Most AI failures are not model problems, they’re control problems.
In production systems, AI rarely fails because it gives a “wrong” answer. It fails because there is no feedback loop to correct behavior once things drift.
Examples:
A recommendation model that keeps amplifying noise
A chatbot that becomes confidently wrong over time
An autonomous system that optimizes speed but ignores stability
In engineering terms, many AI systems are open-loop:
Input → Model → Output
No continuous correction
No notion of system stability
But reliable AI systems behave more like control systems:
Observe → Decide → Act → Measure → Adjust
This shift from prediction to control, is what will separate demos from dependable AI in robotics, transportation, and real-world automation.
👉 I write about AI from a systems & engineering lens here:
Quora: Sibasis Padhi
Question for the community:
Should AI engineers be learning control theory basics alongside ML?
Yes, AI engineers should learn control theory basics alongside ML to build production-grade systems that maintain stability and adapt reliably.areasosta
Why Control Theory Matters
Control theory provides tools for feedback loops, stability analysis (e.g., PID controllers, state-space models), and handling drift—directly addressing open-loop failures like amplifying noise or ignoring safety. ML excels at prediction but lacks inherent mechanisms for continuous correction; integrating concepts like observability and robustness turns models into closed-loop systems.non-compiti+1
Practical Overlaps
RL as Optimal Control: Reinforcement learning mirrors linear quadratic regulators (LQR), using value functions for policy optimization.latuascuolaonline
Stability Guarantees: Lyapunov methods ensure AI agents converge without oscillation, vital for robotics/autonomous driving.icmignanomlmarzano
Examples in Production: Tesla's FSD uses Kalman filters (control staples) for sensor fusion; recommendation systems apply feedback via bandit algorithms.areasosta
Leggete l’articolo e scegliete l’alternativa corretta tra quelle proposte.
L’intelligenza artificiale promette di alleggerire il lavoro mentale. Ma questa delega alla tecnologia generativa ha un costo da pagare. Secondo un recente studio del Mit usare sistemi come ChatGpt durante la scrittura riduce l’attività cerebrale nelle aree legate alla creatività e all’attenzione. Gli studenti coinvolti nello studio, monitorati con elettroencefalogrammi durante la stesura di saggi, mostravano una -32a- diminuzione dell’attività neurale. Non solo, chi si affidava all’assistente vir-tuale faticava poi a ricordare o citare correttamente ciò che aveva appena scritto. Non è ancora certo se l’uso dell’intelligenza artificiale provochi direttamente un -33a- cognitivo, ma l’Economist sottolinea il rischio di un’abitudine sempre più diffusa a «delegare» il pensiero. È il fenomeno del cognitive offloading (scarico cognitivo) descritto da Evan Risko – psicologo dell’Università di Wa-terloo ed esperto del tema – come la tendenza a delegare operazioni mentali complesse a stru-menti esterni. «Il problema», dice Risko, «è che l’IA consente di scaricare non solo compiti sempli-ci, ma interi processi complessi come scrivere o risolvere problemi». Una volta abituati a questo automatismo, tornare indietro diventa difficile. Il rischio è quello di una spirale pericolosa, che Ger-lich chiama «ciclo di retroazione»: meno pensiamo, più deleghiamo; più deleghiamo, meno siamo in grado di pensare -34a-. Lo dimostra il commento di un partecipante al suo studio: «Dipendo così tanto dall’intelligenza artificiale che non saprei più risolvere certi problemi da solo». Ma non ci sono solo gli aspetti negativi. Alcuni ricercatori suggeriscono approcci più produttivi alle nuove tecnolo-gie. Trattare l’intelligenza artificiale come un assistente, chiedendo magari il -35a- anziché fornire tutte le risposte, può portare ottimi risultati senza arrivare al declino cognitivo descritto in prece-denza. Alcuni ricercatori propongono di usare chatbot “maieutici”, cioè che pongano domande an-ziché risposte. «In questo caso si può immaginare che perfino Socrate approverebbe», scrive l’Economist. Al momento, il cervello umano resta ancora lo strumento più -36a- a disposizione. Ma aziende e professionisti si affidano sempre più all’intelligenza artificiale. E anche se la tecnologia è giovane, bisognerebbe iniziare a porsi alcune domande fondamentali: «Prima o poi bisognerà valu-tare se i benefici superano davvero i costi cognitivi», conclude l’Economist.
