lIl pubblico dei Premi Nobel non è più quello di una volta, ma questi premi scientifici sono ancora utili per ricordare alcune lezioni e illuminare il rapporto tra scienza e società. Quest'anno, ad esempio, i comitati di selezione hanno confermato il loro sessismo, non dando priorità a nessuna donna tra i sette vincitori nelle tre discipline, medicina, fisica e chimica.
Nel caso della medicina, il comitato aggrava il caso con l'invisibilità di due donne, Rosalind Lee e Rhonda Feinbaum (la prima è la moglie di uno dei vincitori), che ovviamente hanno avuto un ruolo chiave nell'assegnazione del Nobel . Certamente non erano loro all’iniziativa del lavoro, ma nel 2018 il comitato di fisica ha celebrato il fisico Gérard Mourou e la sua studentessa Donna Strickland in circostanze simili. Ma gli insegnamenti più numerosi riguardano il tema pluripremiato in fisica e chimica: l’intelligenza artificiale.
A coloro che, di fronte al proliferare di “applicazioni” dell’attuale intelligenza artificiale (generazione di testi, immagini, video, giochi di go e di scacchi, ecc.), metterebbero in dubbio la scientificità di queste innovazioni, la giuria dei fisici è venuta a ricordare ci fa capire che le radici del campo vanno ricercate, in parte, nella fisica statistica. Anche se i sistemi studiati dai due vincitori sono lontani da quelli utilizzati oggi. Anche se i progressi significativi sono più legati alla matematica, all'informatica e all'ingegneria, è utile sottolineare il posto che occupa la scienza dietro queste innovazioni che invadono la nostra vita quotidiana.
Sfiducia nei confronti dei ricercatori
Il Nobel è andato ancora oltre nel suo interesse, forse involontario, per la pedagogia. Se in fisica l'Accademia svedese celebrasse la scienza dietro una scoperta avvenuta il giorno successivo, in chimica, ha dimostrato che l’intelligenza artificiale potrebbe cambiare la scienza. La metà del prezzo va al software AlphaFold, sviluppato all'epoca da una filiale di Google, Deepmind, e che risolveva un vecchio problema dei biochimici, la previsione delle strutture tridimensionali delle molecole.
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E questo è solo uno dei tanti esempi che dimostrano come i sistemi di apprendimento automatico possano aiutare gli astrofisici, i fisici delle particelle, i biologi dell’imaging e presto forse matematici o sociologi. Se questa facilitazione del lavoro quotidiano porterà a nuove conoscenze, o addirittura a nuove applicazioni, è ancora troppo presto per dirlo, anche se le solite guerre di offerte per “vendere” queste tecnologie per le batterie, contro il cancro o per la transizione ecologica sta andando bene.
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