Alcuni sostengono che la matematica e l’intelligenza artificiale siano due rami dello stesso albero, mentre altri credono che la matematica costituisca la spina dorsale dell’intelligenza artificiale. Ma cosa succede se eliminiamo la matematica dall’equazione? Bene, da quando abbiamo sviluppato software in grado di assistere i programmatori senza richiedere una conoscenza matematica approfondita, l’IA/ML sta diventando un campo ampiamente accessibile a tutti, poiché viene eliminata la barriera matematica all’ingresso.
Nel frattempo, Boaz Barak, un professore di informatica israelo-americano presso l’Università di Harvard, ha dichiarato l’anno scorso: “Insegno informatica e ora mi scuso con Lesser per aver richiesto così tanta matematica”. La stessa opinione è condivisa da Conrad Wolfram, l’autore di “The Math(s) Fix”. Wolfram ha affermato che, con l’era di ChatGPT, essere scarsi in matematica rappresenta un problema non solo per gli studenti, ma anche per la materia stessa, che risulta stagnante.
Come ingegnere ricercatore, raramente è necessario “fare matematica” in questi giorni. Trascorro il 30% del mio tempo a leggere documenti, il 60% a implementare tali documenti e il restante 10% a scrivere rapporti. L’unica parte in cui la conoscenza matematica è richiesta è quando traduco il documento in codice.
Tuttavia, molti ricercatori hanno sviluppato la sensazione che molti risultati di basso impatto nella ricerca di machine learning si esauriranno presto, lasciando indietro solo coloro che possiedono una conoscenza approfondita del dominio, che comprende la matematica. Ad esempio, un’area di ricerca in crescita è la “teoria dell’apprendimento profondo”, che utilizza concetti matematicamente avanzati come l’apprendimento profondo geometrico, il flusso RG e la geometria dell’informazione. Man mano che il campo progredisce, diventa essenziale possedere una solida base matematica.
Recentemente, Andrew Ng, il guru del deep learning, ha introdotto un nuovo corso focalizzato sulla comprensione dei concetti matematici. “Mathematics for Machine Learning and Data Science” è un corso di livello principiante che mira a fornire le basi matematiche dell’intelligenza artificiale, con concetti come algebra lineare, probabilità, statistica e calcolo. È evidente che è necessaria almeno una conoscenza “di base” della matematica per entrare nel campo dell’IA.
È vero che la barriera all’ingresso per i principianti nell’informatica che vogliono dedicarsi all’apprendimento automatico si è notevolmente ridotta. Molte aree dell’IA/ML si concentrano solo sulla distribuzione dei modelli e molti nuovi modelli, come ChatGPT o Codex, sono persino in grado di scrivere il codice per te. La conoscenza della matematica che sta dietro a tutto questo è qualcosa a cui non prestiamo più attenzione.
Gran parte del paradigma attuale dell’IA/ML consiste nel creare e portare soluzioni di alta qualità in produzione. Tuttavia, è estremamente utile per un individuo avere una conoscenza sufficiente della matematica per immaginare nuove soluzioni.
Inoltre, l’intelligenza artificiale sta migliorando nella risoluzione di problemi matematici. Di recente, ChatGPT con il plug-in Wolfram ha ottenuto il 96% nel test di livello A di matematica del Regno Unito, un esame che rappresenta una qualifica essenziale per entrare nel campo dell’IA.
Ciò che ciò ci dice è che se l’intelligenza artificiale può superare un esame di ammissione all’intelligenza artificiale stessa, è necessario un grande cambiamento nei sistemi educativi di tutto il mondo per adattarsi al mutevole paradigma dell’insegnamento della matematica.
In definitiva, la vita quotidiana di un ingegnere di machine learning non richiede una comprensione approfondita della matematica, ma è sempre più saggio consolidare le basi prima di tuffarsi nel campo. Con l’abbondanza di corsi di ingegneria rapidi, tutti vogliono diventare programmatori e sviluppatori, ma la verità è che è necessaria una conoscenza matematica per costruire un’intelligenza artificiale migliore. Perché costruire su ChatGPT non è solo apprendimento automatico.