La tesi di Zvi Lotker: storia e intelligenza artificiale
Zvi Lotker, nel suo libro History by Algorithms: AI and the Future of Historical Research, sostiene che lo studio della storia può essere migliorato e trasformato con l’uso di matematica e intelligenza artificiale (IA). L’obiettivo non è solo contare le parole nei documenti, ma creare una vera e propria teoria matematica per la storia digitale. L’autore propone di usare metodi scientifici per analizzare eventi e narrazioni, aprendo nuove strade per la ricerca storica.
Parte I: gli strumenti matematici per la storia
Questa sezione del libro descrive gli strumenti matematici che possono essere usati per analizzare i fatti storici:
- Modelli per le élite e la società: Lotker usa la notazione Big-O per studiare la crescita delle élite (“core”) in confronto al resto della popolazione (“periferia”). Dimostra che le élite crescono a un ritmo più lento della massa. Esempi come le rivoluzioni americana, francese e russa servono a spiegare come un forte squilibrio tra “core” e “periferia” possa portare a una rivoluzione.
- La teoria delle categorie: per definire i concetti storici in modo preciso, l’autore propone l’uso della teoria delle categorie e dei diagrammi di funzioni. Questi diagrammi aiutano a formalizzare i concetti e a guidare l’analisi dei dati storici. Un esempio è l’analisi del “leggere controcorrente” (reading against the grain), che viene descritta come un confronto tra documenti storici passati e presenti.
- Modelli per la guerra: vengono usate le equazioni differenziali di Lanchester per studiare le battaglie. L’analisi della Battaglia di Canne è un esempio di come questi strumenti possano offrire una visione più approfondita degli eventi bellici.
- Il tempo soggettivo: Lotker introduce il concetto di “orologi” per misurare il tempo in modo soggettivo. Vengono distinti due tipi di tempo: la “Fabula”, che è l’ordine cronologico degli eventi, e lo “Syuzhet”, che è l’ordine in cui gli eventi vengono raccontati. Per confrontare questi “orologi” e trovare i punti di svolta, viene usato il “diagramma M”.
- Reti sociali: a livello di macroistoria, l’autore utilizza concetti di rete come i grafi per modellare le relazioni geografiche e temporali tra gli eventi. A livello di microstoria, le reti sociali diventano un modello matematico della società. Lotker propone delle “regole empiriche” per ricostruire le reti sociali antiche, basandosi sulla dimensione della società.
Parte II: modelli computazionali per la storia
Questa parte del libro si concentra su come i processi storici possono essere analizzati con modelli computazionali:
- Rivoluzioni e consenso: le rivoluzioni sono analizzate attraverso modelli di reti sociali, che aiutano a capire come le rivoluzioni si diffondono e quali sono le condizioni critiche affinché la storia di una singola persona o di un gruppo diventi rilevante. La formazione della memoria collettiva viene descritta come un gioco, dove il consenso emerge come un equilibrio di Nash.
- Propaganda e storia falsa: l’autore analizza come la propaganda possa influenzare la memoria collettiva. Descrive anche la storia falsa (fake history) e propone delle “regole empiriche” (come la Regola di Copernico) per identificarla.
- Terrorismo e violenza: viene proposto un modello di “terrorismo stocastico” che usa la teoria delle code per spiegare la generazione di eventi di violenza casuale. Il modello evidenzia anche il legame tra le “fake news” e questo tipo di violenza, mostrando come le prime possano dividere la società.
Parte III: l’IA e il futuro della storia
L’ultima parte del libro esplora le applicazioni pratiche dell’intelligenza artificiale e dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) nella ricerca storica:
- Analisi con l’IA: si spiega come scrivere “prompt” efficaci per gli LLM. Viene mostrato un esempio di analisi delle Guerre Galliche usando l’IA e due “orologi” che contano le frasi relative a Romani e barbari.
