La tavola periodica degli elementi chimici, ideata da Dmitrij Mendeleev nel 1869, ha rappresentato una pietra miliare nella comprensione delle proprietà degli atomi e delle loro interazioni. Oggi, un gruppo di ricercatori del Massachusetts Institute of Technology (MIT) ha creato una “tavola periodica” simile, ma dedicata agli algoritmi di intelligenza artificiale (IA), offrendo una nuova prospettiva sulla loro organizzazione e interrelazione.
Il team guidato da Shaden Alshamarri ha sviluppato una struttura che classifica oltre venti algoritmi di machine learning (ML) in base a un principio matematico comune, noto come I-Con (Information Contrastive Learning). Questo approccio consente di vedere algoritmi apparentemente diversi, come il clustering e il contrastive learning, come varianti di un unico schema fondamentale. La tavola risultante non solo organizza gli algoritmi esistenti, ma lascia anche spazi vuoti, analoghi a quelli presenti nella tavola periodica chimica, suggerendo la possibilità di scoperte future nel campo dell’IA.
Al cuore di questa nuova tavola periodica c’è un’equazione che dimostra come tecniche diverse, come la classificazione, il clustering e la riduzione della dimensionalità, siano manifestazioni di un unico processo matematico. Questa comprensione offre una base solida per la progettazione sistematica di nuovi algoritmi, superando l’approccio tradizionale basato su tentativi ed errori.
La creazione di questa tavola periodica dell’IA ha implicazioni significative per la ricerca e lo sviluppo nel campo dell’intelligenza artificiale. Fornisce una mappa concettuale che evidenzia le connessioni tra diversi algoritmi, facilitando l’identificazione di combinazioni promettenti e la previsione di nuove direzioni di ricerca. Inoltre, suggerisce che l’innovazione nell’IA può essere guidata in modo più sistematico e prevedibile, analogamente a come la chimica si è evoluta grazie alla tavola periodica degli elementi.