“La Battaglia di Harvard: Come un Professore di Ingegneria ha Perso Tre Finanziamenti in un Giorno”

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    Come un Ingegnere di Harvard ha Perso Tre Finanziamenti in un Giorno

    La scorsa settimana, il governo federale ha terminato centinaia di finanziamenti alla ricerca per professori dell’Università di Harvard provenienti da un’ampia gamma di campi di studio. Questo avviene in seguito a un conflitto tra Harvard, tra le altre università, e l’amministrazione Trump.

    Per riassumere: l’amministrazione Trump ha accusato Harvard di non fare abbastanza per combattere l’antisemitismo sul suo campus e ha fatto una serie di richieste all’università. Harvard si è rifiutata di conformarsi, sostenendo che le richieste violano il Primo Emendamento e costituiscono un tentativo di controllo governativo dell’istituzione. L’amministrazione Trump ha reagito terminando i finanziamenti a Harvard dalla National Science Foundation, dai National Institutes of Health e altri.

    "La Battaglia di Harvard: Come un Professore di Ingegneria ha Perso Tre Finanziamenti in un Giorno"

    Ieri, l’amministrazione ha preannunciato il taglio di tutti i fondi federali rimanenti a Harvard.

    Vijay Janapa Reddi è un professore associato di ingegneria e scienze applicate ad Harvard specializzato nell’architettura informatica, in particolare nei dispositivi edge come smartwatch, smartphone, veicoli autonomi e altro ancora. Il suo team si concentra su rendere l’edge computing più sostenibile ripensando come questi sistemi sono progettati e implementati nel mondo reale. È anche membro dell’IEEE.

    La scorsa settimana, mentre il suo gruppo stava lavorando duramente per rispettare la scadenza di presentazione degli abstract per la prestigiosa conferenza NeurIPS, Janapa Reddi ha appreso che tre dei suoi finanziamenti erano stati terminati. IEEE Spectrum lo ha intervistato sulla sua esperienza e su come le azioni dell’amministrazione Trump influenzeranno il suo campo di studio.

    Come e quando hai scoperto che i tuoi finanziamenti venivano terminati?

    Vijay Janapa Reddi: Era circa le 22:00 quando sono stati inviati email interne che elencavano quali finanziamenti venivano tagliati. Eravamo immersi nella fase di presentazione per la NeurIPS, quindi sembrava surreale. All’inizio ho cercato di rimanere concentrato, continuando come al solito. Ma il giorno successivo, quando la notizia si è fatta strada, la portata della perturbazione è diventata chiara.

    Quello che colpisce di più è cercare di tenere insieme entrambe le realtà contemporaneamente: spingere avanti con il proprio lavoro, mentre si osserva il fondamento sotto di esso iniziare a sgretolarsi. Quella dissonanza cognitiva è difficile da sopportare.

    Che lavoro stavate svolgendo con quei finanziamenti?

    Janapa Reddi: Un finanziamento era incentrato sulla sostenibilità all’edge estremo, dove il calcolo deve operare in contesti con limiti rigorosi su potenza, costo e materiali disponibili. Questi sistemi sono implementati in luoghi come le catene di approvvigionamento alimentare, campi agricoli, sensori ambientali e diagnostica sanitaria in aree svantaggiate. In tali ambienti, il calcolo non può essere semplicemente un accessorio. Deve essere ripensato per adattarsi ai vincoli dell’ambiente pur offrendo un impatto significativo.

    Ad esempio, il monitoraggio del deterioramento degli alimenti non riguarda solo l’attaccare un chip informatico quotidiano a una scatola di mele per monitorare il deterioramento degli alimenti. In molti casi, il costo di quel chip supererebbe il valore del cibo stesso. La domanda più profonda è come ridisegnare fondamentalmente il calcolo per renderlo pratico, scalabile e sostenibile in contesti con risorse limitate. Questa sfida ci ha portato a esplorare nuovi tipi di hardware, inclusi microprocessori flessibili, non in silicio basati sul set di istruzioni RISC-V aperto. Questi sistemi sono programmabili, a basso costo e adatti ad applicazioni reali dove i modelli di calcolo tradizionali non sono sufficienti. Il lavoro è allineato con gli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile dell’ONU e mira a portare innovazione tecnologica nei luoghi dove è più necessaria.

    Un altro progetto su cui stavamo lavorando era attraverso MLCommons, un’organizzazione no-profit di cui faccio parte come vice presidente. MLCommons ha contribuito a stabilire alcuni dei benchmark dell’industria per l’apprendimento automatico, promuovendo standard di valutazione condivisi in tutto il settore. Una delle nostre recenti iniziative di ricerca si concentra sul supporto allo sviluppo di modelli di base per applicazioni scientifiche. Stiamo lavorando alla creazione di un ecosistema open-source che permetta contributi dalla comunità più ampia, mentre curiamo un insieme di benchmark adatti all’IA per la scienza.

    L’altro finanziamento era destinato a sostenere un workshop comunitario che stavamo organizzando per riunire i ricercatori attorno a sfide e opportunità comuni. Questo sforzo faceva parte del nostro impegno più ampio per l’istruzione e l’coinvolgimento pubblico, in linea con la missione della National Science Foundation di garantire che la ricerca migliori la conoscenza e raggiunga e benefici un pubblico più ampio.

    Qual è l’effetto di questo sui tuoi studi?

