Può il meno esperto valutare il più esperto?

Può il meno esperto valutare il più esperto?

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L’idea di utilizzare modelli di intelligenza artificiale (AI) meno esperti per valutare modelli più avanzati e potenti si inserisce in un contesto di crescente complessità nel campo dell’AI.

Questo approccio rispecchia una sfida umana fondamentale e interessante:

Come possiamo giudicare l’affidabilità o l’accuratezza delle raccomandazioni fatte da esperti in campi che ci sono largamente sconosciuti?

Quando le persone devono valutare le raccomandazioni di esperti in campi che non conoscono bene, tendono a fare affidamento su una serie di euristiche, come la reputazione dell’esperto, il consenso tra gli esperti, o la chiarezza e la coerenza dell’argomentazione presentata. Tuttavia, queste euristiche non sono sempre affidabili e possono portare a errori di giudizio.

Nel contesto dell’AI, l’utilizzo di modelli meno esperti per valutare quelli più avanzati introduce un nuovo strato di astrazione che può aiutare a superare alcune di queste sfide. Questi modelli “valutatori” possono essere addestrati a riconoscere segnali di affidabilità o di errore nei modelli più esperti, basandosi su vasti dataset che includono esempi di successi e fallimenti.

Un possibile approccio è quello di addestrare modelli di AI valutatori su specifici compiti di benchmark in cui le prestazioni dei modelli esperti possono essere oggettivamente misurate. Questo permetterebbe ai modelli valutatori di sviluppare una sorta di “senso critico” basato su dati empirici, anche se non possiedono una comprensione profonda del dominio di applicazione specifico del modello esperto.

Quali sono gli approcci che può adottare un inesperto per valutare un esperto? Parallelamente come si può realizzare un modello esperto AI in grado di valutare o supportare un sistema più esperto o più potente?

Anche se siamo umani inesperti in un certo campo d’indagine, è fondamentale acquisire una conoscenza di base su quell’argomento. Questo può includere la lettura di articoli, libri, o la partecipazione a corsi online.

Con una comprensione elementare, si può iniziare a formulare domande pertinenti. Il che ci permetterà di valutare la chiarezza, la profondità e la coerenza delle risposte. Un vero esperto dovrebbe essere in grado di spiegare concetti complessi in termini accessibili in modo logico.

È utile guardare le qualifiche dell’esperto, come formazione, esperienza lavorativa, pubblicazioni, e riconoscimenti nel loro campo. Questo può offrire una prima indicazione sulla loro competenza. Si possono cercare feedback da parte di colleghi, clienti o studenti dell’esperto. Le testimonianze possono fornire una visione del loro livello di competenza e affidabilità.

L’ascolto di diverse opinioni sull’argomento può aiutarci a capire se ci sono consensi o divergenze significative tra gli esperti.

Piccoli modelli AI crescono

D’altra parte, consideriamo ora come può un modello di AI meno esperto migliorare le sue prestazioni ed essere in grado di valutare un modello più esperto.

Utilizzare il transfer learning per addestrare il modello AI su un vasto dataset in un dominio simile, prima di affinare le sue capacità su compiti più specifici e avanzati può aiutare il modello a “saltare” alcune fasi iniziali dell’apprendimento.

Vanno definite chiaramente le metriche di successo per confrontare le prestazioni del modello AI con quelle di sistemi più avanzati. Questo richiede una comprensione profonda sia delle capacità del sistema esistente sia degli obiettivi di performance.

Il modello AI si può integrare con sistemi esperti umani o altri sistemi AI più avanzati. Questo approccio può consentire al modello di apprendere dall’interazione con esperti, migliorando le sue prestazioni attraverso feedback e correzioni. Sperimentare in ambienti virtuali o simulati può permettere al modello AI di apprendere e testare strategie senza il rischio di errori gravi nel mondo reale.

Mentre un inesperto può utilizzare strumenti e metodi per valutare esperti con un certo grado di affidabilità, lo sviluppo di un modello AI che valuti sistemi più avanzati richiede una comprensione approfondita della tecnologia AI e delle specifiche tecniche del dominio di applicazione.