- Sistemi esperti per l’analisi dei testi: gli LLM possono funzionare come “sistemi esperti” per analizzare i testi di figure storiche. Ad esempio, l’analisi del Mein Kampf di Hitler o di My Early Life di Churchill serve a rivelare il loro stato mentale e le loro idee politiche in modo quantitativo.
- Analisi di video storici: viene presentata una metodologia per analizzare video storici, come i dibattiti presidenziali, usando il machine learning. Questi strumenti possono estrarre informazioni da testo, immagini e linguaggio del corpo, trasformandole in “orologi” per l’analisi storica.
In conclusione, il libro di Lotker propone un’importante innovazione nel campo della storia, combinando l’analisi storica tradizionale con gli strumenti delle scienze esatte e dell’informatica per ottenere nuove prospettive e una comprensione più dettagliata del passato.
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Un evento storico, secondo il libro “History by Algorithms: AI and the Future of Historical Research” di Zvi Lotker, è definito come un’unità che comprende tre componenti essenziali: tempo (T), luogo (G o Mn) e significato (N). Questa definizione si basa sull’idea di Erodoto, il quale scrisse il primo libro di storia per assicurare che le azioni umane non fossero dimenticate nel tempo.
Formalmente, un evento storico è rappresentato da h ⊂ H = T × G × N. Questo significa che un evento storico è un sottoinsieme dello spazio cartesiano composto da tempo, luogo e significato.
Ecco gli elementi che definiscono un evento storico in dettaglio:
- Tempo (T): È un elemento fondamentale e inseparabile dalla storia. Rappresenta l’asse principale lungo il quale i conflitti si sviluppano e si risolvono. Il set di tempi rilevanti (T) è solitamente un sottoinsieme di numeri naturali (N), razionali (Q) o reali (R), e deve essere un insieme ben ordinato. Questo implica che due momenti qualsiasi possono essere confrontati, e uno deve essere accaduto prima o contemporaneamente all’altro.
- Luogo (G o Mn): Lo spazio è un altro elemento fondamentale della storia. Nelle narrazioni geopolitiche, il luogo è rappresentato principalmente dalla geografia (nazioni, città, località) che modella lo svolgersi degli eventi. Tuttavia, in altri contesti, come la storia della scienza, il luogo può essere un termine più complesso come lo “spazio”, non necessariamente fisico. Formalmente, il luogo (G) può essere interpretato come uno spazio euclideo, una sfera unitaria, un insieme di grafi generici o persino lo spazio di tutte le matrici (Mn,n). Il luogo è anche il dominio dei conflitti, sia fisici che ideologici, e lo studio del luogo comporta l’esame delle strutture in cui questi conflitti avvengono.
- Significato (N): Il significato può assumere molteplici forme e interpretazioni, come testo, suono o pittura. Per superare la poliformia del significato, esso viene rappresentato da un numero naturale. Un numero naturale, insieme a un decodificatore e un codificatore, può essere utilizzato come strumento universale per descrivere il significato, poiché tutti i file informatici possono essere codificati con numeri binari (che sono numeri naturali). Per semplicità, nel libro si utilizza spesso un decodificatore/codificatore banale in cui il significato del numero è dato dalla sua dimensione (dove 1 è più significativo di 0).
Un evento storico può estendersi su un intervallo di tempo o su sottoinsiemi di tempi, può accadere in più punti contemporaneamente o in sottoinsiemi di punti nello spazio, e può avere un significato generale codificato tramite numeri naturali. Ad esempio, la Seconda Guerra Mondiale può essere suddivisa in 7 eventi principali, ognuno con un intervallo di tempo, una posizione nello spazio e un significato riassunto in una singola frase.
Una sequenza di eventi storici è definita come H = (h1, h2, …, hτ), dove ogni hi è un evento storico. L’insieme di tutti gli eventi storici rilevanti per una narrazione costituisce un archivio (Arc).
Come la storia cambia grazie a matematica e intelligenza artificiale
Il libro “History by Algorithms” di Zvi Lotker propone un nuovo modo di studiare la storia: usare la matematica e l’intelligenza artificiale (IA) per analizzare i fatti e le narrazioni. Invece di limitarsi a un’analisi tradizionale, l’autore vuole creare un approccio più scientifico e misurabile. In questo modo, le macchine possono aiutare gli storici a capire meglio il passato.
