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Incontro con il Teorema di Bayes - Eravamo 4 amici al bar

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Come ogni sabato Bob, Sam, Jim e John si ritrovavano al bar per il caffè pomeridiano delle 16:00 per discutere delle scoperte che ognuno di loro faceva nei propri ambiti di vita. I discorsi variavano dallo sport alla scienza, alla medicina, ed essendo maschietti non potevano mancare discorsi sul mondo femminile.

          Stavolta Bob aveva per i compagni un argomento che li avrebbe incuriositi non poco: una scoperta fatta attraverso un libro ritrovato in cantina, appartenuto a suo nonno negli anni 20 dello scorso secolo!

          Erano le 15:55 quando, in attesa al loro solito tavolo tondo fronte mare, sopraggiunse John e brontolò: <<Ciao Bob, ci anticipi sempre>>. <<Ciao John, lo sai mi piace essere puntuale>>, rispose Bob sorridendo. <<Allora, di cosa vuoi parlarci visto che non vedi l’ora di discutere della tua scoperta?>>, aggiunse John incuriosito. Bob rispose prontamente: <<Aspettiamo Sam e Jim e parleremo di ciò che desidero illustrarvi>>. <<Va bene Bob, intanto ordiniamo dell’acqua>>, replicò John.

          Mentre iniziarono a sorseggiare, sopraggiunsero anche Sam e Jim. <<Buon pomeriggio ragazzi, scusate il ritardo ma abbiamo trovato un po’ di traffico>>, si scusò Sam. <<Nessun problema, sono solo cinque minuti>>, replicò Bob. Sam e Jim si accomodarono e quando furono tutti al tavolo il cameriere si avvicinò per prendere l’ordinazione: quattro caffè in vetro, acqua leggermente gassata con limone e dolcetti della casa.

<<Allora Bob, di cosa volevi parlarci?>>, chiese Jim entusiasta. <<Sentite, in settimana sono sceso giù in cantina a prendere una bottiglia di vino avendo dei commensali a tavola, mi accorgo che lo scatolone dei libri è socchiuso, così mi avvicino per sistemarlo e noto un libro che mi colpisce dalla copertina antica e misteriosa, quasi mi invogliasse a prenderlo; così lo afferro tra le mie mani e leggo il titolo “Intelligenza Artificiale, il futuro che verrà”>>, raccontò Bob. <<Se ne parla oggi di Intelligenza Artificiale, nei talk, sui giornali, sui social; come mai già se ne parlava negli anni risalenti all’epoca di tuo nonno?>>, chiese Sam. <<In realtà era un argomento ancora agli albori in quegli anni, che veniva affrontato da poche persone in quanto era nella mente di professori e studiosi ma non vi erano ancora i mezzi per poterla realizzare. Vi parlerò di questo argomento partendo da ciò che ho letto augurandomi che vi intrighi e possiamo insieme crescere su questa tematica>>, commentò Bob. <<Ci sto!>> annuì John. <<Anch’io!>>, aggiunse Jim. <<Non mi tiro certo indietro>>, si unì Sam.

<<Bene, vi introdurrò all’Intelligenza Artificiale per poi discutere di un modo di diagnosticare le anomalie di apparati usando quello che si chiama il Teorema di Bayes>>, dichiarò Bob. <<Oh, no! Adesso ci farai la lezione di matematica!?>>, domandò Sam impallidito. <<No, tranquillo… ve ne parlerò affinché tutti possano approcciare questo tema>>, lo rassicurò Bob. <<Finalmente!>>, intervenne Jim.

Bob riprese il discorso: <<Prima voglio spiegarvi di cosa parliamo quando si citano i termini Intelligenza Artificiale, poi passerò a Thomas Bayes e all’approccio diagnostico>>. Poi continuò: <<Esistono varie definizioni dell’Intelligenza Artificiale, tutte attendibili a seconda se consideriamo la stessa in base ai processi di pensiero e ragionamenti o in base ai comportamenti. Ve le elencherò con i relativi autori e anno in cui sono state enunciate:

L’automazione delle attività che associamo al pensiero umano, come nel processo decisionale, la risoluzione di problemi, l’apprendimento…” (Bellman, 1978).

L’eccitante nuovo tentativo di far sì che i computer arrivino a pensare… macchine dotate di mente, nel pieno senso della parola” (Haugenland, 1985).

Lo studio delle facoltà mentali attraverso l’uso di modelli computazionali” (Charniak e McDermott, 1985).

L’arte di creare macchine che eseguono attività che richiedono intelligenza quando vengono svolte da persone” (Kurzweil, 1990).

Lo studio di come far eseguire ai computer le attività in cui, al momento, le persone sono più brave” (Rich e Knight, 1991).

Lo studio dei processi di calcolo che rendono possibile percepire, ragionare e agire” (Winston, 1992).

