Introduzione

Dall'automazione di compiti banali al prendere decisioni complesse, l'IA promette di rivoluzionare molti settori e di ridefinire il nostro modo di lavorare e di vivere. Tuttavia, come per ogni strumento potente, la chiave per sfruttarne appieno il potenziale risiede nella comprensione delle sue complessità. Una di queste complessità, spesso trascurata ma fondamentale, è il tipo di dati che l'IA richiede. Mentre molti immaginano l'IA come un'entità futuristica che produce magicamente risultati, la verità è molto più sfumata. L'essenza della capacità dell'IA è profondamente radicata nella granularità dei dati su cui viene addestrata. Grazie a un incontro personale nel settore dell'investment banking di Milano, mi è stato ricordato questo aspetto fondamentale e le comuni idee sbagliate che lo circondano. In questo post del blog, ci addentreremo nel cuore dell'IA, spiegando l'importanza dei dati a livello individuale e perché sono la pietra miliare di qualsiasi implementazione di IA di successo.

Un incontro nel mondo reale: L'importanza della granularità dei dati

Durante un meeting online, mi sono trovato di fronte a una figura di spicco del settore dell'investment banking milanese. L'incontro era carico di aspettative, poiché ci siamo addentrati in un argomento che ultimamente è stato al centro di molte conversazioni business: l'intelligenza artificiale. Questa persona, con un forte interesse a sfruttare l'IA, aveva in mente di sviluppare un modello in grado di valutare i rischi per la salute degli individui durante la pandemia in corso. La domanda pressante che si poneva era semplice: "Di quali dati abbiamo bisogno per costruire un modello del genere?".

La mia risposta, pur essendo semplice, aveva il peso di anni di esperienza nel settore: "I modelli di IA devono essere addestrati su dati con la stessa granularità dei dati di input per i quali vengono sviluppati. Se vogliamo fare delle predizioni per singoli profili, abbiamo bisogno di dati di individui, e preferibilmente con il valore effettivo di ciò che vogliamo prevedere, per il maggior numero possibile di persone".

Dal suo volto traspariva un po' di sorpresa. Inizialmente pensava che le statistiche aggregate, come le medie o le mediane, fossero sufficienti. Si tratta di un'idea sbagliata ma comune: se da un lato i dati aggregati possono fornire indicazioni su tendenze e modelli generali, e sono l'ingrediente chiave per molti modelli computazionali, dall'altro mancano della specificità necessaria per le previsioni individuali. È stato un momento cruciale di presa di coscienza, che ha sottolineato l'importanza della granularità dei dati nell'ambito dell'IA. Mentre molti modelli computazionali durante la pandemia utilizzavano dati aggregati per simulare il comportamento generale della popolazione e la diffusione del virus, non erano progettati per fare previsioni affidabili per ogni singolo individuo all'interno della popolazione.

L'equivoco comune: L'IA come robot di fantascienza

Il fascino della fantascienza ha dipinto un'immagine vivida dell'IA nella mente di molti. È facile immaginare un mondo in cui i robot, potenziati dall'IA, operano in modo autonomo, assorbendo le conoscenze del settore ed eseguendo i compiti in modo impeccabile come farebbe un essere umano. Questa visione, pur essendo affascinante, spesso porta a una comprensione distorta del reale funzionamento dell'IA.

Sebbene sia vero che la conoscenza del dominio può migliorare significativamente le prestazioni dell'IA, non è la bacchetta magica che molti credono. Ad esempio, i filtri di sicurezza di ChatGPT o l'uso di allineamenti multipli di sequenze in AlphaFold2 sono esempi lampanti di come la conoscenza del dominio possa essere incorporata per migliorare i sistemi di IA. Tuttavia, sono solo un pezzo di un puzzle molto più grande.

