Quando un modello di intelligenza artificiale decide chi ottiene un prestito, quale terapia proporre o come muovere un portafoglio finanziario, la domanda “perché ha deciso così?” smette di essere una curiosità da laboratorio e diventa una questione di diritto, responsabilità e fiducia civile. È attorno a questo interrogativo che ruota la seconda edizione di Intelligenza Artificiale affidabile. Verso un framework unificato tra geometria, teoria dei giochi e quantum computing (Egea), firmata da Massimiliano Ferrara, Professore ordinario di Matematica per l’economia e di Business Analytics all’Università Mediterranea di Reggio Calabria.
L’opera arriva in libreria profondamente ampliata e aggiornata, con la prefazione di Padre Paolo Benanti, teologo e tra le voci più autorevoli a livello internazionale sull’etica delle tecnologie e sulla governance dell’intelligenza artificiale. La sua firma d’apertura colloca il libro esattamente nel punto in cui la matematica incontra la responsabilità pubblica: non un trattato tecnico chiuso in sé stesso, ma un percorso che tiene insieme rigore formale e implicazioni civili di sistemi che ormai incidono su salute, credito, finanza, lavoro e libertà delle persone.
Un argomento unico nel panorama editoriale
Ciò che distingue questo volume è l’ambizione di fondo: mostrare che spiegabilità, robustezza ed efficienza computazionale non sono obiettivi separati da rincorrere uno alla volta, ma proprietà che emergono dalla stessa struttura matematica di fondo. È una tesi controcorrente rispetto alla letteratura dominante, che tende a trattare l’“IA spiegabile” come un accessorio applicato a posteriori ai modelli. Ferrara ribalta la prospettiva e costruisce un framework unificato in cui l’affidabilità è iscritta nella geometria stessa dell’apprendimento.
Accanto ai tre pilastri della prima edizione, intelligenza artificiale spiegabile, teoria dei giochi e analisi topologica dei dati, la nuova edizione integra l’ottimizzazione geometrica del framework GEO e la sua estensione quantistica Q-GEO, i metodi a kernel quantistici, le dinamiche multi-temporali delle reti neurali e risultati inediti su data poisoning e vulnerabilità topologica. Dieci capitoli interconnessi accompagnano il lettore dalla geometria dell’informazione fino al quantum computing per il decision-making, tracciando un itinerario che è insieme teorico e applicativo.
Dalla ricerca peer-reviewed ai nuovi capitoli
I capitoli aggiunti non nascono dal nulla: sono il precipitato editoriale di una stagione di ricerca particolarmente intensa e pubblicata su alcune delle sedi più selettive del settore. Il cuore del libro affonda le radici in due filoni. Il primo è quello del Journal of Optimization Theory and Applications (JOTA), dove ha trovato spazio il framework GEO (Geometric-Entropic Optimization), architrave dei nuovi sviluppi verso la finanza quantistica e l’ottimizzazione di portafoglio. Il secondo è quello di Neurocomputing, che ha ospitato il lavoro sulle dinamiche multi-temporali di apprendimento e sulle reti neurali a più scale temporali: proprio da qui discende il capitolo dedicato alle dinamiche neurali multi-temporali, uno dei tratti più originali della seconda edizione. Attorno a questo nucleo si articolano i risultati sui kernel quantistici e sull’estensione Q-GEO, che portano il discorso dalla teoria dell’ottimizzazione fino alla frontiera del calcolo quantistico applicato alle decisioni.
La collaborazione con Barcellona e il Barcelona Supercomputing Center
Un ruolo di primo piano nella nuova edizione lo gioca la collaborazione con l’ecosistema scientifico catalano. Sul versante del calcolo ad alte prestazioni, il lavoro sui kernel quantistici si è avvalso del Barcelona Supercomputing Center (BSC), dove il framework è stato messo alla prova su hardware quantistico reale, un passaggio decisivo per portare i risultati oltre la simulazione e verso la validazione sperimentale.
Sul versante economico e applicativo, la collaborazione con la Facultat d’Economia i Empresa dell’Università di Barcellona ha coinvolto i ricercatori Laura Sáez-Ortuño e Santiago Forgas-Coll, con cui Ferrara ha sviluppato il framework del Soft Quantum Kernel che innerva diversi capitoli del volume. È un dialogo tra matematica per l’economia, marketing analitico e machine learning quantistico che dà al libro una concretezza applicativa non comune per un testo così teoricamente ambizioso.
Questo intreccio di rapporti si è recentemente coronato con la nomina di Massimiliano Ferrara alla presidenza del Comitato Scientifico catalano presso l’Universitat de Barcelona: un riconoscimento che consolida il ruolo dello studioso italiano come figura di riferimento nel ponte scientifico tra Reggio Calabria e Barcellona, e che accompagna simbolicamente l’uscita del libro come suggello di una collaborazione ormai strutturale.
Un percorso rigoroso verso un’IA degna di fiducia
Ferrara è Research Affiliate presso l’ICRIOS dell’Università Bocconi e Visiting Professor presso l’Istanbul Okan University. I suoi interessi di ricerca spaziano dall’applicazione della matematica all’economia e alla finanza fino all’intelligenza artificiale spiegabile e ai modelli matematici per contesti economici, sociali e finanziari.
Con questa seconda edizione, il volume si propone come una delle sintesi più organiche disponibili sul tema dell’affidabilità dei sistemi intelligenti: un percorso che parte dalla geometria dell’informazione e arriva al quantum computing, tenendo sempre al centro la stessa domanda che apre il libro, perché il modello ha deciso così?, e la convinzione che rispondervi con rigore sia oggi la vera condizione di fiducia tra la società e le sue macchine.
IL VOLUME
Massimiliano Ferrara, Intelligenza Artificiale affidabile. Verso un framework unificato tra geometria, teoria dei giochi e quantum computing, seconda edizione, Egea (Università Bocconi Editore), prefazione di Paolo Benanti. 156 pagine, € 14,90. ISBN 9788823891876. Acquistabile sul sito dell’editore: www.egeaeditore.it. Versione digitale disponibile su www.egeaonline.it.
