Sicuri che

Un algoritmo è una procedura ben definita che viene utilizzata per risolvere un problema specifico. Nel contesto dell’intelligenza artificiale, gli algoritmi sono utilizzati per sviluppare sistemi di intelligenza artificiale che possono eseguire specifiche attività cognitive.

La correttezza di un algoritmo di intelligenza artificiale si riferisce alla sua capacità di risolvere il problema per cui è stato progettato in modo accurato e affidabile. Un algoritmo di intelligenza artificiale è considerato corretto se è in grado di fornire risultati precisi e affidabili ogni volta che viene utilizzato indipendentemente dalle informazioni di input.

La validità delle ipotesi di applicazione di un algoritmo di intelligenza artificiale si riferisce invece alla sua capacità di essere utilizzato in contesti reali e di fornire risultati validi in quelle situazioni. Per essere considerato valido, un algoritmo di intelligenza artificiale deve essere in grado di risolvere il problema per cui è stato progettato in modo accurato e affidabile anche quando viene utilizzato in situazioni diverse da quelle per cui è stato originariamente progettato. Le ipotesi di applicazione sono considerate valide se sono realistiche e pertinenti per il problema in questione.

Immaginiamo di avere un algoritmo di intelligenza artificiale che è stato addestrato per prevedere il rischio di mortalità in pazienti affetti da una determinata malattia. Se l’algoritmo è stato addestrato utilizzando un campione rappresentativo dei pazienti affetti da questa malattia, e se il modello generato dall’algoritmo è in grado di prevedere con precisione il rischio di mortalità nei pazienti del campione di addestramento, possiamo dire che l’algoritmo è corretto.

Tuttavia, per valutare la validità dell’algoritmo, dobbiamo testarlo su un nuovo campione di pazienti che non è stato utilizzato per l’addestramento. Se l’algoritmo è in grado di generalizzare il suo apprendimento e di prevedere con precisione il rischio di mortalità anche in questo nuovo campione di pazienti, possiamo dire che l’algoritmo è valido.

In questo caso, è importante notare che la validità dell’algoritmo dipende non solo dalla sua capacità di generalizzare l’apprendimento, ma anche dalla rappresentatività del campione di addestramento utilizzato. Se il campione di addestramento non è rappresentativo della popolazione generale, l’algoritmo potrebbe non essere valido per la previsione del rischio di mortalità in altri pazienti.

Un altro esempio possiamo portarlo dall’ambito della guida autonoma di un veicolo su strada. Se l’algoritmo è stato addestrato utilizzando un campione rappresentativo di strade e di situazioni di guida, e se il modello generato dall’algoritmo è in grado di gestire correttamente il veicolo nelle situazioni incluse nei dati di addestramento, possiamo dire che l’algoritmo è corretto.

Tuttavia, per valutare la validità dell’algoritmo, dobbiamo testarlo in situazioni che non sono state incluse nell’addestramento. Ad esempio, dobbiamo verificare se l’algoritmo è in grado di gestire correttamente il veicolo in caso di condizioni meteorologiche avverse (come la pioggia o la neve), di animali che attraversano la strada o di altre situazioni impreviste. Se l’algoritmo è in grado di generalizzare il suo apprendimento e di gestire correttamente il veicolo anche in queste situazioni, possiamo dire che è valido.

Come nel precedente esempio, è importante notare che la validità dell’algoritmo dipende anche dalla rappresentatività del campione di addestramento utilizzato. Se il campione di addestramento non include una varietà sufficiente di situazioni e di strade, l’algoritmo potrebbe non essere valido per la guida autonoma in altre condizioni.

È importante quindi considerare sia la correttezza che la validità di un algoritmo di intelligenza artificiale, poiché entrambe sono importanti per garantire che l’algoritmo funzioni in modo affidabile e sia utilizzato in modo appropriato.

Senza correttezza non c’è soluzione, senza validità non c’è applicazione.