    Janapa Reddi: L’impatto immediato è chiaro: devo mettere in pausa o ridimensionare senza finanziamenti. La preoccupazione più profonda è cosa succederà dopo. La ricerca non si riduce come un interruttore; per tutti noi, si svolge lentamente e ci vuole tempo per recuperare il momentum perso. È un po’ come fermare un treno merci. Non puoi farlo fermare istantaneamente e, una volta che si è fermato, farlo ripartire richiede ancora più energia e tempo. Anche la ricerca è così. Dipende dalle persone, dalla pianificazione e dalla visione a lungo termine, nessuna delle quali può essere riavviata da un giorno all’altro.

    Quali sono, secondo te, gli effetti a lungo termine di questi tagli?

    Janapa Reddi: Credo ancora nella forza dell’ecosistema di istruzione superiore e ricerca americano. Ha una lunga storia di rispondere alle sfide, di trasformare i vincoli in catalizzatori per l’innovazione. Ma momenti come questo mettono alla prova la nostra resilienza. La percezione globale della ricerca statunitense è a rischio. Le interruzioni come queste inviano un messaggio preoccupante alla prossima generazione di scienziati, ingegneri e innovatori di tutto il mondo. Questo è preoccupante perché ciò che rende eccezionale la ricerca americana non è solo il livello di finanziamento ma il costante afflusso di talento, la diversità di pensiero e la cultura della competizione aperta e della collaborazione.

    La cosa più importante da capire è che la ricerca stessa è quasi secondaria. Inizia con le persone. Se guardi a qualsiasi azienda con un valore di mercato di un trilione di dollari e chiedi cosa guida quella roadmap tecnologica a lungo termine, non è un agente di intelligenza artificiale a tracciarla. Sono le persone dietro, quelle che costruiscono, interrogano, immaginano e creano. Se non investiamo nella formazione di quelle persone al massimo livello, da dove verrà la prossima ondata di innovazione?

    Cosa ti piacerebbe vedere in futuro?

    Janapa Reddi: Il silenzio di coloro che hanno tratto beneficio dall’istruzione superiore è il più assordante: le persone che hanno ottenuto i loro titoli, costruito le loro vite su quella base e sanno quanti opportunità può aprire. Se vogliamo che i nostri figli abbiano le stesse possibilità che abbiamo avuto, non possiamo dare per scontate quelle opportunità. Come beneficiari di quel sistema, abbiamo la responsabilità non solo di proteggerlo ma di rinnovarlo, in modo che tra dieci anni, quelle porte siano ancora aperte e continuino a portare a possibilità ancora più grandi.

    Questo è particolarmente vero in settori come il calcolo sostenibile, dove le sfide sono urgenti e l’impatto è tangibile. Che si tratti di ridurre gli sprechi alimentari o di costruire sistemi AI energeticamente efficienti per la scienza, questi sforzi non possono essere messi in pausa indefinitamente. Mentre presentavamo il nostro lavoro a NeurIPS la scorsa settimana, mi ha ricordato perché questo è importante. Non stiamo solo scrivendo articoli. Stiamo cercando di costruire un futuro più intelligente, più sostenibile e più giusto. Per farlo, abbiamo bisogno di un sistema che creda ancora nell’investire nel futuro.

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    Il Dibattito sui Chatbot: Veri Esperti o Solo Simulazioni?

    Il Grande Dibattito sui Chatbot: Capiscono Davvero?

    I grandi modelli linguistici (LLM) che alimentano i chatbot di oggi sono diventati così sorprendentemente capaci, che i ricercatori di intelligenza artificiale faticano a valutarne le capacità—sembra che non appena c’è un nuovo test, i sistemi di intelligenza artificiale lo superino. Ma cosa significa davvero questa performance? Questi modelli comprendono genuinamente il nostro mondo? O sono solo un trionfo di dati e calcoli che simulano una vera comprensione?

    Per discutere di queste domande, IEEE Spectrum si è associato al Computer History Museum di Mountain View, in California, per portare due esperti opinionisti sul palco. Sono stato il moderatore dell’evento, che si è svolto il 25 marzo. È stato un dibattito acceso (ma rispettoso), che valeva la pena guardare per intero.

    Il Dibattito sui Chatbot: Veri Esperti o Solo Simulazioni?

    Emily M. Bender è una professoressa dell’Università di Washington e direttrice del suo laboratorio di linguistica computazionale, emersa negli ultimi dieci anni come una delle critiche più feroci delle principali aziende di intelligenza artificiale e del loro approccio all’IA. È anche nota come una delle coautrici del fondamentale articolo del 2021 ” Sui Pericoli dei Pappagalli Stocastici,” un articolo che ha delineato i possibili rischi dei LLM (e che ha portato Google a licenziare la coautrice Timnit Gebru). Bender, non sorprendentemente, ha preso la posizione del “no”.

    Prendendo la posizione del “sì” c’era Sébastien Bubeck, che di recente è passato da Microsoft ad OpenAI, dove era VP di AI. Durante il suo tempo a Microsoft ha coautore del preprint influente ” Scintille di Intelligenza Artificiale Generale,” che descriveva i suoi primi esperimenti con il GPT-4 di OpenAI mentre era ancora in fase di sviluppo. In quell’articolo, ha descritto i progressi rispetto ai precedenti LLM che lo hanno fatto sentire che il modello aveva raggiunto un nuovo livello di comprensione.

    Senza ulteriori indugi, vi presentiamo il confronto che io chiamo “Pappagalli vs. Scintille”.


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