33a: C. declino – Si discute di "declino cognitivo" come effetto potenziale dell'IA.
34a: B. criticamente – Gerlich descrive il "ciclo di retroazione" che riduce la capacità di pensare "criticamente".
35a: B. ragionamento – Si consiglia di chiedere all'IA di "affiancare il ragionamento" anziché risposte complete.
36a: C. valido – Il cervello umano è "lo strumento più valido a disposizione".
Comprensione (5.2)
37a: C. Limita le capacità creative e la concentrazione – Lo studio MIT rileva riduzione in creatività e attenzione.
38a: B. Affidare compiti mentali agli strumenti tecnologici – "Cognitive offloading" è delegare operazioni mentali a strumenti esterni.
39a: B. Diminuzione graduale della capacità critica – Il "ciclo di retroazione" porta a meno pensiero critico.
40a: C. Utilizzarla per stimolare il processo di riflessione – Usare chatbot maieutici che pongono domande.
41a: A. Valutare i vantaggi rispetto ai costi cognitivi – L'Economist conclude sulla necessità di valutare benefici vs costi.
Queste risposte corrispondono fedelmente al testo fornito e all'articolo originale, utile per la preparazione al tuo esame ΚΠΓ C1/C2.
L’intelligenza artificiale promette di alleggerire il lavoro mentale. Ma questa delega alla tecnologia generativa ha un costo da pagare. Secondo un recente studio del Mit usare sistemi come ChatGpt durante la scrittura riduce l’attività cerebrale nelle aree legate alla creatività e all’attenzione. Gli studenti coinvolti nello studio, monitorati con elettroencefalogrammi durante la stesura di saggi, mostravano una -32a netta- diminuzione dell’attività neurale. Non solo, chi si affidava all’assistente virtuale faticava poi a ricordare o citare correttamente ciò che aveva appena scritto. Non è ancora certo se l’uso dell’intelligenza artificiale provochi direttamente un -33a declino cognitivo, ma l’Economist sottolinea il rischio di un’abitudine sempre più diffusa a «delegare» il pensiero. È il fenomeno del cognitive offloading (scarico cognitivo) descritto da Evan Risko – psicologo dell’Università di Waterloo ed esperto del tema – come la tendenza a delegare operazioni mentali complesse a strumenti esterni. «Il problema», dice Risko, «è che l’IA consente di scaricare non solo compiti semplici, ma interi processi complessi come scrivere o risolvere problemi». Una volta abituati a questo automatismo, tornare indietro diventa difficile. Il rischio è quello di una spirale pericolosa, che Gerlich chiama «ciclo di retroazione»: meno pensiamo, più deleghiamo; più deleghiamo, meno siamo in grado di pensare -34a criticamente-. Lo dimostra il commento di un partecipante al suo studio: «Dipendo così tanto dall’intelligenza artificiale che non saprei più risolvere certi problemi da solo». Ma non ci sono solo gli aspetti negativi. Alcuni ricercatori suggeriscono approcci più produttivi alle nuove tecnologie. Trattare l’intelligenza artificiale come un assistente, chiedendo magari il -35a ragionamento anziché fornire tutte le risposte, può portare ottimi risultati senza arrivare al declino cognitivo descritto in precedenza. Alcuni ricercatori propongono di usare chatbot “maieutici”, cioè che pongano domande anziché risposte. «In questo caso si può immaginare che perfino Socrate approverebbe», scrive l’Economist. Al momento, il cervello umano resta ancora lo strumento più -36a valido a disposizione. Ma aziende e professionisti si affidano sempre più all’intelligenza artificiale. E anche se la tecnologia è giovane, bisognerebbe iniziare a porsi alcune domande fondamentali: «Prima o poi bisognerà valutare se i benefici superano davvero i costi cognitivi», conclude l’Economist.
