L’Intelligenza Artificiale non esce benissimo dal suo confronto con la fisica, in particolare con il campo della meccanica dei fluidi, fondamentale ad esempio nello sviluppo dell’energia da fusione: i suoi risultati, molto spesso, non sono migliori di quelli ottenuti con metodi tradizionali ma, nonostante ciò, vengono quasi sempre sopravvalutati. Lo afferma l’analisi pubblicata sulla rivista Nature Machine Intelligence da due ricercatori della Princeton University e del Laboratorio di fisica del plasma di Princeton (Pppl), che hanno passato in rassegna 82 studi effettuati su questo argomento: i risultati rivelano che le ricerche sono troppo spesso sbilanciate a favore dell’IA, e dipingono dunque un falso quadro delle sue reali capacità.
“Il nostro studio suggerisce che, sebbene l'apprendimento automatico basato sull’IA abbia un grande potenziale, l’attuale letteratura scientifica dipinge un quadro eccessivamente ottimistico”, dice Ammar Hakim del Pppl. “Pochissimi articoli riportano prestazioni peggiori con l'apprendimento automatico – aggiunge Nick McGreivy di Princeton e Pppl – non perché questo funzioni quasi sempre meglio, ma perché i ricercatori non pubblicano quasi mai articoli in cui l'apprendimento automatico funziona peggio”.
Degli 82 studi analizzati, 76 affermano che l’IA batte i metodi tradizionali. Tra questi, tuttavia, i ricercatori hanno scoperto che la stragrande maggioranza, il 79%, hanno effettuato un confronto falsato, usando di proposito metodi poco efficienti nel risolvere le equazioni matematiche alla base dei problemi o scegliendo di eliminare i casi in cui l’IA si comporta peggio. Gli autori dello studio ritengono che ciò sia dovuto soprattutto ai meccanismi perversi che si sono instaurati nell’editoria accademica: “Per fare in modo che la propria ricerca venga accettata per la pubblicazione – afferma McGreivy – è utile avere risultati impressionanti”.
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