Negli ultimi tempi si sente molto parlare di intelligenza artificiale e le sue diramazioni, come il machine learning. Sembrano avere sempre più impatto nelle nostre vite, e certamente l’avanzamento tecnologico che si è verificato negli ultimi anni è responsabile della loro crescita.

A volte, tali tecnologie sembrano possedere poteri sovrannaturali, tuttavia, non è il caso, secondo alcuni ricercatori. Malgrado l’apparente potenziale illimitato del machine learning, anche gli algoritmi più intelligenti sono limitati dalle costrizioni della matematica.

“I vantaggi della matematica, tuttavia, a volte hanno un costo, in breve… non tutto è provabile”, scrivono i ricercatori.

“Qui dimostriamo che il machine learning condivide lo stesso destino.”

Il motivo, come spesso accade in questo settore, deriva infatti, direttamente dalla matematica. In particolare, da un matematico che, nel 1931, dimostrò i famosi teoremi di incompletezza: teoremi che dimostrano che non tutti i problemi matematici possono essere risolti. Secondo i ricercatori, il machine learning, una branca dell’intelligenza artificiale, è limitata dalla stessa insolvibilità.

Sostanzialmente, l’abilità di un algoritmo di imparare, può essere costretta da una matematica non provabile. In parole povere, è dare in pasto ad una IA un problema indecidibile, ovvero un problema che è impossibile ad un algoritmo, risolvere con una risposta vero o falso.

L’esperimento condotto dai ricercatori, condivide delle caratteristiche con un paradosso matematico, chiamato l’ipotesi del continuo, un altro campo di ricerca di Gödel. Un sito cerca di mostrare agli ultimi visitatori degli annunci pubblicitari mirati, tuttavia, non è noto a priori quali visitatori visiteranno il sito. Date le condizioni di questo esperimento, ipoteticamente, l’algoritmo può finire nello stesso stallo perpetuo.

Certamente, i parametri dati al problema, non sono gli stessi con cui gli algoritmi di machine learning lavorano in altri contesti. Accademicamente tuttavia, serve come promemoria del fatto che i limiti dell’informatica, non possono oltrepassare quelli delle sue fondamenta matematiche.

Fonte: Nature.com

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Riguardo l'autore

Luca D'Amato

Luca D'Amato

Studia informatica all'Università. E’ un geek, un’amante della conoscenza, e una persona molto curiosa fin dalla nascita. Ha un concetto tutto suo di equilibrio e nonostante si reputi una persona creativa rimane molto razionale, a volte fin troppo. Gli piace trasformare le cose banali in cose nuove e approcciarsi ai problemi con idee originali. Amante della musica metal, segue con interesse gli argomenti scientifici di tutti i tipi.

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