> Understanding Artificial Neural Networks: Mysterianism about Known Mechanism > is Mysticism > Guest, Olivia - Nuñez Hernández, Nancy Abigail - Blokpoel, Mark > May 7, 2026
Scusa Daniela ma questo articolo non mi convince del tutto. Il termine da usare non è "comprensione", certo che è comprensibile una rete neurale, è il risultato di formule matematiche. Riesegui le formule e otterrai lo stesso risultato, nessun "mistero", nessuna black box. Giacomo in passato ha parlato in questa lista dei "trucchi" usati per far rispondere ai GPT sempre in modo diverso, anche con le stesse domande. Il termine da utilizzare, semmai, è "riproducibilità". Le reti neurali (ovviamente non quelle minimali ad uso didattico) sono riproducibili nel proprio computer, in quello dell'azienda in cui si lavora o nell'università in cui si studia/insegna? La risposta è NO (forse, un giorno, con i computer quantistici potremo riprodurre a casa, in tempi ragionevoli, il primo chatgpt). "More data is what changed — that is “what's new” — from nine thousand data points in 1988 to ImageNet’s 14 million in 2018 (Cardon et al. 2018) to essentially the totality of internet-accessible human data in 2025" No, non è una questione di numerosità di data points, 9000, 14 milioni o miliardi. Per un software di database cercare in una tabella di 14 milioni o miliardi di record è un attimo, nelle reti neurali, quei 14 milioni (o miliardi) sono il risultato di miliardi di miliardi di operazioni matematiche, sta proprio lì l'irriproducibilità. Questo nanoLLaMA [1] che ho scritto tre anni fa, ha "solo" 260000 data points, per ottenere i quali il computer ha dovuto effettuare milioni di calcoli, e anche l'inferenza, non è una "semplice" ricerca in un database ma l'esecuzione di migliaia di moltiplicazioni di matrici. E stiamo parlando del nulla, di un esempio didattico. "All computational systems, from pendulums to databases, will behave in ways we cannot predict or control — this is not a unique property of ANNs — and experts do indeed grasp the computational properties of these systems nonetheless." No Il pendolo è comprensibile e riproducibile Il database è comprensibile e riproducibile L'ANN gigantesca è comprensibile e NON riproducibile A. [1] https://github.com/opensignature/stories
