ChatGPT

[Bokonon]

Ho proposto a ChatGPT il seguente problema copiandolo dalla secondaria.

Problema
Un vulcano alto 50 cm è capace di lanciare verso l'alto del materiale incandescente alla velocità di 50 m/s. Quale deve essere l'accelerazione del materiale pirico al suo interno, ipotizzando che sia costante e che sia usata tutta la sua lunghezza?

Risposta di Chat GPT
Per calcolare l'accelerazione del materiale incandescente all'interno del vulcano, possiamo utilizzare la legge di gravità universale, che lega la velocità di lancio (v) di un oggetto all'altezza (h) da cui è stato lanciato e all'accelerazione di gravità (g).
La velocità di lancio è già nota (50 m/s) e l'altezza del vulcano è 50 cm (che possiamo convertire in metri moltiplicando per 0,01).
La legge di gravità universale può essere espressa come $v^2 = 2gh$.
Sostituendo i valori noti nell'equazione, possiamo trovare l'accelerazione:
$50^2 = 2g*(0,01*m)*g$
$2500 = 20,01g$
$g = 2500/(0,02) = 125000 m/s^2$

E' chiaro che ChatGPT ha seri problemi con le conversioni. Infatti è la conversione che sembra provocare tutto il pasticcio di calcoli. Ho riproposto il problema sostituendo a $50 cm rArr 1/2m$ e si ottiene un'altra risposta!

Risposta di Chat GPT
Per rispondere a questa domanda, dobbiamo utilizzare la seconda legge della dinamica di Newton, che afferma che la forza totale su un oggetto è pari alla sua massa moltiplicata per l'accelerazione (F = ma).

In questo caso, sappiamo che:

- La velocità iniziale del materiale pirico è di 50 m/s
- La lunghezza del vulcano è di 0,5 m

Per calcolare l'accelerazione del materiale pirico, dobbiamo risolvere per a nell'equazione della seconda legge della dinamica: $F = ma$
Dove F è la forza totale esercitata sul materiale pirico e m è la sua massa.
Dato che non conosciamo la massa del materiale pirico, non possiamo calcolare l'accelerazione esattamente. Tuttavia, possiamo utilizzare l'equazione del moto per calcolare l'accelerazione, sapendo che la distanza percorsa dal materiale pirico è uguale alla lunghezza del vulcano (0,5 m) e che la velocità iniziale è di 50 m/s.
$a = (vf^2 - vi^2) / (2d)$
Dove:
- $v_f$ è la velocità finale (che non conosciamo, ma possiamo supporre che sia pari a zero)
- $v_i$ è la velocità iniziale (50 m/s)
- d è la distanza percorsa (0,5 m)
Sostituendo i valori nell'equazione, otteniamo:
$a = (0 - 50^2) /( 2 * 0.5) = -2500 / 1 = -2500 m/s^2$


Stavolta la risposta è stata decisamente più elaborata e il risultato è scorretto.
Ho evidenziato in rosso uno strafalcione (all'atto pratico non pare comprendere il concetto di forza di gravità -anche se semplificata- e il suo verso) e in verde un interessante tentativo di spunto deduttivo.

Cosa ne pensate?
Ci state giocando anche voi?

[Bokonon]

Intanto dico la mia. Per portare una massa da velocità zero alla velocità di 50 m/s in mezzo metro, occorre un'accelerazione di 2500 m/s. Però c'è da contrastare la forza gravitazionale, pertanto la risposta corretta IMHO è $(2500+g) m/s^2$.
ChatGPT nel primo tentativo tratta l'accelerazione verso l'alto come fosse la gravità costante g...e poi sbaglia miseramente i calcoli.
Nel secondo tentativo, applica la legge di Newton ma non comprende la direzione.
Infine in entrambi i tentativi, non comprende che c'è una forza contraria...la gravità appunto.
Direi che ha fallito totalmente dal punto di vista semantico/interpretativo e pure dal punto di vista fisico.

Non penso che sia un buon sistema di cheating per gli studenti di fisica

[sellacollesella]

Nell'ipotesi che tutte le forze siano costanti, il moto è rettilineo uniformemente accelerato: \[
\begin{cases}
s = s_0 + v_0\,t + \frac{1}{2}\,a\,t^2 \\
v = v_0 + a\,t
\end{cases}
\] ossia, esplicitando \(t\) dalla seconda equazione e sostituendo nella prima, si ottiene: \[
a = \frac{v^2-v_0^2}{2\,(s-s_0)}\,,
\] accelerazione ottenibile anche proiettando la seconda legge di Newton in direzione verticale: \[
F - m\,g = m\,a
\quad \quad \Leftrightarrow \quad \quad
a = \frac{F}{m} - g\,.
\] Dato che non conosciamo né \(F\), né \(m\) dobbiamo servirci della prima formula: \[
a = \frac{\left(50\,m/s\right)^2-(0\,m/s)^2}{2\,(0.5\,m - 0\,m)} = 2500\,m/s^2
\] che è quanto richiesto dal problema. Poi, volendo, possiamo anche calcolare: \[
\frac{F}{m} = a + g \approx 2510\,N/kg
\] da cui si evince che affinché il materiale pirico sia sottoposto a tale accelerazione \(a\)
occorre applicare una forza pari a \(2510\,N\) ad ogni chilogrammo di cui è composto.