library
Η τεχνητή νοημοσύνη υπόσχεται να ελαφρύνει την πνευματική εργασία. Αλλά αυτή η ανάθεση στην τεχνολογία παραγωγής έχει ένα κόστος που πρέπει να πληρωθεί. Σύμφωνα με μια πρόσφατη μελέτη του MIT, η χρήση συστημάτων όπως το ChatGPT κατά τη συγγραφή μειώνει την εγκεφαλική δραστηριότητα σε περιοχές σχετικές με τη δημιουργικότητα και την προσοχή. Οι φοιτητές που συμμετείχαν στη μελέτη, παρακολουθούμενοι με ηλεκτροεγκεφαλογραφήματα κατά τη συγγραφή δοκιμίων, έδειχναν μια -32a netta (καθαρή)- μείωση της νευρωνικής δραστηριότητας. Όχι μόνο, όσοι βασίζονταν στον εικονικό βοηθό δυσκολεύονταν στη συνέχεια να θυμηθούν ή να παραθέσουν σωστά αυτό που είχαν μόλις γράψει. Δεν είναι ακόμη βέβαιο αν η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης προκαλεί άμεσα μια -33a declino (πτώση)- γνωστική, αλλά ο Economist τονίζει τον κίνδυνο μιας συν vezόμενα διαδεδομένης συνήθειας να «αναθέτουμε» τη σκέψη. Είναι το φαινόμενο του cognitive offloading (γνωστική εκφόρτωση) που περιγράφει ο Evan Risko – ψυχολόγος του Πανεπιστημίου του Waterloo και ειδικός στο θέμα – ως την τάση να αναθέτουμε σύνθετες πνευματικές λειτουργίες σε εξωτερικά εργαλεία. «Το πρόβλημα», λέει ο Risko, «είναι ότι η ΤΝ επιτρέπει να εκφορτώσουμε όχι μόνο απλές εργασίες, αλλά ολόκληρες σύνθετες διαδικασίες όπως η συγγραφή ή η επίλυση προβλημάτων». Μόλις συνηθίσουμε σε αυτόν τον αυτοματισμό, γίνεται δύσκολο να γυρίσουμε πίσω. Ο κίνδυνος είναι μια επικίνδυνη σπειροειδής πορεία, που ο Gerlich ονομάζει «κύκλο ανάδρασης»: λιγότερο σκεφτόμαστε, περισσότερο αναθέτουμε· όσο περισσότερο αναθέτουμε, τόσο λιγότερο είμαστε ικανοί να σκεφτόμαστε -34a criticamente (κριτικά)-. Το αποδεικνύει το σχόλιο ενός συμμετέχοντα στη μελέτη του: «Εξαρτώμαι τόσο πολύ από την τεχνητή νοημοσύνη που δεν ξέρω πια να λύσω ορισμένα προβλήματα μόνος μου». Αλλά δεν υπάρχουν μόνο αρνητικές πλευρές. Ορισμένοι ερευνητές προτείνουν πιο παραγωγικές προσεγγίσεις στις νέες τεχνολογίες. Να αντιμετωπίζουμε την τεχνητή νοημοσύνη ως βοηθό, ζητώντας ίσως το -35a ragionamento (συλλογισμό)- αντί να παρέχει όλες τις απαντήσεις, μπορεί να φέρει εξαιρετικά αποτελέσματα χωρίς να φτάσουμε στην γνωστική πτώση που περιγράφηκε προηγουμένως. Ορισμένοι ερευνητές προτείνουν να χρησιμοποιούμε chatbot «μαιευτικά», δηλαδή που θέτουν ερωτήσεις αντί για απαντήσεις. «Σε αυτή την περίπτωση μπορεί να φανταστούμε ότι ακόμη και ο Σωκράτης θα ενέκρινε», γράφει ο Economist. Τώρα, ο ανθρώπινος εγκέφαλος παραμένει ακόμη το πιο -36a valido (έγκυρο)- εργαλείο που έχουμε στη
