Joachim Buhmann, perché è diventato uno scienziato?
Buhmann: C’è una grande risposta di Luc Ferry, filosofo francese ed ex ministro dell’Istruzione. Si tratta della domanda sul perché le persone vogliono lasciare qualcosa dopo la loro morte. Questo obiettivo può essere raggiunto producendo e allevando una prole o educando e ispirando altri come insegnanti. Secondo Ferry, tuttavia, l’eredità più grande è quella lasciata dagli scienziati, che danno un contributo duraturo all’umanità intera grazie alle conoscenze acquisite. Se io abbia avuto successo o meno, spetta ad altri giudicarlo. Ma credo che come scienziato abbia almeno cercato di rispondere a domande importanti e di ottenere nuove intuizioni, e alcuni dei miei dottorandi hanno sicuramente portato via nuove conoscenze che hanno poi sviluppato ulteriormente.
All’inizio della sua carriera sapeva di voler fare ricerca in un’università?
Buhmann: Era una specie di ideale, ma non sono mai stato ossessionato dall’idea di dover diventare professore. Dopo il periodo di postdoc in California, ero abbastanza aperto all’idea perché i miei figli erano già grandi. Io e mia moglie abbiamo avuto i nostri figli a vent’anni e sono diventato professore associato all’Università di Bonn all’età di 32 anni. Sono convinto che la fortuna abbia giocato un ruolo nella mia carriera. Sarebbe potuta andare molto diversamente.
Avrebbe avuto un piano B?
Buhmann: Il mio piano B sarebbe stato quello di entrare in un laboratorio di ricerca o nell’industria. Negli anni ’90 c’erano già delle possibilità nel campo dell’apprendimento automatico, anche se non così tante come oggi.
Joachim Buhmann è stato professore di Informatica pratica all’Università di Bonn dal 1992 al 2003, prima di accettare l’offerta del Politecnico di Zurigo di diventare professore ordinario di Informatica. Il suo insegnamento e la sua ricerca si sono concentrati su questioni relative al riconoscimento dei modelli e all’analisi dei dati, tra cui l’apprendimento automatico, la teoria dell’apprendimento statistico e la statistica applicata. Il professor Buhmann ha assunto importanti funzioni amministrative all’ETH. Tra queste, la posizione di vice-rettore per gli studi (2014-2018) e di capo dell’Istituto per l’apprendimento automatico (2014-2023). Dal 2017 è anche membro del Consiglio di ricerca della Fondazione nazionale svizzera per la scienza.
Lei ha studiato fisica all’Università Tecnica di Monaco e ha poi conseguito un dottorato in biofisica teorica. Come è arrivato all’apprendimento automatico?
Buhmann: Il mio supervisore di dottorato era un biofisico teorico, ma la mia ricerca si è concentrata sulla capacità di memoria delle cosiddette reti Hopfield. Si tratta di un tipo particolare di rete neurale artificiale. Quando si studiano questi modelli, in linea di massima si viaggia già nello stesso giardino accademico dell’informatica. Non si tratta più solo di fisica pura, perché non si tratta di materia inanimata, ma di elaborazione delle informazioni. A quel tempo, quest’area non era ancora arrivata completamente all’informatica, ma è chiaramente parte della materia. Più tardi nella mia carriera, mi sono trasferito a Bonn e ho continuato a lavorare nel campo delle reti neurali come professore associato di informatica pratica.
Perché è venuto all’ETH?
Buhmann: A Bonn non avevo opportunità di carriera. A 43 anni mi è stata data l’opportunità di diventare professore ordinario al Politecnico di Zurigo. Il Politecnico di Zurigo godeva di un’ottima reputazione, allora come oggi, anche se l’Università di Bonn, in Germania, era anch’essa eccellente nel campo della matematica - all’epoca era lì che si trovava la sede dell’informatica. Io e mia moglie avevamo già costruito una casa a Bonn, ma dato che i nostri figli avevano quasi terminato la scuola, era un trasferimento ovvio in quel momento.
Su cosa ha lavorato principalmente nella sua carriera di ricercatore?
Buhmann: Già prima di arrivare al Politecnico di Zurigo, mi occupavo di come i cosiddetti algoritmi di raggruppamento classificano i dati in gruppi diversi. Questa assegnazione funziona in modo diverso dagli algoritmi di classificazione. Negli algoritmi di classificazione, i dati vengono solitamente annotati manualmente da un uomo e gli algoritmi vengono poi addestrati con queste annotazioni. Ad esempio, si desidera classificare automaticamente le immagini di cani e gatti in due gruppi e si utilizza un set di dati di addestramento per specificare che un’immagine deve essere classificata nel gruppo "cane" o nel gruppo "gatto".
