbe... tecnicamente
impossibile
inoltre, descritto il processo in questo modo, si intuisce abbastanza
chiaramente come il "problema del mascheramento" [3] si complichi di
almeno un livello di grandezza... anzi **tre**
> Sempre programmazione è.
> Sempre opera dell'uomo che deve rispondere di ogni output prodotto.
il corollario a tutto questo è: non arriverà mai il momento in cui una
macchina sarà in grado di programmare un'altra macchina **da sola** (la
cosiddetta singolarità)
la macchina calcola e basta, la programmazione non è un problema di
calcolo (detto così sembra che ho detto una banalità, pare solo a me?!?)
[...]
saluti, 380°
[1] a partire dalla competenza e relativa adeguata retribuzione di
coloro che associano ai dati i metadati ("taggano")... la cui soluzione
determinerebbe (determinerà?) senza ombra di dubbio il prossimo inverno
della AI perché il machine learning diverrebbe immediatamente
insostenibile finanziariamente
[2] volgarizzando un po', non sarebbe possibile correggere l'input (il
"software tradizionale") sulla base degli errori in output (quello dato
dal "software programmato statisticamente"), perché non sarebbe
possibile sapere quale input ha determinato l'errore in output
(sbaglio?!?)
[3] volgarizzando: capire da cosa dipende ciò che otteniamo come
risultato /e/ essere in grado di agire sul (configurare il) sistema per
adattarlo alle nostre esigenze/aspettative/desiderata di utenti
--
380° (Giovanni Biscuolo public alter ego)
«Noi, incompetenti come siamo,
non abbiamo alcun titolo per suggerire alcunché»
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