Η τεχνητή νοημοσύνη υπόσχεται να ελαφρύνει τη διανοητική εργασία. Ωστόσο, αυτή η εξάρτηση από τη γενετική τεχνολογία έχει ένα κόστος. Σύμφωνα με μια πρόσφατη μελέτη του MIT, η χρήση συστημάτων όπως το ChatGpt κατά τη διάρκεια της γραφής μειώνει τη δραστηριότητα του εγκεφάλου σε περιοχές που σχετίζονται με τη δημιουργικότητα και την προσοχή. Οι φοιτητές που συμμετείχαν στη μελέτη, οι οποίοι παρακολουθήθηκαν με ηλεκτροεγκεφαλογράφημα κατά τη σύνταξη των δοκιμίων τους, παρουσίασαν μια σαφή μείωση της νευρικής δραστηριότητας κατά 32%. Επιπλέον, όσοι βασίστηκαν στον εικονικό βοηθό δυσκολεύτηκαν στη συνέχεια να θυμηθούν ή να αναφέρουν σωστά αυτό που μόλις είχαν γράψει. Δεν είναι ακόμη βέβαιο εάν η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης προκαλεί άμεσα -33a γνωστική παρακμή, αλλά το Economist υπογραμμίζει τον κίνδυνο μιας ολοένα και πιο διαδεδομένης συνήθειας να «αναθέτουμε» τη σκέψη. Πρόκειται για το φαινόμενο του cognitive offloading (γνωστική εκφόρτωση) που περιγράφεται από τον Evan Risko – ψυχολόγο του Πανεπιστημίου του Waterloo και ειδικό στο θέμα – ως η τάση να αναθέτουμε σύνθετες νοητικές λειτουργίες σε εξωτερικά εργαλεία. «Το πρόβλημα», λέει ο Risko, «είναι ότι η τεχνητή νοημοσύνη επιτρέπει την εκφόρτωση όχι μόνο απλών εργασιών, αλλά ολόκληρων σύνθετων διαδικασιών, όπως το γράψιμο ή η επίλυση προβλημάτων». Μόλις συνηθίσουμε αυτόν τον αυτοματισμό, είναι δύσκολο να γυρίσουμε πίσω. Ο κίνδυνος είναι να μπλέξουμε σε μια επικίνδυνη σπείρα, την οποία ο Gerlich αποκαλεί «κύκλο ανατροφοδότησης»: όσο λιγότερο σκεφτόμαστε, τόσο περισσότερο αναθέτουμε· όσο περισσότερο αναθέτουμε, τόσο λιγότερο είμαστε σε θέση να σκεφτούμε κριτικά. Αυτό αποδεικνύεται από το σχόλιο ενός συμμετέχοντα στη μελέτη του: «Εξαρτώμαι τόσο πολύ από την τεχνητή νοημοσύνη που δεν θα μπορούσα πλέον να λύσω ορισμένα προβλήματα μόνος μου». Αλλά δεν υπάρχουν μόνο αρνητικές πτυχές. Ορισμένοι ερευνητές προτείνουν πιο παραγωγικές προσεγγίσεις στις νέες τεχνολογίες. Αν αντιμετωπίζουμε την τεχνητή νοημοσύνη ως βοηθό, ζητώντας ίσως -35a να σκεφτεί αντί να δώσει όλες τις απαντήσεις, μπορεί να έχουμε εξαιρετικά αποτελέσματα χωρίς να φτάσουμε στη γνωστική παρακμή που περιγράψαμε προηγουμένως. Ορισμένοι ερευνητές προτείνουν τη χρήση «μαϊευτικών» chatbot, δηλαδή chatbot που θέτουν ερωτήσεις αντί να δίνουν απαντήσεις. «Σε αυτή την περίπτωση, μπορεί κανείς να φανταστεί ότι ακόμη και ο Σωκράτης θα το ενέκρινε», γράφει το Economist. Προς το παρόν, ο ανθρώπινος εγκέφαλος παραμένει το πιο -36α αποτελεσματικό εργαλείο που έχουμε στη διάθεσή μας. Ωστόσο, οι εταιρείες και οι επαγγελματίες βασίζονται όλο και περισσότερο στην τεχνητή νοημοσύνη. Και παρόλο που η τεχνολογία είναι νέα, θα πρέπει να αρχίσουμε να θέτουμε ορισμένα θεμελιώδη ερωτήματα: «Αργά ή γρήγορα θα πρέπει να αξιολογήσουμε αν τα οφέλη υπερτερούν πραγματικά των γνωστικών κόστους», καταλήγει το Economist.
