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D'ORAZIO LELLI FORMAZIONE E RICERCA PSICOANALITICA
SCUOLA DI PSICOTERAPIA PSICOANALITICA
DELLA COPPIA E DELLA FAMIGLIA

MACCHINA LEARNING: DAL DATO AL METODO
una riflessione sulla formazione
Giovanni D'Orazio

Quando usiamo il traduttore di Google ci accorgiamo che traduce l'intera frase
e non soltanto le singole parole di quella frase, dando un senso ad ogni singola parola
attraverso l'analisi del contesto in cui quelle parole sono messe, cioè la frase.
In quel momento col traduttore di Google stiamo usando una Macchina Learning
che ha l'obiettivo di analizzare e di interpretare il contesto e, in base all'analisi di quel contesto,
scegliere tra le possibili traduzioni di quelle parole che sono in quel contesto.
La costruzione della Macchina Learning si è ottenuta modificando il vecchio concetto di elaborazione dei dati mediante l'algoritmo. Infatti il vecchio modo di elaborare i dati era il seguente:
introduco un dato (input) che viene elaborato dall'algoritmo all'interno del computer
e attraverso questa elaborazione ottengo un altro dato (output) di risposta.
In pratica posso immettere un vocabolo inglese (input) e attraverso l'algoritmo otterrò
tutti i diversi significati di quel vocabolo (output), proprio come se usassi un vocabolario di inglese.
Ma spetterà a me scegliere la traduzione più appropriata di quel vocabolo e questa mia scelta
deriverà dalla mia analisi del contesto-frase in cui è inserita la parola.
Nella Macchina Learning il concetto è completamente ribaltato, la macchina non deve trovare un dato (output) derivante da un altro (input), ma deve trovare un algoritmo che colleghi i dati in entrata (input) ed in uscita (output) dando loro un senso, cioè interpreti i dati.
Infatti nella Macchina Learning vengono messi contemporaneamente i dati in entrata (input) assieme ai dati in uscita (output) con lo scopo che i dati determinano l'algoritmo e non l'algoritmo determini i dati.
La Macchina Learning trova l'algoritmo che darà significato a quei dati in quel particolare contesto,
questo lo ottengo immettendo nella macchina non solo i dati in entrata (input),
ma anche i possibili dati in uscita (output).
E tutto avviene attraverso la costruzione nella macchina della cosiddetta "rete neuronale".
La Macchina Learning in una prima fase crea un collegamento tra il vocabolo immesso (input)
e tutti i vari e diversi significati che questo vocabolo può avere (output).
In un secondo momento collega ogni significato che quel vocabolo può assumere (output)
a ciascun differente vocabolo inglese che può esprimere quel significato (input).
Quindi potrò avere una parola inglese che ha più significati e ognuno di questi significati
può essere espresso da diverse parole inglesi. Questi legami costruiscono la cosiddetta struttura neuronale
di connessione tra dati e risposte. I dati in entrata ed in uscita immessi in tal maniera nella Macchina Learning
le permetteranno di trovare l'algoritmo più appropriato a dare senso alla frase.
E quindi non avrò più una traduzione della semplice parola, ma una traduzione di quel vocabolo
che è determinato dal contesto in cui è messo. La Macchina Learning fa quello che prima facevo nel tradurre
la frase, quindi la Macchina Learning non trova la traduzione della parola,
ma il modo di interpretarla cioè è volta a cercare il metodo e non il dato.
Questo è il significato di apprendimento, cioè non basato sul dato, ma sul metodo.
Nella formazione psicoanalitica facciamo lo stesso, non studiamo il dato,
ma il metodo e ciò che aggiorniamo è il metodo e non il dato.
Però nella formazione è anche l'immissione dei dati che ci porta a modificare costantemente
il nostro metodo di interpretarli. Quindi la storia della nostra formazione potrebbe essere la storia delle continue modificazioni del metodo per interpretare i dati che riceviamo dai pazienti.
Acquisire questa coscienza della relatività dei metodi di interpretazione e dei nostri continui aggiustamenti
da una parte ci mette insicurezza, (non esiste un unico metodo per sempre),
ma dall'altra ci dà più fiducia come esseri che cambiano.

NB: questa spiegazione è nata da una mia libera interpretazione di un articolo sulle Macchine Learning
sulla rivista "Linux pro" Giugno-Luglio 2018, pag.20.

Milano, 2018

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