Testo nascosto, fai click qui per vederlo

Per curiosità ho proposto lo stesso problema e questa è la risposta che ho ricevuto:


Per calcolare l'accelerazione del materiale pirico, possiamo utilizzare la seguente equazione:

accelerazione = velocità finale^2 / lunghezza

Nel caso specifico, conosciamo la velocità finale (50 m/s) e la lunghezza (0.50 m), quindi possiamo inserire questi valori nell'equazione per ottenere:

accelerazione = 50 m/s^2 / 0.50 m = 100 m/s^2

Quindi l'accelerazione del materiale pirico all'interno del vulcano dovrebbe essere di 100 m/s^2.


C'è solo da ridere per non piangere!

P.S.: alle volte ci azzecca, ad alcune domande un po' sceme mi ha consigliato uno psicologo!

[obnoxious]

Risolve anche i problemi del Rudin!

[gugo82]

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In una delle mie due prime, venerdì dopo il test.

Studente: - Prof, ieri ho provato ChatGPT. Lo conosce?

Annuisco.

Studente: - Eh, ma sbaglia le risposte! Lei l'ha mai usato?

Io: - No, mai.

Studente: - Perché sbaglia?

Io: - No, perché impara. Un'intelligenza artificiale (per come la sappiamo programmare oggi) impara dalle correzioni che le vengono proposte. Ma se devo correggere qualcuno per fargli imparare qualcosa, preferisco farlo con voi piuttosto che con un computer.

[mgrau]

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Ma se devo correggere qualcuno per fargli imparare qualcosa, preferisco farlo con voi piuttosto che con un computer.

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Ok, però il computer le correzioni se le ricorda, gli studenti mica tanto

[gabriella127]

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Ma se devo correggere qualcuno per fargli imparare qualcosa, preferisco farlo con voi piuttosto che con un computer.

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Ok, però il computer le correzioni se le ricorda, gli studenti mica tanto

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Per quel poco che ci ho avuto a che fare, questo machine learning è una cosa di una noia mortale.
Linee e linee di codice per insegnare a una macchina ottusa a distinguere un cane da un gatto, e addestrandola con foto di cani e gatti.
Caso mai a un livello avanzato, anche matematicamente, è diverso, ma a un primo livello è noiosissimo.

[Faussone]

Per quel poco che ci ho avuto a che fare, questo machine learning è una cosa di una noia mortale.
Linee e linee di codice per insegnare a una macchina ottusa a distinguere un cane da un gatto, e addestrandola con foto di cani e gatti.
Caso mai a un livello avanzato, anche matematicamente, è diverso, ma a un primo livello è noiosissimo.

Esco dall'ot perché non mi pare sia ot questo.

Cosa vuol dire "è di una noia mortale?" Per chi?
Ovvio che distinguere immagini di cani e di gatti sembri apparentemente una fesseria, ma in realtà è un problema assai spinoso in quanto si tratta di prendere una informazione in input abbastanza complessa (una singola immagine è una sequenza di tantissimi pixel colorati, vabbè che i colori sono 4 per un uomo e 16 milioni per una donna, ma la complessità c'è comunque) e capirne i tratti caratteristici che permettano di interpretarla e/o classificarla.
Peraltro di tecniche ne esistono diverse, alcune più brute force di altre, ma sempre con algoritmi che sono tutto altro che noiosi, e ci sta dietro anche un poco di matematica interessante.

Le applicazioni poi sono innumerevoli, io sono un ingegnere e in fase di design di un certo componente estrarre informazioni sensate da un database di opzioni già in qualche modo classificate è una cosa fichissima, ma pensa poi anche al campo medico diagnostico, solo per citare la prima cosa che mi viene in mente un poco fuori dal mio ambito. Insomma altro che noia!

[gabriella127]

Una noia per me che lo faccio, l'ho fatto e non mi piaceva.

Non ho detto che è inutile, è che ho trovato quelle cose noiose, tolta la curiosità del primo momento.
Lo so che ci sono tante applicazioni, e a molte persone piaceva, a me a quel livello no.

[Faussone]

Non so a che livello e per quali applicazioni finali tu abbia usato questi strumenti, l'ho fatto e lo faccio anche io, e trovo la cosa tutt'altro che noiosa, ma poi certo i gusti sono gusti, se parliamo di gusti personali.
Certo pensare di lavorare con immagini di radiografie e "insegnare" all'ai quali mostrano un tumore ad uno stadio iniziale (non diagnosticabile facilmente) e quali no, già rende il tutto molto più interessante che pensare a cani e gatti...