Mercoledì 22 febbraio sei classi del triennio del Liceo scientifico si sono collegate con Alessandro Vato, Senior Research Scientist e Affiliate Professor, Electrical and Computer Engineering al National Center for Adaptive Neurotechnologies della University at Albany, State University of New York. L’incontro La frontiera delle nuove tecnologie: dalle neuroscienze all’intelligenza artificiale, che fa parte del percorso PCTO Orizzontarsi, ha introdotto gli studenti nel mondo della ricerca che esplora i confini fra medicina e ingegneria.
Vato, dopo aver definito i termini frontiera, scienza, tecnologia, ha mostrato come l’innato desiderio di conoscere un fenomeno osservato, porta a porsi domande pertinenti e a procedere nella ricerca secondo il metodo scientifico. Le immense possibilità della tecnologia nell’ambito delle neuroscienze, che comprende brain-computer interface e intelligenza artificiale, rompono la frontiera fra pensiero e azione, intenzione motoria – motor imagery – e comando motorio, permettono di progettare sistemi di supporto meccanico che interpretano e amplificano segnali neuronali. La complessità delle strutture celebrali rimane in gran parte ancora inesplorata, e gli studenti, affascinati, hanno chiesto maggiori dettagli su protesi attive e passive, sistemi di controllo e stimolazione degli arti, comprendendo il valore della ricerca scientifica tecnologica applicata al campo medico nei suoi ritmi lenti e nel suo procedere paziente per tentativi.
“Avete capito come funziona ChatGPT?”
Per introdurre il concetto di machine learning, branca dell’intelligenza artificiale, Vato ha sfidato gli studenti alla comprensione del meccanismo di funzionamento della popolare app ChatGPT, evidenziandone pregi e difetti: attraverso una serie di istruzioni successive e una grande valore di calcolo, il sistema interpreta l’informazione secondo una banca dati specifica e impara dai propri errori attraverso la ripetizione: l’efficacia dello strumento deriva quindi dalla quantità di dati su un argomento, dalla ripetitività dei tag, dall’addestramento dell’algoritmo rispetto a nuovi input attraverso la discriminazione dei dati. La parte più complessa è in ogni caso l’interpretazione della domanda e in ogni caso i risultati non sono esenti da errori. L’incontro è stato anche l’occasione per acquisire consapevolezza rispetto alla condivisione dei dati sulla rete nell’uso dei social media e delle app.
