Intelligenza artificiale: c'è una speranza per i periti numismatici "umani"

[DB48]

Oggi vi segnalo un articolo apparso su una rivista di radiologia che apparentemente non ha alcun collegamento con la numismatica ed - in particolare - con la valutazione dello stato di conservazione di una moneta. Eppure - anche se non diretto - un qualche collegamento c'è.

L'articolo in questione confronta i risultati ottenuti analizzando un campione di poco più di 2.000 radiografie per diagnosticare 3 tra le più diffuse patologie di tipo polmonare. In pratica si tratta di fare una accurata analisi dell'immagine, individuando strutture che sono tipiche delle patologie da cercare.

Dal punto di vista concettuale non c'è molta differenza rispetto all'analisi della foto ad alta risoluzione di una moneta alla ricerca di graffi, colpi, usure più o meno marcate e altre mancanze che vadano ad intaccarne il grado di conservazione (con il vantaggio che, nel caso di una moneta, l'immagine di base è ben nota a differenza di quanto succede con un polmone umano la cui immagine - anche in assenza di specifiche patologie - è soggetta ad una estesa variabilità).

Chi ha paura della concorrenza dell'intelligenza artificiale sarà felice di sapere che i risultati ottenuti utilizzando 4 dei principali programmi automatici di IA che oggi sono già impiegati nei reparti di radiologia sono decisamente peggiori rispetto a quelli ottenuti da un campione di una settantina di radiologi "umani" a cui sono state sottoposte le stesse immagini.

In particolare, sia gli umani che l'IA hanno dimostrato margini di errore simili (qualche punto percentuale) per quanto riguarda le diagnosi risultate essere "falsi-negativi" (negative pur in presenza di patologie). I "falsi-positivi" (identificazione di patologie inesistenti in pazienti sani) sono presenti in analoga percentuale per i radiologi umani, mentre i programmi di intelligenza artificiale hanno fornito un numero ben superiore, arrivando - per alcune specifiche - a produrre un numero di positivi doppio rispetto alla realtà. Secondo gli Autori, tale risultato si spiegherebbero con la capacità dei radiologi umani di considerare non solo i singoli dettagli, ma anche le caratteristiche d'insieme delle immagini.

In altre parole, i sistemi diagnostici basati su sistemi automatici di riconoscimento delle immagini sembrano essere decisamente più pessimisti dei radiologi umani, vedendo casi patologici anche dove non ci sono. Se applicassimo un sistema analogo alla classificazione dello stato di conservazione di una moneta, correremmo il rischio di classificare come BB anche monete che siano SPL se non addirittura FDC.

Ovviamente siamo solo all'inizio dello sviluppo dell'intelligenza artificiale applicata al riconoscimento e alla classificazione delle immagini ed è probabile che in futuro l'efficienza di tali sistemi possa migliorare, ma - almeno per le applicazioni specifiche della radiologia - c'è ancora molta strada da fare.

Per la numismatica, non mi risulta che ci siano soluzioni informatiche disponibili (almeno per il momento), ma non si può mai dire. Comunque se anche l'intelligenza artificiale dovesse fare capolino nella classificazione delle monete (magari nelle "catene di montaggio" delle monete "slabbate") non è affatto detto che i periti numismatici umani siano davvero "fuori mercato" (almeno per il momento ...)

 

Modificato 30 Settembre, 2023 da DB48

[SAURON05]

Penso che sia solo questione di tempo come per tanti altri lavori, è l'inesorabile avanzamento della tecnologia, non è né positivo né negativo. 

Alla fine stiamo parlando di scansionare un immagine e di determinare la presenza di graffi e la loro estensione, della presenza di iridescenze o meno, del peso e dei rilievi della moneta nulla di impossibile con ottime fotografie.