A Look into How Machine Learning is Reshaping Engineering Models: the Rise of Analysis Paralysis, Optimal yet Infeasible Solutions, and the Inevitable Rashomon Paradox
Questo articolo esplora le tensioni filosofiche tra le pratiche tradizionali dell'ingegneria civile e l'apprendimento automatico, dimostrando come l'integrazione del machine learning attraverso varie formulazioni logiche possa portare a tre paradossi critici — paralisi dell'analisi, soluzioni d'infeasibilità e l'effetto Rashomon — sostenendo così la necessità di un cambiamento epistemologico fondamentale nell'educazione e nella metodologia ingegneristica per armonizzare queste tecnologie emergenti con i principi stabiliti.
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L'ingegneria civile si è da tempo affidata a un insieme di strumenti fidati, seppur imperfetti, per mantenere gli edifici in piedi. Per decenni, gli ingegneri hanno utilizzato formule semplici derivate da anni di osservazione e test per prevedere quanto peso possa sostenere una trave di cemento o come una colonna d'acciaio reagirà al fuoco. Queste regole empiriche non sono perfette; spesso ignorano i dettagli disordinati e complessi di come i materiali si comportano realmente. Eppure, sono accettate perché sono trasparenti, facili da verificare e hanno garantito la sicurezza delle persone per generazioni. Oggi, un nuovo tipo di strumento sta entrando nel campo: l'apprendimento automatico (machine learning). Questi sono programmi informatici che apprendono da enormi quantità di dati per trovare schemi che gli esseri umani potrebbero mancare. Sebbene questi programmi possano prevedere i risultati con una precisione sorprendente, spesso funzionano come una "scatola nera", offrendo una risposta senza spiegare il "perché" che vi sta dietro. Ciò crea una tensione per la professione. Gli ingegneri sono formati per comprendere le leggi fisiche che governano le loro strutture, ma ora sono chiamati a fidarsi di sistemi che potrebbero non parlare la stessa lingua. La domanda non è più solo se questi computer possano prevedere meglio, ma se possano farlo senza perdere l'intuizione umana e la comprensione fisica che definiscono la sicurezza dell'ambiente costruito.
In un recente articolo, M.Z. Naser esplora questo panorama in evoluzione, esaminando come l'apprendimento automatico stia rimodellando il modo in cui gli ingegneri pensano alla progettazione e alla sicurezza. L'autore non si limita a celebrare la potenza di questi nuovi strumenti; invece, l'articolo indaga tre specifiche trappole, o paradossi, in cui gli ingegneri potrebbero cadere quando si affidano eccessivamente a modelli basati sui dati senza ancorarli alla realtà fisica. La prima trappola è chiamata "paralisi da analisi". Ciò avviene quando un modello informatico diventa così accurato nel prevedere un risultato da far sentire l'ingegnere meno sicuro della propria comprensione della fisica. Ad esempio, l'articolo mostra come un modello di apprendimento automatico potrebbe prevedere la resistenza del calcestruzzo molto meglio di una formula tradizionale. Tuttavia, la nuova formula prodotta dal computer era così complessa e dall'aspetto insolito che non offriva alcuna intuizione sui reali processi chimici e fisici che avvengono all'interno del calcestruzzo. L'ingegnere ottiene un numero migliore, ma perde la capacità di spiegare perché quel numero sia vero.
Il secondo paradosso riguarda la ricerca di soluzioni matematicamente perfette ma fisicamente impossibili da costruire. L'autore lo dimostra chiedendo a un computer di progettare una colonna resistente al fuoco che utilizzi la minima quantità di materiale possibile. Il computer, concentrato solo sui numeri, ha suggerito un design con un diametro molto specifico che non era una dimensione standard disponibile nel mondo reale. Sebbene il progetto soddisfacesse tutti i requisiti teorici di sicurezza e utilizzasse meno cemento, era inutile per una squadra di costruzione perché non potevano acquistare un tubo di quella dimensione esatta. Ciò evidenzia un difetto critico nella pura ottimizzazione basata sui dati: senza regole rigide su ciò che è effettivamente disponibile e costruibile, il computer può inventare soluzioni che esistono solo su uno schermo.
Il terzo paradosso, forse il più confuso, è noto come l'effetto Rashomon, dal nome di un film in cui diversi testimoni raccontano storie contrastanti dello stesso evento. In questo contesto, l'articolo mostra che due diversi metodi utilizzati per spiegare come un modello di apprendimento automatico abbia preso una decisione possono fornire risposte completamente opposte. Un metodo potrebbe dire che aumentare la resistenza dell'acciaio rende una colonna più sicura, mentre un altro metodo, guardando gli stessi dati, potrebbe suggerire che un acciaio più resistente la renda meno sicura. Entrambi i metodi sono matematicamente validi, eppure si contraddicono e talvolta contraddicono persino le leggi fondamentali della fisica. Ciò crea una situazione pericolosa in cui un ingegnere non può fidarsi della spiegazione del modello, anche se la previsione del modello sembra corretta.
Per navigare questi pericoli, l'articolo sostiene che il futuro dell'ingegneria risieda in un approccio ibrido. L'autore suggerisce che l'apprendimento automatico non debba sostituire l'intuizione dell'ingegnere o le leggi fondamentali della fisica, ma piuttosto lavorare insieme ad esse. Ciò significa usare i computer per gestire il lavoro pesante dell'analisi dei dati, assicurando al contempo che i risultati siano verificati rispetto ai noti principi fisici e ai limiti pratici di costruzione. L'articolo conclude che, affinché l'apprendimento automatico diventi una parte affidabile dell'insieme di strumenti ingegneristici, la professione deve evolversi. Gli ingegneri dovranno imparare a interpretare questi modelli complessi, e i modelli stessi dovranno essere progettati per rispettare le regole del mondo fisico. L'obiettivo non è scegliere tra il giudizio umano e l'intelligenza artificiale, ma trovare un modo per far sì che lavorino insieme, garantendo che gli edifici del futuro non siano solo previsti come sicuri, ma siano anche compresi e costruiti con fiducia.
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