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Fisica

Intelligenza artificiale, dominio Usa minacciato dalla Cina

Per la prima volta l’egemonia americana nel settore dell’intelligenza artificiale è messa a dura prova

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Negli ultimi sessant’anni, l’intelligenza artificiale (IA) ha avuto la sua bella parte di alti e bassi, ma una delle caratteristiche rimaste immutate in tale campo è il predominio degli Stati Uniti. Contributi significativi all’IA di sicuro sono arrivati da ogni parte del mondo ma, fino a tempi assai recenti, ogni sistema di IA destinato a far notizia a ogni latitudine era stato messo a punto negli Usa.
DeepBlue, che sconfisse il grande campione di scacchi Garry Kasparov, era un sistema IBM, come pure Watson che nel 2011 sbaragliò i giocatori campioni di Jeopardy. Il robot Stanley, che nel 2005 dimostrò la fattibilità di auto automatiche, era stato concepito all’Università di Stanford, nel cuore della Silicon Valley. Se poi si va a scavare ancora più a fondo, le ragioni del predominio degli Stati Uniti diventano chiare: in molti dei documenti di ricerca più importanti nel canone IA si cita anche Darpa, l’agenzia che finanzia la ricerca militare negli Usa.

Adesso, però, per la prima volta l’egemonia americana nel settore dell’intelligenza artificiale è messa a dura prova. Uno dei fattori più particolari nell’attuale boom dell’IA è l’improvvisa presenza tangibile della Cina come forza globale.

Uno dei mezzi più ordinari, e nondimeno più utili, per quantificare la tempra scientifica di una nazione è studiare come si colloca un dato paese dal punto di vista delle pubblicazioni scientifiche di spicco. Da un’ottica storica, una delle conferenze scientifiche di IA più importanti al mondo è il meeting annuale dell’Associazione per la promozione dell’IA (Association for the Advancement of AI). La prima conferenza si tenne nel 1980 e, nel volgere di pochi anni, questo importante evento iniziò ad attirare circa cinquemila delegati. La conferenza del 1980 fu dominata dagli Stati Uniti: in quell’edizione non ci fu neppure uno studio scritto da ricercatori di un istituto cinese. E la presenza della comunità scientifica europea fu soltanto modesta.

Naturalmente, tutto ciò non sorprende: all’inizio la conferenza è rimasta un evento circoscritto agli Usa, e a quei tempi la Cina era una nazione assai diversa.
Se ci spostiamo in avanti di 18 anni, la conferenza del 1998 vide ancora un netto predominio dell’America, ma con una presenza sostanziale non-americana, in particolare di delegati provenienti dall’Europa. Dalla Cina – in particolare da Hong Kong, tornata sotto il governo cinese soltanto da un anno – arrivò però un contributo.

Il sorpasso cinese nelle pubblicazioni

Oggi la situazione è completamente diversa: alla conferenza del 2018, che si è svolta a New Orleans a febbraio, la Cina ha presentato un numero di studi superiore a quello degli Usa del 25 per cento (1242 rispetto a 934). Tuttavia, c’è un dato ancor più significativo: la Cina si è piazzata al secondo posto nelle ammissioni, con soltanto tre studi in meno rispetto agli Usa.
È difficile non evincere da tutto ciò che la Cina ormai è entrata in concorrenza agguerrita con gli Usa per il predominio nell’IA. Nessuna nazione europea, per altro, è in grado di competere anche solo lontanamente con questi numeri e, pur considerandola nel suo insieme, l’Europa non è in lizza né per il primo posto della classifica né per il secondo.

Perché dunque all’improvviso la Cina è così importante? La risposta sta tutta in una parola: dimensioni. Le tecniche di apprendimento delle macchine dietro l’attuale boom dell’intelligenza artificiale sono veramente affamate di dati. Per riconoscere i volti umani, tradurre lingue e pilotare auto automatiche sono indispensabili quantità mastodontiche di “training data”, una sorta di combustibile per gli algoritmi di apprendimento delle macchine che generiamo ogni volta che navighiamo online o utilizziamo i nostri smartphone.

