(ANSA) - TRIESTE, 30 LUG - Se ci rivolgiamo a siti specifici per trovare l'anima gemella o anche solo una persona per una relazione breve, per decidere se scarcerare (o al contrario, rinchiudere) un detenuto o un sospettato, utilizziamo quella disciplina che gli scienziati chiamano 'machine learning'.
Azioniamo il computer e mettiamo in moto un algoritmo che nel primo caso fa il matching al posto di un esperto di vicende di cuore e nel secondo valuta un caso giudiziario al posto di un magistrato. E' il tema su cui si è incentrato un incontro di Andrea Montanari, computer scientist, professore presso i dipartimenti di ingegneria elettrica e statistica della Stanford University Usa), con gli studenti della Scuola Internazionale Superiore di Studi avanzati (Sissa) e dell'Istituto di Fisica Teorica "Abdus Salam" (Ictp) di Trieste, istituti con i quali ha collaborato in passato.
Sentimento e giustizia non solo i soli ambiti in cui opera il machine learning, vale a dire "quell'insieme di tecniche di algoritmi che sono alla base di tutti i sistemi che usano i dati per informare o modificare il comportamento di computer, anche decisioni di carattere amministrativo". Anzi: "Quando avvii Google e fai una ricerca, le parole e i siti che ti vengono suggeriti sono stati trovati sulla base di un algoritmo di machine learning; quando apri Siri e parli, la tua voce è riconosciuta sulla base di un algoritmo di machine learning. Lo stesso avviene per Facebook, per Linkedin quando si cerca un lavoro… Anche in ambito medico previsioni sull'andamento di alcune malattie vengono fatte sulla base di algoritmi di machine learning", spiega Montanari all'ANSA.
Dunque, si può prevedere anche la diffusione del Coronavirus? "Bisogna essere molto cauti su certe cose ma si possono utilizzare questi metodi per cercare di predire qualsiasi cosa.
Le nuove tecniche, comunque, sembrano essere idonee per situazioni in cui si hanno a disposizione un sacco di dati, altamente strutturati e non molto 'rumorosi' (poco chiari)". Non è il caso del Covid.
"Si tratta di un fenomeno nuovo, in gran parte sconosciuto, ed abbiamo accumulato dati solo per quattro o cinque mesi. In questi casi e` piu` affidabile utilizzare metodi statistici o epidemiologici piu` classici ed piu` facilmente interpretabili''. (ANSA).