Non esistono etichette definite in precedenza per gli algoritmi di raggruppamento, quindi non esiste una classe predefinita "cane" o "gatto". Tuttavia, l’algoritmo dovrebbe etichettare tutti gli oggetti alla fine. Ora volevo scoprire come procedono gli algoritmi di raggruppamento se non c’è una misura di qualità che possano usare come guida.
Qual è lo scopo di questi algoritmi?
Buhmann: Ho applicato questa teoria in vari progetti biologici e medici. L’approccio degli algoritmi di raggruppamento riflette la situazione in cui si trova un medico quando deve prevedere la probabilità di sopravvivenza di un suo paziente a partire da un’immagine radiografica e da altre fonti di informazione.
Come è cambiato il suo campo di ricerca negli ultimi vent’anni?
Buhmann: Non avevo previsto che il mio campo di ricerca sarebbe esploso così tanto negli ultimi 15 anni. Sono tempi incredibilmente eccitanti. L’attuale crescita dell’intelligenza artificiale riguarda tutte le scienze e, per me, è paragonabile all’introduzione della meccanica quantistica in fisica. Quando sono entrato nel Dipartimento di Informatica, quasi nessuno si interessava all’apprendimento automatico. Oggi esiste un Istituto per l’apprendimento automatico con 11 professori.
Vede questi sviluppi nel campo dell’intelligenza artificiale con preoccupazione o con entusiasmo?
Buhmann: Non mi preoccupano gli sviluppi della scienza. La mia preoccupazione, se c’è, è che la società possa non comprendere o anticipare a sufficienza le conseguenze di questi progressi scientifici. L’intelligenza artificiale è una tecnologia che migliora il pensiero umano, ampliando notevolmente i limiti della capacità umana di memorizzare i fatti e di cogliere la complessità. Questo perché il cervello umano tende a ignorare i dettagli e a concentrarsi sul quadro generale, cioè ad astrarre. È un compito educativo importante per la società imparare come questi sistemi possano essere utilizzati in modo eticamente corretto. È necessario sviluppare nuove procedure per garantire trasparenza, responsabilità ed equità nell’uso di questi programmi.
All’ETH lei è stato sia ricercatore che docente e ha assunto diversi ruoli amministrativi. Come giudica il periodo trascorso come vice-rettore?
Buhmann: Ci si trova di fronte a questioni che si collocano all’interfaccia tra un insieme prefabbricato di regole e un giudizio empatico ed eticamente corretto dei singoli casi. Le decisioni che prendete limitano in modo significativo le possibilità di vita di una persona. Ad esempio, dovete decidere se una persona debba essere esclusa dagli studi. Questa decisione deve essere necessariamente accompagnata da un’ottima ragione e non deve essere basata sulla casualità di un processo. Il ruolo di Vicerettore è stato certamente una sfida, ma credo di essere stato in grado di contribuire con soluzioni sensate e con senso della misura.
C’è qualcosa che ha imparato durante il suo mandato di vicerettore?
Buhmann: Innanzitutto, sono diventato uno scienziato per fare ricerca. Tuttavia, oltre a produrre nuove conoscenze, come docente universitario ho anche la responsabilità di trasmettere le conoscenze esistenti. Durante il periodo in cui sono stato vicerettore, ho imparato che la priorità dell’università è sempre l’insegnamento e che la ricerca viene in secondo piano. Tuttavia, poiché la qualità della ricerca è più facile da misurare, spesso le viene data più importanza dell’insegnamento. Gli studenti delle università dovrebbero essere formati innanzitutto per diventare intelligenti risolutori di problemi, in grado di prendere decisioni sensate anche di fronte a grandi incertezze, indipendentemente dal fatto che poi vadano nell’industria o rimangano all’università.
Lei andrà in pensione il prossimo luglio, ha qualche progetto concreto per il dopo?
Buhmann: La mia famiglia è relativamente numerosa. Siamo in attesa del nostro ottavo nipote. Sono sicuro che avrò qualche compito da svolgere. Dal punto di vista professionale, non mi sono preparato per un lavoro di follow-up diretto e non lo sto cercando attivamente. Tuttavia, vorrei mantenere i miei contatti con l’Istituto e cercare di rendermi utile come professore emerito. Penso anche che continuerò a fare ricerca, ma probabilmente meno di prima. Vorrei anche contribuire con il mio tempo e la mia esperienza al lavoro di pubbliche relazioni per sostenere la società in questa transizione digitale.
Leggi l’intervista integrale sul sito del Dipartimento di Informatica.
Il professor Joachim Buhmann terrà la sua conferenza di commiato giovedì 30 maggio presso l’AudiMAx dell’edificio principale del Politecnico.
State ancora imparando o state già utilizzando l’IA?
Ora: 17:15
Luogo: Centro di Zurigo HG F30
La conferenza di addio sarà trasmessa in diretta streaming dall’AudiMax.
