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Intervista al Prof. Matteo Bottai, ospite presso il DAIS grazie al Progetto di Eccellenza.
1. Cosa ha motivato il suo periodo di visita al DAIS?
Qualche tempo fa, i colleghi di statistica del vostro dipartimento mi hanno contattato proponendomi un periodo come visiting professor. Il potenziale di collaborazione e di ricerca ha rappresentato un’ottima opportunità per me e per il Karolinska Institutet, la mia istituzione di riferimento. Il livello della ricerca e la profondità delle collaborazioni sviluppate hanno superato ogni aspettativa. Ora che il periodo di visita sta per concludersi, desidero esprimere la mia gratitudine ai miei ospiti per la dedizione dimostrata nell’organizzare attività strutturate, davvero difficile da eguagliare.
2. Quali sono le principali sfide metodologiche della sua ricerca?
La mia ricerca in statistica teorica e metodologica si è sviluppata in diverse direzioni. Durante la mia permanenza al DAIS, ci siamo concentrati sullo sviluppo di metodi statistici per valutare la probabilità di osservare valori insoliti di variabili di interesse scientifico, come precipitazioni estreme, alte concentrazioni di CO₂ o pressione sanguigna elevata. Una delle sfide principali è sviluppare metodi adattati a problemi specifici, invece di affidarsi a soluzioni standard.
3. Perché è importante andare oltre i modelli basati sulla media nello studio dei dati ambientali e sanitari?
L’analisi delle medie è utile, ma spesso insufficiente. In ambito clinico, sapere che la pressione sanguigna di un paziente è superiore alla media della popolazione non basta, perché esiste una variabilità tra gli individui. Per prendere decisioni cliniche, è necessario capire se un valore è inaspettatamente elevato. Lo stesso vale per dati ambientali: eventi estremi o anomalie sono più rilevanti delle medie per la ricerca e le politiche pubbliche.
4. Come possono questi metodi supportare ambiente e salute pubblica?
I processi decisionali sono complessi e i metodi statistici possono fornire un supporto significativo. È fondamentale quantificare la probabilità di eventi anomali e di identificare la popolazione o le aree più vulnerabili.
5. Come si integrano l’inferenza statistica e l’intelligenza artificiale?
I modelli linguistici di grandi dimensioni sono strumenti utili per strutturare e accelerare la conoscenza scientifica. Tuttavia, restano software che rielaborano informazioni, senza una reale comprensione o percezione del mondo. Si potrebbe sostenere che anche gli esseri umani facciano qualcosa di simile. Il linguaggio stesso non è in grado di esprimere pienamente la struttura del mondo, poiché le parole non riescono a trasmettere completamente le esperienze emotive o sensoriali. Da questo punto di vista, arte e musica possono risultare più efficaci. Il legame con il mondo fisico è ciò che gli esseri umani devono continuare a cercare ed esplorare.
6. Quali sono le principali opportunità e sfide nell’integrare modelli statistici moderni e metodi di intelligenza artificiale?
La rapida crescita della disponibilità di dati e delle tecnologie offre grandi opportunità per far progredire la scienza e migliorare la comprensione del mondo. Storicamente, i progressi tecnologici hanno sempre trainato l’avanzamento della conoscenza, dalla stampa ai moderni strumenti digitali. Oggi, i modelli linguistici rappresentano strumenti promettenti, ma introducono anche sfide e rischi. Nel mio ambito di ricerca, osservo un aumento della semplificazione analitica e dell’automazione, che a mio avviso può essere dannoso se non attentamente monitorato.