{"id":3237,"date":"2017-01-31T22:40:46","date_gmt":"2017-01-31T20:40:46","guid":{"rendered":"https:\/\/eticaeconomia.it\/i-big-data-il-big-change-e-la-logica-abduttiva\/"},"modified":"2017-01-31T22:40:46","modified_gmt":"2017-01-31T20:40:46","slug":"i-big-data-il-big-change-e-la-logica-abduttiva","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/eticaeconomia.it\/i-big-data-il-big-change-e-la-logica-abduttiva\/","title":{"rendered":"I Big Data, il Big Change e la logica abduttiva"},"content":{"rendered":"

Una delle pi\u00f9 grandi biblioteche al mondo, la Library <\/em>del Congresso degli Stati Uniti, a Washington, con i suoi 28 milioni di libri e i suoi 50 milioni di manoscritti, conserva una quantit\u00e0 di informazione pari a circa 20 terabytes. L\u2019European Bioinformatics Institute<\/em> (EBI), un centro di ricerca dell\u2019European Molecular Biology Laboratory <\/em>(EMBL) che ha sede presso il Wellcome Trust Genome Campus <\/em>di Hinxton, a Cambridge, in Gran Bretagna, tra il 2008 e il 2010, ha quadruplicato la quantit\u00e0 di bytes accumulati: passando da 1 a 4 petabytes. Tradotto dal gergo degli informatici, significa che la biblioteca virtuale dell\u2019EBI nel 2008 conteneva l\u2019equivalente in dati di 50 biblioteche del Congresso degli Stati Uniti salite a 200 quattro anni dopo.<\/p>\n

Non \u00e8 un caso isolato, quello dell\u2019EBI. Il primo genoma umano \u00e8 stato sequenziato per intero nel 2001. Dodici anni dopo, nel 2012, i DNA sequenziati per intero erano nell\u2019ordine delle migliaia. In Islanda, per esempio, la DeCODE Genetics ha raccolto i dati genetici completi di 15.000 cittadini, riuscendo a elaborare per ciascuno una mappa del rischio di contrarre il diabete, l\u2019Alzheimer e, per le donne, il cancro al seno. Nel Regno Unito, invece, il Genome Project<\/em> \u00e8 stato varato nel 2014 per sequenziare il genoma di 100.000 sudditi di Sua Maest\u00e0 Britannica. Mentre sia gli Stati Uniti, con la Precision Medicine Initiative<\/em>, sia la Cina, con il progetto del BGI di Shenzhen, contano di mettere insieme, ciascuno, i 3 miliardi e passa di basi del DNA di un milione di loro cittadini. La progressione \u00e8 inarrestabile. Tanto che di recente Nature<\/em> ha previsto che, entro il 2025, i biologi avranno sequenziato e potranno comparare il DNA di un miliardo di persone in tutto il mondo. Tradotto nell\u2019unit\u00e0 di misura dell\u2019informazione, significa che dovranno immagazzinare e gestire una quantit\u00e0 senza precedenti di informazioni: probabilmente 40 petabytes (2.000 Library del Congresso degli Stati Uniti) per anno.<\/p>\n

Non c\u2019\u00e8 dubbio: la biomedicina sar\u00e0 (\u00e8 gi\u00e0) dominata dai \u201cbig data\u201d. E molti ritengono che questa enorme quantit\u00e0 di dati modificher\u00e0 (sta modificando) nel profondo la scienza medica. Con ricadute difficili da immaginare per la farmaceutica e pi\u00f9 in generale per la clinica medica. E a chi ancora nutrisse qualche dubbio, ricordiamo che gi\u00e0 da qualche anno le pi\u00f9 grandi aziende del settore stanno investendo miliardi di dollari nei \u201cbig data\u201d.<\/p>\n

Discorsi analoghi si possono fare per molti altri settori della scienza. Per dirne una, un solo esperimento con LHC al CERN di Ginevra raccoglie dati per 10 petabytes (500 Library del Congresso). Per gestire tutti questi dati \u00e8 necessario distribuirli in svariate decine di megabanche sparse per il mondo.<\/p>\n

E non \u00e8 finita. Da qui a qualche anno lo Square Kilometre Array<\/em> (SKA), un grande radiotelescopio distribuito su migliaia di chilometri quadrati tra l\u2019Africa del Sud e l\u2019Australia, raccoglier\u00e0 1.000 di petabytes di dati al giorno. Il che significa che ogni 24 ore quel grande orecchio carpir\u00e0 all\u2019universo una quantit\u00e0 di informazioni pari a quelle contenute in 50.000 Library del Congresso americano.<\/p>\n