Parte 1: Il linguaggio matematico della storia
Questa sezione del libro descrive gli strumenti matematici necessari per questa nuova visione della storia.
- Definire gli eventi storici: Lotker suggerisce di definire ogni evento storico come un’unità con tre elementi: tempo, luogo e significato. Questo permette di analizzare la storia come un insieme di dati che si possono studiare.
- Analizzare i gruppi sociali: la Notazione Big-O serve a studiare la crescita delle élite (“nucleo”) di una società rispetto al popolo (“periferia”). Con questo modello, si possono analizzare eventi come le rivoluzioni americana e francese, capendo come gli squilibri tra questi due gruppi possono causare cambiamenti sociali.
- Capire le narrazioni: la Teoria delle Categorie fornisce un modo per descrivere le narrazioni storiche in modo matematico. Si usano diagrammi speciali per definire concetti e studiare diversi tipi di storie, come quelle che confrontano più eventi o quelle che si concentrano sulle reti sociali.
- Simulare le battaglie: le Equazioni di Lanchester permettono di creare modelli matematici delle battaglie, includendo la posizione geografica e i cambiamenti nel tempo. Ad esempio, questo strumento è utile per analizzare in dettaglio la Battaglia di Canne.
- Misurare il tempo in modo diverso: gli “orologi” sono usati per distinguere tra il tempo cronologico degli eventi (la “Fabula”) e l’ordine in cui vengono raccontati (lo “Syuzhet”). Paragonando questi “orologi” si possono trovare i momenti cruciali in cui le diverse versioni di una storia non coincidono.
- Modellare le relazioni: la Teoria dei Grafi crea modelli delle relazioni storiche. A un livello più ampio (macro-storia), si usa per collegare eventi tra loro. A un livello più piccolo (micro-storia), serve per capire le relazioni sociali in una società, anche se di questa si hanno poche informazioni.
Parte 2: L’intelligenza artificiale per la storia
Questa parte del libro esplora come usare i modelli computazionali per analizzare la storia.
- Capire le rivoluzioni: Lotker usa modelli di reti sociali per analizzare la relazione tra il “nucleo” e la “periferia” di una società, chiedendosi se la storia delle élite sia un buon riflesso della storia del popolo durante le rivoluzioni.
- La memoria collettiva: la formazione di una memoria condivisa viene vista come un gioco. Si analizza come la società raggiunge un accordo sul passato e come i documenti storici e la propaganda influenzano questo processo.
- Analizzare la violenza: il libro propone un modello per spiegare il terrorismo stocastico, cioè gli atti di violenza casuale. Questo modello aiuta a capire come le fake news possono dividere la società e generare violenza.
Parte 3: Usare l’IA nella ricerca storica
L’ultima parte del libro si concentra su applicazioni pratiche dell’intelligenza artificiale e degli LLM (modelli linguistici di grandi dimensioni) nella ricerca.
- Analisi dei documenti: l’autore spiega come usare gli LLM per analizzare documenti storici. Si può chiedere all’IA di agire come un esperto (ad esempio, uno psichiatra) per ottenere nuove interpretazioni su testi come il Mein Kampf di Hitler o la biografia di Churchill.
- Nuove forme di rappresentazione: la storia può essere rappresentata in modi diversi dal testo, come grafici, mappe storiche, presentazioni e video. Questi strumenti visivi rendono l’informazione più ricca e facile da consultare.
- Analisi dei video: si possono usare le tecniche di machine learning per analizzare i video storici. L’IA può studiare il linguaggio del corpo, le espressioni e la voce delle persone per ottenere dati e nuove informazioni.
In conclusione, il lavoro di Lotker mostra che l’unione di matematica, IA e storia non è solo possibile, ma può offrire agli storici strumenti potenti per un’analisi più profonda e strutturata.