Il Transfer Learning

Il Transfer Learning è una tecnica potente nell’ambito dell’intelligenza artificiale che consente a un modello addestrato su un compito (o dominio) di trasferire la conoscenza appresa a un nuovo compito o dominio correlato. Questo approccio può accelerare significativamente lo sviluppo di modelli AI, migliorando le prestazioni su compiti per i quali i dati di addestramento possono essere limitati o costosi da ottenere. Ecco come funziona e perché è così utile:

Il modello viene prima addestrato su un dataset ampio e generalista. Questo dataset non deve necessariamente essere strettamente correlato al compito finale, ma deve essere abbastanza vasto da coprire una gamma ampia di caratteristiche e pattern.

L’idea è che il modello impari una rappresentazione generica del mondo, acquisendo una comprensione di base di concetti come forme, texture, oggetti, parole o strutture di dati, a seconda del dominio di applicazione (visione artificiale, elaborazione del linguaggio naturale, ecc.).

Dopo il pre-addestramento, il modello viene poi “affinato” su un compito più specifico o su un dataset più piccolo che è strettamente correlato al problema specifico che si vuole risolvere. Durante questa fase, i pesi del modello vengono regolati per ottimizzare le prestazioni sul nuovo compito, sfruttando la conoscenza generale acquisita durante il pre-addestramento.

Le reti neurali e, in particolare, le reti neurali profonde (deep neural networks) traggono grande vantaggio dal transfer learning. Ciò è dovuto alla loro architettura, che consente di catturare caratteristiche astratte ai livelli più elevati della rete. Durante la fase di preaddestramento, la rete impara una vasta gamma di caratteristiche su un grande set di dati (come immagini generali o un ampio corpus di testo). Quando si affronta un nuovo compito più specifico, gli strati inferiori della rete (che catturano caratteristiche più generali e semplici) vengono spesso mantenuti mentre gli strati superiori (che catturano caratteristiche più astratte e specifiche del compito) vengono affinati sul nuovo set di dati.

Il seguente documento How transferable are features in deep neural networks? descrive una ricerca sulle reti neurali profonde addestrate su immagini naturali, focalizzandosi sulla trasferibilità delle caratteristiche (features) apprese da un compito all’altro. Si osserva che le reti tendono a sviluppare caratteristiche simili ai filtri di Gabor e ai blob di colore nel primo strato, caratteristiche considerate generali perché utili per vari compiti e dataset.

La ricerca mira a quantificare sperimentalmente quanto le caratteristiche di ogni strato siano generali o specifiche, evidenziando come la trasferibilità diminuisca con l’aumentare della specificità del compito e della profondità della rete. Viene inoltre esaminato come le difficoltà di ottimizzazione e la specializzazione degli strati superiori influenzino negativamente la trasferibilità.

Interessanti risultati emergono sull’utilità della trasferibilità delle caratteristiche anche da compiti distanti, mostrando come l’inizializzazione di una rete con caratteristiche trasferite possa migliorare la generalizzazione, anche dopo un fine-tuning significativo. Questo suggerisce nuove strategie per migliorare le prestazioni delle reti neurali profonde.

In generale l’approccio di transfer learning ha diverse varianti alternative:

  1. Si usano le rappresentazioni (features) apprese da un modello preallenato come input per un nuovo modello. Gli strati finali vengono adattati o sostituiti per specificare il nuovo compito.
  2. Si modificano leggermente i pesi del modello preallenato attraverso un ulteriore allenamento sul nuovo set di dati.
  3. Si congelano gli strati inferiori (non si permette che questi cambino durante l’allenamento) e si allenano solo gli strati superiori per il nuovo compito.

Alcuni limiti

Il trasferimento delle conoscenze funziona bene se i dati di origine e destinazione sono simili. Se ciò non è vero, il trasferimento di conoscenza potrebbe non essere efficace o addirittura dannoso.

Se un modello preallenato contiene bias, questi possono essere trasferiti anche al nuovo compito. Questo è particolarmente critico in compiti che riguardano decisioni etiche e sociali. Nonostante il transfer learning possa ridurre le risorse necessarie per allenare un modello, i modelli preallenati, in particolare quelli di deep learning, richiedono ancora significative risorse computazionali per il fine-tuning.

