Scatola nera AI: cos'è e come funziona
In Breve
Le scatole nere AI sono sistemi che operano all'insaputa dell'utente, come l'apprendimento automatico, che è composto da un algoritmo, dati di addestramento e un modello.
Le scatole nere sono importanti per la sicurezza del software, in quanto possono essere utilizzate per decodificare il software e scoprire difetti da sfruttare e possono essere utilizzate da tester di software e hacker per trovare punti deboli.
Per molti, il termine "scatola nera" si riferisce ai dispositivi di registrazione negli aerei che sono preziosi per gli esami post mortem se accade l'impensabile. Per altri è un piccolo teatro arredato in maniera minimale. Tuttavia, le scatole nere sono anche vitali per l'intelligenza artificiale.
Scatole nere AI sono sistemi che operano all'insaputa dell'utente. Puoi fornire loro input e ottenere output, ma non puoi esaminare il codice del sistema o la logica utilizzata per generare l'output.
apprendimento automatico è il tipo dominante di intelligenza artificiale. Comprende un algoritmo o un insieme di algoritmi, dati di addestramento e un modello.
- Un algoritmo è una sequenza di procedure. Dopo essere stato addestrato, un algoritmo è in grado di riconoscere modelli noti.
- L'allenamento dati è il set di dati utilizzato per addestrare il modello AI.
- Un algoritmo di apprendimento automatico è, in sostanza, una procedura progettata per apprendere da un gran numero di esempi e produrre un modello di apprendimento automatico. Un modello di apprendimento automatico è ciò che le persone usano una volta che è stato creato.
Un algoritmo di riconoscimento delle immagini potrebbe essere programmato per scoprire le tendenze delle immagini e i dati di addestramento potrebbero rappresentare le foto dei cani. Gli daresti un'immagine come input e la otterresti come output se e dove nell'immagine un insieme di pixel sembra rappresentare un cane.
Poiché gli algoritmi di apprendimento automatico sono noti pubblicamente, nascondere le scatole nere è meno efficace. Poiché gli ingegneri di intelligenza artificiale spesso nascondono la loro proprietà intellettuale in scatole nere, di solito inseriscono il modello in una. Un altro modo per gli sviluppatori di software nascondere data consiste nell'oscurare i dati utilizzati per addestrare il modello, in altre parole, inserire i dati di addestramento in una scatola nera.
È difficile capire come funzionano gli algoritmi della scatola nera, ma non è del tutto in bianco e nero.
Una scatola di vetro si riferisce a un sistema i cui algoritmi, dati di addestramento e modelli sono pubblicamente accessibili, mentre una scatola nera si riferisce a un sistema i cui algoritmi, dati di addestramento e modelli sono nascosti. Il termine scatola nera viene spesso utilizzato quando i ricercatori descrivono come neri anche questi aspetti di un sistema di intelligenza artificiale.
C'è una carenza di conoscenza su come funzionano gli algoritmi di apprendimento automatico, in particolare algoritmi di apprendimento profondo, funzione. I ricercatori stanno sviluppando algoritmi che, pur non essendo necessariamente scatole di vetro, possono essere meglio compresi dagli esseri umani.
Perché le scatole nere AI sono importanti?
Non è sempre una buona idea fidarsi di algoritmi e modelli di machine learning black-box. Cosa succede se un modello di apprendimento automatico che determina se sei idoneo per un prestito aziendale da una banca ti rifiuta? Ti piacerebbe saperlo in modo da poter meglio impugnare la decisione o cambiare la tua situazione per aumentare le tue possibilità di ottenere un prestito la prossima volta.
Si pensa che tenere il software in una scatola nera impedisca agli hacker di esaminarlo e, quindi, di renderlo sicuro. Tuttavia, gli hacker possono ingegnere inverso software, ovvero studiare da vicino come funziona un software e scoprire i difetti da sfruttare. Le scatole nere hanno anche importanti implicazioni per la sicurezza del sistema software.
È possibile per tester di software e hacker ben intenzionati guardare all'interno di una scatola di vetro utilizzata per testare il software per trovare punti deboli, riducendo così gli attacchi informatici.
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Circa l'autore
Damir è il team leader, il product manager e l'editore di Metaverse Post, che copre argomenti come AI/ML, AGI, LLM, Metaverse e Web3campi correlati. I suoi articoli attirano un vasto pubblico di oltre un milione di utenti ogni mese. Sembra essere un esperto con 10 anni di esperienza in SEO e marketing digitale. Damir è stato menzionato in Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto e altre pubblicazioni. Viaggia tra Emirati Arabi Uniti, Turchia, Russia e CSI come nomade digitale. Damir ha conseguito una laurea in fisica, che secondo lui gli ha fornito le capacità di pensiero critico necessarie per avere successo nel panorama in continua evoluzione di Internet.
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