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Come ragiona l’Intelligenza Artificiale (quello che deve sapere il Commercialista per non fare errori) – 7 di 7

Nel mio ultimo articolo ho parlato di minimizzazione degli errori: oggi voglio spiegarti ancora più approfonditamente questa tecnica adottata dall’AI.

Facciamo quindi un esempio numerico concreto di minimizzazione errore usando esempio originale originale:

Domanda:
“Se investo 10.000 € in un titolo obbligazionario che rende il 5% annuo per 3 anni, quanto avrò alla fine?”

Immagina che l’IA, leggendo la frase, costruisca una tabella di probabilità per ogni parte critica del ragionamento.

1. Interpretazione di “10.000 €”

Ipotesi Probabilità stimata
Capitale iniziale = 10.000 euro 0,94
Reddito annuale = 10.000 euro 0,03
Cifra simbolica (non reale) 0,03

👉 Con 94% di probabilità viene scelto che “10.000 €” è il capitale iniziale.

2. Interpretazione di “5% annuo”

Ipotesi Probabilità stimata
Tasso di interesse annuo = 5% 0,91
Tasso totale per 3 anni = 5% 0,07
Altro (costo, commissione, ecc.) 0,02

👉 Qui la scelta più probabile è che il 5% sia annuo.

3. Interpretazione di “per 3 anni”

Ipotesi Probabilità stimata
Durata = 3 anni 0,87
Moltiplicatore (es. 5% × 3 = 15%) 0,10
Altro (tempo di pagamento rateale, ecc.) 0,03

👉 Viene scelto con buona confidenza che si tratta della durata dell’investimento.

4. Tipo di interesse (non specificato dall’utente)

Ipotesi Probabilità stimata
Interesse composto 0,72
Interesse semplice 0,25
Altro (calcolo personalizzato) 0,03

👉 Poiché entrambe le interpretazioni hanno un peso significativo, l’IA riduce il rischio mostrando entrambi i calcoli.

5. Calcolo numerico

  • Se composto (72% prob.):
    10.000×(1+0,05)3=11.576,25 €10.000 \times (1 + 0,05)^3 = 11.576,25 \, €

  • Se semplice (25% prob.):
    10.000+(10.000×0,05×3)=11.500 €10.000 + (10.000 \times 0,05 \times 3) = 11.500 \, €

6. Generazione della risposta

  • L’IA sceglie di comunicare entrambi i risultati, perché la differenza tra “composto” e “semplice” non è trascurabile e l’ambiguità iniziale non può essere ignorata.

  • Frase finale:
    “Se si tratta di interesse composto, dopo 3 anni avrai 11.576,25 €. Se invece fosse interesse semplice, il montante sarebbe 11.500 €. Di solito si considera l’interesse composto.”

✅ In questo modo il rischio di errore viene minimizzato perché:

  • le ipotesi meno probabili non vengono scartate del tutto;

  • le alternative più vicine vengono riportate all’utente;

  • il risultato finale è una risposta robusta, che copre le incertezze iniziali.

Altro esempio completamente diverso

Prendiamo un esempio diverso dalla finanza: una domanda logica.

Domanda

“Se tutti i gatti sono animali e alcuni animali sono neri, possiamo dire che alcuni gatti sono neri?”

1. Parsing lessicale

Frase → token:
["Se", "tutti", "i", "gatti", "sono", "animali", "e", "alcuni", "animali", "sono", "neri", ",", "possiamo", "dire", "che", "alcuni", "gatti", "sono", "neri", "?"]

Nessuna ambiguità numerica, ma presenza di quantificatori logici (“tutti”, “alcuni”).

2. Parsing sintattico

  • Soggetto 1 = “tutti i gatti”

  • Predicato 1 = “sono animali”

  • Soggetto 2 = “alcuni animali”

  • Predicato 2 = “sono neri”

  • Domanda = “possiamo dire che alcuni gatti sono neri?”

3. Parsing semantico

Si estraggono le proposizioni logiche:

  1. ∀x (Gatto(x)→Animale(x))\forall x \, (Gatto(x) \rightarrow Animale(x))

  2. ∃y (Animale(y)∧Nero(y))\exists y \, (Animale(y) \land Nero(y))

  3. Domanda: ∃z (Gatto(z)∧Nero(z))\exists z \, (Gatto(z) \land Nero(z)) ?

4. Ragionamento logico con probabilità

Qui il modello non fa deduzione formale pura, ma stima le probabilità di inferenza in base ai pattern logici visti in addestramento.

  • Ipotesi A: “Alcuni gatti sono neri” è necessariamente vero → Prob. 0,18

  • Ipotesi B: “Alcuni gatti sono neri” è non deducibile con certezza (informazione insufficiente) → Prob. 0,77

  • Ipotesi C: “Alcuni gatti sono neri” è necessariamente falso → Prob. 0,05

👉 L’ipotesi con probabilità più alta è la B: non deducibile con certezza.

5. Calcolo della risposta

  • Formalmente, dai due assiomi dati non segue che alcuni gatti siano neri: gli animali neri potrebbero essere solo cani, cavalli, ecc.

  • Quindi la risposta corretta è: no, non possiamo dirlo con certezza.

6. Generazione della risposta

Risposta finale prodotta:
“Dalle premesse non si può concludere che alcuni gatti siano neri. Sappiamo solo che tutti i gatti sono animali e che alcuni animali sono neri, ma non sappiamo se i gatti appartengono a quel sottoinsieme.”

Dove minimizza l’errore

  • Usa la probabilità sugli scenari logici per evitare una risposta affrettata.

  • Non si limita a “sì” o “no”, ma chiarisce l’ambiguità → riduce il rischio di errore comunicativo.

  • Mostra la struttura logica in linguaggio naturale, per rendere trasparente il ragionamento.

Ora hai le basi per comprendere come l’Intelligenza Artificiale risponde alle tue domande.

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