Roberto Marmo, Data Scientist, Professore a contratto di Informatica presso la Facoltà di Ingegneria dell’Università Pavia, ha scritto Algoritmi per l’intelligenza artificiale, edito da Hoepli nel 2024. Di seguito le risposte alle mie domande.
Ciao Roberto, ci racconti i tuoi attuali focus lavorativi?
Mi occupo di studiare, applicare, divulgare l’intelligenza artificiale (AI) come strumento dell’informatica per amplificare, non per sostituire, l’intelligenza umana. AI è utile per estrarre informazione dai dati e trasformarla in conoscenza utile nel risolvere problemi complessi. Ho cominciato a interessarmi all’AI negli anni ’80, anche grazie a film come WarGames e alle puntate di Super Quark condotte da Piero Angela. Ho la laurea in Informatica e il Dottorato di ricerca Ph.D. in Ingegneria Informatica, specializzandomi in intelligenza artificiale. Da pochi mesi sono diventato C.T.U. presso il Tribunale di Pavia, voglio difendere persone e aziende nei reati riguardanti AI come truffe, immagini false, sfruttamento lavorativo, ecc. Per fare ricerca accademica partecipo al Laboratorio di Visione Artificiale della Università di Pavia su https://vision.unipv.it/
Come hai strutturato il tuo libro “Algoritmi per l’intelligenza artificiale” e a chi si rivolge?
Il libro è pubblicato da Hoepli, si rivolge a chi vuole creare software in linguaggio Python con modelli matematici per creare semplici soluzioni di intelligenza artificiale. L’obiettivo è fare comprendere i meccanismi di base e prepararsi ad affrontare contesti più complessi.
Tratta approcci di calcolo denominati algoritmi genetici, machine learning, reti neurali, spiega alcune applicazioni pratiche, tutto sviluppabile subito con il proprio computer. In ogni capitolo sono suggeriti prompt per approfondire gli argomenti.
Dal 2023 al 2026, cosa è cambiato di più nel modo di pensare l’AI dopo l’esplosione degli LLM?
C’è un approccio di pensiero per fare AI che rimane sempre uguale, derivare da come i computer calcolano ispirandosi, vagamente, al ragionamento umano. LLM non ha cambiato le basi dell’AI, ha fornito un potente strumento di elaborazione, significa aggiungere un piano a un edificio costruito su fondamenta solide per arrivare ancora più in alto.
Oggi conta ancora di più il modello, o conta di più il sistema costruito intorno al modello?
Bisogna certamente scegliere il modello giusto, ma conta sempre tutto il sistema, perché rimane valido il concetto fondamentale dell’informatica GIGO: Garbage In Gargage OUT, se entra spazzatura può solo uscire spazzatura; perciò, il modello Ai può essere complicato, ma è un insieme di formule matematiche e non può fare miracoli se i dati considerati sono scadenti.
Oggi è più importante insegnare le potenzialità dell’AI o i suoi limiti?
E’ importante insegnare correttamente come funziona l’AI, facendo ragionare su cosa fa e cosa non fa. Bisogna trasmettere anche un approccio etico, per ridurre gli impatti negativi. Soprattutto, bisogna evitare paragoni fuorvianti con il cervello umano che resta la creazione più complessa della natura, l’attuale AI è ben lontana da riprodurlo e superarlo.
In ultimo, ti va di lasciarci qualche link per restare aggiornati sul tema?
Ho un sito web www.algoritmiia.it in cui pubblico le mie considerazioni, per le notizie generiche frequento https://www.notizie.ai/ , uso Google Alert con le chiavi di ricerca adeguate per ricevere ogni giorno i link alle notizie, ogni tanto passo in Perplexity per ricerche avanzate.