Il ruolo della conoscenza generale

Un’ampia conoscenza generale può decisamente facilitare l’apprendimento di argomenti più specifici, sia nel contesto dell’intelligenza artificiale (AI) attraverso il transfer Learning, sia nell’apprendimento umano. Questo fenomeno si basa su vari principi cognitivi (contesto umano) e di apprendimento automatico (contesto dell’AI):

Nel contesto umano avere una solida base di conoscenza generale consente agli individui di collegare nuove informazioni a ciò che già conoscono, facilitando la comprensione e la memorizzazione. Questo processo è noto come apprendimento associativo, dove le nuove informazioni sono collegate a quelle esistenti in modo significativo.

Una vasta conoscenza generale supporta lo sviluppo di competenze di pensiero critico e di risoluzione dei problemi. Con una maggiore varietà di informazioni a disposizione, gli individui possono applicare diverse strategie e prospettive per affrontare nuove sfide.

La conoscenza in diversi campi può rendere più facile per gli individui adattarsi a nuovi contesti o domini, poiché possono attingere a un vasto repertorio di informazioni ed esperienze precedenti.

Nel contesto dell’Intelligenza Artificiale

Un modello AI con una vasta conoscenza generale, acquisita attraverso il pre-addestramento su grandi dataset, ha una migliore capacità di generalizzare da ciò che ha imparato quando affronta compiti specifici. Questo si traduce in una maggiore efficienza nell’apprendimento di nuovi compiti con meno dati.

Come discusso, l’esposizione a un’ampia gamma di scenari durante il pre-addestramento può significativamente ridurre il tempo e le risorse necessarie per addestrare un modello su un nuovo compito specifico.

La conoscenza generale aiuta a costruire modelli più robusti che sono meno propensi a essere ingannati da esempi fuori distribuzione o noise nei dati, poiché hanno appreso a riconoscere una vasta gamma di pattern e anomalie.

In entrambi i casi, una solida base di conoscenza generale funge da trampolino di lancio per esplorare e assimilare nuove informazioni più specifiche. Nell’apprendimento umano, questo approccio promuove una comprensione più profonda e un’applicazione più flessibile della conoscenza. Nell’AI, aumenta l’efficacia e l’efficienza nell’adattare i modelli ad applicazioni specifiche, riducendo la necessità di dati di addestramento su misura e migliorando la capacità di generalizzazione del modello.

Il ruolo di una solida conoscenza di base nel contesto umano

L’efficacia di una solida conoscenza generale nell’apprendimento di argomenti più specifici può essere illustrata attraverso diversi campi del sapere. Per esempio, in medicina, una comprensione generale della biologia, della chimica e della fisiologia umana aiuta enormemente quando si studiano malattie specifiche, trattamenti e interventi chirurgici.

Fondamenti di matematica, fisica e principi di ingegneria sono essenziali per specializzarsi in campi come l’ingegneria aerospaziale, civile o del software.

Avere una conoscenza di base in un determinato campo può effettivamente aiutare a identificare quando un esperto potrebbe commettere un errore, anche se l’individuo non possiede lo stesso livello di specializzazione. Questo processo si basa su diversi principi e strategie che permettono di valutare criticamente le informazioni fornite.

Ecco come può funzionare:

Una solida comprensione dei principi fondamentali di un campo permette di riconoscere quando una conclusione sembra contraddire le basi accettate. Anche senza una profonda specializzazione, conoscere le regole di base o le leggi universali fornisce un filtro attraverso cui valutare le affermazioni.

Applicare la logica e il pensiero critico può aiutare a identificare incongruenze logiche negli argomenti di un esperto. Anche un non esperto può riconoscere quando un ragionamento non segue logicamente o quando mancano evidenze a supporto di un’affermazione.

Può essere uitile confrontare le affermazioni dell’esperto con quelle di altri esperti nel campo o con informazioni provenienti da fonti autorevoli. Se la maggior parte degli esperti concorda su un punto che contrasta con l’affermazione in questione, questo potrebbe indicare un errore.

Porre domande specifiche sull’argomento può rivelare lacune nella comprensione o nell’argomentazione di un esperto. La capacità di spiegare concetti complessi in termini semplici è spesso un segno di vera competenza; se un esperto non riesce a fare ciò, potrebbe indicare una comprensione superficiale del tema.

Errori nei dettagli o nella precisione dei dati possono essere un campanello d’allarme. Anche senza un’approfondita conoscenza del campo, si possono notare discrepanze o incongruenze nei dati o nelle conclusioni presentate.