Affidarsi esclusivamente alla conoscenza del dominio senza i dati giusti è come aspettarsi che un'auto funzioni senza carburante. L'auto potrebbe essere all'avanguardia, ma senza carburante non va da nessuna parte. Allo stesso modo, un sistema di IA, per quanto avanzato, necessita del giusto tipo di dati per funzionare in modo ottimale. L'idea errata dell'IA come robot autosufficiente e fantascientifico può portare aziende e individui fuori strada, facendo loro trascurare l'importanza fondamentale dei dati nell'equazione dell'IA.

La realtà dell'IA: l'apprendimento guidato dai dati

Nel vasto panorama della tecnologia, l'IA si distingue non per la sua capacità di pensare come un essere umano, ma per la sua capacità di apprendere dai dati. Questo processo di apprendimento è fondamentalmente diverso dal modo in cui gli esseri umani acquisiscono la conoscenza. Mentre noi possiamo imparare da esperienze, narrazioni o concetti astratti, i modelli di intelligenza artificiale si basano su esempi concreti, e più questi esempi sono vari e completi, meglio è.

Immaginate di insegnare a un bambino a riconoscere un gatto. Potreste mostrargli alcune immagini, descrivere le caratteristiche dell'animale o addirittura presentargli un gatto vero. Ben presto il bambino capisce il concetto di "gatto". Diversamente, per riconoscere un gatto, un modello di intelligenza artificiale ha bisogno di migliaia, se non milioni, di immagini etichettate come "gatto". Ogni immagine funge da esempio, insegnando al modello quali sono le caratteristiche che definiscono un gatto.

Questo apprendimento basato sui dati è il fondamento dell'IA. La ricchezza e la diversità degli esempi determinano l'efficacia del modello. Non si tratta solo di disporre di grandi quantità di dati, ma di avere il giusto tipo di dati. Un modello di intelligenza artificiale addestrato su esempi diversi può generalizzare meglio, facendo previsioni accurate anche in scenari sconosciuti.

In sostanza, mentre il fascino dell'IA ruota spesso intorno ai suoi algoritmi avanzati e alle sue capacità di calcolo, la sua vera forza risiede nella capacità di apprendere dai dati. Senza dati, anche il modello di IA più sofisticato è come un libro con le pagine bianche: pieno di potenziale, ma privo di conoscenza.

Capire la granularità dei dati nell'IA

Nel campo della scienza dei dati, la granularità si riferisce al livello di dettaglio o di precisione presente nei dati. È un concetto che, sebbene apparentemente semplice, ha un significato importantissimo quando si parla di IA.

Consideriamo un puzzle con pezzi monocromatici. Se si hanno a disposizione pezzi grandi, si può assemblare il puzzle rapidamente, ma l'immagine risultante potrebbe mancare di dettagli. Al contrario, se si hanno molti pezzi piccoli, l'assemblaggio diventa più complicato, ma l'immagine finale è molto più dettagliata. Allo stesso modo, nell'IA, la granularità dei dati determina la precisione delle previsioni del modello.

Tornando all'esempio precedente dell'investment banker di Milano, la distinzione tra dati aggregati e dati a livello individuale diventa chiara. I dati aggregati, come l'età media e la prevalenza di genere di una città, forniscono un'ampia panoramica sul rischio di pandemia. Sono utili per comprendere le tendenze generali, ma non sono sufficienti per fare previsioni sulle singole entità. D'altra parte, i dati a livello individuale, come l'età, il sesso, gli esami medici e il DNA di ciascun residente in una città, offrono informazioni dettagliate, consentendo potenzialmente di fare previsioni precise.

Che si tratti di una persona, di un'auto, di un prodotto o di qualsiasi altra entità, la granularità dei dati è estremamente importante. Se l'obiettivo è prevedere un attributo specifico di un oggetto, i dati di addestramento devono essere ricchi di esempi di oggetti di quel tipo per cui l'attributo da prevedere è noto. Non si tratta solo di quantità, ma anche di qualità e specificità dei dati.