Non c\u2019\u00e8 dubbio: i \u201cbig data\u201d cambieranno (stanno gi\u00e0 cambiando) la scienza intera. Ma stiamo andando verso un \u201cbig change\u201d o verso un \u201cbig flop\u201d?<\/p>\n

Secondo alcuni i \u201cbig data\u201d realizzeranno (stanno gi\u00e0 realizzando) la \u201cgrande svolta\u201d. Tony Hey, Stewart Tansley e Kristin Tolle, per esempio, in un libro che ha fatto scuola, The Fourth Paradigm. Data-Intensive Scientific Discovery<\/em>, pubblicato dalla Microsoft nel 2009, sostengono che il salto di quantit\u00e0 nella produzione di dati \u00e8 tale da realizzare di per s\u00e9 un salto di qualit\u00e0 nella scienza. L\u2019informazione raccolta a scala cos\u00ec grande \u00e8, o si trasforma facilmente in, nuova conoscenza. Per questo hanno annunciato l\u2019avvento di un \u201cquarto paradigma\u201d nella storia della scienza. Un nuovo modo di estrarre conoscenza dal mondo naturale attraverso l\u2019analisi automatica dei \u201cbig data\u201d.<\/p>\n

In realt\u00e0, il primo a parlare di un \u201cquarto paradigma\u201d associato ai \u201cbig data\u201d \u00e8 stato Jim Gray, un informatico che ha collaborato a lungo con la Microsoft nel tentativo di convincere il mondo intero che siamo entrati in una nuova era epistemologica. Non era un visionario, Jim Gray. Ha vinto, infatti, il premio Turing assegnato ai grandi matematici. Conviene, dunque, ascoltarlo.<\/p>\n

Il primo e il secondo paradigma nella produzione di nuova conoscenza scientifica, ricordava Gray, sono quelli che aveva individuato Galileo gi\u00e0 nel Seicento: le \u201ccerte dimostrazioni\u201d e le \u201csensate esperienze\u201d, ovvero le teorie rigorose e l\u2019attenta verifica empirica. Per tre secoli o gi\u00f9 di l\u00ec, il combinato disposto di questi due primi paradigmi ha definito \u201cla scienza\u201d.<\/p>\n

L\u2019avvento del computer, nella seconda parte del XX secolo, ha offerto una terza possibilit\u00e0 di produrre nuova conoscenza: la simulazione. In molti campi, ormai, la ricerca scientifica non indaga pi\u00f9 il mondo naturale, ma quello virtuale, riprodotto al computer in analogia con quello reale. Le previsioni relative ai cambiamenti del clima (e anche le previsioni meteorologiche) vengono realizzate mediante simulazioni al computer. C\u2019\u00e8 un indubbio svantaggio in questo modo di fare scienza: i risultati riguardano non la realt\u00e0, ma solo un\u2019approssimazione pi\u00f9 o meno buona della realt\u00e0 (i meteorologi ogni tanto sbagliano). Ma c\u2019\u00e8 anche un grande vantaggio: gli esperimenti controllati si possono ripetere all\u2019infinito, modificando a piacimento ogni parametro e scarrozzando senza limiti nello spazio e nel tempo. Con le simulazioni possiamo costruire una serie grande a piacimento di \u201cscenari di probabilit\u00e0\u201d.<\/p>\n

Non ci sarebbe una scienza del clima (e neanche una meteorologia scientifica), con tanto di previsioni, se non avessimo una infinit\u00e0 di pianeti Terra virtuali su cui sperimentare. Certo, per la simulazione vale il \u201cparadosso di Weisskopf\u201d. In uno dei suoi libri, il grande fisico Victor Weisskopf scrive: \u00abIo mi sono chiesto, senza mai riuscire a spiegarmelo, perch\u00e9 alle nostre latitudini il vento soffia prevalentemente da ovest. Una volta chiesi una spiegazione a un famoso meteorologo. Egli mi disse di andare nel suo ufficio, dove mi mostr\u00f2 i dati in uscita dal suo computer, che calcolava le direzioni del vento tenendo conto della radiazione solare, della rotazione della Terra e di altri fattori importanti. “Vede”, mi disse, “tutte le frecce alle medie latitudini puntano da ovest verso est.” Io gli risposi: “Evidentemente il computer lo capisce, ma noi?”\u00bb. Gi\u00e0, il computer ci offre spesso delle soluzioni, ma non sempre una spiegazione.<\/p>\n