Se un’affermazione sembra non tenere conto di casi conosciuti o facilmente immaginabili che la contraddicono, questo può sollevare dubbi sulla sua correttezza.

Anche un non esperto può avere una comprensione di base di ciò che costituisce una metodologia solida in un campo di studio. Se le affermazioni di un esperto sembrano basarsi su una metodologia discutibile o non trasparente, questo potrebbe essere motivo di preoccupazione.

Essere consapevoli del possibile bias (di conferma, selezione, ecc.) può aiutare a valutare criticamente le informazioni. Se un esperto sembra ignorare sistematicamente le evidenze contrarie o selezionare selettivamente i dati, questo potrebbe indicare un approccio parziale.

Verifica degli output nei modelli di AI

I modelli AI possono essere progettati o addestrati per eccellere in compiti specifici, come il riconoscimento di immagini, l’elaborazione del linguaggio naturale, o la diagnosi medica. Questa specializzazione si ottiene attraverso l’addestramento su dataset specifici e, spesso, l’affinamento di architetture di rete neurali per adattarsi meglio a questi compiti. Un modello specializzato in un campo potrebbe non performare bene in un altro senza un ulteriore addestramento o affinamento.

I modelli possono anche differire significativamente nella loro capacità a seconda del numero di parametri. In generale, i modelli con più parametri hanno una maggiore capacità di apprendimento, il che può consentire loro di catturare relazioni più complesse nei dati. Tuttavia, ciò richiede anche più dati per l’addestramento per evitare l’overfitting e ciò può comportare una maggiore complessità computazionale.

La verifica dell’output di un modello più potente da parte di un modello meno potente presenta sfide uniche, ma ci sono alcuni approcci che possono essere utilizzati per facilitare questo processo:

Ensemble Learning: Un approccio potrebbe essere quello di utilizzare tecniche di ensemble learning, dove le previsioni di più modelli (incluso il modello meno potente) vengono combinate per produrre un output finale. Questo può aiutare a mitigare gli errori o le eccessive certezze di un singolo modello più potente. Supponiamo di avere un sistema di diagnosi medica basato su AI che utilizza immagini radiografiche per identificare la presenza di tumori. Un modello più potente, addestrato su un vasto dataset di immagini radiografiche, potrebbe avere una precisione elevata, ma anche una tendenza a falsi positivi in certe condizioni. Un modello meno potente, forse più specifico per un sottogruppo di pazienti o condizioni, potrebbe essere utilizzato insieme ad altri modelli in un approccio di ensemble. La combinazione delle loro previsioni potrebbe ridurre il tasso di falsi positivi, migliorando l’affidabilità complessiva del sistema di diagnosi.

Il modello meno potente può essere utilizzato per eseguire una sorta di validazione incrociata degli output del modello più potente, confrontando le previsioni su un set di dati di validazione e identificando discrepanze o errori sistematici. In un’applicazione di trading algoritmico, un modello AI molto complesso potrebbe essere utilizzato per prevedere i movimenti del mercato. Un modello meno complesso, che utilizza un set diverso di indicatori o una finestra temporale differente, potrebbe servire a eseguire una validazione incrociata degli output del modello più complesso. Se il modello meno complesso identifica costantemente previsioni errate in determinate condizioni di mercato, ciò potrebbe indicare al team di sviluppo dove il modello più complesso necessita di ulteriori aggiustamenti.

Tecniche come la distillazione della conoscenza possono permettere a modelli meno potenti di apprendere dai modelli più potenti. Questo processo coinvolge il trasferimento di conoscenza da un modello grande e complesso (insegnante) a un modello più piccolo e meno complesso (studente), migliorando così le prestazioni del modello studente senza la necessità di replicare la capacità computazionale del modello insegnante.

Consideriamo un modello AI di grandi dimensioni addestrato per comprendere e generare linguaggio naturale (ad esempio, un modello GPT di ultima generazione).

La distillazione della conoscenza può essere utilizzata per trasferire parte della comprensione linguistica a un modello più piccolo e meno potente, rendendolo più efficiente per applicazioni in dispositivi con risorse limitate, come smartphone o assistenti vocali.

