Svelare i misteri di reti neurali e AI: il progetto della Sissa di Trieste vince 1,5 milioni

È la tecnologia più dirompente del presente, che tutti hanno potuto testare grazie ai chatbot conversazionali, come ChatGpt, e ai sistemi di riconoscimento facciale di cui sono dotati gli smartphone. Dalle auto a guida autonoma ai sistemi sanitari predittivi, l’intelligenza artificiale basata su reti neurali si sta sviluppando a velocità incredibile ed è destinata a trasformare radicalmente il nostro modo di vivere e lavorare. Ma c’è un problema non da poco che ci fa interrogare sul suo uso indiscriminato: essendo basata sull’apprendimento automatico, non sappiamo ancora perché funzioni così bene e quanto possa migliorare in futuro.

Con il progetto quinquennale “beyond2”, finanziato dal Consiglio europeo della ricerca con uno starting grant di 1,5 milioni di euro, il fisico della Sissa Sebastian Goldt spera di fare luce su questo mistero, di scoprire i principi teorici alla base del funzionamento delle reti neurali e imparare qualcosa di nuovo sulla struttura del linguaggio.

«Le reti neurali funzionano come “scatole nere”, perché a differenza dei programmi standard che usiamo nei Pc non sono programmate esplicitamente per svolgere un compito – spiega Goldt –, ma apprendono dai dati che diamo loro in pasto, come le immagini e i testi presenti su internet. Con questo progetto studieremo cosa e come le reti neurali imparano effettivamente dai dati: ciò potrebbe aiutarci a migliorare queste tecnologie, ma anche fornirci delle nuove idee per comprendere come il nostro cervello processa le informazioni».

Perché il fatto che le reti neurali funzionino come scatole nere è un problema?

«È un problema quando, per esempio, voglio usare queste reti per aiutare i medici a leggere le radiografie: per essere sicuri che siano affidabili e non sbaglino abbiamo bisogno di sapere come hanno ragionato per produrre quell’output. In altri campi, per esempio nei veicoli a guida autonoma, abbiamo bisogno di fornire loro delle regole per essere certi che non costituiscano un pericolo. Questo è difficile se non sappiamo come procedono».

Qual è l’obiettivo del progetto “beyond2”?

«Cercheremo di sviluppare una teoria moderna delle reti neurali, che non solo spieghi a posteriori come funzionano, ma che ci consenta anche di capire, per esempio, quali parti dei dati sono state importanti per le reti e cosa hanno imparato da questi dati».

Come spera di poter chiarire il loro funzionamento?

«Intendiamo applicare alle reti neurali strumenti di fisica statistica: vogliamo capire le proprietà emergenti di un sistema complesso costituito da milioni di neuroni interconnessi. Ma sfrutteremo anche la matematica, che sarà la nostra lingua per formulare questa teoria, e le neuroscienze: vogliamo collaborare con il dipartimento di Neuroscienze della Sissa e applicare la teoria che svilupperemo anche in quest’ambito, perché le reti neurali sono ispirate al funzionamento del cervello».

In che modo una migliore comprensione teorica potrebbe migliorare lo sviluppo delle tecnologie di AI?

«Non abbiamo la garanzia che troveremo un modo per migliorare lo sviluppo di queste reti, ma è importante farsi queste domande. Perché oggi questi modelli per funzionare richiedono enormi quantità di energia e di dati: trovare una risposta ci consentirebbe di allenarle in modo più efficiente».

Come impiegherà i fondi?

«Visto che la ricerca teorica non richiede strumentazioni particolari, li utilizzerò quasi interamente per assumere dei ricercatori che lavorino a questo progetto».

Al di là della sfida tecnica ci sono molte questioni aperte sull’uso di queste tecnologie. Ritiene che gli sviluppi dell’AI andrebbero regolamentati?

«L’Ue ha già legiferato sulla questione e credo abbia un senso cercare di evitare che si abusi di queste tecnologie, per esempio per la creazione di fake news. Ma si tratta comunque di una tecnologia che si sta sviluppando ad alta velocità ed è molto difficile da regolamentare. Molto importante invece è che la ricerca in quest’ambito rimanga libera».