Tuttavia pochi hanno dubbi: la simulazione \u00e8 il \u201cterzo paradigma” della scienza.<\/p>\n

Ebbene, sosteneva Gray, ora c\u2019\u00e8 (o ci sar\u00e0 a breve) un \u201cquarto paradigma\u201d: la possibilit\u00e0 di navigare nel mare sconfinato dei \u201cbig data\u201d alla ricerca (anche) di ordine e regolarit\u00e0 che non vediamo e che le teorie scientifiche attuali non prevedono. Si tratta solo di organizzarla, questa navigazione nei \u201cbig data\u201d, per produrre nuova conoscenza. Occorrer\u00e0 mettere a punto algoritmi capaci di trovare in piena autonomia ordine e regolarit\u00e0 nel mare di informazioni e di tradurli in nuova conoscenza. I dati parleranno da soli a questi algoritmi e non avremo pi\u00f9 bisogno di teorie, per produrre nuova conoscenza intorno al mondo naturale.<\/p>\n

Jim Gray ne era convinto: presto assisteremo al trionfo epistemologico di un nuovo metodo induttivo. Perch\u00e9 estensioni inusitate di dati in ogni settore della scienza gi\u00e0 esistono e i matematici hanno le capacit\u00e0 tecniche di navigarci a piacimento. Avremo dunque dei robot cognitivi in grado di sostituire lo scienziato in carne e ossa?<\/p>\n

Chi scrive pensa di no. E tra poco cercher\u00e0 di argomentare il suo scetticismo. Ma il cronista ha il dovere di riportare i fatti. Ed \u00e8 un fatto che, di recente, sull\u2019argomento si \u00e8 schierata la Royal Society<\/em>. \u00c8 possibile \u2013 sostiene l\u2019antica accademia scientifica di Londra \u2013 che i robot annunciati da Jim Gray non li avremo mai. Ma non \u00e8 possibile \u2013 non \u00e8 sano \u2013 escluderlo a priori<\/em>. Sarebbe, infatti, un peccato perdere o ridurre fortemente l\u2019opportunit\u00e0 di far emergere il \u00abquarto paradigma\u00bb. Per cercare di coglierla, pertanto, dobbiamo lavorare sull\u2019informazione, aumentando il tasso di comunicazione tra gli scienziati (ma anche tra scienziati e laici), il tasso di accessibilit\u00e0 ai dati e le risorse pubbliche, sia per organizzare in banche razionali i \u201cbig data\u201d sia per produrre gli algoritmi pi\u00f9 adatti a indagarli.<\/p>\n

In altri termini, la Royal Society<\/em> sostiene che tutti gli scienziati e tutti i cittadini volenterosi, in totale trasparenza, debbano conferire a una banca dati globale ogni e qualsiasi dato in loro possesso; che tutti, ma proprio tutti, possano liberamente accedere alla banca globale e intraprendere percorsi di navigazione nel grande mare dei \u201cbig data\u201d; che le istituzioni, nazionali e internazionali, debbano mettere a disposizione un po\u2019di soldi e creare le infrastrutture informatiche adatte.<\/p>\n

Il governo inglese e quello americano, cos\u00ec come l\u2019Unione Europea, si sono gi\u00e0 attivati e stanno muovendo in questa direzione, convinti di aver colto la novit\u00e0 e che sar\u00e0 questa una delle autostrade dell\u2019innovazione. Certo occorrerebbe che anche in Italia se ne cominci a parlare.<\/p>\n

Ma la domanda \u00e8: quali concrete possibilit\u00e0 ci sono che il metodo indicato da Jim Gray produca davvero nuova conoscenza e si trasformi nel \u201cquarto paradigma\u201d?<\/p>\n

A ben vedere il metodo che ha proposto \u00e8 di tipo induttivo, sia pure con strumenti nuovi (gli algoritmi automatici). E i limiti dell\u2019induttivismo sono stati analizzati da molti logici e filosofi. Per esempio da Bertrand Russell, che con la solita arguzia ha narrato della tragica fallacia della logica del \u201ctacchino induttivista\u201d. Ogni giorno un tacchino americano vede il contadino che gli porta il cibo, puntuale alle medesima ora. Cos\u00ec ne induce che anche l\u2019indomani a quell\u2019ora potr\u00e0 saziare la sua fame. Solo che l\u2019indomani \u00e8 il Giorno del Ringraziamento e il contadino arriva puntuale non per sfamare il tacchino, ma per sfamarsi col tacchino.<\/p>\n

