{"id":1485,"date":"2023-08-16T11:51:51","date_gmt":"2023-08-16T11:51:51","guid":{"rendered":"https:\/\/fabiogori.ai\/?p=1485"},"modified":"2023-09-06T15:07:32","modified_gmt":"2023-09-06T15:07:32","slug":"the-essence-of-ai-why-individual-level-data-is-crucial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/fabiogori.ai\/it\/allblogs\/diversely-intelligent\/the-essence-of-ai-why-individual-level-data-is-crucial\/","title":{"rendered":"L'essenza dell'IA: perch\u00e9 i dati a livello individuale sono fondamentali"},"content":{"rendered":"
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L'essenza dell'IA: perch\u00e9 i dati a livello individuale sono fondamentali<\/h2><\/div>\n\n\n\n
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Photo by Laker on Pexels.com<\/a><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Introduzione<\/h3>\n

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 complessit\u00e0. Una di queste complessit\u00e0, spesso trascurata ma fondamentale, \u00e8 il tipo di dati che l'IA richiede. Mentre molti immaginano l'IA come un'entit\u00e0 futuristica che produce magicamente risultati, la verit\u00e0 \u00e8 molto pi\u00f9 sfumata. L'essenza della capacit\u00e0 dell'IA \u00e8 profondamente radicata nella granularit\u00e0 dei dati su cui viene addestrata. Grazie a un incontro personale nel settore dell'investment banking di Milano, mi \u00e8 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 perch\u00e9 sono la pietra miliare di qualsiasi implementazione di IA di successo.<\/p>\n

Un incontro nel mondo reale: L'importanza della granularit\u00e0 dei dati<\/h3>\n

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, poich\u00e9 ci siamo addentrati in un argomento che ultimamente \u00e8 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?\".<\/p>\n

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 granularit\u00e0 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 ci\u00f2 che vogliamo prevedere, per il maggior numero possibile di persone\".<\/p>\n

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 specificit\u00e0 necessaria per le previsioni individuali. \u00c8 stato un momento cruciale di presa di coscienza, che ha sottolineato l'importanza della granularit\u00e0 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.<\/p>\n

L'equivoco comune: L'IA come robot di fantascienza<\/h3>\n

Il fascino della fantascienza ha dipinto un'immagine vivida dell'IA nella mente di molti. \u00c8 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.<\/p>\n

Sebbene sia vero che la conoscenza del dominio pu\u00f2 migliorare significativamente le prestazioni dell'IA, non \u00e8 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 pi\u00f9 grande.<\/p>\n

Affidarsi esclusivamente alla conoscenza del dominio senza i dati giusti \u00e8 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 pu\u00f2 portare aziende e individui fuori strada, facendo loro trascurare l'importanza fondamentale dei dati nell'equazione dell'IA.<\/p>\n

La realt\u00e0 dell'IA: l'apprendimento guidato dai dati<\/h3>\n

Nel vasto panorama della tecnologia, l'IA si distingue non per la sua capacit\u00e0 di pensare come un essere umano, ma per la sua capacit\u00e0 di apprendere dai dati. Questo processo di apprendimento \u00e8 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 pi\u00f9 questi esempi sono vari e completi, meglio \u00e8.<\/p>\n

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.<\/p>\n

Questo apprendimento basato sui dati \u00e8 il fondamento dell'IA. La ricchezza e la diversit\u00e0 degli esempi determinano l'efficacia del modello. Non si tratta solo di disporre di grandi quantit\u00e0 di dati, ma di avere il giusto tipo di dati. Un modello di intelligenza artificiale addestrato su esempi diversi pu\u00f2 generalizzare meglio, facendo previsioni accurate anche in scenari sconosciuti.<\/p>\n

In sostanza, mentre il fascino dell'IA ruota spesso intorno ai suoi algoritmi avanzati e alle sue capacit\u00e0 di calcolo, la sua vera forza risiede nella capacit\u00e0 di apprendere dai dati. Senza dati, anche il modello di IA pi\u00f9 sofisticato \u00e8 come un libro con le pagine bianche: pieno di potenziale, ma privo di conoscenza.<\/p>\n

Capire la granularit\u00e0 dei dati nell'IA<\/h3>\n

Nel campo della scienza dei dati, la granularit\u00e0 si riferisce al livello di dettaglio o di precisione presente nei dati. \u00c8 un concetto che, sebbene apparentemente semplice, ha un significato importantissimo quando si parla di IA.<\/p>\n

Consideriamo un puzzle con pezzi monocromatici. Se si hanno a disposizione pezzi grandi, si pu\u00f2 assemblare il puzzle rapidamente, ma l'immagine risultante potrebbe mancare di dettagli. Al contrario, se si hanno molti pezzi piccoli, l'assemblaggio diventa pi\u00f9 complicato, ma l'immagine finale \u00e8 molto pi\u00f9 dettagliata. Allo stesso modo, nell'IA, la granularit\u00e0 dei dati determina la precisione delle previsioni del modello.<\/p>\n

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'et\u00e0 media e la prevalenza di genere di una citt\u00e0, forniscono un'ampia panoramica sul rischio di pandemia. Sono utili per comprendere le tendenze generali, ma non sono sufficienti per fare previsioni sulle singole entit\u00e0. D'altra parte, i dati a livello individuale, come l'et\u00e0, il sesso, gli esami medici e il DNA di ciascun residente in una citt\u00e0, offrono informazioni dettagliate, consentendo potenzialmente di fare previsioni precise.<\/p>\n

Che si tratti di una persona, di un'auto, di un prodotto o di qualsiasi altra entit\u00e0, la granularit\u00e0 dei dati \u00e8 estremamente importante. Se l'obiettivo \u00e8 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 \u00e8 noto. Non si tratta solo di quantit\u00e0, ma anche di qualit\u00e0 e specificit\u00e0 dei dati.<\/p>\n

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 \u00e8 garantire che la granularit\u00e0 dei dati sia in linea con l'applicazione prevista per il modello di intelligenza artificiale. Solo cos\u00ec il modello pu\u00f2 essere addestrato in modo efficace, garantendo previsioni accurate e affidabili.<\/p>\n

La variet\u00e0 dei formati dei dati<\/h3>\n

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 \u00e8 un formato di dati unico. E per l'intelligenza artificiale, ognuno di questi formati offre un percorso distinto per l'apprendimento e l'applicazione.<\/p>\n

Immaginate la vastit\u00e0 di Internet. \u00c8 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.<\/p>\n