L’Intelligenza Computazionale è lo studio della progettazione di agenti intelligenti” (Poole, 1998).

L’Intelligenza Artificiale riguarda il comportamento intelligente negli artefatti” (Nilson, 1998)>>.

<<Che ne facciamo di tutte queste definizioni, perché sono importanti per noi?>>, chiese Jim. <<Per capire la loro importanza basta citare alcuni campi in cui viene applicata; questi campi di applicazione non sono gli unici ma una volta capito che ci possono essere infinite applicazioni dal mondo finanziario al mondo commerciale, dal mondo medico al mondo industriale e così via, vedrete che l’argomento diventerà sempre più reale e della vita di tutti i giorni. Infatti, basti pensare alle già implementate applicazioni per problemi specifici come il gioco degli scacchi, l’individuazione di aerei dispersi, la dimostrazione di teoremi matematici, la scrittura di poesie, la guida di automobili su strade trafficate, la diagnosi di alcune malattie, ecc.>>, spiegò Bob. E continuò: <<Voglio illustrarvi però più nello specifico un approccio diagnostico e una possibile sua applicazione, così farò una premessa sul Teorema di Bayes.

ll Teorema di Bayes permette di conoscere la probabilità che si manifesti una causa dato l’effetto finale. Sam, Jim, John, se vi trovate di fronte a un’anomalia di un qualsiasi apparato, pensate ad esempio a un motore di un treno, un aereo o altro apparato in movimento, potete scoprire la causa di quell’anomalia o le possibili concause usando il Teorema di Bayes>>.

<<Bene, ammettiamo che ho un’anomalia di un motore, come faccio a sapere cosa l’ha generata?>>, chiese Sam incuriosito. Bob rispose prontamente: <<Fai una lista delle possibili cause e determina la probabilità che si manifesti ogni singola causa; a questo punto stima la probabilità che questo effetto si manifesti data ogni possibile causa. In parole più povere, stiliamo la lista di tutte le possibili cause che possono determinare questo effetto:

A questo punto assegna la probabilità che quella causa ha prodotto quell’effetto. Attenzione! in questa situazione sappiamo per certo che l’effetto si sia certamente manifestato. Inoltre, dovete considerare che non è escluso che un effetto sia dovuto ad una probabile causa in particolare e vi possono essere, con probabilità minore, delle concause>>. (vedi Angolo Del Nerd – #1)

<<Ehi Bob, ci avevi detto di non parlare di matematica e invece ci stai parlando di calcolo delle probabilità>>, intervenne Jim spazientito. <<Jim, vedi, ogni argomento di cui parli non può prescindere dalla matematica; ma non ti preoccupare perché ti sarà tutto chiaro>>, lo rassicurò Bob.

Poi Bob proseguì: <<Perché è importante questo Teorema? Oggigiorno ha un’importanza rilevante nelle applicazioni basate sulla conoscenza e che sta trovando sempre maggiore spazio nei vari ambiti professionali a distanza di circa due secoli da quando è stato enunciato. La sua importanza è rilevante se solo consideriamo alcuni degli ambiti in cui è applicato. Infatti, grazie a questo risultato, gruppi di ricerca e diverse corporazioni sono riusciti a migliorare i sistemi basati sulla conoscenza. Ad esempio, nel mondo sanitario questo Teorema può aiutare a determinare la probabile causa in seguito ad una sintomatologia, prendendo un campione di soggetti di riferimento. Non solo. Nell’ambito tecnologico si sono potuti sviluppare molteplici software “Based on Knowledge”: un esempio di questo tipo è l’assistente Microsoft Office che, in base al Teorema di Bayes, aiuta il software a valutare i problemi presentati dall’utente e determinare quali consigli suggerire a questi in base alle proprie abitudini>>.

<<Caspita non sapevo che l’aiutante Office di Microsoft si basasse su questo Teorema>>, osservò Sam. <<Ma allora lo possiamo trovare nelle applicazioni che magari usiamo e non sappiamo che si basano su Bayes>>, commentò John. <<Ora mi hai incuriosito, parlami di come si fa una diagnosi basandosi su Bayes, voglio capire come fanno i medici a diagnosticare una malattia>>, aggiunse Jim.

<<Vi spiegherò ciò che ho letto ma ora si è fatto tardi quindi dovremo continuare la prossima volta che ci vedremo, in cui vi parlerò più nel dettaglio del Teorema di Bayes e di come si approccia ad una diagnosi>>, rispose Bob.

<<Ok Bob, hai la nostra attenzione>>, replicarono all’unisono Sam, Jim e John.

Arriva il cameriere: <<Desiderate altro?>>, chiese il cameriere. <<No, grazie, per oggi siamo a posto, ci vedremo prossimamente>>, disse Bob.

E si diedero appuntamento per il sabato successivo sempre alla stessa ora… (TBC)

 

 
      • Gaetano Cangiano – Software Engineer – Team Leader