Foto: Ahmad Hashim
La notizia è spesso soprannominata la "prima bozza della storia", la prima crepa nel dare un senso alle lotte e ai trionfi del nostro tempo. Un nuovo motore di intelligenza artificiale, tuttavia, potrebbe essere in grado di raccogliere quelle bozze per capire il futuro. Utilizzando tecniche computazionali avanzate per analizzare due decenni di storie del New York Times e altre risorse, il ricercatore di Microsoft Eric Horvitz e lo scienziato della Technion-Israel Institute of Technology Kira Radinsky, pensano di essere in grado di identificare le connessioni sottostanti tra eventi del mondo reale e prevedere cosa accadrà dopo.
Il trucco è che molti eventi degni di nota - rivolte, focolai di malattie - afferma la BBC, sono preceduti da altre notizie meno drammatiche. Ma, scavando in una così vasta gamma di storie, queste associazioni altrimenti trascurate possono essere estratte.
Nel loro documento di ricerca, i due scienziati affermano che usando una miscela di notizie archiviate e dati in tempo reale, sono stati in grado di vedere i collegamenti tra siccità e tempeste in alcune parti dell'Africa e focolai di colera.
Ad esempio, nel 1973 il New York Times ha pubblicato notizie di una siccità in Bangladesh e nel 1974 ha riportato un'epidemia di colera.
A seguito di notizie di un'altra siccità nello stesso paese nel 1983, il giornale riportò nuovamente la morte di colera nel 1984.
"Avvisi su un rischio a valle di colera avrebbero potuto essere emessi quasi un anno in anticipo", hanno scritto i ricercatori Eric Horvitz, direttore di Microsoft Research, e Kira Radinsky, dottoranda presso il Technion-Israel Institute of Technology.
Questo modello non significa necessariamente che, per il Bangladesh, la siccità porterà sempre al colera. Ma, osservando gli eventi con un occhio al futuro, una siccità imminente potrebbe essere un segnale per i gestori delle acque del Bangladesh per tenere d'occhio i loro programmi di trattamento o per gli operatori sanitari che diffidano di un focolaio.
Collegamenti simili tra siccità e colera, afferma la Technology Review del MIT, sono stati identificati per l'Angola.
In test simili che prevedono previsioni di malattia, violenza e un numero significativo di decessi, gli avvisi del sistema erano corretti dal 70 al 90 percento delle volte.
Tecniche come questa sono sempre utilizzate nella scienza. Le reti neurali, l'apprendimento automatico e gli approcci di intelligenza artificiale hanno aiutato YouTube a scoprire - senza intervento umano - quali sono i gatti e hanno aiutato i paleontologi ad accelerare la caccia ai fossili. Poiché sono in grado di analizzare vaste aree di dati, i computer sono particolarmente adatti per estrarre alcune delle tendenze non ovvie che permeano la storia. Tom Simonite del MIT:
Molte cose sul mondo sono cambiate negli ultimi decenni, ma la natura umana e molti aspetti dell'ambiente sono rimasti gli stessi, dice Horvitz, quindi il software potrebbe essere in grado di apprendere schemi anche da dati molto vecchi che possono suggerire cosa ci aspetta. "Sono personalmente interessato a ottenere ulteriori dati indietro nel tempo", afferma.
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