Inoltre, i dati possono assumere varie forme: righe di una tabella, immagini, frammenti di testo, registrazioni audio e altro ancora. Indipendentemente dalla forma, il fattore cruciale è garantire che la granularità dei dati sia in linea con l'applicazione prevista per il modello di intelligenza artificiale. Solo così il modello può essere addestrato in modo efficace, garantendo previsioni accurate e affidabili.

La varietà dei formati dei dati

Nell'era digitale, i dati sono ovunque e si presentano in una miriade di formati. Dai messaggi di testo che inviamo alle foto che scattiamo, dalle canzoni che ascoltiamo in streaming ai fogli di calcolo che gestiamo: ognuno di questi è un formato di dati unico. E per l'intelligenza artificiale, ognuno di questi formati offre un percorso distinto per l'apprendimento e l'applicazione.

Immaginate la vastità di Internet. È un tesoro di dati, con siti web pieni di testo, piattaforme di social media piene di immagini e video e servizi di streaming che ospitano innumerevoli file audio. Ognuno di questi formati di dati ha le sue caratteristiche e le sue potenziali applicazioni nell'IA.

• Immagine: Dalle immagini mediche al riconoscimento facciale, le immagini offrono una rappresentazione visiva delle informazioni. I modelli di IA addestrati sulle immagini possono individuare modelli, riconoscere entità e persino generare nuove immagini.

• Testo: Articoli, tweet, note cliniche, dati "omics" e altro ancora: i dati testuali sono abbondanti. I modelli di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) prosperano su questa forma, consentendo attività come l'analisi del sentiment, la traduzione e le funzionalità di chatbot.

• Audio: Gli assistenti vocali come Siri o Alexa sono i primi esempi di modelli di intelligenza artificiale addestrati sui dati audio. Dal riconoscimento vocale alla raccomandazione musicale, le applicazioni sono vastissime.

La bellezza dell'IA sta nella sua adattabilità. Indipendentemente dal formato dei dati, è fondamentale assicurarsi che le informazioni siano in linea con lo scopo del modello. La granularità, come già detto, deve corrispondere all'applicazione. Ad esempio, se un modello di intelligenza artificiale è progettato per riconoscere le voci individuali, ha bisogno di campioni audio di vari individui. Se è destinato a fare una diagnosi, ha bisogno di dati dettagliati sui pazienti con e senza diagnosi.

Sebbene gli algoritmi e le architetture alla base dei modelli di IA possano essere complessi, la loro efficacia è profondamente radicata nella versatilità e nella granularità dei dati su cui vengono addestrati.

Conclusione

Il mondo dell'Intelligenza Artificiale è esaltante e complesso. Come abbiamo visto, l'Intelligenza Artificiale non riguarda solo algoritmi avanzati o robot futuristici, ma è profondamente radicata nei dati da cui apprende. Che siate leader aziendali, ricercatori o appassionati, è fondamentale capire le sfumature della granularità dei dati, la versatilità dei tipi di dati e le distinzioni tra i diversi modelli di IA.

Il nostro incontro con l'investment banker di Milano e le successive discussioni ci insegnano una lezione fondamentale: la possibilità di sfruttare appieno il vero potenziale dell'IA non dipende solo dalla appopriatezza dell'algoritmo di IA scelto, ma anche dalla qualità e dalla specificità dei dati su cui viene addestrata. Sia che si punti all'ampia adattabilità dei modelli foundation (come ChatGPT) o alla precisione dei modelli mono-scopo, la chiave sono i dati giusti.

Poiché ci troviamo alla vigilia di un'era guidata dall'IA, è indispensabile avvicinarsi a questa tecnologia con entusiasmo e conoscenza. Riconoscere l'importanza dei dati a livello individuale, comprendere le complessità dei tipi di dati e scegliere il modello giusto per il compito da svolgere saranno le pietre miliari del successo di qualsiasi impresa di IA.

Per coloro che si avventurano nel regno dell'IA, ricordate: non si tratta solo di insegnare alle macchine a pensare, ma di fornire loro gli esempi giusti da cui imparare.

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