Algoritmi e intelligenza artificiale: cos'è una scatola nera?

Quando si tratta di utilizzare algoritmi per elaborare grandi quantità di dati, collegarli e trarne determinate conclusioni, viene spesso utilizzato il termine “scatola nera”. Anche se l’input dei dati e il risultato di una determinata conclusione sono noti, i singoli passaggi intermedi sono spesso un mistero. Si svolgono, in senso figurato, in una scatola nera, senza la possibilità di guardarci dentro e comprendere in dettaglio le azioni dell'algoritmo o dell'intelligenza artificiale. Ulteriori informazioni ed esempi delle tecniche della scatola nera sono disponibili di seguito.

Una scatola nera è un sistema in cui gli input e gli output sono noti, ma i singoli passaggi intermedi non lo sono. Qui troverai degli esempi e il concetto opposto, la scatola bianca.
Una scatola nera è un sistema in cui gli input e gli output sono noti, ma i singoli passaggi intermedi non lo sono. Qui troverai degli esempi e il concetto opposto, la scatola bianca.

Definizione generale del termine scatola nera

Una scatola nera è un sistema il cui funzionamento interno è opaco non solo se osservato ma anche se utilizzato direttamente. Oppure come già descritto all'inizio: conosci gli input e gli output del sistema, ma non l'esatto processo che avviene tra l'input e l'output. La stessa scatola nera rimane un mistero per gli estranei, il cui interno non può essere visto. Oltre all'elaborazione dei dati, il termine viene utilizzato anche in altri ambiti, ad esempio per quanto riguarda i processi psicologici interni nella psicologia comportamentale o nella ricerca comportamentale.

Algoritmi e IA: scatole nere nel mondo della tecnologia

Le scatole nere sono particolarmente diffuse nei settori dell’intelligenza artificiale (AI) e quando si utilizzano algoritmi estesi. Modelli e algoritmi complessi di intelligenza artificiale possono elaborare enormi quantità di dati e riconoscere modelli, ma il loro processo decisionale spesso rimane incomprensibile per gli esseri umani. Ciò non solo rende difficile comprendere le singole decisioni o l’output dei dati. Può anche causare sfiducia nei confronti della tecnologia e, non ultimo, renderne più difficile la regolamentazione. Perché se ad es. B. Se si utilizza il machine learning, dopo un certo tempo anche gli sviluppatori non riescono più a dire esattamente cosa fa nel dettaglio l’algoritmo.

Alcuni esempi di utilizzo della “scatola nera”.

Un buon esempio di scatole nere nella tecnologia sono piattaforme come YouTube, Instagram e TikTok. I loro algoritmi di raccomandazione utilizzano complessi modelli di intelligenza artificiale per suggerire contenuti specifici ai propri utenti. Sebbene gli utenti conoscano sia gli input (Mi piace, commenti, playlist e query di ricerca) sia gli output (video o post consigliati), l'esatto meccanismo della decisione dell'algoritmo rimane nascosto.

Le IA generative – non solo nell’ambito dei chatbot, ma anche nella creazione di immagini, video e musica – producono spesso risultati impressionanti, ma il processo di creazione è difficile da comprendere. Anche per chi l’ha sviluppata può risultare difficile tracciare l’esatto percorso compiuto dall’IA per creare una particolare opera. Ad un certo punto alcuni sistemi diventano troppo complessi per questo, soprattutto attraverso un ulteriore sviluppo indipendente.

Quali sono i vantaggi e gli svantaggi di una scatola nera?

I vantaggi dei sistemi chiamati “scatole nere” risiedono spesso nella loro efficienza e prestazioni. Possono risolvere problemi complessi nel loro specifico campo di applicazione e riconoscere modelli difficili da rilevare per gli esseri umani. Ciò li rende particolarmente utili in settori come l’analisi dei dati, dove è necessario elaborare grandi quantità di dati.

Tuttavia, l’opacità di questi sistemi per l’analisi dei big data comporta anche dei rischi. Se la base del processo decisionale non è trasparente, ciò può portare a risultati inaspettati o addirittura rafforzare pregiudizi e discriminazioni inconsce. Inoltre, può essere difficile identificare gli errori e correggerli con gli aggiornamenti se non si sa esattamente come funziona effettivamente il sistema.

Il contrario: “White Box”, ad esempio sotto forma di software open source

In contrasto con la scatola nera c'è il concetto della cosiddetta scatola bianca. A volte viene utilizzato "Clear Box" o "Glass Box" al posto dell'immagine della scatola bianca. Con un tale sistema - algoritmo, modello AI, software, sistema operativo, ecc. - non sono noti solo gli input e gli output, ma anche i passaggi intermedi. Il trattamento dei dati all'interno del “box” è visibile e, qualora siano disponibili le necessarie conoscenze specialistiche, può essere tracciato in dettaglio.

Un esempio di ciò potrebbe essere il software open source, come quello offerto sulla piattaforma di sviluppo GitHub. Oltre alle app complete potete scaricare anche singoli file, script, codici e simili per esaminarli per eventuali vulnerabilità o per adattarli individualmente ai vostri progetti. Nel settore della sicurezza, i test di sistema vengono spesso eseguiti utilizzando il metodo white box, in cui i tester hanno pieno accesso all'architettura del sistema e al codice sorgente per identificare e correggere le vulnerabilità. Oltre a un migliore controllo e regolamentazione dei sistemi white box, la trasparenza promuove anche la fiducia nel loro utilizzo.

Sintesi sull'argomento

Nel mondo della tecnologia e soprattutto del software, la scatola nera gioca un ruolo importante, soprattutto nei settori dell’intelligenza artificiale e degli algoritmi. Sebbene i singoli sistemi possano essere efficienti e potenti, comportano anche rischi dovuti alla mancanza di trasparenza e comprensibilità. È comprensibile che i sistemi a scatola bianca non siano utilizzati ovunque. Perché ad es. B. le grandi piattaforme di social media o i fornitori commerciali di modelli di intelligenza artificiale non vogliono che le loro offerte siano facili da imitare. Un argomento articolato che può essere visto da diverse prospettive.

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