Sul tema ‘Wittgenstein e l’IA’ si è già parlato su Td qui (https://www.trascendentedigitale.it/exlibris/spigolature/lia-tra-wittgenstein-e-turing/)

Segnaliamo un’altra prospettiva proposta da T. F. Luscher e F. A. Wenzl in “Artificial intelligence and deep learning: Wittgenstein beats Plato”, pubblicato su European Heart Journal.

Al cuore della riflessione il seguente passaggio:

“L’IA/ML impara sulla base delle idee di Platone? Quando i modelli di IA imparano a distinguere un melanoma da un neo, partono dall’idea di esso e poi ne riconoscono tutte le manifestazioni? Certamente no; piuttosto, come direbbe Ludwig Wittgenstein, imparano un linguaggio. Come impariamo a usare la parola “sedia”? Non considerando l’idea di una sedia. Impariamo che è un oggetto con quattro gambe su cui ci si può sedere. Ma presto incontriamo sedie con tre gambe, mentre la sedia di Milker ne ha una sola. La creazione di Colani, su cui ci si può sedere, non ha gambe, eppure è una sedia. Al contrario, un divano non è una sedia, una panca ancora meno, sebbene ci si possa sedere sopra. Quindi, è una famiglia di caratteristiche e il loro utilizzo che rendono riconoscibile una sedia. Anche l’IA/ML non impara sulla base di una definizione di sedia. I giochi linguistici di Wittgenstein sono un tentativo di superare le definizioni per l’uso quotidiano di una parola: utilizziamo somiglianze di famiglia tra cose e fatti e non ci affidiamo a una conoscenza più approfondita dell’essenza o dell’idea di essi.

Wittgenstein batte Platone nell’intelligenza artificiale: il modello impara, questo è un melanoma, questo è un neo, e più cose vede, più diventa accurato. Allo stesso modo, impara dal vettorcardiogramma, che è un ECG di un paziente con FEVS compromessa, questo da un paziente con FEVS normale. Il Deep Learning migliora sempre di più man mano che la quantità di dati si espande da centinaia a milioni di casi”.

L’articolo originale è in https://academic.oup.com/eurheartj/article/44/42/4403/7259941?login=false