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Quanto sono prevedibili le vite umane? A domandarselo è stato un recente studio condotto da ricercatori della Technical University of Denmark e della Northeastern University, che ha concluso che un modello di intelligenza artificiale (AI) potrà prevedere i principali eventi della vita umana, compresa la morte.
“Il nostro framework consente ai ricercatori di identificare nuovi potenziali meccanismi che hanno un impatto sugli esiti della vita e le relative possibilità di interventi personalizzati“, ha scritto l’autrice principale Sune Lehmann, professore alla Technical University of Denmark, insieme ai coautori Germans Savcisens, Tina Eliassi-Rad, Lars Kai Hansen, Laust Hvas Mortensen, Lau Lilleholt, Anna Rogers e Ingo Zettler.
I ricercatori riferiscono che il loro modello di AI proof-of-concept mostra un alto grado di precisione nelle sue previsioni e che nello sviluppo dell’apprendimento automatico dell’intelligenza artificiale, i due componenti chiave che influiscono sull’accuratezza del modello sono stati l’algoritmo e il set di dati utilizzato.
In particolare, proseguono i ricercatori, nell’apprendimento automatico, la qualità dell’algoritmo di intelligenza artificiale dipende dalla profondità e dall’ampiezza dei dati di addestramento. Per contestualizzare questo aspetto, il modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) sviluppato da OpenAI, ChatGPT, è stato addestrato su enormi quantità di dati. GPT-3 ha 175 miliardi di parametri ed è stato addestrato utilizzando enormi quantità di dati internet, tra cui 570 gigabyte nel periodo 2016-2019 da Common Crawl, un archivio aperto di dati di web crawl, insieme ai dati del dataset WebText2, Wikipedia in lingua inglese e due dataset di libri basati su internet chiamati Books1 e Books2.
Per addestrare il modello di trasformatore dell’intelligenza artificiale, i ricercatori hanno utilizzato un enorme set di dati contenenti informazioni dettagliate a livello individuale provenienti da database sul lavoro e sulla salute di sei milioni di residenti danesi nell’arco di alcuni decenni. I dati non includono solo informazioni dettagliate sugli eventi della vita, ma anche la risoluzione quotidiana con dati su istruzione, lavoro, orari di lavoro, reddito e salute.
Più tecnicamente, il modello di deep learning utilizzato, chiamato “life2vec“, si basa su un’architettura su modelli transformer, già ampiamente utilizzati nell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), nella computer vision, nel riconoscimento vocale e in altri ambiti. Per questo studio, i ricercatori hanno creato life2vec utilizzando un progetto basato sul modello BERT, un modello di intelligenza artificiale open-source rilasciato nel 2018 da Google per l’elaborazione del linguaggio naturale.
“I nostri modelli ci permettono di prevedere diversi esiti che vanno dalla mortalità precoce alle sfumature della personalità, superando i modelli all’avanguardia con un ampio margine“, hanno riferito gli scienziati.
Con la convalida del loro prototipo di ricerca, è chiaro che l’IA può avere capacità predittive degli eventi della vita umana utilizzando un potente trasformatore e immensi dati di addestramento, che possono presentare intuizioni preziose per la ricerca sanitaria e le scienze sociali in futuro.
Non ci resta che attendere eventuali applicazioni ed esempi concreti…