Il vantaggio dimensionale

Con una popolazione in un mercato unico più grande di Stati Uniti ed Europa prese insieme, le aziende cinesi hanno un vantaggio naturale in termini di accesso ai dati. Anche se forse non sono famigliari ai normali consumatori in Occidente, le società tech cinesi come Tencent, Baidu, Alibaba e JD.com sono veri e propri colossi globali in termini di numeri di utenti e di capitalizzazione di mercato. E tutti quanti investono nell’IA su ampia scala, quasi da capogiro. Se provate a chiedere a un adolescente britannico se conosce WeChat, l’app per i social media Tencent, vi fisserà con lo sguardo nel vuoto (lo so perché ho provato). In Cina, invece, l’app conta quasi un miliardo di utenti.

La storia di Andrew Ng

Uno dei volti della rivoluzione dell’IA cinese appartiene a Andrew Ng: britannico, nato da genitori di Hong Kong, è stato direttore del laboratorio di intelligenza artificiale di Stanford, uno dei grandi centri storici per la ricerca dell’IA negli Stati Uniti. Si è fatto un nome mettendo a punto un software di IA che controlla gli elicotteri, e ha vinto il Computers and Thought Award, il premio più importante per la ricerca destinato ai giovani scienziati specializzati in IA.
In seguito Ng è andato a lavorare per Google, dando vita al suo “brain project” prima di diventare responsabile di Baidu. L’anno scorso ha lasciato il motore di ricerca cinese Baidu per lanciarsi in nuove imprese. Brillante, carismatico e soprattutto straordinariamente pieno di energie, Ng ha la tendenza a coniare slogan orecchiabili destinati a fare presa. Di recente ha twittato: “Quasi tutto ciò che una persona normale può fare in meno di un secondo, noi possiamo automatizzarlo con l’IA”. Non sono propenso a metterlo in discussione.
Nel 2017 Ng ha dichiarato che l’IA è “la nuova elettricità” e che “proprio come più o meno un secolo fa l’elettricità ha trasformato molte industrie, così adesso l’IA le modificherà quasi tutte radicalmente”. Se è così, allora è alquanto probabile che nei decenni a venire la Cina sarà il generatore in grado di alimentare l’IA.

L’autore è professore di informatica all’Università di Oxford e ha pubblicato il libro ‘Artificial Intelligence: A Ladybird Expert Book’.





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Detective presso Computer Crime Research Center. Investigazioni Roma. Ingegneria Elettronica e delle Telecomunicazioni Seminario Analisi del Crimine Violento Università di Roma

Fisica

Una scoperta matematica grazie a The Big Bang Theory

Un’affermazione di Sheldon Cooper in un episodio della popolare serie televisiva ha dato da pensare ai teorici dei numeri… e li ha portati a scoprire una nuova proprietà dei numeri primi

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© Photomovie

Il 73° episodio della sitcom statunitense The Big Bang Theory è da tempo considerato speciale dai matematici. “Qual è il numero migliore?”, chiede a un certo punto Sheldon Cooper. “È il 73”, si risponde da solo il fisico, geniale ma inetto nella vita quotidiana.

Il ragionamento di Sheldon è un invito a nozze per gli appassionati di numeri: “Il 73 è il 21° dei numeri primi. Il suo speculare, il 37, è il 12°, e il suo speculare, il 21, è il prodotto – e qui vi consiglio di reggervi forte – di 7 per 3”. L’osservazione fa solo ridere gli altri personaggi della serie e molti spettatori, ma ha dato da pensare ai matematici professionisti: ci sono altri “numeri primi di Sheldon” che hanno le stesse proprietà?

Insieme al collega Christopher Spicer del Morningside College, in Iowa, il teorico dei numeri Carl Pomerance del Dartmouth College, nel New Hampshire, ora ha trovato una risposta: 73 è in realtà l’unico numero primo che soddisfi i criteri stabiliti da Sheldon, scrivono i ricercatori in un articolo uscito di recente su “American Mathematical Monthly”.

Nel 2015, qualche tempo dopo la trasmissione di quell’episodio di The Big Bang Theory, Spicer, insieme a due colleghi, ha dato una definizione formale: un numero pn è un numero primo di Sheldon se è l’n-esimo numero primo e se è il prodotto delle cifre di n e se il numero riflesso specularmente rev(pn) è il rev(n)-esimo numero primo prev(n). Per dirla in modo un po’ più comprensibile, vuol dire che per il xyz-esimo numero primo abcd deve valere che a · b · c · d = xyz e, inoltre, che dcba è lo zyx-esimo numero primo. Quando i tre ricercatori hanno esaminato se qualcuno dei primi dieci milioni di numeri primi soddisfacesse queste proprietà, hanno scoperto che l’unico era il 73. Hanno quindi formulato la congettura che ci fosse un unico primo di Sheldon.

