Metodologia della Ricerca Scientifica nell’Era della Intelligenza Artificiale

Fin dall’antichità, l’uomo ha sempre aspirato a conseguire una conoscenza “certa e indiscutibile” delle cause che governano i fenomeni naturali.

Nel corso delle epoche, questa ricerca di conoscenza ha vissuto diverse fasi, partendo da una interpretazione “mitologica” degli eventi, tipica della antichità, fino alla nascita della speculazione filosofica, nel contesto della quale è potuto emergere, in epoca moderna, il metodo scientifico.

Con l’avvento degli elaboratori elettronici, e con il rapido incremento delle capacità computazionali che ne è seguito, è stato inoltre possibile sfruttare la mole enorme di dati (Big Data) resa disponibile dalla rete internet e dalla raccolta realizzata per mezzo delle attuali applicazioni informatiche, a partire dai Social Media fino alle app mobile installate sugli smartphone.

L’accresciuta capacità computazionale ha poi consentito di implementare algoritmi di analisi di tali moli di dati, che hanno contribuito ad amplificare ulteriormente le capacità predittive tramite l’implementazione di modelli di Machine Learning e Artificial Intelligence.

Oggi tuttavia tali strumenti tecnologici sono spesso utilizzati dando per scontate determinate assunzioni metodologiche di base, senza porre la dovuta attenzione alla loro fondatezza in termini di metodo scientifico.

Vengono così lasciati in ombra i loro limiti e le possibili conseguenze non desiderabili derivanti da capacità predittive sopravvalutate rispetto alla reale conoscenza concretamente ritraibile dall’impiego di tali tecnologie.

È quindi quanto mai indispensabile, a cominciare dagli “addetti ai lavori”, prendere consapevolezza non solo dei vantaggi, ma anche dei limiti predittivi di tali tecnologie, al fine di utilizzarle in modo consapevole e responsabile.

In questo senso è opportuno ripercorrere l’evoluzione storica e scientifica che ci ha condotti alle attuali metodologie di ricerca, per conseguire ed esercitare il necessario pensiero critico (critical thinking) nel valutare l’attendibilità delle affermazioni e delle notizie, spesso eclatanti, che sono diffuse pressocchè quotidianamente dai media e dalle aziende tecnologiche.

Di prossima pubblicazione



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