Anche Karl Popper ha indicato i limiti del ragionamento induttivo: i dati non parlano da soli. Non \u00e8 possibile, infatti, elaborare teorie scientifiche universali perch\u00e9 con questo tipo di logica non si possono fare previsioni solide: si parte da un caso, si ottiene un risultato e si inferisce una regola generale che per\u00f2 pu\u00f2 essere fallace. Se verifico che nel lago vicino casa tutti i cigni sono bianchi e anche nel lago affianco quei sinuosi uccelli hanno il medesimo colore, non posso stabilire la legge universale \u201ctutti i cigni sono bianchi\u201d, perch\u00e9 non so, n\u00e9 posso sapere, se in un laghetto lontano ci sia un cigno nero.<\/p>\n

La scienza preferisce la logica deduttiva. Del tipo: \u201ctutti i cigni di questo lago sono bianchi, i cigni vicino casa mia vengono da questo lago, dunque questi cigni sono bianchi\u201d. Il risultato \u00e8 assolutamente necessario.<\/p>\n

Il filosofo americano Charles Sanders Peirce sottolinea che esiste un terzo tipo di logica, battezzata abduzione. Che suona, pi\u00f9 o meno, cos\u00ec: \u201cI cigni che ho trovato nel giardino di casa mia sono bianchi (risultato); tutti i cigni del lago qui vicino sono bianchi (regola); allora (caso) i cigni nel mio giardino provengono probabilmente dal lago qui vicino\u201d. La logica abduttiva non \u00e8 \u201ccerta\u201d come quella deduttiva, ma neppure \u00e8 fallace come quella induttiva. Accresce, comunque, la nostra conoscenza sul mondo perch\u00e9 indica un percorso da verificare. Un percorso in cui \u201ccerte dimostrazioni\u201d e \u201csensate esperienze\u201d sono comunque necessarie.<\/p>\n

La domanda \u00e8 se la navigazione nel grande mare dei dati non debba essere guidata da un approccio abduttivo. Agli algoritmi automatici che li manipoleranno non possiamo riconoscere la capacit\u00e0 a priori<\/em> di inferire regole generali, perch\u00e9 i dati non parlano da soli. E, se parlano, non sempre dicono la verit\u00e0. Tuttavia possono indicare un percorso. Che conviene verificare con \u201csensate esperienze\u201d e interpretare con \u201ccerte dimostrazioni\u201d.<\/p>\n

In altri termini i \u201cbig data\u201d non possono ambire a imporsi come il \u201cquarto paradigma\u201d, tuttavia possono essere un valido strumento di ricerca se non pretendono di fare a meno della teoria e della verifica sperimentale.<\/p>\n

* Per un approfondimento del rapporto <\/a>tra scienza e big data si rimanda al video di un dibattito svoltosi il 18 gennaio 2017 alla Sapienza al quale Pietro Greco ha partecipato assieme a Angelo Vulpiani
\n<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Pietro Greco si occupa dell\u2019impatto dei \u201cbig data\u201d sulle prospettive di sviluppo della scienza. Dopo aver criticato la diffusa idea che l’estrazione automatica di conoscenza dai \u201cbig data\u201d costituisca una sorta di quarto \u201cparadigma scientifico\u201d, Greco nega che i dati \u201cparlino da soli\u201d senza bisogno di teorie scientifiche, e sostiene che essi possono, al pi\u00f9, suggerire un percorso di conoscenza, che dovr\u00e0 comunque essere costantemente verificato confrontando \u201csensate esperienze\u201d e \u201cdeterminati riferimenti teorici.”<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_jet_sm_ready_style":"","_jet_sm_style":"","_jet_sm_controls_values":"","_jet_sm_fonts_collection":"","_jet_sm_fonts_links":"","footnotes":""},"categories":[402],"tags":[],"autore":[423],"acf":[],"yoast_head":"\nI Big Data, il Big Change e la logica abduttiva<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Pietro Greco si occupa dell\u2019impatto dei \u201cbig data\u201d sulle prospettive di sviluppo della scienza. 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