La dimostrazione completa data da Pomerance e Spicer ha richiesto ancora qualche anno. In una prima fase i due matematici hanno dimostrato che non può esistere un primo di Sheldon maggiore di 1045. Sono giunti a questa conclusione grazie al noto teorema dei numeri primi risalente al 1896, che dà il minimo numero di numeri primi contenuti in un dato intervallo di numeri. La condizione che il prodotto di tutte le cifre di un primo di Sheldon pn dia il numero n non può valere per numeri che siano maggiori di 1045. In questo caso, infatti, per il il teorema dei numeri primi il numero n dei numeri primi contenuti nell’intervallo [2, pn], è sempre maggiore del prodotto delle cifre di pn.

Questo passaggio è il punto cruciale dell’articolo. Anche se 1045 è un numero di grandezza inimmaginabile grande, è comunque un numero finito e quindi in teoria è possibile passare in rassegna sistematicamente tutti i numeri primi tra 2 e 1045 con un computer per cercare altri numeri primi di Sheldon. Certo, anche qui serve qualche trucco: far girare un algoritmo su numeri con 45 cifre rappresenta una sfida anche per il miglior hardware. Quindi Pomerance e Spicer hanno limitato ancor più gli aspiranti primi di Sheldon facendo uso delle proprietà richieste e usando delle formule di approssimazione per trovare con un integrale un valore approssimato di numeri primi enormi; così facendo hanno progressivamente escluso i vari possibili primi di Sheldon, fino a far rimanere solo il 73.

David Saltzberg, consulente scientifico di The Big Bang Theory, venuto a sapere della dimostrazione trovata dai due matematici, ha deciso di render loro omaggio in un episodio andato in onda nell’aprile 2019: in una scena si vede sullo fondo una lavagna con dettagli dei calcoli dall’articolo di Pomerance e Spicer. Come riferisce un comunicato del Dartmouth College, Pomerance ha esclamato: “È come uno spettacolo nello spettacolo”. “Non ha nulla a che fare con la trama dell’episodio e si vede a malapena sullo sfondo. Ma se uno sa che cosa cercare, ecco il nostro articolo!”


L’originale di questo articolo è stato pubblicato su “Spektrum.de” il 17 maggio 2019





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Fisica

Com’è Space Rider, il prossimo “accessorio” a salire a bordo di un razzo Vega

Un laboratorio orbitante che, una volta esaurito il suo scopo, può rientrare a Terra senza inquinare il cosmo. Il suo funzionamento, spiegato in un’animazione

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Potremmo definirlo il coltellino svizzero delle prossime missioni di esplorazione spaziale. Si chiama Space Rider e consiste in un insieme di dispositivi fatti apposta per lavorare nelle basse orbite, e quindi attorno alla Terra, come un vero e proprio laboratorio multifunzione in condizioni di microgravità.

Montato sui razzi Vega, i lanciatori di ultimissima generazione che portano i orbita i satelliti, il sistema è progettato per tornare al suolo dopo ogni missione, ed è quindi riutilizzabile e non produce spazzatura spaziale. Nel video possiamo scoprire com’è fatto da vicino.





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Fisica

È morto il premio Nobel per la fisica della teoria dei quark, Murray Gell-Mann

È scomparso a 89 anni il premio Nobel per la fisica Murray Gell-Mann, che ha classificato le particelle subatomiche e fondato la teoria dei quark. Ecco la sua storia

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Murray Gell-Mann durante una lettura a Wuhan, in Cina, nel 2010 (foto: Vcg via Getty Images)

È morto il fisico statunitense Murray Gell-Mann, premio Nobel per la fisica nel 1969, che ha dedicato la sua vita alle ricerche sulle particelle subatomiche, creando la teoria dei quark. Gell-Mann si è spento a Santa Fe il 24 maggio 2019 all’età di quasi 90 anni (era nato il 24 settembre 1929 a New York): a dare notizia ufficiale della sua scomparsa è il Santa Fe Institute. I meriti di Gell-Mann riguardano in particolare la classificazione delle particelle subatomiche: il fisico ha fornito una sorta di “tavola periodica” di queste particelle, dividendo protoni, neutroni, mesoni e barioni in gruppi con proprietà simili.

Inoltre, ha descritto le loro interazioni e insieme al fisico George Zweig ha previsto l’esistenza dei quark. Ecco la storia di Gell-Mann.