Il modello più piccolo non replicherà l’intera gamma di capacità del modello più grande, ma potrà eseguire compiti specifici di comprensione e generazione del linguaggio in modo efficiente.

Può essere opportuno usare il modello meno potente per analizzare gli errori o le performance del modello più potente su specifici tipi di input o in particolari condizioni operative, identificando casi in cui il modello più potente potrebbe essere meno affidabile. Un sistema di riconoscimento facciale utilizzato per la sicurezza degli edifici può avere un modello AI principale che occasionalmente sbaglia nel riconoscere i volti in condizioni di illuminazione difficili. Un modello meno potente potrebbe essere specializzato nel riconoscimento facciale sotto varie condizioni di illuminazione e utilizzato per analizzare gli errori del modello principale. Quando il modello principale fornisce un output incerto, il sistema potrebbe deferire o consultare il modello specializzato per una seconda opinione, migliorando così l’affidabilità del sistema in condizioni di illuminazione variabili.

Il modello meno potente può verificare l’output del modello più potente impostando soglie di confidenza. In un’applicazione di classificazione del sentimento dei commenti sui social media, un modello AI molto avanzato potrebbe analizzare i commenti per determinare se sono positivi, negativi o neutri. Tuttavia, per i commenti che contengono sarcasmo o umorismo, la confidenza del modello potrebbe essere bassa. Un modello meno potente, forse addestrato specificamente per riconoscere l’umorismo o il sarcasmo, potrebbe essere utilizzato per esaminare i casi in cui il modello principale ha bassa confidenza, fornendo così una valutazione più accurata del sentimento in questi casi specifici.

Questi metodi non garantiscono che un modello meno potente possa sempre “correggere” o verificare con precisione l’output di un modello più potente, ma possono fornire strumenti utili per aumentare la robustezza e l’affidabilità complessive del sistema AI. Implementare tali strategie richiede una comprensione dettagliata di entrambi i modelli e del contesto specifico in cui sono utilizzati.

Si deve tener conto che con il crescere della potenza dei modelli di AI sorgono automaticamente delle limitazioni.

Limitazioni dei modelli più potenti: sono necessari dei compromessi

L’aumento della potenza di un modello di intelligenza artificiale (AI), tipicamente misurato in termini di numero di parametri, comporta una serie di limitazioni e trade-off. Questi compromessi sono legati a diverse proprietà dei modelli di AI, come la capacità computazionale richiesta, la generalizzazione, il rischio di overfitting e la trasparenza. Esaminiamo alcuni di questi limiti intrinseci.

L’efficacia in termini di prestazioni e precisione vs. il costo e la fattibilità dell’implementazione

Maggiore è il numero di parametri, maggiore è la complessità computazionale del modello. Ciò comporta un aumento dei tempi di addestramento e dell’utilizzo delle risorse, come la potenza di calcolo e la memoria. I modelli molto grandi possono richiedere hardware specializzato, come GPU o TPU, e possono essere costosi da addestrare e implementare.

Capacità di adattamento ai dati di addestramento vs. capacità di generalizzazione.

Con un numero elevato di parametri, i modelli hanno una maggiore capacità di adattarsi ai dati di addestramento. Sebbene ciò possa sembrare vantaggioso, può portare a un overfitting, dove il modello apprende il “rumore” nei dati di addestramento piuttosto che le vere relazioni sottostanti. Questo riduce la capacità del modello di generalizzare bene su dati non visti.

Prestazioni del modello vs. comprensibilità umana e fiducia.

I modelli con molti parametri tendono ad essere “black box”, rendendo difficile comprendere come gli input vengano trasformati in output. Questo solleva preoccupazioni riguardo l’interpretabilità e la trasparenza, che sono cruciali in applicazioni critiche come la medicina o il finanziamento.

Accuratezza e potenza del modello vs. velocità di inferenza e requisiti di deployment.

Oltre alla complessità computazionale, i modelli più grandi possono essere meno efficienti durante l’inferenza, il che può essere problematico per applicazioni in tempo reale o su dispositivi con risorse limitate.

Capacità di modellazione complessa vs. robustezza e affidabilità.

Modelli più grandi possono essere più sensibili a variazioni minori nei dati di addestramento o a dati di addestramento di cattiva qualità, inclusi bias e anomalie.