Un altro grande della fisica se ne va (ricordiamo infatti la recente scomparsa del grande astrofisico Stephen Hawking). Murray Gell-Mann ha contribuito ampiamente al cosiddetto Modello Standard, la teoria fisica che descrive tutte le particelle e le interazioni fisiche – ad eccezione di una, quella gravitazionale – e che fornisce il modello più completo per rappresentare la realtà conosciuta Fin da giovanissimo, Gell-Mann compie operazioni matematiche mentali “che la maggior parte delle persone non è in grado di fare”, a detta del fratello Benedict, che lo ha definito come “precoce”. A 14 anni Murray Gell-Mann conclude le scuole superiori per iscriversi a fisica alla Yale University, laureandosi nel 1948, a 18 anni. Successivamente ha conseguito il dottorato in fisica al Mit nel 1951, a 21 anni. “Se un bambino cresce con l’idea di diventare uno scienziato”, ha detto una volta Gell-Mann “scopre di essere pagato tutto il giorno per giocare al gioco più eccitante mai ideato dall’umanità”. Insomma, talento e passione si sono combinati, nella vita di Gell-Mann, per produrre un risultato scientifico di grande importanza.

In particolare, nel 1955, dopo il dottorato, si unisce alla facoltà di fisica al Caltech, dove lavora con Richard Feynman a una teoria che è alla base del decadimento radioattivo del neutrone – e che è stata proposta in modo indipendente dai fisici George Sudarshan e Robert Marshak. Successivamente Gell-Mann si dedica alla classificazione delle particelle subatomiche divise in gruppi da 8 e da 10, coniando l’espressione, tuttora in uso e valida, della “via dell’ottetto”. Questa teoria organizza barioni e mesoni in ottetti – gruppi da 8 – ed è alle fondamenta del modello di quark sviluppato negli anni seguenti.

La teoria dei quark è stata avanzata nel 1964 da Murray Gell-Mann e George Zweig. I due fisici ipotizzarono la presenza di queste nuove particelle elementari per spiegare la struttura degli adroni, particolari particelle subatomiche composte, un’ampia categoria che include mesoni e barioni (che a loro volta comprendono protoni, neutroni e altre particelle). Il nome quark fu scelto proprio da Murray Gell-Mann, che si ispirò a un vocabolo senza significato utilizzato in un passo di un romanzo di James Joyce. Il passo recita “Three quark for Mister Mark!” dove quark è una storpiatura della parola quart, che indica un boccale di birra da due pinte. Il termine quark e il riferimento ai tre quark – che effettivamente compongono il protone e il neutrone – convince Gell-Mann a chiamare con questo termine queste particelle elementari, i mattoncini fondamentali delle particelle subatomiche classificate come adroni.

Questi studi sono valsi a Gell-Mann il premio Nobel per la Fisica, conferito nel 1969 per “il suo contributo e le scoperte riguardanti la classificazione delle particelle elementari e le loro interazioni”. La teoria dei quark è tuttora valida e proprio quest’anno, nel 2019 una particella prevista da Gell-Mann, il pentaquark (composto da cinque quark), è stata osservata sperimentalmente dal Large Hadron Collider (Lhc) al Cern di Ginevra. Un’altra conferma del rigore e della solidità degli studi del premio Nobel.

Ma l’opera di Gell-Mann non finisce qui. Dopo le ricerche sulle particelle elementari, ha lavorato al Cern di Ginevra con il collaboratore Harald Fritzsch, allo sviluppo della cromodinamica quantistica (acronimo Qcd), la teoria fisica che descrive l’interazione forte (la teoria fondamentale della forza nucleare forte), l’interazione di base tra quark e gluoni. Si tratta di un mattone importante del Modello Standard delle particelle elementari.

Negli ultimi anni di vita, si interessa alla complessità dei sistemi biologici, sociologici, ecologici e dell’informatica e fu co-fondatore del Santa Fe Institute per studiare questi sistemi complessi. Gell-Mann ha descritto i suoi due principali interessi, le particelle e i sistemi complessi alla base della realtà, nel libro pubblicato nel 1994, The Quark and the Jaguar: “si tratta di due aspetti della natura”, commenta il fisico, “da un lato, le leggi fisiche sottostanti il funzionamento della materia e dell’universo e dall’altro, la ricca fabbrica del mondo che percepiamo in maniera diretta e di cui siamo parte”.





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